拥有数据技术、数据团队和数据?你最好有一个数据策略。
在大多数现代组织中，我们有一个数据办公室，我们有数据收集和分析技术，我们有首席数据官，当然，我们有数据。大量的数据。但是数据策略呢?
这是一个关键的偶然事件——为了正确地处理它，我们需要确定组成数据策略的内容、它如何组合以及它在整体业务策略中扮演什么角色。在Co亚愽视频llibra我们喝我们自己的香槟，所以我们已经看到了适合业务战略的数据战略的重要性。
Collibra亚愽视频的战略是什么?
首先，谈谈战略。到目前为止，我听过的最好的描述来自哈佛大学的阿普尔盖特教授:当你观察孩子们踢足球时，你会发现当裁判吹响比赛开始的哨声时，他们都聚集在球上。当你观察一支职业球队时，你会注意到他们确实盯着目标(未来会发生什么，我们需要达到什么目标)，他们知道自己目前的位置(例如，优势和劣势)，他们会执行训练有素的战术来实现短期、中期和长期目标，包括在玩游戏时学习和适应。
亚愽视频Collibra的使命是让数据变得有意义。我们的目标是在数据智能领域处于领先地位，同时成为一家具有高增长目标的世界级公司。这是至关重要的业务环境，数据策略需要适应这种环境。
我们已经从2008年的初创时期走了很长一段路。四个创始人，几个开发人员和商业同事(人数激增很快)，一个蓬勃发展的市场——那是一个充满活力的时代。在当时，像海盗船一样向前冲对我们来说非常有效。
现在，随着我们接近1000艘考利布赖恩潜艇，以及新市场上大量的新兴机会，我们正在成长为一支海军。这种转变意味着我们面临着与客户组织类似的问题。为了更好地服务市场，我们必须成为自己最好的客户。
Collibra的数亚愽视频据策略是什么样的?
高德纳公司预测，到2021年，“世界各地的办公场所将会越来越多CDO将是一个关键的功能与75%的大企业的IT、业务运营、人力资源和财务相当。”
我同意他们关于数据办公室重要性的观点，因为我遇到过许多正在建立或成熟数据办公室的组织。大多数团队都是新手，所以他们总是在学习和改进。
在Co亚愽视频llibra，我们将数据战略分解为三个高层次目标:基础设施、数据产品和分享我们所学到的东西。我们希望成为领先的例子，因此我们的数据战略可以总结如下:“现在是2025年，你知道你的数据办公室是什么样子吗?”
1:基础设施的必要基石
自成立之初，Collibra就一直是数据驱动亚愽视频业务的坚定拥护者，因此我们一直在组织的各个部门使用数据。虽然我们没有客户经常面临的数千个数据源，但我们已经看到我们的数据基础设施开始出现碎片化。随着我们公司的发展，collibrian需要指标、仪表板和报告，他们需要从某个地方获取这些数据。我们知道这种趋势会持续下去，所以我们决定创建一个健全的数据基础设施;我们战略的三大重点之一。我们需要一个可靠的、自助服务的基础设施来保持数据产品的运行——就像我们需要自来水一样。
我相信，随着谷歌、微软和亚马逊等软件巨头竞相成为存储和计算的实际基础设施，数据管理正在云计算中商品化。我们在客户身上也看到了同样的情况:架构正在飞向云端的新家。对于我们的数据基础设施，我们选择在云中构建一个具有重要特征的数据湖:
- 自助服务:所以Collibra的每个人都可以轻松使用它亚愽视频
- 可伸缩:所以它适用于所有大小的数据
- 可靠:所以我们的数据产品一直在运行
2：产生业务价值的数据产品
迎接新的IT:数据科学家和工程师站在第一线，实施甚至开发自动化数字业务实践的工具。天生数字化的企业——比如优步(Uber)和Zalando等用算法驱动业务的企业——正在开辟一条完全不同的道路。他们的产品——包括运营、基础设施和厨房水槽的其他部分——一直都是数据产品。
Gartner认为数据产品是首席数据官的第四次进化，包括管理与向市场提供服务相关的盈亏。然而，今天大多数组织仍在试图区分防御姿态(确保遵从性和安全性)和进攻姿态(利用数据资产来获取价值)。
就我个人而言，我喜欢数据产品的概念。组织非常熟悉产品(或服务)，因为这是他们业务的核心部分。他们知道产品是什么样子的，如何创造新产品，如何淘汰旧产品。他们知道如何把它们推向市场，如何支持它们。从这个角度来看，数据产品是价值和数据之间的最短路径，无论它们表现为简单的仪表盘还是直接接触客户的自动决策算法。
我们的目标是通过直接在数据办公室交付数据产品，或者通过在业务功能上支持我们的同事来持续交付数据产品。我们将通过识别整个业务的需求和机会来接近业务价值，例如，财务的企业仪表板，客户成功的自动化客户评分，或产品部门的同事的产品分析。
3:分享就是关心
当我们在基础设施上构建数据产品时，在遇到各种数据过程时，我们不可避免地要喝自己的香槟。举几个例子:将我们摄取到数据湖中的内容编目，验证指标和报告，跟踪血统，分配和监控数据所有权，注意数据隐私和保护。在很多地方，Collibra的数据智能平台使我们能够将正确的人与正亚愽视频确的数据、算法和见解联系起来。
这为我们提供了一个非常丰富的机会，让我们成为自己最好的客户:我们将了解什么工作得很好，什么需要更好地工作。我们将寻找机会来改进我们的产品和我们的规定路径。
我们的数据办公室不是一个学术练习——我们从实践中学习，我们负责将所有的学习传递到我们组织的适当角落以及整个市场。在数据智能时代，智慧不能被禁锢在象牙塔里;它必须与整个国家的数据公民共享，以提供运营增强和业务效益。
