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论一个CDO的自我修养:神秘的首席数据官究竟有哪些操作

想象往常

你被一个公司任命为他们的首席数据官(CDO),那么,你将要面临的主要职责可能会是什么呢?

很多人会通知
你,你的主要职责是为公司尽可能地避免

省事

。他们会这么教导

你:你要时辰
关留意

万千的管制规则,确保公司的数据操作合法合规,同时你要确保客户隐私安全

,绝不出岔子。

这真的是你该做的吗?

让我先来带你看一个可能会让你震惊的数据吧。依据

Bain & Company的一次管理咨询调查,只需

4%的公司说他们有合适

的人员、工具、数据和思绪
来从数据中提取有意义的信息,并把剖析

结果付诸理论

“一定是哪儿出了错。”你心里这么想着。回想

过去五年你与各个公司首席销售官(CMO)的说话
,他们中哪个不是把数据放在了他们的议程之上的呢?再想想你和首席执行官(CEO)们的对话,又有谁不宣称

他们正努力
于数字化转型,要把数据放在中心
位置呢?就连最近的戛纳国际创意节(CannesLions)都被数据相关的演说占领了。

但是
,这个数据并没有出错。假定

你也像Bain & Company那样,对公司高层中止

相似

的调查,你就会发现这道行动
与理想
之间的鸿沟。

再想想那些让你专注于让数据操作合法合规的倡议

,其实也不无道理。

当你的CEO面对一件他不甚了解

的事时,他的直觉会通知
他,一定要确保这件事不会毁掉整个公司,或者让他丢掉工作。

对比

来看CDO的工作,与数据相关的工作充溢

着各种风险,有效的数据管理
和对数据隐私法规的严厉
恪守

是项十分

重要的职责,也正是如此,这些工作需求
一个位高权重的担任
人接手,也需求
公司有大量的资金投入。

诚然,我们应该从客户信任度的角度正确地看待

并处置
这些问题,这是在一个数字化的世界从事商业所需的本钱
。但不幸的是,仅仅以避免

省事

为目的
并不是赢得

市场的有效战略
。相反,把CDO看成一个能为整个公司带来庞大

改造

的战略性职位才是对公司更好的选择。

很多人把苹果的庞大

胜利

归因于Steve Jobs和JonyIve的雄才大约

。但在我看来,苹果之所以能成为今天的苹果,还是要感激

TimCook把苹果的实体供给

链变成了一个有竞争力的武器。当然,不是每一个公司都需求
一个实体供给

链,但每个公司都是需求
做决策的。正照实
体供给

链是产品制造商的命门,数据供给

链就是管理者和软件做日常决策的关键。

类比Cook的实体供给

链战略
,当公司聘用CDO时,他们需求
的是能够

为数据供给

链带来竞争优势的人。一个CDO的首要任务应该是给公司发明

竞争优势,为股东带来更多的利益,而不只
仅是避免

让公司堕入
省事

那么,一个胜利

高效的数据供给

链应该是怎样
的呢?我们以为
,它应当有四个部分

:数据供给

、数据物流、数据科学和数据执行。

相应的,一个胜利

的CDO,就应该从这四个方面确保数据供给

链的有效运转

让我们一同
来看看这四个部分

分别指的是什么。

数据供给

一条高效的数据供给

链第一
需求
充足的数据供给

源。

我们生活在一个“贫富差距”庞大

的世界。财富分配上如此,数据具有
量上更是如此。一方面,像谷歌、脸书、腾讯、阿里巴巴这样的行业巨头具有
着超大的数据量,而另一方面,大部分

公司却面领着数据极度匮乏的问题。

但是
,这并不意味着自身

不具备充足数据的公司只能在数据供给

链之战中缴械投诚
,经过
采取以下措施,即便

是最传统的公司也能够

取得

充足而共同
的数据源。

发明

数据:不论

你出卖
的产品是什么,你都能够

与客户树立
数字衔接
,借此获取大量数据。在中国,保乐力加公司(Pernod-Ricard)为打击冒充
伪劣产品发明

了一种共同
的防伪办法

,消费者们只需扫描二维码就能够

鉴别产品真伪。在这一过程中,他们也得到了有关消费者置办

和偏好的重要数据来源。

寻觅
互联网数据
:为制定更有效的营销战略,一个奢华

酒店品牌需求
控制
消费者的大量竞争性情报,该酒店的数据科学团队接下了这项应战
。他们爬取了TripAdvisor上一切
关于他们酒店和竞争对手的评价数据,并运用
自然言语
处置
技术提取了评论中的关键主题,随后用随机森林回归模型来发掘

那些能辅佐

预测五星好评的相关主题。网络是世界上最大、最乱的数据库,或许你无法在网络上直接获取到有用的信息源,但经过
有目的
的爬取,加上聪明的剖析

,你就能把这个资源库变成一个取之不尽的信息源。

解放数据:一位CDO来到一家大型航空公司后,发现这家公司坐拥一个庞大

的客户数据宝藏。这些数据是经过
他们的销售渠道、数据衔接
点、协作
同伴
和忠实
度计划

产生的,但是一个虚无缥缈

的旧有系统和官僚主义让这些数据理论

上变得难以获取,且无法运用
。认识到这个问题后,这位CDO不只
设法让不同的数据系统衔接
起来,而且经过
内部应用程序接口中止

数据发布。往常

,公司的一切
决策人和营销系统都能获取每一个客户的信息。实行这样的措施或许道阻且长,但一切
的努力都是值得的。

共享数据:一家服装消费
商希望深化
了解

他们消费者的体育健身行为,为此他们大胆收购

了几款市场抢先
的iOS和Android健身类应用程序。这些app产生的数据让这家服装公司对其目的
消费者的偏好有了共同
的见解,并辅佐

这家公司推进
了从产品设计到媒体谋划

的一切决策。不论

你的公司在销售什么,你都很可能有一个能辅佐

进步
用户体验的潜在协作
同伴
。你一定要抢在你的竞争对手之前树立
好这种协作
关系,并牢牢抓住这类数据源。

总而言之,这些用创意办法

从无到有获取数据源的公司不胜枚举。作为一名CDO,你的职责就应该是大胆创新,从而获取最佳的数据来源。

论一个CDO的自我涵养:神秘的首席数据官究竟有哪些操作

数据物流在供给

链管理的世界里,物流指的是物料以最高的效率和最小的库存本钱
从A点到B点的移动

。数据物流也遵照
相似

的过程。

数据经过
多个渠道进入企业,随后被整合、清洗。由于一些政治或其他要素
,数据有时会进入一些“与世隔绝”的数据孤岛。由于处于在不同的触控点,与消费者接口的系统产生的数据有时无法相互

匹配和兼并
。另外,大量离线数据例,如呼叫中心的记载
,由于
过时的基础

设备
而无法被捕获。

即便

是最简单的企业有时也会有极端
复杂的操作和流程,为了抑止

传统基础

设备
带来的应战
,很少有企业能享遭到
成为数据驱动组织的美好

体验。但是
,应战
的背后是庞大

的机遇。你的数据物流不需求
抵达

优步(Uber)的水平

,它只需求
比你的竞争对手的好就能够

了。只需
你比竞争对手行动得更快并且更聪明,不太圆满
的处置

计划

也能给你的公司带来庞大

的竞争优势。

数据科学有了良好的数据来源和数据物流之后就万事大吉了?事实是,做好这两点的公司依然

会在决策上出错,缘由
就在于低效率的数据剖析

数据剖析

是一项十足的技术活。具备优秀数据剖析

技艺
的人才目前依然

供给

短缺。除此之外,发明

力也是将数据转化为价值的关键之一,而发明

力似乎又与技术才干

不那么兼容。假定
我们把公司的每个员工依据

数据剖析

技艺
绘制成一张散布

图,那么,位于最左端的是那些只能勉强翻开
电子表格的人,而最右端的则是那些在业余时间还能尝试Tensorflow之类的新AI技术的人。作为CDO,你的目的
应该是尽可能地把公司的每个人都移到右端。

创作部门的员工可能需求
学习一些粗浅
人工智能学问
,从而获取创作灵感,而财务部门的剖析

师则可能会受益于学习怎样
树立
蒙特卡洛模仿

,以便将不肯定
性要素
引入决策模型中。此外,公司整体可能需求
投资成立一个特地
的数据科学部门以支持未来

产品或效劳
的展开

。当然了,数据专家能为公司的数据驱动带来庞大

动能,但业务部门的专家才应当是数据剖析

的主力军。

我们不能希望
HR部门能够

处置

这一系列的人才战略,一名胜利

的CDO应当能够

正确权衡
其公司的技艺
水平

,并制定出一条进步
员工总体技艺
的道路
图。这一道路
图能够

包括新的培训项目、更精确

的职位描画

、内部技术提升,以及外部咨询人才的引入。

数据执行最终
一步,也是点石成金的一步,是将数据剖析

的结果落到实处。

运用
数据做决策的不只
仅是人,也能够

是与客户交互的系统。这些系统可能是呼叫中心的一个路由系统,或者网站上一个依据

访问者个人喜好

提供个性化体验的系统。

你的首席营销官(CMO)可能有一个很长的愿望清单,上面列出了各种有望进步
营销业绩的自动决策系统,但这些系统常常
由于
收效甚微而被CMO从这张清单上划去。举一个典型场景为例。供给

商承诺某某系统将处置

一切问题,于是CMO鼎力
投资置办

,系统开端
运转
,十二个月后,该系统没有兑现供给

商不真实

际的承诺,令该公司大为失望

。不口招认

,兜售这些系统的人常常
会对他们的产品作出过度宣传。但是
,现代营销系统曾经
是一个能够

高效完成各项复杂事务的平台,这些平台的失效归根结底是由于
市场营销人员对底层数据结构

和战略
的忽视

。无用的输入带来了无用的输出。

现往常
,营销系统渗透

每个环节,CMO在技术方面的投入致使

曾经
高于许多首席信息官(CIO),他们也对客户的整体体验承担

了越来越多的义务
。毫无疑问,他们需求
CDO的辅佐

。CDO应该为他们提供能够

灵活

访问的客户数据,并为新的营销平台作出打分与渎职

调查。最终
,CDO应提供数据保证
措施,以确保这些技术供给

商不会无意中透露

公司的敏感数据。

终了

将数据转换为价值是一项艰苦

的工作,这也是许多公司望而却步的缘由
。对一名CDO来说,确保公司免遭省事

、让其他人

按部就班绝责难
事,经过
批量调查对客户中止

粗分类更是简单。

但是
,用数据为公司带来改造

才应该是CDO的首要职责。往常
,每个行业都面临数字破坏

的要挟
,CDO们必需
勇于接受

这个应战
。不打安全

牌、勇于用数据发明

价值,是这个数据时期
为CDO提出的央求

来源:微信公众号(ID:BIgDataDigest)
作者:Daniel Hughes
编译 | 璐、樊恒岩、李飞 、钱天培
原文链接:https://medium.com/@hughesdan/brands-are-hiring-chief-data-officers-for-all-the-wrong-reasons-and-what-to-do-about-it-6041d0458dca

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