我們現在已經進入了第四次工業革命。第一次工業革命是關于蒸汽和鐵路的，第二次是關于電力的，第三次是由互聯網帶來的。作為第四次工業革命基礎的人工智能，將在未來5至10年內徹底改變商業運作和企業運營模式，就像互聯網在過去10年所做的那樣。這場變革將比以往任何一場革命帶來的影響都要大。

即使您覺得已經準備好將您的組織轉變為數據和模型驅動的企業，您也可能不確定從哪里開始。以下六個步驟或許可以指導您走上自己的數據驅動轉型之路。

1. 設定數據策略
您已經掌握了大量關于顧客、客戶和業務的隱藏信息，這些信息可以幫助您轉換您的組織，并將其提升到一個新的水平，且僅當您將數據視為作出所有業務決策的戰略資產時。

當向商業領袖們提到這個概念時，他們的第一反應往往是:“啊？這是不是意味著我必須實現組織重組？這是怎么做到的呢？我如何才能讓我的10萬名員工使用單一的數據策略？”但是，設定數據策略與設定目標不同。有了目標設定，我們就從第一層開始。每件事都必須與高層管理者為整個組織設定的年度目標相一致。然而，對于每個子團隊，數據策略可能是不同的，但仍然有助于解決業務問題。這些不同的策略不需要受一組約束條件所束縛。

2. 民主化數據
第二步是在整個組織中實現數據民主化。這一點很重要，因為從基層員工到CEO，每個人每天都要做出商業決策。我們知道數據驅動的決策是更明智的決策，所以為什么不選擇為人們提供他們做出更好決策所需的數據訪問呢？

但是，讓我們實際一點。我們生活在一個充滿約束和規則的世界。并不是所有的組織都能完全實現數據的民主化，特別是在銀行、保險和醫療保健等行業。出于隱私原因，這些情況下的數據泄漏將是災難性的，它將帶來直接的商業風險和責任。您也不希望與整個組織共享您的所有數據，以防專有信息泄漏并使您失去競爭優勢。

那么，我們如何才能明智地實現數據民主化呢？解決的辦法是找出如何向相關決策者提供相關數據，使他們能夠增強決策能力。觀察人們的角色，確定他們每天做什么決定，然后為他們提供支持這些決定的數據。向正確的人提供正確的數據將增強他們在正確的時間做出正確決策的能力。

3.構建數據驅動的文化
第三步是在您的組織中創建數據科學和分析文化。領導者必須鼓勵員工養成在做決定時查看數據的習慣，這是“行動要點”。

這與你構建的企業文化緊密相連。建議高管們發揮創造力，為擁護數據的員工設立競賽和獎勵。

該原則的第二個組成部分要求您在技術團隊和非技術團隊之間架起橋梁，以便他們能夠無縫地協同工作，以實現和操作機器智能。這是提高投資回報率ROI的關鍵工具。目前，這些團隊彼此不了解，也不知道如何合作，這是一個必須面對和克服的重大問題。

補救措施之一是培訓雙方團隊了解彼此的角色和職能。第二種是智能的、高度協作的、嵌入式的組織工作結構，要求兩個團隊在正常的業務過程中進行交互。第三種是為業務雙方之間的中間人創造一個半技術性的角色。

4. 加快洞察速度
這一原則背后的理念是使整個組織中關于您的業務的信息和洞察力民主化。如果您為決策者提供高速、動態的洞察力，他們將養成數據驅動決策的習慣。數據驅動組織的定義是培養一種查看數據以做出所有業務決策的文化的組織。要做到這一點，重要的是使用您的數據生成盡可能多的洞察力。

在整個組織中釋放洞察力的較簡單和較好的方法之一是使用動態儀表板工具，該工具提供對數據內外的洞察力。許多組織不強調這種解決辦法的重要性和有用性。靜態摘要和報告不如動態性的具有足夠的依據來提供決策。

5. 衡量數據科學的價值
數據驅動轉型的第五個步驟是采取行動。您必須度量數據科學和機器學習對您的業務的價值和影響，并將此指標作為您的關鍵性能指標(KPIs)之一。在此過程中，優先考慮具有更高潛力ROI的數據科學投資。《財富》50強或《財富》200強公司的首席信息官或首席數據官每年會收到2000至2500份不同數據產品的請求。組織內部人員認為他們應該對所有這些采取行動，這幾乎是不可能的。

你應該如何區分優先項？看看投資的可行性和影響。可行性是指你是否有數據？數據是否干凈并有標簽?您是否具備啟動項目的才能、資源和流程？影響是指財務貢獻。如果您打算投資這個項目，隨著時間的推移，它真的會給你的業務帶來革命性的變化嗎？它會為你增加數百萬美元，還是1萬美元?

在您向CIO提交一個您認為可能是一個好的用例項目請求前，請考慮這兩個維度。特別是在旅程開始時，您不希望每個人都提交數百個用例。您想要獲得一個具有高度可行性和影響力的，能夠快速實現組織轉型。

從試驗一個項目開始。如果您發現改變的幅度是合理的，那就投入更多的錢：加大投資和雇傭力度，然后在整個組織中實施它。

6. 實現數據治理框架
最后一步是關于數據所在的環境。您的數據資產必須是安全和私有的。這是一個優先事項，現在，所有大型公司都應該徹底建立數據治理、安全和隱私。然而，現在很多公司仍然遠遠沒能做到這一點。雖然保障措施的重要性不言而喻，但仍然需要指出:許多組織尚未設立這些措施。

組織必須首先獲得對其數據流(從數據源流向數據目的地)的高度可視性。這需要可視化和量化各種數據路徑，了解不同的數據類型，以及與這些數據交互的工具。只有這樣，組織才能安全地應用從一開始就確保的數據治理策略。以這種方式處理數據治理和安全性，不僅可以幫助組織有效地管理數據，而且可以滿懷信心地利用數據，因為知道質量和安全性是毋庸置疑的。

走向數據驅動的成熟
最初，應用這六個步驟可能會讓人望而生畏。毫無疑問，您需要一段時間來開始考慮在您所做的每一個決策中更大限度地使用和保護數據。盡管如此，這是可以做到的。

作為一名高管，積極的轉變從你開始，并逐漸滲透到整個組織。不久，你就會開始看到更多的人理解并遵循這些原則。然后，您的組織將通向數據驅動的成熟之路。