如何培養跨組織的數據倡議方法

在今天的商業環境中，數據是最重要的。數據是有效決策的基石，促進創新，並推動組織成功。然而，儘管數據潛力巨大，許多組織在充分利用數據的力量上卻面臨挑戰，這主要是因為資訊科技（IT）團隊與業務團隊之間存在根本的隔閡。這種分裂不僅阻礙了進展，還削弱了有影響力的見解所依賴的基礎。

根據 NewVantage Partners 的數據，97% 的組織正在投資數據計畫，但只有 26.5% 報告成功建立數據驅動的組織。這部分是因為當今的數據團隊必須在複雜的數據生態系統和不斷變化的技術環境中運作。他們還必須處理數據治理、數據質量和整合的複雜性，以及內部障礙，例如數據孤島和對變革的抵制，這些都可能阻礙他們有效合作並為組織帶來價值。

然而，組織可以採取一些措施來建立統一的跨組織數據計畫，例如促進創新合作、統一 IT 的努力和整合數據生態系統。透過優先考慮這三個策略，組織可以朝著充分發揮數據潛力的方向邁進。

今天的 IT 團隊與業務團隊之間的隔閡

隔閡的根本原因在於組織內數據生態系統的碎片化。歷史上，IT 團隊和業務團隊一直在各自的孤島中運作，每個團隊都有自己的優先事項、目標和方法。這不僅妨礙了合作，還導致效率低下、多餘的工作和錯失機會。例如，業務團隊可能在及時獲取所需數據方面面臨困難，而 IT 團隊可能缺乏必要的見解來有效優先安排他們的工作。

IT 團隊和業務團隊之間的這種隔閡往往超越了運作問題，還包括文化差異和溝通障礙（例如，IT 專業人士可能用技術術語與業務同事交流）。相對而言，業務團隊可能難以以 IT 可實際應用的方式表達他們的數據需求。這種溝通和理解的缺失會導致不信任和挫折，進一步加劇了兩個團體之間的分歧，影響深遠。數據孤島和溝通的缺失消耗了寶貴的時間和資源，並引發許多問題，包括數據質量差、風險增高和反應遲緩。

當數據分散在不同的系統和部門中時，維持一致性、準確性和完整性變得困難。這反過來又會削弱從這些數據中得出的見解的可信度，並侵蝕決策過程中的信任。孤立的溝通渠道也會妨礙知識分享和合作，抑制創新，並阻礙組織增長。IT 團隊和業務團隊往往不朝著共同的目標努力，而是各自追求各自的議程，無視組織的更大目標。這種碎片化的方式削弱了有影響力的見解的潛力，並創造了抵抗變革和適應的分裂組織文化。

邁向跨組織方法的步驟

為了克服這些挑戰，組織必須採取主動措施，彌補 IT 團隊和業務團隊之間的差距，建立統一的跨功能數據計畫。這需要一種多面向的策略，解決技術整合和文化轉型。

1. 整合數據生態系統

透過採用能夠支持混合數據和雲系統的集中架構，組織可以簡化數據環境，消除冗餘，並簡化流程。這減輕了 IT 團隊的負擔，並使業務團隊更容易獲取他們所需的數據，以便作出明智的決策。

整合大量數據使企業能夠更輕鬆地優化客戶體驗、促進財務控制並更快地檢測欺詐活動。例如，Bouygues Telecom（布依格電信）是一家為超過 2700 萬客戶提供技術服務的通訊公司，他們能夠在一個現代化的平台上整合其數據生態系統。這次轉型使他們能夠比以前更快地處理更多的數據，為公司帶來巨大的運營效率。

2. 在整個組織內建立數據和人工智能（AI）的規範框架和教育

從一開始就定義 AI 監管框架並實施教育計畫對任何 AI 驅動的數據計畫的成功至關重要。AI 治理是必要的，因為它確保 AI 技術的使用是負責任的、符合道德的，並遵循規範。隨著 AI 成為各行各業價值創造的核心以及各種數據計畫的重要部分，健全的治理框架是必要的，以減輕與公平、公正、隱私和安全相關的風險。

例如，歐盟提出的 AI 法案要求所有在歐盟內開發、部署或使用的 AI 系統必須嚴格遵循規範。沒有明確的指導方針和政策，組織面臨 AI 濫用的風險，可能導致重大的法律、財務和聲譽損害。定義你的公司應該如何有效地治理 AI 能幫助員工了解 AI 使用的界限和最佳實踐，確保他們能充分發揮 AI 工具的潛力，同時保持信任和合規。

為了確保組織內部遵循 AI 治理，必須培養合作和持續教育的文化。組織應該組成跨功能團隊，包括 IT 和業務部門的成員，打破孤島，鼓勵開放的溝通。例如，一個跨功能團隊可能會開發一個由 AI 驅動的新產品功能，確保它符合技術和道德標準。應實施培訓計畫，以使員工獲得理解和遵循 AI 治理原則所需的技能和知識。此外，產品團隊應獲得相關領域的認證，以保持對 AI 規範的了解。這不僅能教育產品團隊，也能向你的客戶和合作夥伴展示你的組織對負責任的 AI 使用有深入的理解。

3. AI 監管計畫必須由高層推動

AI 和數據治理框架及教育期望必須從高層流出——CEO 必須親自參與建立這些指導方針和期望。一位積極參與的 CEO 確保組織不僅專注且投入，還準備好應對這些複雜性。波士頓諮詢集團（Boston Consulting Group）的一項研究顯示，79% 的 CEO 積極參與的公司報告稱他們準備好面對 AI 挑戰，而這一比例在參與度較低的公司中僅為 22%。而且，CEO 參與 AI 計畫的組織比其他公司獲得的商業利益多出 58%。

整個高層管理團隊及所有與 AI 計畫相關的領導者的參與也是至關重要的。雖然領導層可能共享共同目標，但 AI 指令的責任必須來自 CEO。這種自上而下的指導確保了明確的權限和決策線，這對於 AI 計畫的成功至關重要。目前只有不到三分之一的 CEO 積極參與 AI 計畫，但他們的參與能顯著提高這些計畫的有效性。積極參與的 CEO 有助於維持必要的投資和專注，確保負責任的 AI 被整合到組織的核心運作和文化中。隨著公司面臨強烈的商業和公共壓力，負責任地利用 AI，擁有一位支持這些價值觀的 CEO 能顯著影響實現可持續成功和維護公眾信任。

建立跨組織的數據計畫對於希望在當今數據驅動的環境中蓬勃發展的組織至關重要。通過整合數據生態系統、促進合作和朝著共同目標統一努力，組織可以釋放其數據的全部潛力，推動創新，並在日益互聯的世界中獲得競爭優勢。

未來的道路對今天的組織來說可能充滿挑戰，但真正整合的數據方法的獎勵是無限的。隨著組織在數字時代中駕馭複雜性，縮小 IT 團隊和業務團隊之間的差距將是釋放數據變革力量並推動可持續增長和成功的關鍵。