缩小差距:解决数据驱动型组织中数据战略的九种反模式

大数据
在数据是关键资产的世界中,制定强大的数据战略对于任何旨在充分发挥数据潜力的企业来说都至关重要。然而,成功的数据战略之路充满了常见的陷阱——我称之为“反模式”。如果不加以识别和解决,这些失误甚至可能破坏最周密的计划。

在数据是关键资产的世界中,制定强大的数据战略对于任何旨在充分发挥数据潜力的企业来说都至关重要。然而,成功的数据战略之路充满了常见的陷阱——我称之为“反模式”。如果不加以识别和解决,这些失误甚至可能破坏最周密的计划。

本文的目的是帮助您识别这些潜在的误区或反模式,并将它们转化为数据战略中的增长机会。本文分为两个主要部分:

  1. 探索 9 种常见数据战略反模式:了解我在处理数据的组织中经常观察到的 9 种具体数据战略失败。针对每种情况,我都会提供实用建议,提供如何避免这些陷阱的方法并确保数据战略保持正轨。
  2. 识别组织差距:许多反模式都源于数据驱动型组织内部的差距。我将探讨四个缺失连接的示例,并提出可行的步骤来恢复这些连接,将潜在的弱点转化为机遇。

需要强调的是,本文的目标是提高对可以从增强中受益的领域的认识,并在检测到缺失连接或反模式时为您提供改进数据战略的实用指南。

一、9 种反模式

1.确认偏差:苹果供应商陷阱

在制定数据战略时,很容易陷入确认偏差的陷阱——偏爱与你现有信念相符的信息。想象一下,向一个只卖青苹果的水果摊主询问水果选择方面的建议。不出所料,他们会建议你多买青苹果。这个比喻凸显了仅依赖熟悉来源获取数据战略建议的危险。

如何避免:

  • 收集多种意见:寻求不同的观点,包括来自不同供应商或外部资源(如行业报告和案例研究)的观点
  • 拓宽组织视野:吸收不同的观点,避免狭隘的视野并制定更全面的策略。
  • 信任合作伙伴:利用您新发现的见解与合作伙伴进行更深入、更富有成效的对话。

2.领奖台问题:错过真正的比赛

领奖台问题是指组织内的不同团队专注于优化各自的数据难题,而忘记了最终目标是快速交付业务价值。想象一下接力赛,每个跑步者都更关心自己的表现,而不是顺利传递接力棒。结果呢?一支由明星选手组成的团队输掉了比赛。

如何赢得接力赛:

  • 端到端 MVP:专注于快速提供完整、有效的解决方案,即使它们并不完美。
  • 衡量和改进:使用端到端 KPI 来跟踪进度并识别瓶颈。
  • 合作是关键:鼓励跨团队沟通,以确保每个人都认同总体目标。

3.造纸厂:淹没在文档中

您是否曾觉得,为了开始一个项目,您需要填写无数表格?如果是这样,那么您就遇到了造纸厂反模式,其重点从创造价值转移到生成文档。这会导致浪费精力、延误和目标不一致。

如何摆脱:

  • 行动重于分析:优先考虑能够带来实际成果的细小、可操作的步骤。
  • 有针对性的文档:仅创建对流程当前阶段至关重要的文档。
  • 面向未来:构建在您的业务发展过程中仍有价值的文档。

4.飞行途中更换发动机:导航转换

过渡到新的数据战略就像在飞行途中更换飞机引擎一样。挑战在于从旧系统过渡到新系统时保持无缝运营。许多组织忽视了结构良好的过渡计划的重要性,导致中断和阻力。

如何确保平稳过渡:

  • 早期反馈循环:尽早收集有关新系统的反馈,以做出必要的调整。
  • 有机采用:允许用户逐渐适应,使过渡不那么令人不快。
  • 建立信任:并排比较新旧系统以展示变更的好处。

5.目光短浅:关注短期利益

狭隘思维意味着只关注眼前的机会,例如自动化当前的工作流程而不考虑未来的目标。这种方法通常会带来短期收益,但会带来长期问题,包括技术债务和战略失调。

如何大胆思考:

  • 制定长期愿景:制定数据战略,其中包括立即行动的路线图和未来的长期愿景。
  • 融入大思维:确保您的策略足够灵活,能够随着组织的需求而发展。

6.承诺过多而交付不足:空洞的愿景

这种反模式通常始于承诺提供全面的一体化数据解决方案。当每个人都设想一个变革之旅时,热情就会高涨。但随着现实的到来,很明显承诺的解决方案是不切实际的,导致沮丧和怀疑。

如何避免:

  • 从小处着手,快速成长:实施渐进式改进策略,随着时间的推移形成变革性的数据生态系统。
  • 设定现实的期望:明确传达实现最终目标需要时间,但正在取得进展。

7.分而治之:碎片化方法

如果数据战略只关注数据生命周期的一个方面(例如数据消费),而不与更广泛的数据生态系统保持一致,那么它注定会失败。这种反模式通常会导致数据源断开、实时冲突和数据契约破裂。

如何征服:

  • 考虑整个数据生命周期:确保您的数据战略解决数据生命周期的所有方面,从生产到消费。
  • 协调您的团队:促进数据生产者和消费者之间的协作,以防止断开连接。

8.沉没成本谬误:执着于过去

数据战略中的沉没成本谬误是指组织继续投资过时的系统或流程,仅仅是因为他们已经在这些系统或流程上投入了大量资源。这种心态阻碍了公司减少浪费和向前发展。

如何放手:

  • 关注价值:持续评估系统或流程是否能增加价值。如果没有,那么就该继续前进,不管过去的投资如何。
  • 预防未来的陷阱:实施优先考虑灵活性和适应性的策略,允许随着情况的发展而进行更改。

9.粉饰太平:进步的假象

最后一种反模式是粉饰太平,即组织承认其数据战略存在挑战,但未能做出有意义的改变。相反,他们制作令人印象深刻的幻灯片和演示文稿,给人一种进步的假象,却没有任何实际行动。

如何避免:

  • 超越幻灯片:使用演示文稿来传达您的愿景,但要确保正在实施真正的、可操作的变革。
  • 改造组织基础:专注于对您的数据战略进行切实的改进,而不仅仅是它的外观。

二、组织差距

退一步来看,很明显,数据战略反模式通常源于数据驱动型组织中重要部分之间缺少联系。下面部分将介绍其中四个差距以及如何解决它们。

为什么

定期在数据项目中问“为什么”的问题。如果您难以将项目与更广泛的业务目标联系起来,这可能表明您的数据战略需要增强可解释性并澄清运营、战术和战略数据计划之间的联系。

沟通

沟通不畅是许多反模式的共同点,而组织孤岛或缺乏数据素养往往会加剧这种现象。投资数据素养计划并重组组织实践有助于弥合沟通鸿沟并促进协作。

交付

成功的数据战略始终能够带来切实的价值。如果出现交付问题,请调查根本原因并调整策略以解决这些问题,确保您的努力能够产生真正的结果,而不仅仅是产生未使用的工具和文书工作。

信任

信任是任何成功数据战略的基础。要建立和维持信任,您需要制定清晰的叙述,让组织中的每个人都能理解,并确保执行计划的透明度。定期分享更新,重点介绍经验教训以及计划的调整方式。

三、结论

数据成熟的过程是持续的——从失误中吸取教训并不断改进对于长期成功至关重要。精心设计的数据战略提供了导航这条道路所需的方向和框架。如果您遇到数据战略反模式,我建议采取以下步骤:

  1. 确定导致反模式的组织差距。
  2. 调整和完善您的数据战略来解决和弥补这些差距。

通过这样做,您可以建立信任,确保数据计划顺利交付价值,增强沟通,并使所有数据工作与您的业务目标保持一致。

责任编辑:华轩 来源: 数据驱动智能
相关推荐

2023-05-29 07:45:55

2024-02-04 10:20:41

2018-08-29 08:21:36

区块链技术智能

2021-04-20 22:09:13

Python编程语言

2020-12-15 11:23:09

数据驱动企业数字化

2024-09-22 11:00:35

2023-09-14 23:20:30

2011-05-13 13:38:49

数据库对象

2016-10-10 09:55:06

数据驱动数字化

2020-09-14 08:30:44

Kubernetes容器

2010-12-21 10:11:35

手机浏览器

2023-01-31 17:33:53

金山云混合云存储

2024-03-20 11:29:57

物联网工业物联网

2020-06-01 09:54:54

数据驱动数字化CIO

2023-07-18 10:13:39

2020-09-22 13:36:14

5G

2024-09-28 10:53:46

数据中台数据驱动数据转化

2018-12-12 15:53:13

大数据大数据战略欧盟

2020-10-09 06:52:31

设计模式软件

2019-06-10 16:08:06

数据科学家数据驱动原则
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号