当你采用“数据驱动”时，不要忘记“数据”
的事后想法 如果您是幸运儿之一，您的团队或部门获得了一笔预算，用于帮助公司采用更加数据驱动的营销方法，那么恭喜您！您已经在实施的道路上迈出了重要的一步。赶紧行动起来吧！
这是个好消息。根据 麦肯锡全球研究院的数据，数据驱动型企业获得客户的可能性高出23倍，留住客户的可能性高出6倍，盈利的可能性高出19倍。利用数据可以帮助企业改善客户体验，并做出更明智的决策。
但有一个令人警醒的事实。早在2015年，Gartner就估计 60%的大数据项目会失败。
后来，Gartner分析师Nick Heudecker在推特上表示，Gartner的估计“过于保守”。他表示，实际失败率接近85%。（此后，Heudecker的推文已被删除。）
然而，这不应该阻止你保持乐观，并展望最终目标。专家们提供了大量信息，他们自己也经历过成功和尚未成功的实施案例。专注于重要的事情。这正是我们将要讨论的主题。
科技：不要被花哨的东西分散注意力
在推行数据驱动型项目时，大部分焦点往往集中在项目最耀眼的部分：技术。你知道——平台、决策引擎、数据库、设备、自动化软件等等。这不难理解，因为技术占据了讨论的很大一部分。技术很可能也是该项目最大的财务投资。预算和提案的大部分通常都围绕着技术和集成。这是理所当然的，因为在未来的许多年里，技术将日复一日地活跃起来。
我们不会质疑技术在当今数 电子邮件数据 据驱动型计划中的重要性。但问题是：尽管技术的作用举足轻重，但它并非最重要的因素。如果你陷入“仅靠技术就能解决问题”的陷阱，你可能会陷入 Gartner 统计数据中 85% 的困境。
如果你参加面向首席数据官的研讨会和峰会
你可能会注意到一个惊人的共同点：他们非常注重技术，但很少关注数据本身。即使分组讨论会涉及数据，讨论最终 我们可以从游戏机制中学到什么来与客户沟通 也往往会转向技术。这与 Gartner 的观点相呼应。
对于数据驱动型企业而言，以下几点可以说与技术同等重要，甚至更为重要。其中的一两点可能会让您感到惊讶。
1.项目管理
是的，他们是参与的无名英雄：所有数据计划的“幕后英雄”。企业数据计划需要时间。在其适当阶段（或在其他情况下，是长期阶段），优先事项、资源和目标可能会不断变化。有人可能会说，确保有一个项目管理团队监督整个计 巴西商业名录 划是常识，但有时常识并非惯例。我们曾看到，由于存在过多的主题专家，这一角色被忽视；然而，主题专家团队与项目经理团队并非一回事。项目经理不仅仅是制定进度计划；他们是运作中的代理监察员。他们在最需要的时候提供方向，就像北极星一样。
2. 数据架构和策略
这关乎数据计划的“如何”、“为何”和“何时”。一个清晰明了的数据架构能够清晰地展现数据及其转换、管理和追踪。它还能公开源系统（集成或孤立）以及数据整合的流程。它还能揭示优势和差距，以指导未来的数据管理工作。政策也同样重要。它们指导您遵守外部和内部合规性要求。了解政策以及您的计划对政策的遵守（或不遵守）有助于改进您的需求，并使您的数据架构和整个数据计划面向未来。
3.数据
我们将最好的留到最后：数据至上。始终如此。在这种情况下，数据就是“什么”。它是你血管里的血液，你神经系统中的神经元，你呼吸系统中的空气。没有数据，这些结构就毫无意义。数据是数据驱动计划的主要成分，然而，尽管听起来很荒谬，但有时数据本身在系统设计中只是事后才想到的。一位 SaaS 公司的 CEO 曾提到，从本地实例迁移到数据云解决方案并不能解决任何问题。如果你在迁移之前没有检查并优化现有数据，这些数据就只是在不同位置的垃圾。他是对的。技术确实可以加快速度。然而，它也可能使垃圾的传输速度呈指数级增长，使问题更加严重。对计划中包含的数据进行分类、清理、盘点、查询、修复和维护。不要将其视为事后才想到的事情，而要将其视为最初需要该计划的原因。在任何数据计划中，都将数据作为首要关注点。
一切协同工作
数据是数据驱动计划中最重要的方面，但制定计划时运用策略和数据架构，并通过全面的项目管理来衡量/指导执行也至关重要。将技术产品作为这些项目的解决方案很容易，因为其中一些产品已经相当成熟，并且易于实施。