數據挑戰是 Nash Squared 年度數位領導報告中始終貫穿的主題。2023 年報告顯示，只有四分之一的數位化領導者認為其組織在利用數據洞察創造更多收入方面非常或極為有效。儘管事實上有一半的數位領導者將數據和分析視為投資回報的兩大提供者之一。整體而言，企業通常很難從數據中獲得應有的價值。小型、中型和大型企業的情況都是相似的——儘管中型企業似乎特別受到擠壓，並且擁有大量數據，但沒有一些大型企業能夠投資的複雜系統來處理數據。

那麼，考慮到這些問題，企業如何開始掌握大量數據並利用它們來最大限度地提高效能、生產力和洞察力？

我們認為以下五個關鍵原則是成功的基礎。

1. 從不可能的事開始。然後從那裡回來

優秀的數據策略願景需要由業務部門而非 IT 部門領導，因為最終使用數據的是業務部門。 IT 可以發揮關鍵作用，但要真正使策略產生影響，需要由那些對策略如何運作、實現的難易程度以及成本（至少在最初）沒有先入為主的想法的人。 IT 部門的職責是對期望的結果進行逆向工程，然後與業務部門合作以在夢想與現實之間取得平衡。

2. 資料策略必須有「價值交換」才能發揮作用

另一個基本原則是，整個企業的人員必須“利益攸關”，並有明確的動機讓數據發揮作用。如果捕獲、整理和更新資料不能幫助業務領域所有者實現其目的和目標，那麼這種情況就不太可能發生。只有當存在價值交換時——當業務的多個部分以各自不同的方式從特定的資料集中受益時——策略才會真正轉化為日常現實。這意味著，在製定資料策略時，必須考慮整個企業職能的優先順序和需求是什麼，以及它們在何處以及如何相互重疊、互連和加強。這些都是價值交換的點，應該要得到資料架構設計的支援和啟用。

3. 數據不只是一項技術練習－還有許多需要正確的支援功能

數據的價值在於其使用方式，因此成功的數據策略需要關注其周圍的效率和機會。這需要治理的支持——圍繞資料的管理、儲存和規劃制定明確的標準。資料的所有權需要明確，相關團隊對其職責範圍內的資料負責。還必須有足夠的支援和培訓，以便員工具備處理數據所需的技能。在所有這一切中，關鍵也許是灌輸一種以數據為導向的文化——承認數據很重要，並且每個人都有責任仔細、正確地對待它。當整個企業每天都這樣處理資料時，它所產生的變革性效果令人驚訝。

4. 首席數位長作為變革推動者而不僅僅是技術大師

不用說，首席數位長 (CDO) 或其他負責任的技術領導者的角色和領導至關重要。我們常常看到 CDO 被任命為或被視為技術專家。顯然，良好的技術知識和經驗很重要，但同時，首席資料長可以利用 IT 團隊。我們認為，更重要的是 CDO 有能力作為變革的推動者，幫助建立業務的商業/績效方面與數據和技術之間的聯繫。這是組織真正希望實現的飛躍。這也意味著 CDO 應該與高層有直接聯繫。在理想的情況下，他們會定期直接與執行長和/或董事會對話，而不是透過資訊長或技術長的調解。畢竟，他們需要這種直接接觸來達到自己的目的——為了提高效率，他們需要了解並參與許多關鍵的業務決策和挑戰。

5.人工智慧讓優質數據變得更重要

然後是人工智慧。人們對部署人工智慧（包括生成式人工智慧）解決方案的巨大興趣進一步提升了良好數據的重要性——因為沒有數據，人工智慧投資根本無法發揮作用。人工智慧擁有巨大的潛力，人們對 ChatGPT 等解決方案的興趣日益濃厚，預測分析和機器學習重新回到了議程上，但重要的是要確保您不會在學會走路之前就嘗試跑步。制定可靠的資料策略和結構，確定其有效並滿足業務需求，然後開始考慮人工智慧。人工智慧驅動的解決方案可以幫助您從數據中獲取更多信息，但它也會創建更多需要處理和儲存的數據。如果使用某些 GenAI 引擎，也存在機密資料被置於公共領域的風險。因此，需要在整個企業內傳達明確的使用政策。我們預計私人 GenAI 應用程式（例如微軟的 Co-Pilot 或我們自己的 BonBon）市場將在未來幾年迅速成長。

長期以來人們一直說數據是新石油。毫無疑問，數據使許多企業能夠在數位世界中持續營運。雖然正確獲取數據是一個眾所周知的困難領域（很少有企業會說自己絕對正確），但透過遵循合理的原則並藉助良好的技術建議，組織可以在數據在業務中流動的方式上做出重大轉變，為決策提供信息，並推動組織變得更有利可圖、更貼近客戶。