在咱们痴迷于数字的经济中，常识工作者普遍认为数据问题最好用更新更好的技术来解决。事实上，最大化商业价值的最弱小的解决方案就在管理层的眼皮底下——以改良的模式 数据素养技能.
为扭转围绕数据素养的文化服务，学术和参谋 彼得艾肯 在去年的展会上向观众提供了贵重的 12 步程序 企业数据世界数字化 会议。艾肯求助于复原文化的语言仿佛只是开玩笑，但它传播了一个事实，即数据问题最终是集体、公司甚至文化层面不良习惯的产物。
第一步：抵赖你有数据素养问题
就像在集体层面上一样，在组织内施行有意义的改革的第一个阻碍在于否定存在问题，而这种否定植根于责任和指责问题。在业务环境中，数据经理可能难以抵赖存在企业范畴的数据问题，因为他们认为这反映了他们的领导能力不佳，但事实并非如此。然而，比推卸责任更重要的是在公司外部启动一个坦诚而事实的改革打算。
第二步：承受数据的本来面目——好的和坏的
一旦数据问题失去抵赖，下一步就是开始对第一个明确的指标进行必要的评估。数据策略。艾肯最重要的教训之一是，数据组织中的问题必须作为一项策略而不是一个我的项目来治理。回到复原类比，长期的最佳实际不是通过打消症状来一劳永逸地彻底改变，而是通过一直地批改全公司的习惯。
“当您不再须要人力资源团队或财务团队时，您将不再须要数据程序，”艾肯打趣道。“毕竟，没有人会说，‘我认为每个人都会守规矩，所以咱们不再须要律师了。’”
将数据组织构想为一个永无止境的我的项目可能须要在许多企业内进行范式转变，但这样做将缩小因为零碎中暗藏的低效率而导致的不可估量的老本。
第三步：创立数据宣言 – 并在公司层面承诺
一旦发现数据组织中的系统性问题，就必须开始扭转公司的行为形式，以清晰、无行话的步骤扭转公司的思维形式。创立一个明确阐明新价值观的公司准则可能会有所帮忙：例如，以后的“遵循打算”准则可能会被“响应变动”所取代。要想在这种企业巨变中取得成功，至关重要的不仅是您的 CEO 公开承受新范式，而且整个公司董事会也要全力投入。
第四步：盘点贵公司的数据劣势
在这里，流程从辨认问题转移到辨认和编目公司数据资产的业务上。启动这一过程对一些公司来说可能是一种启发，因为该过程既能够揭示企业范畴内可能不为人所知的资产，也能够从新构建可能未被视为积极因素的方面。其中一些，例如集体或部门的能力，可能看起来并不间接 数据驱动，因而艾肯倡议，在编制清单时，有经验丰富的董事会的反对能够打消潜在的盲点。
“CEO 可能来来去去，”艾肯说，“但如果你有一个与其余组织互动的董事会，他们就更有可能遇到良好的组织数据实际。”
同样，因为数据组织正在进行中，因而可能须要在适当的工夫距离从新评估此清单以继续开释价值。
第五步：分明地扫视你过来的数据债权——并庆贺它们的沦亡
盘点公司资产的另一面是创立一种法医图片 不良数据实际 在过来。复原过程的这一部分须要对您的公司通过更好的做法在缩小数据债权方面获得停顿的形式做出踊跃必定，只管将美元金额用于节俭可能足以激励。
同样，因为无效的打算必须渗透到企业文化的土壤中，艾肯倡议超过踊跃的备忘录，而是通过处分公司流动来留念重要的改良里程碑。
“我去过很多组织，他们会在那里庆贺，”艾肯保障道。“因为当你这样做时，就表明你不再这样做了。“是的，咱们过来经常这样做很蹩脚，这就是蹩脚的代价。”
第六步：启动深度清理并用好的数据实际替换坏的数据实际
通常，一旦找到数据债权和广泛效率低下的罪魁祸首，许多数据经理就会试图通过投资最新的 IT 翻新来解决问题。然而，这很容易导致雷同功能障碍的异样类似的反复，因为技术只有在纯熟的手中才有用——并且受够了 洁净、牢靠的数据. 艾肯说，在这个阶段，将数据素养流传到组织的各个阶层变得至关重要：
“如果你想依据一些主观规范评估你的能力并报告这一停顿，就须要组织全面提高常识程度，并容许人们通过进步常识工作者的数据素养来走进来并放弃各种资源。”
第七步：利用众包进步员工素养
你的公司可能充斥了专家和经验丰富的商人，但有些问题以新鲜的形式具备挑战性，最好由团队而不是集体来解决——这种心态可能违反商业文化的实质。
“大多数组织始终在说，’ 数据是每个人的责任，’”艾肯开玩笑说。“嗯，后果不是很好，是吗？‘每个人的责任’通常最终意味着这是他人的责任！”
要真正使数据成为一项个体致力，请通过促成定期安顿的数据会议来激励基于团队的解决方案。这将有助于建设对独特指标的协同关注，以便最激情的常识工作者可能取得公司提供的最佳服务。“这在很大水平上是一项团队静止，”艾肯说。
第八步：列出数据受益人
将程序越来越多地从“我”转向“咱们”的轨迹，这一步是改良的关键因素 数据管理，您和您的团队会在其中列出最能从您的数据中获益的人。同时，您应该跟踪数据的生命周期以记录其起源和后续目的地，以坚固业务案例以进行后续改良。
第九步：通过纠正过来的谬误进行间接修改
向您的团队展现减少数据组织曾经减少自筹资金以发售长期数据素养作为牢靠投资回报的形式。总是有有数的潜在价值期待通过清理、组合和其余优化来最大化，随着工夫的推移一次又一次地执行这些补救措施不仅会博得公司的信念，而且会持续磨难你的数据团队的技能所以。
第 十 步：通过传授更好的数据实际来进步集体责任感
很多时候，数据驱动的公司转向新技术是一种本能反馈，而不是在现有员工的技能中寻求解决方案——从最粗浅的意义上说，是人力资源。
艾肯说：“咱们的大多数常识工作者都没有失去学术界的器重，他们通知你，每个数据问题的惟一答案是全新的关系数据库。”“如果这是咱们惟一教给他们的货色，他们为什么还冀望学习其余货色呢？”
数据经理无需购买新平台、降级和设施，而是能够通过将文化转向实际和评估来节俭大量资源，同时理解数据是一种程序化流动，能够比风行技术的寿命更长。
第十一步：继续晋升组织能力
一旦这些先前的步骤开始在集体层面失去推陈出新和强化，您应该通过关注基于社区的致力来扩充这些最佳实际的范畴，这些致力将通过继续的强化来吸引每一位常识工作者。通过以这种形式将自我更新的数据策略周期制度化，您的公司将更加依赖其员工的“数据耳朵”，而不是任何独自的应用程序或程序。
第 十二步：宣传
最初，一旦你亲眼目睹了 进步数据素养 在您组织的各个级别，通过帮忙其他人理解数据文盲导致无害数据债权的水平，开始在您的公司之外流传这个词。常识工作者文化中存在多重阻碍，从不足数据素养文化的领导者到劳动力自身的抵制，然而当你能够指出公司指标和底线的显着提高时，你一次扭转了一个常识工作者的文化.
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