这是一个系列的第一个博客，深入研究组织如何成为数据驱动的，来自Perficient的高级数据战略家和解决方案架构师Chuck Brooks博士的见解和策略。
数据驱动型组织是指在组织的所有级别的决策过程中有效且一致地利用数据的组织。这意味着通过数据的力量推动变革、创新新产品、取悦客户、提高员工生产力。研究由麦肯锡全球研究所数据驱动型组织不仅获得客户的可能性增加了23倍，而且留住客户的可能性增加了6倍，盈利的可能性增加了19倍。利用数据使企业能够做出更明智的决策，并改善客户体验。
那么，一家公司如何开始向数据驱动的文化之旅呢?企业数据驱动之旅的两个关键基础组件是将来自整个组织的数据竖井的数据集成到数据湖中，并让知识工作者访问数据湖中的数据。
创建数据湖
在许多组织中，数据被孤立在数据存储库中，这些存储库由一个部门或业务单元控制，并与组织的其他部分隔离。这使得组织其他部门的知识工作者很难访问和使用数据。数据竖井阻碍了业务运营和支持它们的数据分析计划。竖井限制了知识工作者使用数据管理业务流程和做出明智的业务决策的能力。数据必须从数据竖井中提取，并输入到集成的数据湖中。
数据湖是用于存储、处理和保护大量结构化、半结构化和非结构化数据的集中式存储库。它可以以原生格式存储数据，并处理任何类型的数据，忽略大小限制。数据湖提供了一个可扩展的安全平台，允许企业:1)以任何速度从任何系统获取任何数据——即使数据来自本地、云或边缘计算系统;2)存储任何类型或数量的数据;3)实时或批量处理数据;4)使用SQL、Python、R或任何其他语言、第三方数据或分析应用程序分析数据。数据湖不能只是提供在线分析处理(OLAP)功能的一技之长。
我认为谷歌云平台(GCP)是“世界上最好的数据管理平台“GCP平台提供了多个数据工具，当这些工具组合在一起时，可以形成一个集成的、易于使用的数据湖，可以处理任何类型的数据和任何类型的数据处理。Cloud SQL和Cloud Spanner提供联机事务处理(OLTP)功能，Bigtable和Cloud Firestore提供NoSQL功能，BigQuery提供OLAP功能。GCP为数据团队提供了收集、集成数据并将数据交付给企业知识工作者所需的工具。
为知识工作者提供支持
“知识工作者”一词最初是由彼得·德鲁克在他的书中提出的，明日的地标(1959)。德鲁克将知识工作者定义为分析数据并应用理论/分析知识来开发见解、趋势、产品和服务的高水平工作者。他指出，知识工作者将是21世纪最宝贵的资产圣因为他们的高生产力和创造力。”数据科学和分析公司Alteryx的首席数据和分析官(CDAO)艾伦·雅各布森说:“完全依赖IT部门或分析团队来完成分析问题的组织可能会对结果不满意。”
数据不再是事务性系统的副产品。应用程序和技术的设计需要理解需要哪些数据，以便做出更明智的、数据驱动的业务决策。竖井原则或最小特权安全模型不支持数据驱动决策。企业应该确保知识工作者能够访问最新和及时的数据，他们将需要进行分析，识别趋势，并做出明智的业务决策。数据需要从不同的应用程序和竖井中移除，并维护在整个企业的知识工作者都可以轻松访问的数据湖中。
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