楼主: 时光永痕
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[数据挖掘新闻] 案例研究:执行有效的数据策略 [推广有奖]

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时光永痕 学生认证  发表于 2022-5-23 09:49:46 |AI写论文

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在他在 DATAVERSITY® 的演讲中从数据策略到有效执行企业数据世界大会美国运输司令部新兴技术负责人拉里·麦克莱恩 (Larry McLean) 讨论了如此复杂的任务如何自然地产生复杂的数据,并且需要一个有效且经过深思熟虑的数据战略计划来管理和保护这些关键数据。他说,这一切都始于寻找原因:首先制定数据策略的目的是什么?

提出正确的数据策略问题
首先,数据战略嵌套在公司更广泛的组织愿景之下。组织的愿景是战略的基础,战略指导目标的制定,目标通过目标实现。

组织必须自问:目前的现状是否足以生存?制定数据和数字策略与组织的目标保持一致? 您是否希望获得或保持对同行的战略优势?拥有有效的数据战略可以让政府做出更好的战略和战术决策。“特别是在我们的军事和政府领域,我们需要迅速做出决定,而且它们需要准确,”麦克莱恩说。

拥有有效的数据策略也有助于组织获得好处首先是数据:更明智的决策、了解客户和趋势、提供更好的产品、改善内部运营以及创造额外收入。

“在政府里,我们不赚钱。但我们真的很想看看我们如何变得更有效率,找到更快、更好、更便宜的方法,”麦克莱恩说。

在美国运输司令部的特殊情况下,有多种特定原因需要数据策略,包括需要:

提前决策
成熟作为数据驱动组织
卸载常见任务
以运营需要的速度提供信息
在最需要他们的地方使用人员
了解组织每天使用和产生的大量数据
制定数据战略
对于 McLean 来说,很明显,制定数据策略不会在一个周末发生,尤其是在一个有着长期官僚规范和根深蒂固的做事方式的政府机构的背景下。这将是一项多年的努力,需要组织、耐心和支持。第一步是创建一个愿景:组织的可能性范围是什么?它想做什么?

“您需要确保您的组织能够实现这一目标。但是不要短视到太容易了。让它成为一个挑战,让它变得困难,”麦克莱恩说。

如果愿景是“未来”状态,下一步就是定义“现状”状态。就美国运输司令部而言,有大量遗留基础设施在开发时运行良好——之前云计算是一个普遍的选择——但现在导致了无用的孤岛,为企业互操作性设置了障碍。

在此期间的主要练习包括差距分析,该分析着眼于组织从“现状”状态转变为“未来”状态所需完成的工作,考虑组织优先事项,以及SWOT分析考虑优势、劣势、机会和威胁。

此时的一个主要挑战是带来文化变革。McLean 说:“您可能会根除那些将人们带入职业巅峰的流程和传统知识和技能。”

人们将非常积极地捍卫过去有效的遗留程序。为了克服这种阻力,价值主张必须同样站得住脚,并列出明确的好处。另一方面,过度推销愿景可能会进入炒作周期,在这个周期中,过高的期望会变成幻灭。因此,必须将愿景分解为清晰易懂的部分,以便在不可避免的多年过程中为人们提供一些早期明确的“胜利”。

正确地推销你的愿景是关键,这意味着要让组织的各个层面都参与进来:最高层、中层管理人员和从事一线工作的基层人员。必须有一种透明度和伙伴关系的感觉,这样该程序就不会被视为仅针对数据人员的东西,而是可以让公司中的每个人都更好地运作的东西。必须对愿景进行一些营销,以在各个层面创造支持。“人们支持他们帮助创造的东西,”麦克莱恩说。

然而,该组织确实拥有的一个优势是美国运输司令部指挥官对数据战略的大力支持。与指挥官每月举行一次常设会议,让他了解他们如何推进战略以及取得的成就,这创造了强大的前进动力和管理层的支持。

执行数据策略
制定战略后,就该将其变为现实了。McLean 说,第一步是通过投资于人员、技术和流程来建立基础。美国运输司令部建立了一个新的首席数据官 (CDO)职位和新的数据管理团队,向数据架构团队增加人员,并聘请了新的数据科学家和数据工程师。

作为培训材料,该组织使用了 DATAVERSITY 课程,派人员参加会议,并请来了著名的演讲者。在技​​术投资方面,该组织购买了 Plateau 作为集成商,并安装了 IBM 的 Cloud Pak 用于数据。

在流程方面,团队首先在通用词典中定义术语,以创建一个商业词汇, 已发送给同行评审,并创建了一个数据运维团队。他们确定了数据源、表格和元素,然后为质量标准创建了数据配置文件和元标记数据。

接下来,他们摄取数据,进行系统连接和安全调整并优化产品组合。之后是数据丰富和质量审查,这最终导致了数据可视化、扩展分析和数据服务的创建。

关键是要从“自上而下”和“自下而上”的角度来执行。自上而下的方法意味着找到通过有形结果立即显示价值的方法,例如降低 IT 投资组合成本。成本的降低导致更多的资金为组织做更多的事情。自下而上的方法是开始使用可信、有价值的数据填充环境。尽管这种方法并不吸引人,而且结果也不是那么明显,但它仍然至关重要。

结论
该组织目前有 10 个正在运行的活动数据分析用例,他们正在构建一个数据环境——仅一个项目就有 1,425 个参考数据表需要从孤岛中移出。目前的目标数据科学团队是建立可重用的分析以用于未来的努力。

虽然已经取得了显著成绩,但还有很长的路要走。最终,长期思考是成功执行数据战略的最大因素之一。


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