數據資料五條導致資料策略失敗的歧途

五條導致資料策略失敗的歧途

5 Ways Your Data Strategy Can Fail

本文要教你如何避免這些失敗。
在數據資料領域裡,有許多出色的構想和技術:從分析法到機器學習、到資料驅動的決策,再到改善資料品質。當中有些構想已存在很長一段時間,經過徹底檢驗,一再地證明有效。另外一些構想則是在商業、流行和科技媒體廣泛流傳。《經濟學人》(The Economist)的確曾宣稱,資料現在是「世界上最寶貴的資產」。
有了所有這些成功案例和如此令人振奮的聲譽,人們可能以為公司會大肆宣傳營收持續成長,成本結構永久改善,顧客滿意度顯著提升,以及其他很多益處。除了其中極少數情況,上述這些都還沒有發生。矛盾的是,「資料」幾乎無處不在,但就是沒有出現在資產負債表和損益表中。殘酷的事實是,對大多數公司來說,資料領域的進展緩慢得令人煩惱。
資料需要很多因素才能成功。如下圖所示,公司必須在五個要素上進行扎實的工作,每個要素都必須與其他四個協調一致。缺少其中任何一個要素,都會影響整體工作。





我們將逐一檢視每個要素。


顯而易見的一件事就是,企業若想在資料領域取得成功,必須要有資料,而且資料必須有恰當的定義、與手上任務相關,而且資料必須恰當地結構化以方便尋找和了解,資料品質也必須夠好而可以信任。如果其中一些資料是你公司「專屬的」,也會有