斯图飞腾Stratifyd：什么是数据文化？营造数据驱动型文化的四要素

对于想要通过数据驱动业务决策的组织来说，营造良好的数据分化是重要前提。那什么是数据文化？说到这个词，人们常常联想到“人工智能（AI）不落地”或者“数据分析目标不明”等现象。

数据文化只是一个新兴的网络词语吗？为什么业务领导者要关注它？它在组织走向数据驱动的旅程中扮演着什么重要角色？营造数据文化面临的现实挑战是什么？这方面有哪些成功的典型示范？

下面我们通过几位行业领袖的对话对上述问题进行解答。

什么是数据文化？

人们常说，企业文化是员工在无监督情况下的行为体现。文化驱动全体员工在行为决策上达成价值观共识，同样，数据文化也能让人们在是否利用数据驱动业务决策上达成行为理念的共识。

“要理解数据文化，我们需要知道如何将它融入到整个企业文化中。数据文化的本质在于弄清楚数据的真实含义。”美国联邦储备理事会的CDO Katherine Tom说。数据本身本无意义。对组织来说，数据文化的核心作用在于它如何赋能企业实现业务目标和高效运营。

数据的收集、分析和汇报工作在组织内已经开展了几十年，但是有关数据驱动型文化的讨论只有几年。是什么推动了这一趋势？

“如今，83%的高管将数据驱动作为保持竞争优势的一种方式，” Guidehouse公司高级解决方案总监Robert Audet援引国际数据公司 (IDC) 近期的一项调查说。过去二十年里，数字化进程的加速使得数据量呈现爆炸式增长，利益相关方（如客户、员工、竞争对手）的数据都可轻易获得。

IDC的调查发现，如果有机会将这些数据资产转化为竞争优势，企业将不再仅仅满足于了解数据（data-aware），而是渴望成为数据驱动型企业的领导者（data-leading）。

为什么人们抗拒数据驱动型文化？

如果文化是组织的潜意识行为，那么将数据驱动的决策注入这种潜意识中将是一个艰难的过程。管理学大师彼得·德鲁克 （Peter Drucker）有句名言说得好：“文化能把战略当早餐吃（culture eats strategy for breakfast）。”战略虽重要，但如果没有正确的文化引导，组织也会像断了线的风筝，寻寻觅觅找不到方向。实现文化变革是件既艰难又耗时的工程。

阻碍数据分析用于内部决策制定的障碍是什么？“数据常常被认为是纯技术性的东西，”荷兰国际集团（ING Bank）法国分行的CDO Samir Boualla表示。最大的挑战是将利益相关方对数据分析的看法从一个技术工具转变为组织不可或缺的业务组件。

然而实际上，实现这种转变的关键障碍并非技术上的，而是语义上的。“用于交流的数据语言通常是我们最大的障碍，”Tom解释道。

他分享了一个亲身经历的故事，讲述他是如何通过努力让公司业务团队成功认识到数据治理的重要性的。当技术术语或谷歌搜索的定义都无法有效解释时，他用一种更加通俗易懂的方式，将数据治理解释为“使数据管理更容易、更有序的一组活动或业务程序。”这样的解释成功解除了业务团队对数据治理的疑惑，并帮助他们成功认识到其重要价值。

数据驱动型文化在组织中盛行的四要素

数据文化是驱动业务成功的关键要素，但组织该如何培养数据文化？对于每一个成功建立了数据驱动决策型文化的组织来说，以下四个要素必不可少。

1.领导层支持并推动数据的使用

数据领先型组织的高管不会将对数据分析计划的支持仅仅停留在口头上，他们会身体力行。“如果你的领导层都不买账，你将很难有机会使用，”美国公民及移民局（USCIS）的CDO Elizabeth Puchek如是说。“如果业务主管经常查看数据看板或分析产品并向运营人员询问问题，那么这款产品的使用率会大大增加。”

IDC的研究发现，与那些仅停留在了解层面的公司相比，数据领先公司的高管在工作中积极使用数据的可能性是其八倍。Puchek补充说:“另一个指标是数据领导角色的存在，例如作为管理委员会一部分的CDO。”想要变革，先从领导层开始。

2.通过数据“变革推动者”打破团队沟通壁垒

领导层点燃了数据使用的火炬，下一棒就要交给“变革推动者”（data champion）让其在组织范围内广泛传递。IDC建议，找到部门中您认为适合的数据驱动型人才，让他们成为数据变革的推动者。

这些变革推动者会在他们的团队中推广并演示数据使用的最佳用例。通常，他们充当着数据翻译家的角色，在不同团队间建立起沟通的桥梁。为了让企业最大程度受益，建议选取不同级别、技能和背景的变革推动者，营造良好的环境，对他们的努力给予充分肯定，让数据价值的传递工作得以延续。

3.相信数据的价值，轻松获取、自由分享

通过数据制定决策的人，首先要信任数据的价值，其次要保证组织内每一个人都能轻松获取数据洞察。与传统观点不同，数据不仅要在内部共享，还应在外部共享。Gartner的研究发现，与外部共享数据可以为组织带来三倍多可衡量的经济效益。

Puchek说：“当CDO办公室最初在USCIS设立时，我们便开始了倾听之旅，以弄清楚数据和业务之间的关联。”她的团队发现其中一个服务中心无法访问另一个机构的数据，这样极大影响了他们日常检查的能力。通过与该机构的联系人交谈，这个问题很快得到了解决。结果，项目周期时间从 6 个小时缩短到12 分钟。小小的胜利不仅证明了数据民主化的力量，赢得团队信任，还为数据驱动型决策建立了新的动能。

4.数据素养是每个角色都应具备的关键技能

数据驱动型组织会把数据理解和数据沟通能力视为每位成员都应具备的关键技能。数据素养不应仅局限于数据和分析团队。有了数据的共通语言，业务和技术团队才可积极主动、畅通无阻地开展交流。

数据领导者会鼓励成员积极探索数据的奥秘，形成对数据的强烈好奇心和求知欲。“有的企业会在招聘过程中评估候选人的数据技能和绩效表现，这是一种对数据素养的投资体现，”Audet说。IDC研究发现，与那些仅停留在了解层面的公司相比，数据领先公司要求新员工知道如何在辩论时有说服力地展示数据的可能性是其 三倍。

建立数据驱动型文化的优势

建立数据驱动型文化并非易事，需要付出时间、坚持和资源，这些投资都值得吗？IDC的研究表明，数据领先型企业在财力、客户和员工考核指标上要比普通企业明显高出46.2%，因此，数据文化的商业优势是显而易见的。

说到变革，人们常常会联想到大范围的变动及接连不断的微妙行为变化，因此迟迟不敢行动，但实际上不需要这么复杂：凡是从小做起，稳中求赢，循序渐进扩大自己的优势即可。

开始行动前先弄清楚数据和业务之间的关联，获得领导层支持，找到适合的变革推动者，让数据真正实现民主化，让数据素养落实到业务实践中。