数据和业务已经变得密不可分，因此如果您的业务没有有效地使用数据，您就有麻烦了。然而，有效地使用它可能是一场斗争。顾问 Anthony Algmin 表示，不知道如何找到正确的数据、不信任可用数据以及对提供该数据的工具和人员没有信心，这些都会导致人们得出“一切都坏了，这一切都很糟糕”的结论。但有一个解决方案：“如果你坐在那样的地方，数据领导力就是那种可以帮助你摆脱困境的东西，”他说。
什么是数据领导力？
Algmin 是Algmin 数据领导和这本书的作者 数据领导力：停止谈论数据并开始产生影响！他在接受 DATAVERSITY® 采访时表示：“数据领导力是我们选择如何将有限的精力和资源用于创建数据能力以影响我们的业务。”
企业继续努力将数据管理与业务成果联系起来，因此 Algmin 选择了“数据领导力”一词，因为作为一名顾问，他认为这正是他所缺乏的。他的目标是让这本书成为业内任何人都可以阅读的书，即使是那些对元数据管理没有深入了解的人，主数据管理(MDM)，或数据质量。
数据领导力和数据治理
在一篇文章中数据管理通讯题为“产生影响：数据治理的缺失部分”的Algmin 说，尽管数据治理提供了指导，但它本身并没有建立动力，而这正是数据领导力的目的所在。如果没有数据领导力，数据治理计划会以极大的热情开始，但由于被动抵制或缺乏真正的兴趣而被边缘化。总之，领导力和治理具有互惠互利的关系：“数据治理对于数据领导力的成功至关重要——而数据领导力可能正是节省数据治理工作的原因，”他说。
数据价值
Algmin 说，要理解的最重要的概念是数据价值的概念。数据的价值在于其有助于提高收入、成本效益或风险管理的能力。数据治理就其本身而言并没有内在的动力，但是知道某项特定的实践或任务每年可以节省数千美元的成本是继续这样做的切实动力。
计算数据值，检查通过使用数据实现的结果，将其与不使用数据的结果进行比较，然后考虑实现该结果的成本。然后可以根据哪个将为公司提供最大价值来确定行动方案的优先级。
简单的良性循环
需要数据领导力来提供动力并推动从头开始并向企业的各个角落创造价值。“这实际上是在说，'我们如何创建一个引擎，使数据价值以尽可能大的方式发生？'”然而，以“尽可能大的方式”创造价值通常需要在较小的层面上开展工作，具体到个人。通过找到共同语言和对数据如何为企业创造有意义的东西的共同理解，每个人都可以开始做出贡献。
他说，这需要打破障碍，让人们坐到谈判桌前，并允许每个人“解决这个问题”。对于这个过程，Algmin 使用了一种叫做“简单良性循环”的东西，它适用于个人层面、企业层面以及介于两者之间的任何地方。“这实际上是关于开始衡量——确定你可以改进的地方——选择，然后实现这些改进，”他说。
过程
从 CEO 到一线员工，任何人都可以发挥数据领导作用。“无论你从哪里开始，无论你的优势在哪里，数据领导力都是你可以做到的。” 公司鼓励每个人问自己：
“此时此刻，我在做什么可以被衡量？创造或增加数据价值的机会在哪里？” 他说，即使是在最小的环境中，也可以通过问一些简单的问题来创造价值，比如“我怎样才能通过自动化这个手动任务或计算来给我的经理额外 15 分钟的时间？”
Algmin 说，当个人感到有能力参与到这个循环中时，小的改进会累积更多的价值，从而达到规模经济。
- 观察：注意过程、工具、问题和障碍
- 理解：确定如何以及为什么
- 衡量当前状态：这个过程需要多长时间？有多少步？成本是多少？
- 确定可能的改进：可以做些什么来消除障碍、加快流程或自动化？
- 选择一个行动方案：在现在可以完成的选项（无论多小）中做出决定
- 实施：测试
- 衡量创造的价值：查找与当前状态相比节省的时间或步数
他认为简单良性循环是抵消熵的最佳方式，可以让企业变得更加灵活、更具创新性、更好地处理数据以及更好地进行内部变革管理。“如果我们能够打破我们业务中不同团队之间的一些人为障碍，并开始共同解决问题，利用我们拥有的技能组合，那将取得成功。”
数据领导框架
数据领导力框架由五个类别组成，每个类别有五个领域或学科。Algmin 表示，该框架有助于实现最大化数据价值所需的人员、流程、技术和数据功能之间的平衡。
- 访问——准备数据以供使用：我们如何找到、获取并能够使用我们需要的数据？
- 数据安全
- 数据架构
- 数据整理
- 发展
- 支持、运营和 DevOps
- 细化—— 优化数据潜力：我们如何确保足够的数据质量供我们使用？我们有正确的主数据策略吗？
- 元数据
- 数据质量
- 主要的数据
- 丰富
- 策展
- 采用——根据数据洞察力采取行动：我们如何鼓励参与？
- 数据建模和仓储
- 分析和报告
- 交互式仪表板和可视化
- 系统集成
- 新兴数据技术
- 影响——最大化业务成果：我们如何验证、衡量和扩展数据所具有的真实业务成果？
- 机器学习和人工智能
- 测量、指标和 KPI
- 回归分析和预测建模
- 业务流程自动化
- 数据货币化
- 对齐 - 让利益相关者参与：人员方面缺少什么？我们如何将其扩展到业务的其他领域？
- 战略、标准和政策
- 项目和计划管理
- 营销与传播
- 组织培训和建立量化文化
- 合规性
通过连接管道创造和谐
为避免瓶颈，上述类别应相互协调。Algmin 喜欢把数据的流动想成水流过一系列管道。如果数据流经大小不同的管道，那么它的效率将不如管道大小相同时的效率。这就是数据领先类别背后的想法。
总体而言，接入能力应与采用能力相对一致，大小相当，与细化能力、影响能力、结盟能力相匹配。“这一切都需要协调一致才能创造最佳的业务影响。”
弥合 IT 与业务之间的鸿沟
他说，如果 IT 只是成为一种“功能”，而不是在战略上与业务相关，那么对 IT 在业务中的作用的认识就会出现问题，这就是系统崩溃的原因。要想在数据方面取得成功，就必须改变这一点：“如果 IT 不是我们业务的战略组成部分，但我们希望数据成为，那我们在开玩笑吗？”
Algmin 表示，IT 和业务都需要重新学习如何在真正的协作中相互交流。弥合这一差距需要摆脱业务定义他们想要的东西，而 IT 为他们构建它的观念。“我们需要确保鼓励人们倾听，并利用人们的技能来实现这一目标。我们这样做的方法是跟踪数据价值。”
协同创造价值
他说，数据领导力实际上是关于协调人与人之间的职能和管理变革。数据固然是它进来的形式，但它首先是人与人之间的协调，然后是系统之间的协调，然后是数据之间的协调。“这才是真正创造价值的地方。这就是为什么我们说每个人都在数据领导中发挥作用。” 他认为这种改善基层的能力是传统上被忽视的事情。他说，每个人都需要知道，他们有机会在自己的领域更好地使用数据，为组织的整体利益做出贡献，并影响实际的业务成果。“我们已经看到了证据，我知道它可以改变职业，可以改变企业，可以改变行业。”
有关数据领导力的深入研究，请参阅以 Anthony Algmin 为讲师的 DATAVERSITY 培训中心学习计划：数据领导力学习计划.
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