全球數據呈爆炸之勢已有一段時日，公司應對這種情況的重要性不足為奇。許多公司紛紛效仿面向數據的企業，比如谷歌和Facebook。不過雖然大多數公司試圖與時俱進，將數據置于運營的中心地位，但數據常常仍未利用起來。

只有在數據驅動型環境下才能釋放數據的潛力;在這種環境下，數據被視為關鍵的業務資產，每個團隊成員都有所需的訪問權和知識，可以將這些數據轉化為實用的寶貴信息。數據驅動型公司永遠不會錯過利用數據資源的機會。報告、電子表格、圖表及所有其他信息源可幫助參與決策的每個人（實際上幾乎是每個員工）充分利用公司存儲的數據。

幸好，市場上不乏為應對這項挑戰性任務并使數據檢索和分析自動化而開發的工具，那樣決策者只需根據結果采取行動。不過，據NewVantage Partners在2018年開展的《大數據主管調查》顯示，來自57家大公司的99%的受訪者表示，所在公司正試圖轉向數據驅動型文化，但只有三分之一的公司成功。這是否意味著它們做錯了，還是部署的商業智能（BI）工具不是那么有效？

打造數據驅動型環境

商業智能工具是一種數據驅動型決策支持系統（DSS），用于檢索、分析、轉換和報告數據。如今，市場上有眾多BI平臺，提供各種類型的分析、可視化和集成功能，其中一些基于AI，因而能夠做出可靠的預測。許多BI工具有獨特的功能和誘人的附件，但所有這些工具都提供必不可少的功能;如果這些功能使用得當，可以助力公司。

如今，市場上領先的平臺是Microsoft Power BI。該工具的界面與微軟的其他產品非常相似，提供了面向非專家用戶的基本功能和面向專業級分析員的高級功能。然而，與Power BI集成可能需要專業提供商的幫助。

為了評估BI工具對于建立數據驅動環境有多重要，我們需要了解該環境的要求。如前所述，數據驅動型公司了解如何通過使用分析技術來獲得競爭優勢。不過雖然一些公司是在大數據熱潮后成立的，因此有更多機會一開始就打造數據驅動型文化，但其他公司需要實際改變業務理念，以便將數據注入到決策中。

以下是任何面向數據的公司應遵循的一些基本原則。

原則1：以身作則

雖然NewVantage Partners調查中56%的受訪者是首席數據官（CDO），但在參與2012年同一項調查的公司中只有12%任命了CDO。即使沒有CDO，領導者也應要求決策必須基于數據。同時，請勿將數據科學家和分析員與其他團隊成員隔離開來，要讓他們相互學習。

BI工具如何提供幫助？

部署工具是獲得有意義的寶貴信息，并且闡述時讓數據專家和任何其他團隊成員都可以理解的絕好機會。因此，無論職位高低，每個人都將能夠參與數據驅動型過程。此外，雖然數據科學家可能花數小時甚至數天來收集和整理來自各個數據源的數據，并轉換成易于理解的信息，但BI平臺的處理速度快許多倍。這將為其他業務方面節省時間、精力和金錢。

原則2：使用單一來源的高質量數據

數據驅動型文化應立足于來自一個可靠來源的準確且一致的數據。不同的系統可能生成不同的輸出——具體取決于配置，這可能會導致誤解和錯誤，從而影響整個公司。

BI工具如何提供幫助？

BI平臺使公司可以在單一環境下收集、存儲和分析數據，這確保了寶貴信息的統一性和安全性。基于AI的系統將為每個團隊成員提供準確的數字和報告，那樣決策基于相同的信息。

數據越過時，可靠性越低，這增加了業務風險。實時分析消除了這個問題。此外，它節省了時間（常常意味著節省了資金），提供更快速、更有效的決策，擁有基于AI的預測模型更是如此。

原則3：使數據易于訪問

為了使文化可持續發展，員工需要分享文化理念。為了使每個團隊成員參與進來，數據應該易于理解，并在整個公司內都是可用的。

BI工具如何提供幫助？

要在整個公司分發數據，先應使數據易于訪問且可靠。BI工具通過從本地和基于云的數據源收集數據來簡化該任務，通過自動增量更新來確保數據最新。

有了BI平臺，在整個公司傳播寶貴信息變得更容易，因為無論大小和格式如何，數據都可以在工具內進行協作或輕松導出供外部使用。

解讀一行行數據可能是個挑戰，特別是對于那些不熟練的人。這時候，數據可視化派得上用場。借助預構建的模板或自定義視覺元素，可以將數據輕松轉換成鮮艷生動的圖形、圖表和表格，極容易理解。

這對數據驅動型文化而言是否足夠？

盡管BI工具可以助力幾乎所有與數據相關的業務流程，但這只是打造數據驅動型文化所邁出的第一步。問題是，BI工具是一種手段，而不是目標。因此，應在專業人員監控的情況下實施，專業人員將激勵并指導您的員工把打造數據驅動型環境視作最終目標。