但是，数据驱动的项目的启动就很困难，更不用说最终完成。事实上，当企业希望利用他们的信息资源来获得竞争优势时，他们面临着若干挑战。
Foundry 最近的数据和分析研究调查了为什么企业难以实现数据驱动项目的承诺，并揭示了挡在成功面前的几个关键障碍。以下是研究显示的数据计划未能实现和交付的六大原因，以及来自 IT 领导者和数据专家关于如何克服这些问题的建议。
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数据计划缺乏资金支持
任何技术方案都很难获得资金，尤其是在不稳定的经济环境下。这当然适用于数据项目。数据相关的工作可能会与许多需要资金的其他方案竞争，因此，对于IT领导和他们的数据团队来说，重要的是为每个项目提出一个强有力的，而且还不能过于复杂的商业计划。
管理咨询公司 Unify Consulting 的首席技术官兼技术支持负责人 Craig Susen 说：“虽然预算总让人头疼，但这是一个关于优先事项和合理调整工作体量的问题。追求明确的效果并不就意味着一定需要重新改造基础设施。”
Susen 表示，和其他工作一样，以数据为导向是一种文化追求。他说：“这需要设计/重新思考关键绩效指标，及时捕捉数据，并迅速将其纳入公共领域。然后可以对它进行评估和汇总，要么应用先进的可视化技术，要么针对机器学习算法进行工作。这都是一些复杂的科学。尽管如此，许多公司试图一下子做得太多，或者在那些不能为他们的业务和客户带来真正价值的地方过度投入，从而导致这个过程过度复杂化。”
CIO 和其他技术领导人需要与其他高管成员发展强有力的工作关系，特别是首席财务官。在许多情况下，是财务主管对预算审批作出决定，所以为了提高获得所需资金的可能性，技术主管需要能够证明为什么数据驱动的项目对净利润很重要。
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缺乏明确的数据战略
可持续材料管理和环境解决方案供应商 Covanta 公司的数据和分析高级主管 Charles Link 说，缺乏一个完整的数据战略来指导数据驱动的项目，“就像没有大纲框架做论文。”
Link 说：“每个项目都应该为达成最终目标做出贡献。数据战略确定了如何调整信息和技术以帮助企业到达目的地。你的企业应该能够在你提供价值的同时沿着这条路走下去。”
Link 说，要想取得成功，数据战略应该同时包含数据管理组件（通常是 IT 工具、技术和方法）和数据使用策略。
全球客户服务外包公司 Alorica 的执行副总裁兼首席信息和数字官 Mike Clifton 认为，很多时候，企业内部对哪些数据是可用的，数据是如何定义的，数据的变化频率如何，以及数据是如何被使用的，都没有一个清晰的认识。
Clifton 指出，公司需要在建立任何数据驱动的项目之前，在利益相关者之间建立一种共同的语言。他：“如果你没有一个坚实的基础，预算和资金就太难预测了。而且由于缺乏明确的范围和可实现的结果，你的项目往往会首先被削减。”
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实施数据项目的技术成本太高
Clifton 指出，让数据项目获得足够资金变得更加困难的是，这些项目可能确实太贵了。数据驱动的项目从一开始就需要大量的资源和资金投入。
Clifton 说：“它们通常是长期项目，不能像解决紧急优先事项的快速解决方案那样提供应用。许多决策者并不完全了解它们是如何工作或为企业提供服务的。收集数据以有效地使用数据来提供明确的投资回报的复杂性，往往让企业感到忧虑，因为一个就错误会成倍地推高成本。”
然而，Clifton 进一步补充指出，如果行动得当，这些项目可以简化并长期为企业节省时间和金钱。他说：“这就是为什么必须有一个明确的战略来最大限度地利用数据，然后确保关键利益相关者理解计划和执行。”
除了投资支持数据驱动项目所需的工具外，企业还需要招聘和保留专业人员，如数据科学家。这些需求量比较多的职位通常也要求高额的薪酬。
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其他数字化转型举措优先
几乎每个行业的组织都在进行数字化转型，很明显看出与这数字化传型相关的项目往往被赋予高优先级。但是，这并不意味着数据驱动的项目应该被搁置。
Link说：“如果数字化转型工作优先于数据计划，那么你就需要重新评估。所有的数字化转型计划都应该包含数据计划。你不能心存偏袒任。”
在数字化转型中忽视数据方面的工作可能会导致其他方案的失败。David Smith 是搬家和物流公司 Atlas Van Lines 的副总裁兼 CIO。他说：“如果没有一个坚实的数据战略，我对数字转型也很不放心。因为数字化转型成功所需的结果、迭代和支点都应该是数据驱动的决策。”
Smith 说：“如果这是一个组织面临的障碍，那我建议把数字化转型计划作为数据战略执行的起源。”
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缺乏高管对数据计划的认同或支持
如果高级管理人员对数据驱动的项目不感兴趣，这些项目的成功概率可能会因为缺乏足够的资金和资源而下降。
Scott duFour 是商业支付服务提供商 Fleetcor 的全球 CIO。他说：“缺乏来自高层的支持会使数据驱动项目在开始之前就被扼杀。我很幸运，这在 Fleetcor 不是一个问题，因为我通过与经营业务线的领导层合作，验证大数据对公司发展和成功的重要性，从我们的 CEO 那里获得了对项目的认同。”
Clifton 说:“为了获得高管的认同，技术领导人必须能够从一开始就阐明数据项目的成果，并将其与业务专业人员或痛点相结合。具有讽刺意味的是，所有与数字相关的部署都在很大程度上依赖于数据来实现效益，因此，无论高管们是否意识到，他们都在为数据计划提供资金。”
组织的数据战略应该让高管们了解数据项目如何支持企业的目标。 Link 说：“数据计划应该着重于通过可操作的智能化和自动化来完成这些目标。”
Smith 认为，在某些情况下，缺乏支持可能源于企业领导人并不真正知道他们想从数据项目中得到什么，因此不理解其价值。他说：“如果他们不能看到价值，那么他们就不会支持它。”
Smith 指出，利用小的概念验证机会，通过运营仪表盘或人工任务的自动化来展示价值，是一个很好的做法。他说：“这将引发执行团队的兴趣。”
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缺少适当的技能组合
技术技能的短缺几乎影响了 IT 的每一个领域，包括数据驱动的项目。
duFour 说：“如果没有足够的IT人才和拥有合适技能组合的人，要完成数据驱动的项目是很困难的。而IT员工的短缺在IT的各个领域都是真实存在的。” 为了努力吸引技术员工，Fleercor 提供灵活的工作安排，并提供培训，以便员工能够提高他们的技能。
duFour 说：“我们在寻找人才方面也撒下了更大的网 。尽管四年制学位或更多的学位是理想的，但公司应该寻找具有副学位、IT 类认证和其他相关技能的潜在员工，这些技能可以帮助推动数据驱动的项目。”
Clifton 说：“雇用具有领导和管理数据驱动项目所需的具体技术经验的人才。在这个竞争激烈的就业市场上是一个挑战，但这是确保你拥有正确技能以成功实施项目的关键。如果前期没有正确的技能和专业知识，公司可能可以启动一个项目。但是遇到问题时，团队无法快速有效地识别和解决问题。”
Clifton 认为，虽然数据架构师是前几年最需要的高端技术人才，但是，数据科学家、数据管理员和数据取证专家正在成为主流角色。
Link 说：“能不能解决人才问题一直是我最大的挑战 。这没有标准答案。我曾从应届毕业生中引进新鲜人才，并投入时间，但他们却以疯狂的薪水被挖走。根据我的经验，让人们在同一地点办公有很大的价值，可以加快学习和协作。我最近的做法是与劳动力机会服务等组织合作，从高素质的员工中建立自己的团队。这需要时间来实现，但我们专注于长期的结果。”
来源：www.cio.com
