在過去十年中，企業一直致力于將“數據驅動”作為其業務戰略的核心原則。數據驅動是指使用數據來做出商業決策，但這不一定可以衡量公司的整體數據狀況。成為數據驅動型企業，不僅需要時間和精力，還需要對數據策略進行積極的投資。

首先，我們需要了解公司在“數據成熟度”方面所處的位置。數據成熟度為業務中的數據滲透提供了更具體的衡量標準，并囊括了數據驅動組織中涉及的人員、流程和工具。

為了讓數據專業人士從容面對治理和監管方面的新挑戰，他們必須將提高數據成熟度作為他們的核心立場。數據成熟的專業人員和企業可以降低復雜性，并根據當前情況調整處理數據管理和分析的方式。

數據成熟度的定義

數據成熟度可以通過數據在公司日常戰略和結構中的比例來定義。人們經常將公司規模與數據成熟度聯系起來，但這兩者是完全不相關的。僅憑公司規模就忽略了一些重要的細微差別，例如公司文化中的心態、經驗和數據的普遍性。

例如，隨著數據收集的不斷增加，除非公司在數據策略上有所投入，否則數據孤島很可能會繼續存在。減輕數據孤島的影響需要一個數據成熟度，而不僅僅是大公司所能提供的技術或資源。

從廣義上講，數據成熟度是由三方面組成的：人員、工具和準備情況。

在人員方面，數據成熟的企業需要了解員工對最新數據和分析技術的經驗程度。他們幫助業務部門最大限度地使用和共享數據，并持續希望升級數據生態系統，以保持其領先性。此外，他們鼓勵所有員工追求數據素養，即閱讀、理解、創造和交流數據信息的能力。

在工具方面，數據成熟的企業將數據視為重要產品，而不是事后引用的資料。他們正在構建以數據為中心的技術生態系統，并積極創建企業和技術基礎設施來支持數據產品。此外，團隊了解他們的數據產品在哪里使用以及如何使用，并將這些用戶視為客戶。

在準備方面，數據成熟的企業非常了解他們在成熟度范圍內的位置，并且能夠清楚地表達出他們想要用數據完成什么。領導具有數據優先的心態，知道他們希望實現怎樣的業務成果，以及數據將如何幫助他們實現目標。

無論是通過OKR(目標和關鍵結果)，還是員工期望，公司文化都將數據融入其價值觀和戰略，并授權員工在每一個決策中使用數據。通過將權力交還給數據生產者，數據將由最了解它的人(即創建數據的人)來共享和定義。

將數據視為產品

正如企業投資于產品開發，他也需要以類似的方式，對數據進行優先級排序。將數據視為產品，意味著使企業能夠向業務用戶提供他們可以依賴的數據。

一個成熟的數據生態系統應該關注與優秀產品相同的原則：

• 速度(數據和業務用戶之間的一條捷徑)
• 規模(隨著業務無縫增長數據生態系統的能力)
• 簡單性(用戶應該能夠理解數據，并對其有信心)
• SQL(用戶應該能夠使用他們選擇的工具與數據交互，包括SQL，數據的通用語言)

我稱這些為“數據的四個S”。

隨著新數據資產的迅速積累，以及不斷變化的監管要求迫使數據保留在各自的區域內，企業開始認真審視他們在管理和分析數據時采取的傳統方法。實現“四個S”對于確保企業能夠依賴他們的數據，并收集有意義的洞察力至關重要。

隨著數據成熟度而變化

隨著企業變得更加以數據為導向，數據成熟度將繼續發展，同時也認識到監管要求和數據可訪問性的限制因素。隨著云計算、管理服務產品和數據生產本身的不斷加速發展，將數據作為一種產品和關鍵資產進行關注和思考，將繼續成為現代企業的一個差異化因素。