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為什么企業IT部門必須要消除數據孤島

譯文
大數據
說到數據的重要性,炒作周期勢必進入到全盛期。我們看到許多新聞標題聲稱數據是新的石油。我們聽到分析師們談論如何招聘到優秀的數據科學家。同行們的奚落在過道里回蕩:“如果你不招聘首席數據官,肯定不是最新潮的公司之一!”

【51CTO.com快譯】我們IT專業人士的任務就是,將高質量數據提供給整個企業的決策者。北卡羅來納州阿什維爾市CIO Jonathan Feldman告訴我們,為何IT部門得想方設法防止數據消失于企業孤島中,根本無法查看、共享或派上用場。

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說到數據的重要性,炒作周期勢必進入到全盛期。我們看到許多新聞標題聲稱數據是新的石油。我們聽到分析師們談論如何招聘到優秀的數據科學家。同行們的奚落在過道里回蕩:“如果你不招聘首席數據官,肯定不是最新潮的公司之一!”

讓我們在這里先澄清一點。數據對IT來說根本不是新鮮事。畢竟,數據是信息技術中的“信息”部分。不過,我們把大量的時間花在了考慮數據科學、數據分析和數據湖上。我認為,花在數據基本面上的時間卻少之又少。

#CIOchat Twitter聊天系統管理員Myles Suer最近問道:“貴企業有沒有從提供的數據或商業智能獲得實實在在的業務價值?”

這個問題很好,這也許是有關數據的最重要問題。如果我們不提供業務價值,為什么要收集數據或忙于分析數據?

為何數據好比是原料?

下面是幾個同樣重要的問題:

  • 你如何收集數據,在哪里收集數據?
  • IT部門在收集數據以及更重要的是,在幫助收集數據方面扮演什么樣的角色?

我對#CIOchat聊天組提出的觀點是,如果說業務價值是肉,數據分析是烹飪,那么好的數據就是原料。我們如何收集數據、何時收集數據很重要。

其他IT主管"插話"表示贊成。

一家醫療機構的CIO David Chou表示,數據收集的第一個部分就是確認需要解決的問題。他說:“人人想要數據,可是一旦獲得了數據,他們卻又不清楚如何處理數據。”

Switch的數據中心主管Mark Thiele表示,識別數據源方面的機會可能來自業務部門;在理想情況下,CIO參與到生成數據的任何系統。

理想情況下是這樣,不過這正是問題所在。在我工作過的所有企業組織中,沒有哪家的IT部門全面了解、甚至全權掌管生成數據的每個系統。總是有奇怪的使用場合,或者沒有承認這一點:數據在企業組織的其他部門可能很重要。

我們在業務同仁當中聽到與這種拼死一搏的心態有關的套話:“我們不需要IT部門。你只會拖我們的后腿。”“這個系統沒有連接在網絡上,所以不在IT部門的范圍之內。你純粹是在浪費時間。”“只有我們才會需要該系統。何必將事情弄得復雜化?”

大錯特錯。無論IT部門演變成什么,它都是企業里面唯一的數據監管者。以為財務或人力資源部門會接過這項任務?不會。不管IT部門被稱為IT服務部門還是數字服務部門,我們都是數字代言部門。

如果我們接受了不在整個企業組織共享數據的借口,企業組織在未來的表現就會大打折扣。

封鎖的數據阻礙了機會

如果你不相信,允許我舉個例子說明被阻礙的機會,以及如果你發掘數據,可能獲得的成功。

首先以未實現的機會為例。有個同仁所在的組織把一套過時的氣動恒溫器系統換成現代的電子恒溫器系統,一切都通過一臺中央PC加以監測控制。然而,IT部門無法訪問該系統,另外系統是專有系統。

客觀地說,要是沒有明顯的業務要求,IT部門、數字服務部門或任何技術人員為何要參與其中?答案很簡單:數據的存在是為了服務于更多的人,而不是僅僅服務于運行那一個企業孤島的人員。也許CEO辦公室或財務部門想知道在冬季讓每個人將恒溫器調到67華氏度是否果真可以節省費用。也許大家已經這么做了,這個項目就毫無意義――這就是數據的魅力。

但是這些數據請求又是怎樣的狀況呢?到頭來,主管會請求數據,以便為需要做出的決策提供依據。被要求提供相應數據時,孤島部門會說“把我難倒了。”IT部門說:“我們沒有這數據。”然后,主管只好憑感覺做決策。這可不好。

在需要原始數據的時候一定要有原始數據,否則毫無用處。你不是在提出問題時才開始啟動數據收集項目。等到項目啟動時,問題已經無關緊要了。

數據并不意味著PDF報告。數據意味著機器可讀的表格數據。

往往由于分不清輕重緩急,或者由于被認為是技術活,業務部門的人員認為自己不需要像清點燃油或物資那樣清點數據。

所以,應該回歸基本面。考慮到現在使用分析技術可以獲得更高層次的決策,我認為,每個IT部門(無論在政府行業、醫療行業還是私營部門)都需要行動起來,確保數據收集后妥善存儲起來,以便將來做決策。

這意味著消除孤島,這意味著進行艱難的對話。好消息是,說到應用程序標準化和安全性,多年來IT部門一直在進行這種艱難的對話。

是時候開始緩慢但又堅定地篩選和監管企業的基本數據了。上路吧!

原文標題:Why IT Needs To Tear Down Data Silos

【51CTO譯稿,合作站點轉載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】

責任編輯:Ophira 來源: 51CTO.com
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