阻碍数据分析获得成功的四大理由

《2020年首席信息官现状调查》指出，数据和分析仍然是数字时代企业的重中之重，IT领导者中有37%的人指出，今年数据分析将先于安全和风险管理成为其最大的IT投资推动力。

随着用于分析的支出水平不断增加，交付成果的压力越来越大。然而，这一领域的专家表示，首席信息官及其行政级别的同事无法满足这样的期望。毕马威(KPMG)的合伙人兼美国负责人Brad Fisher表示：“要使这些计划达到目标并不容易。”

以下是阻碍分析获得成功的四个关键原因：

糟糕的数据基础

研究和咨询公司Gartner的统计数据证实，大多数组织都认为数据非常重要。近80%的高管在2019年的调查中表示，如果他们的公司没有高效地使用数据，那么他们将失去竞争优势。但是Gartner还发现，逾半数组织没有正式的数据治理框架和专门的预算。

缺乏这样的基本要素会阻碍组织实现宏图大略。

贝恩公司(Bain&Co.)的合伙人兼高级分析和企业技术业务成员Roy Singh说：“你必须有很强的目的性。如果目的性不强，你也许发现不到价值。”

如果没有一个得到充分实施的数据治理计划，组织就不能指望有健全的数据卫生习惯。它们就无法访问或集成自身所掌握的数据，因为这些数据始终困在部门的孤岛中。它们甚至不知道自己需要什么样的数据才能获得成效。

“他们拥有大量孤立的信息并且他们公司中的某些部门也在做某些类似的事情。其他人则没有达到目标，因为它们要么没有整洁的数据，要么没有获取合适的数据集或没有以正确的方式将其馈送到仪表板。“这些公司认为自己制定了不错的计划，直到他们研究框架时才意识到自己并没有这样的计划。”

Matthews说，此外，许多组织没有合适的基础技术来实现目标，因为他们寻求的是可能会带来丰厚回报但并不适合自己的需求的工具。或者，他们坚持使用无法实现增长的工具，因为他们从一开始就没有制定可靠的战略。

只要为数据程序制定战略(或更为理想的情况下，打造一个卓越中心)，IT领导者可以设法获得成功所需的基本要素，包括数据治理、问责制、各种数据程序组件的所有权、所需的基础架构、培训要求、战略目标和领导力。

Matthews指出，他曾经工作过的慈善机构所采取的方法就是一个很好的例子。该机构致力于适当地为其分析计划提供资金，成立了一个分析小组并任命一名高级副总裁来领导该计划。

（编辑：阿坝站长网）

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