你的企業是否有意或無意地統一提供高質量數據進行分析?雖然這似乎是一個奇怪的問題，但了解組織變革的方法有助于發現機會，以改進數據供應鏈流程。

使組織協調一致的一個關鍵挑戰在于所有部門之間就某一流程或功能的目標、衡量指標和收益進行溝通。強大的數據供應鏈的真正價值在于有更好的數據質量，但領導者可能會不理解為何要在整個企業中進行廣泛溝通。其原因可能源于心理狀態。

在心理學中，“熟悉效應”一詞用于描述我們因更多地接觸某些內容而產生偏見的情況。這對 IT 領導者的溝通工作有何影響呢?我們接觸到一些需要進行收集、清洗和分析信息的數據和流程，并且我們傾向于將自己對這些信息的理解投射給企業中的其他人。現實情況是，企業中的每個職能部門都會受到熟悉程度的影響，并根據自己職能部門內的需求來使用某些定義。營銷部門與會計部門有不同的數據需求和績效衡量標準，這并不奇怪。如果沒有主動地在整個企業范圍內進行溝通，就會出現誤解。

當然，每家企業都有自己獨特的文化，而對推動人們就更高數據質量的價值進行溝通的其他因素也是有價值的：責任心和問責制。對于許多公司來說，更高的數據價值導致產生首席數據官 (CDO) 這一新角色。

企業中的任何新職能都必須找到“一席之地”，這是一種定義需求并傳達其組織價值觀和商業價值的老套方法。麻省理工學院首席數據官和信息質量研討會 (MIT CDOIQ) 和埃森哲咨詢公司最近的一項研究表明，首席數據官這一角色面臨著許多挑戰。首席數據官的最重要定位是“變革推動者和傳播者”，78%的首席數據官表示，隨著企業不斷尋找競爭優勢，他們的角色變得更加重要。

要使整個組織協調一致朝著提高高數據質量這一共同目標而努力，這需要使用多種手段來改變人們的認知和行為。雖然一個企業的基礎文化會影響變革的速度和持久性，但最理想的結果來自對積極的、全新的行為(使用胡蘿卜而不是大棒會產生更持久的好處)進行激勵。

除了進行廣泛地溝通以幫助企業對某些目標形成一個共同認識之外，還有另外三個手段可以改善結果：

• 數據質量和業務成果——衡量指標和措施。
• 角色和職責的定義。
• 部門或個人的表彰和獎勵。

數據質量和業務成果——衡量指標和措施

利益相關者、股東和高管是根據業務成果來衡量公司的績效。盡管對一個企業而言，“數據的價值”是毫無疑問的，但數據本身并沒有任何價值。數據中的價值與實現更好的業務成果(增加營收、降低成本、提高資產利用率等)直接相關。

一個企業對數據價值的認識已導致產生許多側重于數據及其質量的衡量指標和措施。數據質量的衡量標準有很多維度，而用質量較差的數據做出好的業務決策，這是具有挑戰性的。然而，同樣重要的是使數據指標與基于該數據做出的業務決策相符合。

衡量指標和措施很有用，因為它們可以給結果賦予一定含義和背景。使數據衡量標準與業務成果相符合，這會產生重大好處，因為企業可以了解數據如何幫助實現業務成果/價值。

角色和職責的定義

對結果負責始于對每個角色的職責進行明確定義。使用 MECE 標準(相互獨立、完全窮盡)可以很好地測試你的能力，以確保每個角色都有特殊的職責，并且所有職責都分配給某個角色。

對于某些組織而言，首席數據官這一角色在職位描述中可能被定義得非常寬泛，以至于是一個包羅萬象的角色——涉及安全、治理、職業道德、報表分析、架構，當然還有難以捉摸的“軟技能”。將如此多的職責分配給一個角色，這是不合理的。盡管首席數據官這一角色肯定會參與許多工作，但一種較好的做法是將其職責限制在 3-5 個關鍵且重要的領域上。數據方面的職責應與現有核心職能保持一致;例如，法務部門應繼續負責確保各項工作符合當前和不斷發展的全球標準，如隱私權、存儲/傳輸等。使用責任分配矩陣 (RACI) 有助于使職責與角色相符合。

部門或個人的表彰和獎勵

作為人類群體的一員，意味著我們擁有共同的特性，而被認可是一個核心特性，其不斷被證明可以提高滿意度和表現。雖然數據是枯燥無味的，但人們參與到數據供應鏈中，認可個人和部門的貢獻可以為轉型工作帶來巨大的好處。

許多企業將表彰和獎勵計劃與績效評估流程聯系起來;然而，建立一個側重于改善數據供應鏈和由此帶來更高數據質量的表彰和獎勵計劃，可以成為加速變革的一個強有力工具。

一個關鍵的概念是讓表彰成為企業內的一個重要的和普遍的認識，而這種“獎勵”僅受創造力的影響——一個專屬的停車位、一張可帶來福利的“金獎券”、禮物或金錢獎勵。此外，在部門和個人為獲得表彰而競爭時，適度地發放獎勵有助于加快變革步伐(也可以進行計劃外的現場獎勵，以表彰特殊事件、巨大成就等)。

企業領導者有興趣改善那些與企業的使命、愿景和價值觀相一致的業務成果。在當今的環境中，數據比以往任何時候都更容易獲得，并且數據驅動的決策勝過膽量和直覺。更好地協調這三種手段可顯著改善為數據驅動的決策提供支持的整個數據供應鏈。動手去做吧!