内容简介
本书是一本创新性的探索之作，包括3部分10章内容，探讨了非数据专业人士与数据之间的关系，以及这种关系如何促进组织的成功。
本书详细解释了企业如何通过将数据融入业务的各个方面，包括结构、文化和员工配置，来激活数据的力量。通过这种方式，组织内的所有层级员工都能够运用数据洞察力来改善业务表现。本书揭示了多数企业尚未充分利用数据带来的价值这一现状，阐述了提高数据质量为何应当成为企业的首要任务，如何解决部门间壁垒等阻碍因素，以及如何提升整个员工队伍的能力，从而最大化地发挥企业数据的价值。
书中充满了实用的建议和技巧，配备的资源中心包括8种工具和一套用于员工培训的课程大纲，能够帮助企业利用数据实现商业目标，并提升员工技能，确保每个人都能从数据的力量中获益。
本书内容丰富，理论和实践相结合，可读性强，兼具启发性与实用性，可作为数据治理、信息技术、数据分析等领域人员的参考书，对于那些希望让企业的人员和数据达到最佳状态却又不知从何做起的人而言，本书更是必读之选。
目录
第1部分 全 景 图
第1章 安妮的数据星期二 2
一天的生活 2
数据的定义 5
数据无处不在 6
但并非一切都完美！ 8
促进商业发展 8
技术是助推器 10
最重要的收获 11
第2章 机遇与挑战 12
完美风暴 12
以普通员工为中心 13
成功案例证实了潜力 14
一个巨大的差距 16
诊断 20
总结 26
最重要的收获 30
第3章 构建更好的数据组织 31
以普通员工为中心 32
多元化组织通道 36
将数据管理与信息技术管理区分开来 36
最终，所有变革都是高层主导 37
数据团队的新角色 39
为员工和公司开展赋能培训 40
稳步推进翻天覆地的变革 41
最重要的收获 41
第2部分 人 员
第4章 数据践行者与破局者 44
遇见数据践行者 44
推动变革的破局者 47
对领导者、管理者和数据团队的影响 50
最重要的收获 51
第5章 道路千万条，质量第一条 53
当信任不复存在 53
亟待修正前进的方向 57
数据质量的复杂性超乎你的想象 58
劣质数据产生的原因 59
自动化热潮 61
更好的方法 62
数据质量的业务价值 63
许多人认为这项工作具有变革性 64
需要领导层、核心数据团队和嵌入式数据管理人员的参与 64
启示 65
最重要的收获 66
第6章 让数据发挥作用 67
普通员工与数据科学过程 68
小数据的大乐趣 71
做出更好的决策 74
将产品与服务数据化 75
利用或消除信息不对称 76
利用专有数据 77
战略型数据科学 78
将客户隐私视为一种特性 78
将数据列入资产负债表 80
探索让数据发挥作用的多元途径 80
最重要的收获 81
第3部分 数据是一项团队活动
第7章 多元化组织通道 83
普通员工无法解决所有问题 83
令人窒息的孤岛效应 84
缺乏通用语言也使合作变得更加困难 86
些许几个“坏家伙” 88
消除孤岛？ 88
客户-供应商模型 89
数据供应链管理 91
数据科学之桥 92
建立和维护通用语言 94
变革管理 96
最重要的收获 99
第8章 不要混淆苹果和橙子 100
宏大的数据工程需要卓越的技术，但它们之间却是对立的 100
数据和信息技术以及不同类型的资产 102
IT部门处境艰难 104
要做数字变革者？先改变你自己！ 106
最重要的收获 109
第9章 文化变革需志存高远，也应循序渐进 110
高级管理层一直处于观望状态 110
构建更好的数据组织 113
让数据发挥作用 118
最重要的收获 121
第10章 企业迫切需要的数据团队 122
清晰的管理责任 122
指导数据团队设计的五个要素 122
向建立更高效的数据团队迈进 126
最重要的收获 134
结语：需要勇气 136
资源中心1：工具包 140
资源中心2：普通员工数据培训课程 158
前言/序言
写作初衷
这本书源于20世纪90年代中期巴尔的摩港的一次晚餐巡游。我当时在贝尔实验室工作，我和我的团队曾向美国电话电报公司（AT&T）提供关于验证供应商发票数据的更好方法的建议。当 AT&T 陷入财务危机时，巨额的真金白银面临风险。经过努力，我们达成了一个重要的里程碑，并在巴尔的摩港举行了一场庆祝晚宴。
我认识的人不多，只是四处闲逛、搭讪。我问了一位女士对这次工作的感受。她变得严肃起来，直视着我的眼睛说道：
“你知道，我在这家公司工作了20年。我从来不觉得我能控制什么事情。但这次不一样。我掌控了一切，我做了我认为最好的事情。让我告诉你我们取得了哪些成就。”
此后，她一直从事着数据质量相关的工作。即便25年后，我仍能记起她言语中的兴奋之情。
不久之后，我离开了AT&T，并一直在向我曾经所在的贸易咨询公司和一些政府机构提供数据和数据质量方面的服务。我一次又一次地听到来自雪佛龙、澳大利亚环保局、晨星公司、摩根士丹利、壳牌公司和许多其他公司的人员的类似反应：“这（使用数据）真是一种更好的工作方式。”“现在我不用猜了，我知道了。”“我们喝了酷爱饮料（Kool-Aid饮料，以其多样的颜色和口味，以及易于制作而闻名），我们不会再回到过去了。”
我把这些线索整合在一起的速度很慢。但有一天，我向曾帮助领导通用电气（GE）实施六西格玛（Six Sigma）的罗杰.霍尔提到了这一点。“哦，天哪，托马斯，”他惊呼道。“通用电气也是如此。”他的故事和我的一样多。
越来越多的人开始关注通过提高数据质量和/或使用数据来解决棘手的业务问题。数据以及使用数据的能力赋予人们力量！
我使用“数据践行者”（Data Generation）这个术语来指代那些寻求事实并利用它们让事情变得更好的人。这个群体包括我在巴尔的摩港遇到的那位女士，以及那些在通用电气采用六西格玛的人。面对各种各样的生活挑战，“数据践行者”的队伍不断壮大，使得人们对数据的担忧变得更加个人化，而工作中的问题则不然！有些人是因为关注一些重大问题而加入的，但更多人的加入，是因为他们无法直接回答诸如“你们网站上承诺的有库存的酵母在哪里？我开了20分钟的车来买！”这样的问题。
人们比以往任何时候都更需要在职业、个人和公民生活中利用数据来增强自己的能力。确实，你知道的越多，所能做的就越多，只要有一点勇气，几乎任何人立刻就可以做出重要的贡献。我将投入大量篇幅来探讨提高数据质量、使用“小数据”并做出更好决策的时机。那些寻求这些时机的人将提高团队的绩效，重新掌控工作生活，缓解压力并恢复平衡。我对此类时机的数量和种类感到震惊，并为那些追求这些机会的人感到兴奋。
这本书也源于我不断努力让人们和公司关注数据质量问题。大多数人都清楚他们存在数据质量问题，并竭尽全力来弥补。许多人花了大量的工作时间来处理琐碎的数据问题—纠正错误、确认看起来可疑的数字、处理来自不同系统的数据差异。财务专业人士花费这段时间来编制报告，销售专业人士花费这段时间来接触客户，决策者花费这段时间来做出可信的决策，数据科学家花费这段时间来让他们的算法不会搞砸事情。劣质数据是一种机会均等的危险。
就好像每个人的工作都有两个组成部分：他们的本职工作和处理琐碎的数据问题。不管喜欢与否，几乎每个人都必须管理数据，这是一项经常令人沮丧的工作，由于时间压力而变得更糟，而且没有任何关于如何管理数据的正式培训。
在我们的业务中，我们会向人们建议一种更好的方式—不要无休止地处理数据问题，要让它们消失。这种方法非常有效，并不困难，而且充满力量。我们想知道如何才能吸引更多公司这样做？
我们的分析揭示了一个关键人物—一个有业务问题并且对解决问题的新方法持开放态度的人。正是这些人将我们的建议牢记在心，做出了巨大的改进，并以此为他们的组织编写了剧本。他们是“数据践行者”的创始成员，非常重要，以至于我们给了他们一个崇高的头衔：“破局者”。他们是数据领域真正的英雄。
再次强调，人才是真正重要的。我认为没有任何破局者将数据质量作为他们的首要利益。相反，他们关注的是业务问题的解决—处理发票、管理风险、证明自己比竞争对手更好。更高质量的数据只是达到目的的一种手段。
第三个根源在于数据日益重要。成功案例很多，潜力巨大，《经济学人》大胆宣称“数据就是新石油”。对于许多人来说，数据很可能是他们改善业务并将自己与竞争对手区分开来的最佳机会（参阅扩展阅读：“为什么数据如此令人兴奋？”）。
尽管如此，数据的应用和数据质量的改善进展仍然迟缓。大约20年前，《哈佛商业评论》宣称我们已经进入“分析时代”。然而如今，大多数数据质量仍然很糟糕，而且成本高昂。数据科学项目的失败率太高，即使是拥有大量数据和深厚人才库的大型公司也是如此。
惊人的成功
