在全球最大的數據分析公司之一擔任首席信息官，NickDaffan對于如何將數據轉化為有價值的資產了解很多。因為這幾乎是每家公司的每一位首席信息官的目標，隨著這一角色的發展，使其更少地地關注于系統正常運行時間，而是更多地關注于利用數據來推動業務發展，因此針對如何獲取在不同系統中存儲的大量數據，以及如何創建可利用的和有影響力的功能，我向Daffan詢問了一些指導建議。
盡管Daffan承認，創建有用的數據是“一項多維度的挑戰”，但他確實提供了每位IT領導者應該采取的一些基本步驟。
1.建立一種面向數據的文化
如果您的公司文化不能激發人們以新方式利用數據的熱情，那么您將很難將數據轉化為資產。Daffan表示，創建以數據為導向的文化的關鍵是要有“一個有能力和好奇心來戰略性地使用數據的團隊。”“您需要一些人員，他們了解不同數據源如何相互作用以解決業務問題。”
“我們將數據科學家視為一個群體，”Daffan說。“我們有一支龐大的團隊向我們的首席分析官匯報工作，而首席分析官則向我匯報工作。但我們也有工作在我們業務部門內的團隊。”一旦核心數據科學家團隊開發出一種可用于商業用途的數據建模功能，業務部門的數據科學家便會將其集成到可滿足特定客戶需求的產品中。“我們的理念是允許人們在數據科學群體中自由移動，可以輪換進出業務部門，可以從一個業務轉到另一個業務。總體概念是建立一個群體，使方法和信息自由地流向最需要的地方。”他說道。
2.提供有趣的和有影響力的工作
每個公司都需要數據科學家，這導致其在人才市場上的緊缺。為了應對這一挑戰，Daffan建議您要明白，數據科學家也想要我們大家都想要的東西：能產生影響力的有趣工作。他說：“他們希望獲得具有深度和廣度的數據，希望使用最先進的工具和方法。他們還希望看到自己的模型得以實施，這意味著能夠幫助他們業務合作伙伴和客戶以一種高效的方式使用數據。”
什么構成了有趣的數據?Daffan說：“將非結構化數據與結構化數據進行集成的這一挑戰引起了數據科學界的極大興趣。”例如，人壽保險公司的數據科學家可以訪問大量的結構化數據，包括保單和理賠信息。此外，他們可以分層存儲非結構化數據，例如圖像庫或保險單，甚至來自語音識別工具的數據。“這就變得很有趣，”Daffan說。
3.了解規則
公司中的每個人是否都了解您的合同和監管條款是如何來準確規定使用數據的?如果員工不了解數據使用的限制條件，他們可能會過于緊張而不敢創新。Daffan說：“如果您的團隊對數據的正確使用沒有透徹的了解，他們要么過度使用數據，要么不恰當地使用數據，要么將走到另一個極端，縮手縮腳，什么都不做。”
由于您要做的最后一件事是建立合同范圍以外的一種數據能力，因此Daffan建議，“了解有關數據的合同和法規，并以人們容易理解的方式進行表述。知道自己處在法規允許的范圍內，這是創新的巨大推動力。”
4.找到快速取得成果的途徑
是的，讓您的首席執行官和高管層來宣傳數據的重要性，這是建立一個數據驅動型公司的基礎，但如果您通過提供實際成果還無法鞏固來自高層的支持，或如Daffan所說的“成為董事會的關注點”，那么也不用擔心。
假設您是一家金融服務公司的首席信息官，可以訪問客戶的銀行數據和信用卡信息。Daffan說：“如果您能夠將帳戶、客戶付款和商家交易數據結合在一起，則可以了解到客戶支付情況，這是您以前沒有掌握的。”“能夠洞察客戶使用哪種支付工具進行不同類型的購買，這對于銀行的產品開發策略非常有用。”從數據分析項目所獲得的任何早期營收的提升，都將對建立長期戰略所需的文化大有幫助。
5.保持靈活性
您的文化急需數據，而您的數據科學家也是如此。您要做的最后一件事是通過使用那些很難處理的數據來釋放所有動力。Verisk公司可為各個行業提供數據解決方案，因此靈活性是其業務模式的關鍵。Daffan說：“我們每個行業的數據科學家都有自己喜歡的工具和技術，因此我們不能對我們的工具集做太多規定。”“我們沒有鎖定在某一特定的數據庫技術，而是通過在云環境中工作來保持靈活性。”
Daffan發現，他和他的團隊可以相對輕松地搭建自定義云環境，使數據科學家可以使用自己喜歡的工具來訪問數據。“在十分鐘之內，我們可以創建一個環境，數據資產就保存于此等待人們的使用。”
