展望未来，数据的利用将成为一种普遍范式，支持智能工作流程和便捷的人机交互。麦肯锡的预测认为，到 2025 年，这些无缝交互的普及程度将与企业资产负债表的普及程度相媲美，从而提高生产力。
在实现这一愿景的过程中，一个关键的方面是考虑数据可用性。数据产品不应仅仅包含为特定目标量身定制的可重复使用的数据集;它们还应该可以通过在最终用户的工作环境中直观且易于理解的工具轻松使用。
本文首先介绍了“数据影响框架”，该框架说明了人类如何利用源自人工智能和数据管道的数据产品，将原始数据转化为有形的结果。随后，数据可用性成为构建更好的数据产品的关键因素。通过将数据可用性纳入组织的数据策略中，可以增强数据驱动实践的影响力。
数据影响框架
组织努力有效地利用数据来实现切实的影响和价值。这种影响可以采取多种形式，例如增加收入、降低风险或提高质量，对任何企业的成功都起着至关重要的作用。数据还可以通过个性化营销使公司更具吸引力，或者提供动力和希望，就像医疗行业的身体状况指标或主动癌症筛查方面的进步等案例所示。
为了实现数据的影响，三个关键组成部分发挥作用：
- 技术：自动化管道提取、转换数据并将其作为有价值的信息加载到数据应用程序中。然后，人工智能算法可以进一步处理来自这些管道的数据，将其转化为更具可操作性的见解。例如，管道从 CRM 和网络跟踪系统中提取数据，并由数据集中的 AI 算法进一步处理，识别潜在的客户流失。
- 数据产品：可重复使用的数据资产，旨在为特定目的提供可靠的数据集。管道和人工智能算法产生数据产品，确保其质量，并使其可供具有不同需求的用户访问和理解。数据产品通常以客户或订单等特定业务实体为中心，包含元数据和数据集实例。
- 人：人在根据自动化管道和人工智能算法创建的数据产品做出正确决策方面发挥着关键作用。最终，这些决策会对组织产生影响。
数据影响框架说明了这三个参与者如何协作将原始数据转化为切实的结果。最初，自动化管道处理和准备数据产品。接下来，人分析这些数据并做出明智的决策，从而采取有影响力的行动。人工智能和自动化管道可以帮助人无缝优化决策过程。在某些情况下，整个数据到行动的过程可以通过管道和人工智能完全自动化，无需任何人工干预。
让我们探讨四个示例(如下图所示)，以说明我们的数据对框架的影响：
1.原始电子表格分析：人们手动将数据从应用程序(例如 CRM 系统)导出到电子表格中，在电子表格中清理和分析数据以获得见解。这些见解为产生影响的行动提供了信息。
2.报告工具：数据定期自动预处理并加载到报告工具中。用户可以利用预定义的仪表板和交互来做出明智的决策。
3.数字应用：客户服务员工在其服务台应用程序中接收人工智能生成的指示器(例如绿灯或红灯)，预测客户是否可能流失。根据这些信息和客户来电的背景，员工决定是否提供折扣，从而影响整个客户群。
4.自主决策：人工智能算法持续监控客户行为以预测潜在的客户流失。当满足某些参数时，算法会自动触发包含折扣建议的电子邮件活动，以防止客户流失。
数据可用性
增强数据可用性可以创建更具影响力的数据产品，从而产生连锁反应，促进智能工作流程以及人与机器之间的无缝交互。数据可用性延伸自更广泛的可用性概念，其定义为：“衡量用户在特定环境下如何有效、高效和令人满意地使用数据来实现既定目标的指标。”
在我们的数据影响框架的背景下，有几个要素在增强数据可用性方面发挥着至关重要的作用：
- 用户——了解最终用户至关重要。我们越了解我们为其构建数据产品的个人，就越容易使这些产品变得更加用户友好。
- 角色——角色描述了我们在数据世界中迎合的用户类型。这些角色包含对细节的关注、数据素养水平以及数据是否用于个人研究或团队协作等特征。
- 流程和环境——考虑最终用户工作的流程和环境至关重要。例如，有些人可能需要快速回答操作流程中的特定数据查询，而另一些人可能正在探索数据以发现趋势和模式。了解用户操作的功能域也很重要。
- 影响——确定用户的数据目标以及他们想要实现的目标至关重要。确定数据在帮助用户实现目标方面的作用是优化数据可用性的关键。
- 数据产品——数据产品以易于每个最终用户理解的方式塑造数据至关重要。将数据映射到已知的领域概念使最终用户更容易访问数据。
- 工具——为用户有效访问和使用数据选择正确的工具至关重要。“工具”一词涵盖各种技术组件，包括数据转换管道、人工智能模块和促进数据交互的用户界面。
数据策略
追求可用的数据产品需要超越传统数据团队范围的协作努力。增强数据可用性的实现取决于弥合业务、IT 和数据团队之间的差距，营造一种环境，使一个团队制作的数据产品与其他团队开发或维护的工具无缝结合。
为了打破部门孤岛并培养凝聚力文化，创建广泛接受的数据策略变得至关重要。下面几种方法可以指导这种全面的数据策略的开发：
1.自适应预算分配——提高数据可用性需要确保可以通过针对特定用户需求定制的工具来访问数据产品。这种协作努力需要一种提供财务灵活性的预算方法，使多个团队能够利用可用资源。克服阻碍资源共享的固定年度预算的限制对于实现有效的跨团队协作至关重要。
2.采用企业架构 (EA) 原则— 采用 EA 原则可以作为评估项目和软件产品对数据可用性的潜在贡献的战略指南针。例如，配备用于无缝数据集成的强大 API 的工具可能比缺乏有效整合外部数据手段的替代方案更受青睐。
3.授权数据产品所有权——虽然数据产品所有者传统上专注于在各自领域内提供可重用的数据资产，但实现最佳数据可用性需要扩展他们的权限。这种更广泛的责任需要考虑不同的数据产品消费模式。赋予数据产品所有者跨团队的所有权，使他们能够克服障碍、主动解决障碍并促进无缝协作以实现其目标。
小结
从数据到影响的过程是多方面的。它涉及技术的协调协作，包括自动化管道和人工智能，以生成可供人利用的数据产品。数据可用性在简化这些数据产品的使用、最终增强其潜在影响方面发挥着关键作用。我们强烈建议将数据可用性纳入组织数据策略中。这种战略整合可以有效打破部门壁垒，培育有凝聚力的文化。
