多年来，很多企业一直在努力变得更加以数据为导向，结果喜忧参半。随着时间的推移，努力付出终见成效，成功者的坚持、韧性、执行力以及利用数据做出更明智商业决策的不懈努力，使之有别于那些疲于应付的企业。然而，尽管企业追求数据驱动的初心可能未改，但具体情况发生了变化。

       如今，对于致力于数据战略的组织来说，最大的挑战可能根本就与技术无关。在NewVantage Partners追踪企业数据计划进展的最新年度调查中，企业首席数据、信息和分析主管称，文化变革是最关键的因素。这也可以理解：毕竟要做到数据驱动，考验的是人和组织适应变化的能力，而某种程度上这一点一直被低估了。那些历史悠久的企业享有几代人或几个世纪的成功，不太可能在一夜之间改变。在过去 25 年，企业为适应互联网的数字化转型已经卓有成效。同样，实现数据驱动也是一场需要企业长期推进的业务转型。虽说这一过程中已经取得了不少成果，但仍有很多工作要完成。

       不过，虽然文化变革并非新鲜问题，但在过去几年中，有两种文化动力影响了企业的活动。

       首先，新冠疫情及其破坏令人们进一步认识到了数据、科学和事实的重要性。曾经，数据的重要性或许只停留在企业的口头上，但在过去两年中，优质数据对做出合理、审慎且明智商业决策的重要性已经是有目共睹。

       其次，自助服务越来越普遍，个人现在可以根据需要，以其理想的方式消费信息和数据。我们生活在一个信息日益分散的时代，这意味着消费者可以选择他们要关注的新闻、想参与的社交媒体以及愿意信任的数据，其结果是，信息的消费者可能接受的是选择性呈现的数据，这些数据支持了各种不同观点。在最极端的情况下，这已经引发了“替代事实”（alternative facts）的概念。

       最后，存在一个结构性事实：每天都有大量数据产生，持续以指数速度增长。凭借强大的计算能力，企业可以通过处理海量数据，而非仅仅依赖代表性数据样本，获得精确的答案。理解这些趋势，并了解其他企业如何驾驭这些趋势，有利于我们迈向数据驱动型决策的目标。

数据驱动道路上的障碍

       在参与调研的组织中，有三个进步指标非常突出。首先，大多数组织仍然希望实现数据驱动型领导力，只有26.5%的组织表示已经建立了数据驱动型组织。其次，要实现数据驱动，需要组织关注文化变革。在今年的调查中，91.9%的高管认为文化障碍是数据驱动的最大障碍。如前所述，实现数据驱动并非技术问题，而是关于人的挑战。最后，组织正在建立数据驱动型领导力职能，如任命首席数据和分析官，这将为实现数据驱动奠定基础。然而，只有40.2%的企业表示该角色在他们的组织中取得了成功，并得到了认可。

       雪上加霜的是，与数据驱动相关的任务越来越难。如今，企业需要处理大量新数据以及新数据源，包括传感器数据、信号、文本、图片和其他形式的非结构化数据。近来有人认为，80%的新数据属于非结构化数据，即这类数据不容易收集或量化。更重要的是，企业必须认识到数据是一种流经组织的商业资产，应加以重视。数据跨越了传统的组织边界，通常没有明确的所有权。数据的流动性增加了管理这一资产的复杂性，使其能够持续提供商业价值。

       此外，在数据的所有权和管理方面，企业都面临着一个正在迅速暴露的问题，即以负责任和合乎道德的方式使用这些数据。这也是近年来被广泛讨论且一直处于争议中心的话题，已经有很多文章深入探讨了个人隐私问题和企业数据的责任问题。

       如凯茜·奥尼尔（Cathy O'Neill） 2016 年发表的《算法霸权:数学杀伤性武器的威胁与不公》（“Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy”）；肖莎娜·祖波夫（Shoshana Zuboff）2019 的文章《监控资本主义:在新的权力前沿为人类未来而战》（“The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power”）中号召拿起武器；卡丽莎·维利兹（Carissa Veliz ）最近发表的《隐私就是力量：你为何以及如何收回你对自己数据的控制权》（2021 年）（“Privacy is Power: How and Why You Should Take Back Control of Your Data ”），还有法学教授尼尔·理查兹（Neil Richards）的《为什么隐私很重要》（2021 年）（“Why Privacy Matters ”）。今年的调查突出反映了企业对数据道德和数据责任的关注：因为仅 21.6% 的数据领导者认为其行业在解决数据和人工智能道德问题和标准方面采取了足够的措施。

企业可采用的措施

       打造数据驱动型组织是一个漫长的过程，少则数年，长则数十年。组织和企业管理者可以采取什么行动来加速这一进程？根据经验，数据驱动型企业始终表现出有别于同时代企业的品质，并遵循以下三个驱动原则：

      以不同的方式思考。数据领导者认识到，成为数据驱动组织需要不同的思维方式。组织必须做好准备，鼓励不同的思考方式。当前也不乏分析算法。但这些需要与批判性思维、人工判断和创新理念相匹配。

      失败快，学习更快。数据领导者明白，个人和组织通过经验学习，就必须反复试错。有人说，失败是创新的基础。企业要为更快的迭代学习做好准备——失败快，学习更快——只有这样才能先于竞争对手获得洞察力和知识。

       着眼长远。数据领导者深知数据转型工作不可能一蹴而就。成为数据驱动型企业需要一个过程。法国作家伏尔泰有句名言：“完美是优秀的敌人。”因为完美是几乎不可能实现。数据驱动型企业认识到成功需要通过不断迭代实现，厚积薄发。他们不介意在这方面多花一些时间，只因为他们更专注于长远。

       在日益受数据驱动的21 世纪，为了保持竞争力，企业管理者必须从前辈的经验中学习，努力避免过去的陷阱，并以成功推进数据工作的企业为榜样。现在，数据、科学和事实受到多方挑战，在这样的时代背景下，成为数据驱动型组织已经变得前所未有的重要。