BI工具足以打造数据驱动型文化吗？

全球数据呈爆炸之势已有一段时日，公司应对这种情况的重要性不足为奇。许多公司纷纷效仿面向数据的企业，比如谷歌和Facebook。不过虽然大多数公司试图与时俱进，将数据置于运营的中心地位，但数据常常仍未利用起来。

只有在数据驱动型环境下才能释放数据的潜力;在这种环境下，数据被视为关键的业务资产，每个团队成员都有所需的访问权和知识，可以将这些数据转化为实用的宝贵信息。数据驱动型公司永远不会错过利用数据资源的机会。报告、电子表格、图表及所有其他信息源可帮助参与决策的每个人(实际上几乎是每个员工)充分利用公司存储的数据。

幸好，市场上不乏为应对这项挑战性任务并使数据检索和分析自动化而开发的工具，那样决策者只需根据结果采取行动。不过，据NewVantage Partners在2018年开展的《大数据主管调查》显示，来自57家大公司的99%的受访者表示，所在公司正试图转向数据驱动型文化，但只有三分之一的公司成功。这是否意味着它们做错了，还是部署的商业智能(BI)工具不是那么有效?

打造数据驱动型环境

商业智能工具是一种数据驱动型决策支持系统(DSS)，用于检索、分析、转换和报告数据。如今，市场上有众多BI平台，提供各种类型的分析、可视化和集成功能，其中一些基于AI，因而能够做出可靠的预测。许多BI工具有独特的功能和诱人的附件，但所有这些工具都提供必不可少的功能;如果这些功能使用得当，可以助力公司。

如今，市场上领先的平台是Microsoft Power BI。该工具的界面与微软的其他产品非常相似，提供了面向非专家用户的基本功能和面向专业级分析员的高级功能。然而，与Power BI集成可能需要专业提供商的帮助。

为了评估BI工具对于建立数据驱动环境有多重要，我们需要了解该环境的要求。如前所述，数据驱动型公司了解如何通过使用分析技术来获得竞争优势。不过虽然一些公司是在大数据热潮后成立的，因此有更多机会一开始就打造数据驱动型文化，但其他公司需要实际改变业务理念，以便将数据注入到决策中。

以下是任何面向数据的公司应遵循的一些基本原则。

原则1：以身作则

虽然NewVantage Partners调查中56%的受访者是首席数据官(CDO)，但在参与2012年同一项调查的公司中只有12%任命了CDO。即使没有CDO，领导者也应要求决策必须基于数据。同时，请勿将数据科学家和分析员与其他团队成员隔离开来，要让他们相互学习。

BI工具如何提供帮助?

部署工具是获得有意义的宝贵信息，并且阐述时让数据专家和任何其他团队成员都可以理解的绝好机会。因此，无论职位高低，每个人都将能够参与数据驱动型过程。此外，虽然数据科学家可能花数小时甚至数天来收集和整理来自各个数据源的数据，并转换成易于理解的信息，但BI平台的处理速度快许多倍。这将为其他业务方面节省时间、精力和金钱。

原则2：使用单一来源的高质量数据

数据驱动型文化应立足于来自一个可靠来源的准确且一致的数据。不同的系统可能生成不同的输出——具体取决于配置，这可能会导致误解和错误，从而影响整个公司。

BI工具如何提供帮助?

BI平台使公司可以在单一环境下收集、存储和分析数据，这确保了宝贵信息的统一性和安全性。基于AI的系统将为每个团队成员提供准确的数字和报告，那样决策基于相同的信息。

数据越过时，可靠性越低，这增加了业务风险。实时分析消除了这个问题。此外，它节省了时间(常常意味着节省了资金)，提供更快速、更有效的决策，拥有基于AI的预测模型更是如此。

原则3：使数据易于访问

为了使文化可持续发展，员工需要分享文化理念。为了使每个团队成员参与进来，数据应该易于理解，并在整个公司内都是可用的。

BI工具如何提供帮助?

要在整个公司分发数据，先应使数据易于访问且可靠。BI工具通过从本地和基于云的数据源收集数据来简化该任务，通过自动增量更新来确保数据最新。

有了BI平台，在整个公司传播宝贵信息变得更容易，因为无论大小和格式如何，数据都可以在工具内进行协作或轻松导出供外部使用。

解读一行行数据可能是个挑战，特别是对于那些不熟练的人。这时候，数据可视化派得上用场。借助预构建的模板或自定义视觉元素，可以将数据轻松转换成鲜艳生动的图形、图表和表格，极容易理解。

这对数据驱动型文化而言是否足够?