作者：Daniel Amner 譯者：Sambodhi 來源：InfoQ

雖然數(shù)據(jù)是是推動真正數(shù)字轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵要素，但組織往往以錯誤的方式處理數(shù)據(jù)和分析項目。實際上，很多時候數(shù)據(jù)科學項目失敗的原因，往往是由于人的因素，而非技術(shù)因素。技術(shù)問題，終將可以通過技術(shù)來解決，但人的問題，就沒那么容易了。讓我們看看數(shù)據(jù)科學家是怎么看待數(shù)據(jù)科學項目的成敗與人的關(guān)系。

你的組織要求你構(gòu)建一個新的數(shù)據(jù)平臺。這聽上去很激動人心，對不對?只是，你失敗的可能性要比成功的可能性還大。

據(jù) Gartner 估計，有 60% 的數(shù)據(jù)項目取得失敗，一些分析師認為這一數(shù)字是一個保守的估計。

下面是我認為導致數(shù)據(jù)項目失敗的一些原因。

數(shù)據(jù)的價值沒有得到重視

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為最重要的商業(yè)資產(chǎn)之一，但大多數(shù)組織并沒有重視它的價值。數(shù)據(jù)常常被視為功能的一個分支，很少有人會去考慮如何利用它來推動組織中的價值。

“數(shù)據(jù)是新的石油”已經(jīng)成為描述數(shù)據(jù)價值的常用語。原油是未經(jīng)提煉的，雖然它有一些內(nèi)在價值，但在實現(xiàn)其真正價值之前還需要進一步加工。有太多的組織，只滿足于僅僅收集原始數(shù)據(jù)，而很少考慮將其提煉成有用的產(chǎn)品。

沒有組織范圍的數(shù)據(jù)策略

通常應(yīng)用于軟件開發(fā)的康威定律(Conway’s law)指出：

“設(shè)計系統(tǒng)的架構(gòu)受制于產(chǎn)生這些設(shè)計的組織的溝通結(jié)構(gòu) 。”

這個定理在數(shù)據(jù)空間中適用，而且可能更加準確。對組織中的每個區(qū)域來說，將其數(shù)據(jù)存儲在只適用于其用例的結(jié)構(gòu)和位置，是很常見的做法，而很少會考慮組織的其他區(qū)域?qū)⑷绾喂蚕砘蚶�用�?/p>

如果沒有集中職能來定義整個組織的解決方案，很可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島：數(shù)據(jù)存儲在不同的數(shù)據(jù)存儲區(qū)中。即使在數(shù)據(jù)存儲在集中位置的更好情況下，組織也不會以開放的心態(tài)去處理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這就導致了不那么明顯、但同樣有問題的數(shù)據(jù)孤島。

技術(shù)主導的解決方案

不成熟的組織總是將數(shù)據(jù)視為可以通過技術(shù)解決的技術(shù)問題，通常認為數(shù)據(jù)是由技術(shù)系統(tǒng)產(chǎn)生并存儲在技術(shù)解決方案中的。

帶來的結(jié)果是，數(shù)據(jù)解決方案是技術(shù)團隊獨立于組織的其他部門來制定的。數(shù)據(jù)解決方案的架構(gòu)通常由軟件架構(gòu)師和開發(fā)人員執(zhí)行，但他們卻很少了解數(shù)據(jù)的細微差別，且缺乏上下文或理解。

很自然，這會得到次優(yōu)解決方案，要么導致交付的平臺對大多數(shù)最終用戶不適用，要么導致大量的重新設(shè)計和返工，從而造成交付過程漫長而曲折。

缺乏專注力

組織及其領(lǐng)導者正被數(shù)據(jù)驅(qū)動決策所帶來的提高效績的承諾所誘惑。這會促使高層作出一些陳述，例如：

數(shù)據(jù)是我們的第一要務(wù)。

我們組織的每個區(qū)域都必須在決策中利用數(shù)據(jù)。

在沒有捕獲數(shù)據(jù)的情況下，任何新產(chǎn)品或系統(tǒng)都不可交付。

雖然這些聽上去像是有用的法令，但它們可能會帶來意想不到的后果。它往往會給組織灌輸一種“數(shù)據(jù)狂熱”的感覺，從而導致定義不清的需求和數(shù)據(jù)捕獲，而不去考慮如何使用這些數(shù)據(jù)。

“數(shù)據(jù)狂熱”還可能表現(xiàn)為要求同時處理所有事情，因為需要讓人們看到自己正在“處理數(shù)據(jù)”。這樣做的結(jié)果就是，在作決策的時候，很少關(guān)注這樣做對組織有什么好處，而更多的是在復(fù)選框中打勾，以確保你不會被指責沒有做正確的事情。

忽視技能差距

組織通常已經(jīng)擁有很長時間的數(shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)存在很長時間了，它們經(jīng)常用來交付分析。

然而，用戶交付這些數(shù)據(jù)并分析其中所包含的數(shù)據(jù)的技能，并不同于構(gòu)建一個現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺，也不同于從其中所包含的數(shù)據(jù)中提供深刻和有意義的見解。

大多數(shù)組織都沒有意識到，向現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺的轉(zhuǎn)型，需要現(xiàn)有勞動力進行大規(guī)模的技能轉(zhuǎn)移，并且還難以為彌合這一差距制定計劃。

近年來，對高技能數(shù)據(jù)型人才的需求激增，大多數(shù)組織不愿投資招聘這些人才，而是滿足于試圖利用現(xiàn)有的勞動力。實際上這一做法得不償失。假設(shè)你有一個很棒的數(shù)據(jù)平臺，但沒有優(yōu)秀的人去使用它，那么你就將無法從中獲得真正的價值。

結(jié)論

數(shù)據(jù)項目經(jīng)常因人員問題而失敗。至于技術(shù)問題，通�？梢院苋菀椎亟鉀Q，但人員是一個非常困難、微妙的問題。

重要的是要認識到，數(shù)據(jù)項目要取得成功，就必須采取整全觀，包括來自組織的所有領(lǐng)域的人員，以開放、協(xié)作的心態(tài)進行工作。

如果不這樣做的話，數(shù)據(jù)項目將很可能會失敗。

作者介紹：Daniel Amner，是一名數(shù)據(jù)工程師，對所有數(shù)據(jù)抱有興趣，重點關(guān)注如何利用數(shù)據(jù)來提高業(yè)務(wù)價值。

原文鏈接：https://towardsdatascience.com/why-your-data-projects-will-probably-fail-3dfa6f73761c

標簽： 數(shù)據(jù) 蒲

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