这是一个系列的第四篇博客，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。你可以通过以下链接阅读本系列的其他博客:第一个博客，第二个博客而且,第三个博客．
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。要成为数据驱动型公司必须做几件事，包括创建数据湖、创建数据目录和提高知识员工的数据智商(data IQ)。
组织数据
Amit和Schoemaker对于大多数组织来说，绩效和竞争优势取决于雇佣和留住人才的能力，因为他们不容易找到，而且更换他们的成本很高。没有有才华的知识工作者，组织将无法通过数据获得竞争优势。在大多数组织中，只有少数人真正具备处理、分析和理解数据的技能。知道如何操作Excel电子表格并不能使一个人成为知识工作者。事实上，不了解数据，不知道如何使用现代数据分析工具的知识工作者会抑制组织成为数据驱动的能力。在1- 10的范围内，许多组织中知识工作者的数据智商仅为3。没有理解数据的人员，组织如何可能期望成为数据驱动的呢?拥有能够将数据转化为可操作见解的人才是非常必要的。
解决这个问题需要采取几项行动。您的公司需要为拥有业务分析师或IT分析师等知识工作者头衔的员工设定明确的期望和资格。这些人必须能够使用SQL、Python、Data Studio、lookker等工具。您的公司还需要从签约处理数据的系统集成商资源中获得更多的期望。您的公司需要确保与您的组织合作的顾问具有先进的数据技能。换句话说，您的组织需要提高您的数据智商。这不会是一个快速的过程，因为要提高数据智商，你的知识工作者需要发展数据专业知识;他们需要不断学习一些新技术，并需要改变已经发展了几十年的数据文化。必要的改变将会遭到反对，因为许多处于知识工作者位置的人已经对他们所拥有的知识和他们所知道的工具感到舒适。知识工作者必须是终身学习者，不断提高他们的数据智商和数据技能。 Your company can not become data-driven without highly skilled knowledge workers that are able to work in advanced data management environments.
谷歌的知识工作者技术堆栈
在之前的文章中讨论的数据湖环境和知识工作者技术堆栈:
- 云SQL
- 云存储
- 云扳手
- BigQuery
- 云大表和云数据存储
- SQL, DataStudio, Python和Looker
- 谷歌Colab和Vertex AI
构成先进的数据管理平台。然而，如果没有具备有效使用数据管理平台技能的知识工作者，再好的数据管理平台也毫无价值。为了充分利用谷歌数据湖中存在的大量和各种各样的数据，知识工作者必须能够有效地使用先进的数据工具来传输、摄取、争论、分析和可视化数据。如果不能使用先进的数据管理、分析和可视化工具，知识工作者就不能有效地综合数据并应用知识来开发见解、趋势、产品和服务。如果不能有效地使用先进的数据管理环境，数据工作者将无法获得高水平的生产力和创造力，他们也不会成为彼得·德鲁克(Peter Drucker)在书中所设想的21世纪最有价值的企业资产明日的地标(1959)。
Perficient的云数据专业知识
世界领先的品牌选择与我们合作，是因为我们足够大，可以扩展大型云项目，同时足够灵活，可以在您的业务特定领域提供专注的专业知识。我们的云计算、数据和分析团队可以帮助您完成从数据策略到实施的整个数据和分析生命周期。我们将帮助您理解您的数据，并向您展示如何使用它来解决复杂的业务问题。我们将评估您当前的数据和分析问题，并制定策略来指导您实现长期目标。我们将帮助您提高数据智商。
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