在这个论坛中，我们最近探讨了实现目标的不同方面数据情报:为什么有远见的公司需要这样做创建数据办公室，什么样的“产品”数据如何在其中发挥关键作用在不确定的时期指导业务决策．
但关键是:没有混凝土，这些都行不通证明．如果数据办公室要帮助组织迈向数据智能的状态，就必须有度量标准来衡量这一进展。我们都明白，这不是一朝一夕就能实现的——新数据、新格式、新来源的不断涌入，以不同的方式进行整理和分析，形成了一个动态的学科，需要持续投入时间和资源。亚博 在线但这也是为什么我们需要有形、透明和可理解的指标;任何少于这一点的都可能看起来像是一种虚荣心的锻炼。
这是一个老问题的最新进展。曾经有这样的故事:公司将营销视为一个无限的深渊，直到首席营销官能够在预算支出和收入增长之间画出一条直线。IT高管们有一段时间过得很轻松——技术创新让每个人的注意力和资源都得到了匹配。亚博 在线但最终，不断扩大的预算引起了审查，并建立了衡量标准，以确定哪些升级或新版本将真正提高生产力。
与每个学科一样，多维数据办公室也有必须考虑的特定特征。例如，不同的部门可以不同地使用相同的数据。数据和分析，甚至数据和技术之间的界限有时是模糊的。最重要的是，这是一个以惊人的速度发展的专业——在不到十年的时间里，美国公司几乎没有首席数据官(cdo)今年是1万他们大多是最近才任命的，在专业知识和经验方面各有不同。也许我们还没有时间开发特定功能甚至基于行业的成功标记。
数据办公室的成功度量标准
现在是时候衡量数据行业在将数据转化为价值方面的成功程度了。由于没有通用的方法，这里有一些可能的方法。
在现有基础上进行建设是一种选择。一个哈佛商业评论一块描述了一个医疗数据中心，由于一次性项目与业务优先级不一致而明显陷入困境。CDO将特定的数据计划与数据可以提供价值的业务场景列表相匹配。这些所谓的值模式专注于衡量核心业务问题的进展:确保合规性，削减运营成本，增强多个诊所的提供者数据，更容易获取患者，更好地为患者提供护理。
另一个出发点可能是组织必须投资于数据智能功能的业务案例。它通常包括:
- 附加到每个用例的财务模板
- 识别所需的流程和资源亚博 在线
- 技术成本估算
- 专业服务
- 员工培训
任何预测ROI这些计算可能会成为一套新指标的基础。
一些组织已经开发了成功的特定标志。实际上从事数据分发业务的Lexi亚愽体育app下载sNexis风险解决方案公司(LexisNexis Risk Solutions)已经做到了确定四个具体指标对于其数据操作，所有都与整体数据策略保持一致:
- 加强产品开发
- 提供客户情报
- 竞争对手和市场
- 识别高级分析的潜力
- 注重质量
在不深入细节的情况下，设定一些一般的指导方针是可能的。它们不能太元，而指标需要突出t数据和分析程序本身，Gartner建议组织还应该度量它们如何影响业务流程，以及对不同涉众的影响。
为您的数据办公室选择正确的指标
要开发适用于业务影响的可量化指标，请从以下三个方面开始:
- 业务价值:每个组织都有带有特定指标的关键绩效指标(kpi)——数据是如何推动这些指标的呢?
- 利益相关者价值:数据资产是仅由专家(数据科学家、分析师、IT专家)访问，还是由不同职能的专业人员利用，并用于与同事、合作伙伴和客户协作?
- 信息价值:具体数据分析计划的成本是什么，质量是什么(可能是通过审查、采用等判断的)，相对于操作需求，它们的速度是什么?
度量指标如何随着时间发展
根据数据办公室或CDO角色的成熟度，您还应该考虑改进您的指标:
- 进步的指标:你确定了多少数据资产，有多少是完全覆盖的(例如，在定义、所有权、使用等方面)，有多少kpi是完全一致的，认证数据集的覆盖范围是什么，有多少是在处理中)。，铜，银，金)。
- 组织度量:你有多少个域，有多少个完全建立了职责(例如，域所有者、数据管理员、隐私管理员)，组织各部分的数据素养程度如何
- 业务指标:最终，不可避免地，你需要将数据与业务联系起来:对增长的影响、成本节约和风险降低。
防守vs进攻
数据学科更有趣的方面之一是，它只能采用两条不同路径中的一条。
- 它可能是防御性的:确保数据不会被误用或滥用，并且不符合法规(这是GDPR和GDPR时代的主要问题)CCPA）.
- 这可能令人反感:这些数据被授权的业务专业人员广泛使用和共享，以支持协作和决策。这绝对不是二选一的选择
没有哪个CDO真的可以只专注于一个。但它们确实涵盖了不同的领域，有不同的优先级，这要求不同但重叠的指标。
跨组织协作
最后，但并非最不重要的一点——请记住，数据办公室并不是孤立运作的。事实上，数据办公室应该是这样的反筒仓原则上。与其他领域(业务职能、人力资源、财务)的关系至关重要，所以要考虑与高管同事共享指标。
实际上，没有开发度量标准的规则，只有度量标准应该被开发。数据智能的概念至关重要且无可挑剔，而建立一个数据办公室来集中公司范围内的努力，并为不同的职能部门提供有价值的数据产品是这一战略的核心。但这些举措并不是凭空产生的——就像每个预算项目一样，它们受到董事会优先事项、市场变化和个人动态的影响。可靠的指标不仅可以加强对这些压力的防御，还可以加速整个企业的数据驱动协作，并提升数据智能的状态。
