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我一直在思考首席信息官的角色是如何改变的，大数据是什么，以及数字化转型是如何通过使各种信息更容易获得来推动这一变化的。还记得那些需要一年或更长时间才能完成的大型分析项目吗？现在，这些问题中的一些问题可以在数小时甚至数分钟内得到回答。

首席信息官们有一个难得的机会，可以带头制定数据战略，为客户和业务做出最佳决策。这真是令人兴奋的事，大数据分析应用，因为一家公司如何利用数据解决问题和发现新的机会，将是最成功的公司与其他公司的区别所在。

以下是我在指导成功的数据战略方面学到的一些经验教训。

建立信誉

与其他领导建立良好的关系，并在履行承诺方面有良好的记录对于内部业务伙伴来说至关重要。如果没有良好的信誉，首席信息官和他们的团队就很难在启动重大数据或分析计划时获得成功所需的合作。当你获得拥护者时，这会产生动力，使你的团队能够更轻松地与整个组织的其他业务伙伴合作，以充分利用他们的数据。

关注跨职能问题

每当领导团队开会时，通常会反复出现一组战略问题。首席信息官们有机会与业务伙伴合作，从中挑选一两个问题作为出发点，并开始思考如何使用数据来回答这些问题。

但你应该从哪里开始呢？专注于解决影响多个业务部门的问题，从而涉及多个数据集。例如，"按产品、地理位置和客户划分，我们的盈利能力是多少？"当您能够跨组织内的多个职能部门对数据进行聚合和分析，从而更好地为决策提供信息时，数据的威力就会释放出来。多亏了当今可用的技术能力，组织比以往任何时候都更有能力做到这一点。

咨询以避免数据蔓延

今天，任何业务团队都相对容易使用平台即服务或基础设施即服务模式来构建一个环境，在这个环境中，他们可以进行自己的数据分析，几乎不需要IT参与。然而，这样做，企业管理软件开发，该团队可能会获取有价值的数据，并从根本上将其放入一个无法连接到其他数据源的筒仓中，从而限制了获得更丰富、更有意义的业务见解的能力。如果这种情况在没有IT和其他业务团队参与的情况下继续发生，那么结果就是数据泛滥。在这一点上，很难确定公司内部的最佳点，从而将数据源汇集在一起，软件企业优惠，回答最重要的问题。

避免"杀手技术"陷阱

近年来，一些利基分析工具已进入市场，吸引了it和商业领袖的兴趣。在某些情况下，人们的反应是，"哇，这是一项杀手级的技术，我们需要去弄清楚我们能用它解决什么问题。"然而，采取这种方法而不仔细考虑预期的业务结果可能会被证明是浪费时间和金钱。

相反，与您的业务伙伴合作，首先了解与重要业务挑战和机遇相关的关键问题，然后确定需要回答哪些问题。例如，首先从一个假设开始，然后确定需要什么样的数据集。接下来，确定是否需要不同的工具来组合数据进行分析，或者数据是否已经可用和可访问（在这种情况下，您可能只需要优化业务流程以提高质量和可靠性）。在这个经常反复的过程中，在不同的点上，将有机会应用各种工具，从那些阐明数据相关性的工具到进一步完善假设的工具，对于那些通过仪表盘和报告改进可视化或细粒度向下钻取和探索的人。只有当你真正理解问题以及答案将如何影响业务时，你才能决定最佳技术方法。

它不能也不应该做所有的事情，一个成功的数据策略需要整个组织的积极参与。然而，毫无疑问，业务合作伙伴将从您的团队的专业知识、领导力和协作中获益匪浅。如果是跨职能团队的努力，结果将为所有人带来更好的结果。

观看Workday SVP Dan Beck对CIO Diana McKenzie的采访。

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