没有数据驱动文化 大数据项目将失败

寻求大数据项目的成功?记住:文化为王。

Tara Paider,是位于俄亥俄州哥伦布市,Nationwide Insurance公司的IT架构的副总裁,对于数据专家渴望获得大数据项目的成功,给出了一些建议:大数据项目失败的最大原因之一,既不是技术,也不是数据的数量。而是人。

例证:Nationwide的保险代理人的日常工作的一部分,是确保保费上升时,客户不转换到其他保险公司。有一个列表,列出保费将在未来30天内上升的客户,代理拿起电话,与他们最好的客户解释这些变化。一项新客户数据分析项目发现,这样做有时会有负面作用:这些电话并不能帮助代理保住那些保费变化的客户,实际上会造成客户流失,Paider说。

“对于代理,很难理解数据发现的结果,因为和他们过去20年所做的不同,”她对在拉斯维加斯参加Gartner Business Intelligence and Analytics的与会者说。

所以,Paider和她的团队开始制作更精细的保费通知列表,让代理只给会带来积极响应的客户打电话和接触,她说。 这个故事和CIO这个职位本身一样古老。ERP整合项目经常失败,并不是因为技术,而是因为人。

大数据,也没有什么不同。但是大数据正在颠覆业务流程工作流;它对所有都有影响,从企业基础设施,到企业架构。为了确保员工为数据感到兴奋,而不是感到威胁,专家常常告诫公司,他们需要创建一个数据驱动的文化。

但这说起来容易,做起来难。 Paider指出,一个强大的企业文化——要从高层开始,但不止于此;它还需要一线员工的参与,但是会带来额外的障碍。 “这是最难的部分,而我们在过去20年或30年都是这样做的,我们很清楚。这是我们最大的挑战,”她说。

打造数据驱动的文化

Paider的观点并不罕见。 PricewaterhouseCoopers的研究指出文化,错误的文化是阻碍企业利用数据,并在信息时代取得成功的三大障碍之一。这一研究,与Iron Mountain合作完成,发现四分之三的企业中没有从他们的数据中获益。

公司如何打造数据驱动的文化环境?Gartner给出的定义是:“企业使用数据来组织活动,做出决策和解决冲突”。在Nationwide,是任命一名首席数据官(CDO),Paider向其汇报。 “任命CDO,是好消息,我们希望利用数据来作出决定,”她说。“我不认为这是改变文化的唯一方法,但你需要一些能够在业务和IT数据上有发言权的人,从而做出正确的决定。”

Nationwide的另一项文化修正,是向业务开放数据。新的,非结构化的数据源,比如地理位置,语音,社交媒体数据,可以更深入的了解客户的行为,获取更多的机会,更好的去服务客户。为了帮助业务获得这些洞察力,IT部门需要在大数据技术上进行投入,并承诺让业务部门访问这些数据。“传统上,我们认为数据项目是线性的,类似应用开发项目,”Paider说。“但是,数据项目很复杂,你根本不知道会从数据中发现什么…直到你开始接触这些数据。”

在另一家数据驱动的企业内,开放公司数据对于打造大数据文化也是关键。Jeremy King,是位于加州圣布鲁诺的@WalmartLabs 的CTO和主管,说他的团队将数据集中到一个Hadoop系统,让他们的内部客户访问其所需的数据,来进行实验。在提供访问权限前,King的团队构建进程,以清洗和标记数据以保护个人认证信息。

但是,公司还需要消除官僚壁垒,让访问数据变得容易,有些企业则选择逃避。“我和很多企业进行过交谈,已经建立了Hadoop 或大数据架构,但是他们却不让任何人访问这些系统,”他在去年秋天的Strata + Hadoop World上说到。 这种繁文缛节限制了创造性思维和实验,King说。在Walmart,甚至提供部分数据的权限,也是被限制的。

“如果你只使用部分的数据,你将很难做出决定,在Walmart这样规模的公司内,是否起作用。所以我们希望每个人从一开始都能够访问数据,来测试他们的理论,”他说。 授予整个匿名数据集的访问权限起到了效果。至少在一个案例中,这样做促使了一个类似初创的时刻,在几个小时内,两个工程师设计并开发了广告优化平台的原型,将在线广告和线下销售相连接。这一原型最终成为Walmart Exchange。 “我认为,除非你有让所有人访问数据的系统,这些神奇的时刻是不会发生的,” King说。

如何构建数据驱动的文化

开始建立一个数据驱动的文化,CIO们必须找到令人信服的业务用例。Micheline Casey,美联储的前任首席数据官,现在为大数据分析公司Clear Story Data担任顾问,曾经经历过对于大数据项目的阻力,不是因为缺乏兴趣或支持,但因为更务实的理由:钱。“美联储是一个*机构,它虽然不从国会拿钱,但它有预算,”她说。预算很小,造成资金的争夺。

“特别是刚接触大数据的公司,要识别和优先选择正确的项目和用例,展现价值,在企业内建立信誉,”她说。“在很多企业中,这种信誉帮助你获得资金。” 这就是为什么专家们,包括Mann,建议通过解决一个小问题,将大数据引入企业。“你想要找到一个可以成为范例的案例,” Mann说。

“你有一个非常具体的问题,你对于这个问题,有个非常实用的解决方案。” 随着企业看到问题快速解决,对于这种方法的信任会增长——随着文化变得越来越数据驱动,IT的战略也会随之改变。在Bloomberg,例如,对于大数据价值的讨论已经结束了。现在的挑战是确定在机器学习和大数据平台上需要构建什么。 “你必须确保你密切与产品相关,你构建的是通用系统,而不是针对小问题的特定方案,因为这个小问题可能会发生变化,” Mann说。

原文发布时间为:2016年9月14日
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