赋能数据领袖，掌握关键技术技能推动商业洞见
Gartner进行的一项调查揭示了一个惊人的统计数据：CDO的平均任期仅为2.4年。这一引人注目的发现凸显了数据领袖所面临的挑战，并强调了为他们装备必要的关键技术技能以实现长期成功的重要性。
虽然作为数据领袖，软技能有着重要的关注度，但不幸的是，在早期缺乏技术技能有时会导致知识短缺，从而导致任期缩短。
今天，让我们探讨三个至关重要的技术知识领域，赋予数据领袖驾驭数据分析的复杂性，推动创新，并最终对他们的组织产生持久影响。
1. 解释和沟通架构的能力
架构知识对于你作为数据领袖的成功至关重要。
你将面临的第一项任务之一是确保组织所服务的数据平台是强大和可靠的。然而，缺乏架构知识的领导者往往难以理解和表达其重要性。
数据架构是一种应与沟通相结合的技术技能，以将信息传递给技术和非技术利益相关者。这还涉及分析和解释各种数据架构组件，例如数据库、仓库、湖和管道。
有效的架构沟通有助于促进协作和决策。
你应该能够问/回答的示例问题：
- 我们的面向客户的系统是什么？
- 我们多久从它们那里提取信息？
- 在组织中，所有数据都存储在哪里？
- 典型的数据流是什么样子的？
- 一旦捕获到数据，我们能多快地分析数据？
- 哪些数据为我们的AI/ML模型提供支持？
- 我们当前如何治理这些数据/我们应该如何治理这些数据？
- 数据质量如何？
- 我们约定的数据定义是什么？
2. 从用例中定义数据价值
如果数据不能提供价值，那么它就是一个负担，而不是一个资产。
作为数据领袖，你应该能够直接看到繁琐和噪音，并确定最终解决业务问题的数据。数据领袖还必须具备评估组织的战略目标和要求，并将其转化为可行的数据驱动的用例的能力。
这种技能需要深入了解业务领域和可用数据资产。
你应该能够问/回答的示例问题：
- 我们的关键数据资产是什么？
- 数据资产如何转化为产品？
- 数据质量欠缺会对最终业务用例产生什么影响？
- 我们正在使用这些数据解决哪些业务用例？
- 使用这些数据如何生成收入和减轻风险？
- CFO/CRO/CxO的优先事项是什么，我的数据功能如何实现这些优先事项？
3. 理解数据资产的复杂性和冗余
简化数据资产，提高效率。
除了收入生成机会外，还应关注成本效益。成功的组织很快会超越他们的IT和数据资产。数据领袖必须了解他们的数据资产，以及可以改进或简化的领域。发现冗余可以让你简化操作，优化存储，提高数据质量。
这种技能会导致一个简化、高效和现代化的数据资产，从而推动有价值的洞见和业务结果。
你应该能够问/回答的示例问题：
- 有多少数据源或存储区域是多余的？
- 组织中的数据隔离区在哪里，这些区域有哪些影响？
- 如果某些操作性数据存储被停用，有哪些成本效益？
- 如何减少复杂性以简化数据治理和质量？
- 哪些业务流程依赖于数据资产的复杂部分？
结论
软技能仍然是必不可少的；您必须能够与同事协商，与各种受众沟通，简化复杂的主题等等。但是，您还必须具备技术技能，以赢得团队和领导的信任。
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