本文選自《福布斯》雜志網站，原文作者：斯圖飛騰（Stratifyd Inc） 創始人& CEO 汪曉宇（Derek Wang）。Stratifyd創始人& CEO 汪曉宇受福布斯技術委員會（Forbes Technology Council）邀約，定期在《福布斯》雜志網站發表文章，貢獻其在人工智能和大數據方面的知識洞察。福布斯技術委員會成員由世界級CTO、CIO和技術主管組成，是一個創新、活躍的技術社區。社區將各個行業的成熟領導者聚集在一起，幫助每個成員專業成長，并對商界產生更大的影響。

以下為文章正文：

數據民主化應當是企業發展的首要戰略目標。數據太多但見解匱乏是如今困擾每個企業的難題。隨著數字化進程的推進，企業將面臨越來越多的客戶數據、員工數據和運營數據，但是絕大多數數據仍處于未開發的階段，在某種程度下，甚至已經成為一種負擔。

根據全球領先的數據&信息軟件服務商Splunk發布的最新報告，每家公司至少有55%的數據是“黑暗數據”（Dark Data），即“整個公司中所有由系統、設備和交互產生的未知和未被開發利用的數據”。推進數據民主化不是一項簡單的工作，企業既要處理目前已知的數據，還要挖掘隱藏于表面之下的“黑暗數據”。

套用一句話：不在黑暗中爆發，就在黑暗中滅亡。數據亦是如此。是時候用人工智能（AI）讓這些“黑暗數據”見見光了。

AI民主化是實現數據民主化的前提

僅憑數據還不足以為員工賦能。要獲取數據價值，除了賦予員工訪問數據的權限，還要有對數據含義的解讀能力。換句話說，員工需要擁有數據，但也要理解數據為何重要以及如何處理數據。人工智能（AI）和機器學習（ML）可以將抽象的數據轉化為具象的可視化表達，賦予員工解讀數據的能力，填補數據價值挖掘存在的空白。

近幾年關于AI的炒作有很多，不切實際的虛假概念背后是無盡的失望和恐懼。大多數企業仍在苦苦掙扎于傳統內部AI項目的試驗中：這些AI項目中有85％未能兌現其承諾的價值，且項目進程緩慢、流程復雜，無法達到預期的ROI。

不過許多公司尚未有優化內部AI項目的計劃。數據科學家有將近一半的時間都在研究怎么讓數據變得可用。對于那些希望從自己擁有的海量數據中尋找價值的企業來說，AI或許是一條必經之路。AI正逐漸從數據科學家的領域轉移到更多業務人員的手中。但是，在多數情況下，它仍然集中在企業一小部分勞動群體中。我相信，當AI可以使任何業務終端用戶輕松應用和改變AI模型以滿足其特定需求時，真正的數據民主化就會發生。

數據科學家將不再是AI的唯一受益人。以呼叫中心為例，在疫情大流行初期，客戶呼入量增加了300%。如果能從這些通話數據中快速提取有價值的洞察，客服坐席的表現會不會有明顯的提升？隨著越來越多的客戶轉向完全數字化的交互形式，客戶體驗（Customer Experience, CX）團隊可以從這些交互數據中獲取什么有價值的信息？如果跨部門團隊可以實時了解對方的業務表現，怎樣配合可以更好地推進跨部門工作？

成功實現數據民主化的四步驟

那么，你該如何參與AI計劃，避免讓自己的團隊淹沒在無意義的數據海洋中，并且戰略性推出AI驅動的數據民主化策略呢？以下分享幾點我的建議。

評估業務盲點

正式啟動項目前，一定要客觀地評估一下公司在數據實踐方面的成熟度。你的團隊是手動從不同的數據源收集信息情報的嗎？還是你們公司是一個完全數據驅動型的組織，每一個舉措都由自動化的洞察力驅動？亦或是介于兩者之間的狀態？

一旦明確了這些，你就知道自己的業務盲點在哪了。這將有助于為數據民主化指明方向。為了更出色地完成工作，你的團隊需要什么樣的洞察力？哪些有價值的數據源沒有得到充分利用？業務冗余點在哪，或者更糟糕的是，哪個環節出了問題，導致客戶和員工體驗出現兩極分化？

2. 從小做起，精準切入

沒有一刀切的數據民主化策略。先從簡單的目標做起：哪些團隊或部門迫切需要更簡易的數據獲取方式，以更好地完成工作？客戶體驗和市場營銷團隊是組織中的兩個不同的分支領域，它們可以從整個企業對數據的更大訪問中獲益。一旦解決了其中一個領域的數據民主化問題，可以以此為模板，在企業更大范圍內應用和復制成功案例。

從小做起，精準切入。通過小的案例準確展現數據民主化的ROI，獲得公司范圍內的廣泛認可，為整個公司的宏偉藍圖制定規劃。

自下而上地建立數據體系

數據民主化賦予每個員工訪問數據的權限，輔助他們優化決策。只有通過正確的員工培訓，增強員工的參與度和體驗感，將民主化真正作為企業文化的一部分來推行，數據民主化轉型項目才能脫穎而出。

這也是為什么企業高管需要自下而上推行數據民主化的原因。這個項目可以很好地量化員工的工作，從一開始就賦予員工對數據的所有權，員工運用自己的分析思想尋求創造性的解決方案更容易取得成功。許多自上而下推行數據民主化策略的企業最終以失敗告終，因為懂技術的人不一定懂業務，掌握數據和技術使用權的人如果不能真正了解業務痛點和需求，就無法提供適用業務發展的決策建議。

與公司整體發展目標保持一致

正確的數據民主化策略應該與整個公司層面的業務指標保持一致。可以通過以下指標進行核查，比如：企業是否建立了完善、合規的數據治理制度？消除數據壁壘和流程冗余問題后企業的管理成本是否有所降低？客戶和員工體驗是否得到了改善？

一旦數據民主化策略與公司的核心業務目標達成一致，并且制定了應急預案，之前因種種原因被拖延的項目就得以順利開展了。

努力踐行數據民主化

數據民主化是治療許多公司運營弊病的一劑良藥，但是用藥方式不同會產生不一樣的效應。如果你使用的工具不是面向大眾設計的，那么踐行民主化的努力也將很快消失。相反，把更多的主動權給到員工，幫助他們從“黑暗數據”的深淵里解放出來，讓他們的能量得到更大程度釋放，那么企業的發展藍圖也將更加驚艷可期。

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關于斯圖飛騰（Stratifyd Inc）

斯圖飛騰（Stratifyd Inc）是全球領先的增強智能（Augmented Intelligence）數據分析服務提供商。公司擁有強大的非結構化數據語義分析能力，致力于推進AI在企業數據分析以及商業智能領域的進步。

秉持“以客戶為中心”的經營理念，Stratifyd屢獲殊榮，多次受到權威研究機構推薦。憑借技術創新和在行業應用中的領軍優勢，Stratifyd入選全球領軍的商業軟件評測機構G2Crowd發布的文本分析軟件魔力象限報告，榮獲Gartner分析領域至佳廠商獎項，并連續五年上榜Forrester優秀數據分析廠商榜單，在數據分析領域具備高增長潛力。關注Stratifyd官網或微信公眾號免費試用Stratifyd體驗數據分析平臺，即刻體驗敏捷AI驅動下的極致數據洞察。

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