阻碍数据分析获得成功的四大原因

辛格以某家公用事业公司所采取的方法为例。其领导者投资分析功能时意识到能源交易集团在数据科学方面拥有丰富的经验，因此他们创建了一个符合组织的数据治理标准和技术要求的自助服务平台。但是他们也意识到其安全部门在分析方面经验不足，因此他们为那些拥有更多具备中心化支持的用户制定了一项策略。

文化变革方面没有提供应有的需求

尽管如此，高管们需要设计的不仅仅是与战略目标保持一致的整体数据程序。他们还需要改变其组织的文化，以便用户乐于使用实时数据驱动的洞察并切实将对数据的了解视为常态。

塔塔咨询服务公司(Tata Consultancy)的Kholkar说：“这是整个业务范式的转变，组织需要为这一变化做计划。”

但大多数组织都没有这样做。NewVantage Partners的报告称，只有38%的接受调查的公司创建了数据驱动型组织，只有27%的公司认为自己已经在公司内部创建了数据文化。此外，有91%的公司表示，人员和流程方面的难题是妨碍其成为数据驱动型组织的最大障碍。

托马斯杰斐逊大学和费城的杰斐逊健康公司的执行副总裁兼首席信息官Nassar Nizami通过满足技术需求(例如将数据和分析工具标准化，管理数据仓库并使数据程序的重要等级与组织的整体战略保持一致)来使该机构的数据程序日趋成熟。

但是他走得更远，通过创建名为杰佛逊分析社区(Jefferson Analytics Community(JAC))的培训计划来推动所需的文化转变。该组织的口号是：“无法获取数据吗?那你肯定不知道杰佛逊分析社区。”

Nizami说：“在创建杰佛逊分析社区时，我们的愿景是创建一个由运营所有者驱动的受监管的自助服务分析的联合模型”。他补充说，这么做的目标就是增加用户对分析工具的采用，从“数据丰富”的组织过渡到数据驱动的组织并推广自助服务数据，这么做的目标是提高生产率并减少周转时间。

Fisher说，其他首席信息官及其行政伙伴也需要效仿，将其分析程序从“一个能产生洞察的重要的独立工作”转移到集成在流程中的东西，以便用户将其视为正常业务。

Fisher说：“用户并不知道所有的数据源是什么，不知道数据科学有多牛，也不屑于知道。他们必须走进办公室或接听电话，从而获取完成工作所需的信息。因此，这在观感上必须像一个应用程序。这只有首席信息官能理解。”

（编辑：核心网）

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