導致數據驅動型項目“脫軌”的六大障礙

孔蓄

數據是驅動數字業務的因素。公司如何利用先進的分析方法來顯現發展趨勢，從而獲得公司可能無法發現的決定性的思路，這在戰略上已經變得非常重要。但是，數據驅動的項目的啟動就很困難，更不用說最終完成。事實上，當企業希望利用信息資源來獲得競爭優勢時，他們就面臨著若干挑戰。

Foundry最近的數據和分析研究調查了為什么企業難以實現數據驅動項目的承諾，并揭示了擋在成功面前的幾個關鍵障礙。以下是研究顯示的數據計劃未能實現和交付的六大原因，以及來自IT領導者和數據專家關于如何克服這些問題的建議。

數據計劃缺乏資金支持

任何技術方案都很難獲得資金，尤其是在不穩定的經濟環境下，這當然也適用于數據項目。數據相關的工作可能會與許多需要資金的其他方案競爭，因此，對于IT領導和他們的數據團隊來說，重要的是為每個項目提出一個強有力的，而且還不能過于復雜的商業計劃。

管理咨詢公司Unify Consulting的首席技術官兼技術支持負責人Craig Susen說：“雖然預算總讓人頭疼，但這是一個關于優先事項和合理調整工作體量的問題。追求明確的效果并不就意味著一定需要重新改造基礎設施。”

Susen表示，和其他工作一樣，以數據為導向是一種文化追求。他說：“這需要設計或重新思考關鍵績效指標，及時捕捉數據，并迅速將其納入公共領域。然后對它進行評估和匯總，要么應用先進的可視化技術，要么針對機器學習算法進行工作，這是一些復雜的科學。盡管如此，許多公司試圖一下子做得太多，或者在那些不能為他們的業務和客戶帶來真正價值的地方過度投入，從而導致這個過程過度復雜化。”

CIO和其他技術領導人需要與其他高管成員發展強有力的工作關系，特別是首席財務官。在許多情況下，是財務主管對預算審批作出決定，所以為了提高獲得所需資金的可能性，技術主管需要能夠證明為什么數據驅動的項目對凈利潤很重要。

缺乏明確的數據戰略

可持續材料管理和環境解決方案供應商Covanta公司的數據和分析高級主管Charles Link說：“缺乏一個完整的數據戰略來指導數據驅動的項目，就像沒有大綱框架做論文。每個項目都應該為達成最終目標做出貢獻。數據戰略確定了如何調整信息和技術以幫助企業到達目的地。企業應該能夠在提供價值的同時沿著這條路走下去。”

Link說：”要想取得成功，數據戰略應該同時包含數據管理組件（通常是IT工具、技術和方法）和數據使用策略。“

全球客戶服務外包公司Alorica的執行副總裁兼首席信息和數字官Mike Clifton認為，很多時候，企業內部對哪些數據是可用的，數據是如何定義的，數據的變化頻率如何，以及數據是如何被使用的，都沒有一個清晰的認識。

Clifton指出，公司需要在建立任何數據驅動的項目之前，在利益相關者之間建立一種共同的語言。如果你沒有一個堅實的基礎，預算和資金就太難預測了。而且由于缺乏明確的范圍和可實現的結果，項目往往會首先被削減。

實施數據項目的技術成本太高

Clifton指出，讓數據項目獲得足夠資金變得更加困難的是，這些項目可能確實太貴了，數據驅動的項目從一開始就需要大量的資源和資金投入。

Clifton說：“它們通常是長期項目，不能像解決緊急優先事項的快速解決方案那樣提供應用。許多決策者并不完全了解它們是如何工作或為企業提供服務的。收集并有效地使用數據來提供明確投資回報的復雜性，往往讓企業感到憂慮，因為一個錯誤就會成倍地推高成本。”

Clifton進一步補充指出，如果行動得當，這些項目可以簡化并長期為企業節省時間和金錢。這就是為什么必須有一個明確的戰略來最大限度地利用數據，然后確保關鍵利益相關者理解計劃和執行。

除了投資支持數據驅動項目所需的工具外，企業還需要招聘和保留專業人員，如數據科學家。這些需求量比較多的職位通常也要求高額的薪酬。

其他數字化轉型舉措優先

幾乎每個行業的組織都在進行數字化轉型，很明顯與這數字化傳型相關的項目往往被賦予高優先級。但是，這并不意味著數據驅動的項目應該被擱置。

Link說：“如果數字化轉型工作優先于數據計劃，那么就需要重新評估。所有的數字化轉型計劃都應該包含數據計劃，不能心存偏袒任。”

在數字化轉型中忽視數據方面的工作可能會導致其他方案的失敗。David Smith是搬家和物流公司Atlas Van Lines的副總裁兼CIO。他說：“如果沒有一個堅實的數據戰略，我對數字轉型也很不放心，因為數字化轉型成功所需的結果、迭代和支點都應該是數據驅動的決策。”

Smith說：“如果這是一個組織面臨的障礙，建議把數字化轉型計劃作為數據戰略執行的起源。”

缺乏高管對數據計劃的認同或支持

如果高級管理人員對數據驅動的項目不感興趣，這些項目的成功概率可能會因為缺乏足夠的資金和資源而下降。

Scott Dufour是商業支付服務提供商Fleetcor的全球CIO。他說：“缺乏來自高層的支持會使數據驅動項目在開始之前就被扼殺。很幸運，這在Fleetcor不是一個問題，因為我通過與經營業務線的領導層合作，驗證大數據對公司發展和成功的重要性，從我們的CEO那里獲得了對項目的認同。”

Clifton說：“為了獲得高管的認同，技術領導人必須能夠從一開始就闡明數據項目的成果，并將其與業務專業人員或痛點相結合。具有諷刺意味的是，所有與數字相關的部署都在很大程度上依賴于數據來實現效益，因此，無論高管們是否意識到，他們都在為數據計劃提供資金。”

組織的數據戰略應該讓高管們了解數據項目如何支持企業的目標。Link說：“數據計劃應該著重于通過可操作的智能化和自動化來完成這些目標。”

Smith認為，在某些情況下，缺乏支持可能源于企業領導人并不真正知道他們想從數據項目中得到什么，因此不理解其價值。如果他們不能看到價值，那么就不會支持它。利用小的概念驗證機會，通過運營儀表盤或人工任務的自動化來展示價值，是一個很好的做法，這將引發執行團隊的興趣。

缺少適當的技能組合

技術技能的短缺幾乎影響了IT的每一個領域，包括數據驅動的項目。

Dufour說：“如果沒有足夠的IT人才和擁有合適技能組合的人，要完成數據驅動的項目是很困難的。而IT員工的短缺在IT的各個領域都是真實存在的。”為了努力吸引技術員工，Fleercor提供靈活的工作安排，并提供培訓，以便員工能夠提高他們的技能。

Dufour說：“我們在尋找人才方面也撒下了更大的網。盡管4年制學位或更多的學位是理想的，但公司應該尋找具有副學位、IT類認證和其他相關技能的潛在員工，這些技能可以幫助推動數據驅動的項目。”

Clifton說：“雇用具有領導和管理數據驅動項目所需的具體技術經驗的人才。在這個競爭激烈的就業市場上是一個挑戰，但這是確保擁有正確技能以成功實施項目的關鍵。如果前期沒有正確的技能和專業知識，公司可能可以啟動一個項目。但是遇到問題時，團隊無法快速有效地識別和解決問題。”

Clifton認為，雖然數據架構師是前幾年最需要的高端技術人才，但是數據科學家、數據管理員和數據取證專家正在成為主流角色。

Link說：“能不能解決人才問題一直是我們最大的挑戰。這沒有標準答案。我曾從應屆畢業生中引進新鮮人才，并投入時間，但他們卻以瘋狂的薪水被挖走。根據我的經驗，讓人們在同一地點辦公有很大的價值，可以加快學習和協作。我最近的做法是與勞動服務等組織合作，從高素質的員工中建立自己的團隊。這需要時間來實現，但我們專注于長期的結果。”