Обратная связь между аппетитом к данным и успешностью данных

Несколько лет назад утверждение, что каждая компания является технологической, быстро превратилось в клише. Конечно, каждая компания - в своем роде. Но вслед за этим последовала еще одна тенденция, и эта имеет еще более широкое применение: каждая компания становится компанией, работающей с данными. Черт возьми, каждая организация становится организацией данных! Преимущества управления данными очевидны; очевидно, что если вы можете принимать решения на основе данных и измерять влияние этих решений, это гораздо более действенный и действенный подход, чем предположения или интуиция, которые раньше управляли стольким бизнесом. Поэтому неудивительно, что на рынке наблюдается сильная тенденция к тому, чтобы ориентироваться на данные, отчасти потому, что облачные технологии и растущее использование SaaS делают данные более доступными, чем когда-либо.

Но не так быстро. Я также замечаю, что, хотя сейчас сейчас как никогда большой аппетит к управлению данными, сейчас труднее, чем когда-либо, преуспеть в этом. На самом деле, я бы сказал, что на самом деле существует противоположная тенденция в отношении основ данных (точность, качество, надежность, управление, доступ, защита, безопасность) - все это чрезвычайно сложно исправить, и становится все хуже управлять.

Но вот что интересно: эти тенденции не только существуют одновременно, они фактически усиливают друг друга. Это означает, что чем больше вы пытаетесь ориентироваться на данные (восходящий тренд), тем труднее понять основы (нисходящий тренд). И чем менее надежны данные, тем менее серьезно организации относятся к своим усилиям по работе с данными ... и отрицательный цикл продолжается.

Что мы можем с этим поделать? Для начала, думаю, будет полезно подумать о том, как мы сюда попали. Существует ряд причин этой обратной зависимости между аппетитом к данным и успешностью данных. Во-первых, данные были наложены на поверхностную глазурь на торте, а не на сам торт, с акцентом на искусственный интеллект, информационные панели и пользовательский интерфейс данных вместо того, чтобы с самого начала переосмысливать структуру. Кроме того, и, возможно, в связи с этим, данные имеют тенденцию быть фрагментированной целью в масштабах всей организации.

Потребуется изменить обе эти реальности, чтобы гарантировать, что мы не пожертвуем собственными усилиями, работая с ненадежными данными. Во многих отношениях это означает возвращение к основам со сменой мышления:

  • Лучше не иметь данных, чем иметь ненадежные данные
  • Чтобы доверять данным, мы должны знать, откуда они пришли, что они означают и на каких предположениях они основаны.
  • Мы должны управлять надежностью данных на всем пути от источника до информационной панели, отчета или модели машинного обучения, которую мы используем.

Почему наш стандарт надежности так высок для всего, что мы делаем в бизнесе? Это часть того, что в первую очередь способствует развитию этой тенденции, основанной на данных! - но каким-то образом мы пришли к признанию того факта, что наши данные ненадежны? Я продолжаю озадачиваться этим каждый день. Если вы чувствуете то же самое - что вы видели, что помогает организациям переломить этот парадокс?