从企业架构（EA）视角看数据驱动策略失败的四大原因

本文从企业架构的视角探讨了数据驱动策略，并旨在提供清晰的思路以应对当前商业挑战。文章首先重申了业务运营中信息交换的重要性，指出无论是对外还是内部组织，信息的交换都是必不可少的。

随后，文章提出了如果有可能以极低成本无限保存数据，则组织能够存储所有交易的历史记录，从而在任何时刻重新创建业务快照。尽管现实中这样做不可能，但如果组织专注于保存关键信息，接近这一理想是可能的。

文章强调了历史数据的价值，如果企业领导者能够认识到这一点，他们将最大化地利用数据以提升市场地位。数据可通过描述性、诊断性、预测性和规范性分析来提供见解，但需要昂贵的人工智能支持。

进一步阐述了企业数据的构成，包括每日事务的各种操作和参考数据，以及数据的结构化和非结构化形式。技术进步使得数据存储变得可负担，通过人工智能辅助，企业能够获得有用的见解并做出决策。

文章指出，数据驱动方法允许企业通过分析和解释数据来做出基于事实的决策，改善服务、实现个性化和货币化数据。然而，数据管理不当会迅速降低其价值，因此企业必须投入时间和精力进行策略规划和设计。

最后，文章讨论了数据驱动策略失败的主要原因，包括不明确的战略愿景、缺乏企业领导支持、目标运营模式设计不当和由技术供应商推动的IT主导计划。文章总结道，企业应该认识到数据在明智决策方面的潜力，并采用与业务目标相一致的数据管理方法。

文章还推荐了几篇相关主题的文章，诸如构建数据产品的重要性、数据战略制定指南和数据科学家的最佳实践等。