无论您的数据决策策略多么强大或用心，都需要无缝且安全的连接才能实现您的KPI。
译自 Even Data-Driven Companies Fall Short of Their Data's Potential，作者 Amit Sharma。
一项近期调查发现，在 COVID-19 大流行期间依靠数据指导业务决策的组织，在市场波动中表现得更加强劲，并处于更有利的位置。对数据的投资是有回报的——或者至少有潜力。
从数据投资到预期结果的路径并非线性。同一项调查还发现，虽然大多数组织都增加了对数据和分析的投资，但不到一半的组织对自己从这些数据中提取有价值的商业洞察的能力给予了高度评价。这个数据引起了我的共鸣，因为我在数据分析和连接领域的工作中，反复看到组织试图实施数据驱动的决策，却因为工具效率低下而逆流而上。
成功的 数据策略包含许多因素，最佳实践因行业和目标而异。我并不假装自己是制定全面企业数据策略的专家。然而，一个关键的——而且经常被忽视的——部分是主动识别最佳工具来提取将推动你期望结果的商业洞察。
那么，公司如何缩小企业数据潜力与其无缝访问和使用数据的能力之间的差距？
大多数组织需要更高的敏捷性才能进行主动决策
数据碎片化是一个普遍存在的挑战，它使得执行主动数据策略几乎不可能。当关键的业务信息驻留在孤立和分散的系统中时，检索数据、将其转换为正确的格式以及提取可操作的洞察变得过于耗时和资源密集。尽管领导者尽最大努力在决策过程中依赖数据，但当数据提取变得困难时，许多人会退回到直觉。
治理为数据管理工作增加了另一层复杂性，经常让企业需要帮助才能同时实现敏捷性和安全性。由于很难找到一个舒适的中间地带，企业经常会陷入两种极端情况之一：
- 数据访问完全被锁定。严格的访问控制阻止业务用户快速查看及时决策所需的数据，从而抑制了创新和对市场变化和客户需求的响应能力。虽然旨在保护敏感信息，但严格的安全措施无意中造成了信息瓶颈。作为回应，用户转向 IT 部门寻求帮助，从而形成了过度依赖 IT 员工进行分析支持或开发完全将数据排除在外的变通方案的文化。
- 数据访问完全开放。用户可以查看与其业务部门无关的数据，并以非结构化的方式共享数据。因此，公司需要了解谁可以访问哪些信息以及数据如何在整个组织中传播，这会导致安全漏洞和合规性问题。此外，缺乏强大的控制和监督会损害数据本身的完整性。随着时间的推移，这种差距会削弱对用于战略决策的信息的信任和信心。
解决数据访问问题的最佳方法是使用旨在同时支持可见性和安全的工具。找到合适的解决方案可以使你的数据策略的其余部分自然而然地、可重复地到位。
识别适合敏捷决策的数据连接工具的四个考虑因素
无论你选择哪种数据连接解决方案，投资都应该加强安全和治理措施，而不会引入不必要的摩擦，阻止用户访问他们完成工作所需的信息。
在考虑将连接功能添加到现有基础设施时，评估工具的能力：
1. 集中连接和治理
解决数据碎片化和安全问题的一种方法是使用虚拟化解决方案，这些解决方案为来自孤立位置的数据提供访问层，从而创建一个中央集线器。传统的 数据集成或 ETL 过程通常有助于实现历史数据分析并将大量数据移动到中央存储库。但是，在复制的数据之上构建治理层可能具有挑战性，并且利益相关者通常需要帮助才能获得他们及时分析所需的数据。 另一方面，虚拟化数据保留在源位置。这意味着来自整个技术堆栈的实时数据在统一平台中连接，无需复制或存储在数据库或数据仓库中。此外，数据虚拟化还提供额外的优势，即通过保留谁访问了哪些信息的审计跟踪来支持用户治理，并使您能够根据职位级别和职能设置用户访问控制。
2. 支持所有技术背景的用户
我在企业执行数据驱动策略时看到的一个常见错误是选择不支持最终用户的连接工具。业务线员工必须访问和理解他们的数据，才能做出准确、完整的决策并发展他们的业务。通常，数据工具只针对 IT，迫使利益相关者通过他们的 IT 团队请求数据，或者创建通常不安全、不符合规定且效率较低的变通方法。
在使用产品之前，请考虑组织中所有用户连接到数据的各种方式——从使用电子表格的分析师到创建目标营销活动的营销人员——并确保您的选择真正支持他们的个性化工作职能。同样，评估您选择的技术是否平衡了您最技术性的组织需求和您技术水平最低的用户，以便跨部门的员工可以在无需 IT 支持的情况下为每个操作和见解找到新工具的价值。
3. 与您现有的技术堆栈协同工作
许多企业选择将数据迁移到云中，以利用其可扩展性、成本效益和协作能力。其他组织，特别是医疗保健和金融领域的组织，受监管要求的约束，必须将数据保留在本地。没有一种万能的连接工具适用于所有场景，因此在您寻求微调和执行数据策略时，请考虑您独特的基础设施设置、业务目标和合规性法规。数据连接工具应该增强您现有的技术堆栈，而不是破坏它。
4. 为现有策略提供未来保障
无论您在数据旅程中的哪个阶段，您可能已经实施了一些数据管理实践。但是，即使是强大且有价值的数据管理解决方案有时也会开始显露出其年龄，将它们连接到现代数据生态系统可能会很困难。如果您遇到这种情况，请寻找一种解决方案，在现有平台之上叠加连接驱动程序，以增强与现代数据生态系统的兼容性。这种方法使您能够为当前基础设施提供未来保障，而不会丢失过去的数据管理、治理和安全投资。
领导者都同意，改进数据驱动决策在当今至关重要——是执行让公司陷入困境。
在您将大量时间和资源投入分析能力之前，请退一步。首先，确保您组织的数据基础设施能够让企业中的所有用户安全地访问数据，无论何时何地。无论您的数据决策策略多么强大或用心，都需要无缝且安全的数据连接才能实现您的 KPI。
您是否正在进行正确的技术投资，以充分发挥企业数据的潜力？