在过去十年中，企业一直致力于将“数据驱动”作为其业务战略的核心原则。数据驱动是指使用数据来做出商业决策，但这不一定可以衡量公司的整体数据状况。成为数据驱动型企业，不仅需要时间和精力，还需要对数据策略进行积极的投资。
首先，我们需要了解公司在“数据成熟度”方面所处的位置。数据成熟度为业务中的数据渗透提供了更具体的衡量标准，并囊括了数据驱动组织中涉及的人员、流程和工具。
为了让数据专业人士从容面对治理和监管方面的新挑战，他们必须将提高数据成熟度作为他们的核心立场。数据成熟的专业人员和企业可以降低复杂性，并根据当前情况调整处理数据管理和分析的方式。
数据成熟度的定义
数据成熟度可以通过数据在公司日常战略和结构中的比例来定义。人们经常将公司规模与数据成熟度联系起来，但这两者是完全不相关的。仅凭公司规模就忽略了一些重要的细微差别，例如公司文化中的心态、经验和数据的普遍性。
例如，随着数据收集的不断增加，除非公司在数据策略上有所投入，否则数据孤岛很可能会继续存在。减轻数据孤岛的影响需要一个数据成熟度，而不仅仅是大公司所能提供的技术或资源。
从广义上讲，数据成熟度是由三方面组成的：人员、工具和准备情况。
在人员方面，数据成熟的企业需要了解员工对最新数据和分析技术的经验程度。他们帮助业务部门最大限度地使用和共享数据，并持续希望升级数据生态系统，以保持其领先性。此外，他们鼓励所有员工追求数据素养，即阅读、理解、创造和交流数据信息的能力。
在工具方面，数据成熟的企业将数据视为重要产品，而不是事后引用的资料。他们正在构建以数据为中心的技术生态系统，并积极创建企业和技术基础设施来支持数据产品。此外，团队了解他们的数据产品在哪里使用以及如何使用，并将这些用户视为客户。
在准备方面，数据成熟的企业非常了解他们在成熟度范围内的位置，并且能够清楚地表达出他们想要用数据完成什么。领导具有数据优先的心态，知道他们希望实现怎样的业务成果，以及数据将如何帮助他们实现目标。
无论是通过OKR（目标和关键结果），还是员工期望，公司文化都将数据融入其价值观和战略，并授权员工在每一个决策中使用数据。通过将权力交还给数据生产者，数据将由最了解它的人（即创建数据的人）来共享和定义。
将数据视为产品
正如企业投资于产品开发，他也需要以类似的方式，对数据进行优先级排序。将数据视为产品，意味着使企业能够向业务用户提供他们可以依赖的数据。
一个成熟的数据生态系统应该关注与优秀产品相同的原则：
速度（数据和业务用户之间的一条捷径）
规模（随着业务无缝增长数据生态系统的能力）
简单性（用户应该能够理解数据，并对其有信心）
SQL（用户应该能够使用他们选择的工具与数据交互，包括SQL，数据的通用语言）
我称这些为“数据的四个S”。
随着新数据资产的迅速积累，以及不断变化的监管要求迫使数据保留在各自的区域内，企业开始认真审视他们在管理和分析数据时采取的传统方法。实现“四个S”对于确保企业能够依赖他们的数据，并收集有意义的洞察力至关重要。
随着数据成熟度而变化
随着企业变得更加以数据为导向，数据成熟度将继续发展，同时也认识到监管要求和数据可访问性的限制因素。随着云计算、管理服务产品和数据生产本身的不断加速发展，将数据作为一种产品和关键资产进行关注和思考，将继续成为现代企业的一个差异化因素。
