从数据混乱到数据智能

数据科学曾被称为“21世纪最性感的工作”。然而，当你剖析一个数据科学家的工作日时，很难看出其中的原因。国际数据公司(IDC)最近的一项研究发现，数据专业人士平均花费67%的时间搜索和准备用于分析的数据。当我们把它放在英国的平均工作日的背景下，这几乎是5个小时，这是花在数据管理上。

同一项研究还发现，尽管在当前的危机中对支持业务至关重要，但只有12%的数据工作者的时间花在了发表见解上。再一次，当我们把这个放在背景下，那就是每天一个多小时。在当前的环境下，数据专业人员最重要的工作——从组织内部生成的数据中创建有意义的、可操作的洞见——可以说，这只是花在这项工作上的一小部分时间。

遗憾的是，如果企业在本次大流行期间继续沿着这条轨道发展，数据专业人员的时间垄断只会随着数据量的增长而变得更糟。更多的数据意味着更多的孤立数据——因为团队很难理解生成了什么数据以及数据存储在哪里。

更多的筒仓数据意味着不完整的数据集，降低了所收集数据的质量和影响。结果是:数据混乱。数据专业人员将会发现自己要为这种混乱负责，而且可能不得不花费更多的时间来整理。

这是一个问题只加深了COVID-19的影响,因为这意味着数据来自越来越多的内部业务和外部来源,创造更多的筒仓随着企业争取理解大流行对他们意味着什么,他们应该如何应对最好的服务他们的客户,员工和社会。

在这样的时代，比以往任何时候都更需要获得准确和可靠的数据。我们是否能够控制疫情，我们是否面临卫生资源短缺的风险，我们是否已经到达高原，地理定位数据能否帮助阻止COVID-19，我们如何管理它以控制对我们隐私的影响?现在我们都明白，数据对于帮助我们回答这些关键问题并最终战胜危机是多么重要。

我们还设想了实时收集这些数据并创建技能生态系统和将其转化为结果的信任有多么困难。

像水一样，数据在我们的日常生活中扮演着重要的角色——支持社会福利、经济增长，甚至可以转化为绿色能源。但当数据失控、外泄或过度编造时，数据可能会导致巨大的问题，造成巨大的损害。

事实上，对数据的片面或有偏见的看法可能会对底线产生负面影响，在某些情况下还会导致歧视。只有拥有一个完整的和掌握的视图，数据专业人员才能交付准确的、可操作的洞见，这些洞见将为业务提供清晰的信息，以做出正确的决策，并有信心在不确定的、有风险的环境中推动他们前进。

正因为如此，数据是数字转型的命脉，也是危机中的关键资产。因此，当涉及到数字化发展和帮助支持组织应对我们面临的新危机的挑战时，各种规模的企业不仅应该获得所有数据，而且还应该将它们整合在一起，确保它们是值得信任的。

然而，许多企业不知道的是，这正是他们目前所处的位置——分析不完整的数据集，为战略业务决策提供信息。

世界目前面临的数据人才严重短缺，只会进一步垄断数据专业人员的时间。英国皇家学会(Royal Society)发现，随着越来越多的企业希望充分利用数据带来的好处，英国对数据工作者的需求在过去5年增长了两倍。欧盟委员会(European Commission)的数据进一步表明，2018年有570万数据专业人士，到2025年将增至1090万。然而，这仍然远远落后于需求。如果没有一个完整且成熟的数据专业团队，数据计划将落到少数有能力执行任务的人身上——这将进一步延长他们的时间。

公司不仅需要吸引资源和提高员工的技能，还需要找到方法让当前的团队交付更多。然而，由于在数据管理上花费了如此多的时间，包括数据分析和数据策略在内的关键活动被大大忽视了。这可能，而且已经对一些人来说，转化为巨大的生产力危机，导致收入减少，创新减少，客户体验差，成本和风险增加。这是大多数企业在最好的情况下都负担不起的，随着危机的继续，它们将希望避免这种情况。

这意味着组织必须加倍努力，使他们的数据更有意义。这一切都与数据智能有关，IDC将其定义为“利用业务、技术、关系和操作元数据来提供数据概要、分类、质量、位置、沿袭和上下文的透明度”的能力;使人、过程和技术具有可信和可靠的数据”。通过优先考虑数据智能，数据专业人员将不再需要牺牲时间来寻找、排序和准备来自整个业务的数据。数据专业人员将能够从一开始就将业务数据视为可靠的来源，并将他们的工作重点放在交付关键的业务洞察上。

企业不应浪费数据专业人员宝贵的宝贵时间在数据管理上，而应投资于协作实践和工具，利用简单、可搜索的数据集文档、质量验证和推广，加速数据到价值的过程。有效地部署这些工具将意味着数据可以在多个数据源之间精确定位，甚至是那些竖井式的数据源，并通过单一的治理和访问点转换为可重用和共享的数据资产。这将有助于节省数据专业人员的宝贵时间，并使他们能够分析数据并提供可操作的见解来指导业务策略。

对于数据专业人员来说，初始数据分析应该像数字消费者的经验分析一样简单。当他们预订送餐服务、订购必需的杂货、或在网上购买便服时，他们不仅只需点击几下就能得到最优惠的价格，而且容易消费的评级也会给出质量评估，往往会决定购买。应该向数据专业人员提供清晰而简明的初步见解，帮助他们指导更深入的分析和驱动策略。

因此，在决定投资于哪些工具时，企业应该寻找那些交付的工具，以及那些对数据专业人员来说工作更困难的工具。它们不仅应该加速数据的获取，而且还应该为数据专业人员提供一种快速的方法，以便在第一时间评估数据的相关性和可信度。业务应用程序能够提供基于数据质量、数据流行度和用户定义评级的数据健康和准确性的即时评估，极大地减少了数据专业人员已经习惯的搜索和准备工作。这将允许数据专业人员将他们的工作重点放在为组织利用数据智能的力量上。

在当今的环境下，数据正逐渐成为最有价值的商品之一，以帮助支持企业渡过大流行，减轻其最严重的影响。然而，在这个最关键的时刻，许多企业未能充分利用其力量。数据管理使数据专业人员陷入困境，这意味着几乎没有时间进行分析，以支持基于数据的业务策略，帮助组织在疫情最终消退时加速摆脱疫情。

投资于合适的工具将帮助现有的数据专业人员从一开始就解决效率和生产力问题。企业不应该满足于不完美的数据，如果使用了正确的工具，那么任何规模的企业都应该能够获得快速可靠的数据，以便员工能够有效地利用这些数据。