五月里不斷發生一些的事件和出版的書籍將對數據、人工智能和分析世界產生深遠的影響。這些事件和書籍涵括了應該（和不應該）做決定的方式以及領導者應如何塑造一個可持續的數據驅動文化等等各方面。下面我們快速回顧一下在過去一個月可能錯過了的東西。

分析是數字轉型的關鍵

如果讀者從事技術工作，那么Gartner峰會應該是你不希望錯過的活動，Gartner峰會通常充滿了新的研究和驚喜。今年的數據與分析峰會定不會讓雄心勃勃的首席數據官（CDO）失望。

根據研究公司Gartner的數據，擁有面向業務的關鍵績效指標的CDO可以：

有效地持續產生明確的商業價值的可能性為1.7倍 有效縮短上市時間的可能性為2.3倍 在數據貨幣化方面做到有效的可能性為3.5倍

這對于那些認為數據應該成為其組織轉型中心的人來說是個好消息。在過去的一年半里，CDO有機會塑造和推動他們公司的議程。其中72%的人表示，他們正在領導或大量參與數字化轉型計劃。

然而，虛擬主機，那些知道如何將數據作為一種資產進行管理并利用它來推動創新的組織只是例外，而不是常規。

根據《哈佛商業評論》特別提到的一項調查，近七成的組織中仍在掙扎：

只有29.2%的高管的報告說取得了轉型業務成果 30%的人報告說已經制定了一個明確的數據戰略

也許更令人擔擾的是，“數據驅動能力”據說在下降；同一調查表明，受訪者認為他們的組織是數據驅動型組織從37.8%降到24%，美國服務器，下降超過13個百分點。

那現在怎么辦呢？

也許過去的戰略已經無效了。也許，快速的技術顛覆對許多人來說挑戰性太大了以至于無法應付，因為需要不可思議的轉變，數據庫管理就是一個很好的例子。這種不可思議的轉變在今年的峰會上表示：

2020年數據庫管理系統市場總收入增長的86%基于云 到2023年，75%的數據庫將在云平臺上運行

如果你的公司在未來24個月內存儲和使用數據的方式將發生巨大變化，你需要建立什么能力來利用這一新的發展呢？

我筆者曾有機會與一些通過數據獲得突破的企業領導人和數字原生代合作過并研究過他們的成功。我其實也沒有什么神奇的公式，但我觀察到“數據領導者”所表現出的至少3個特征，在這里分享一下。

3個特征為：

數據即“才能” 數據即生態系統 數據即運行公司決策系統的結構

數據即才能

你會發現圍繞“數據文化”和合理決策科學存在很多資源。關于這個主題的書實際上是上個月出版的，是我最近最喜歡的書：《Framers》和《Noise》，《Framers》的作者是Francis de Véricourt、Kenneth Cukier和Viktor Mayer-Schönberger，《Noise》的作者是Daniel Kahneman、Olivier Sibony和Cass R. Sunstein。這兩本書都是雄心勃勃的數據管理人員必讀之作。

這些書中的知識與諸如分析培訓及“數據導師”等最佳實踐結合起來就可以幫助企業建立“數據文化”的基礎。不過，要評估維持這種文化的機會可以用到的一個好方法，那就是計算你的組織雇用“數據人”的百分比。

考慮一下這樣的場景：領導者經常說，他們的競爭優勢的來源是他們手下的人，而不僅僅是他們的產品或服務。如果這是真的，那么判斷你公司的核心競爭力的最好方法就是看看你的員工和他們的職能。

上個星期的報道指星展銀行首席執行官Piyush Gupta曾就這個話題發表過看法，他是這樣說的，“我們現在越來越覺得自己是一家提供金融服務的技術公司，而不是一家傳統銀行”。我們的工程師人數是銀行家人數兩倍”，這一事實也許證明了我們公司質的轉變。

我在月初就相關話題發布了一項LinkedIn問卷調查，問的問題是“你應當雇用占你公司總員工人數多少百分比的數據員工”。該問卷調查受到廣泛關注，瀏覽次數接近80,000，投票次數為625。

你應該雇用占總雇員人數多少百分比的“數據雇員”？（Bruno Aziza on LinkedIN）

接受問卷訪問之一的是受人尊敬的數據科學家、加州理工學院的Kirk Borne博士，他就“數據雇員”一詞提供了有用的指導。他表示：