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編輯推薦：
本书视角独特，深入探讨了人与数据结合的重要性，并提供了清晰、直接且实用的建议。作者托马斯·C.雷德曼 (Thomas C. Redman)在业界被称为“Dr. Data”，是数据质量管理领域的先驱者。译者团队专业背景强，经验丰富。
內容簡介：
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，本书更是之选。
關於作者：
托马斯·C·雷德曼博士（Dr. Thomas C. Redman），又称“数据医生”（The Data Doc），是 Data Quality Solutions 公司的总裁。他是少数能够将对数据领域的远见卓识与数据质量、数据科学和分析方面的深厚专业知识相结合的人之一。雷德曼博士帮助各类领导者和企业深入理解其在数据方面最重要的问题与机遇，制定前行路径，并建立实现这些目标所需的组织能力。从初创公司到大型跨国企业，从高级管理人员和首席数据官到那些处于中层、努力推进工作的员工，他都致力于帮助他们打造以数据驱动的未来。已有数十家公司从他的建议中受益。雷德曼博士可能是全球最热忱的数据质量倡导者。他于2013年12月在《哈佛商业评论》上发表的文章《数据的可信度问题》（Data’s Credibility Problem）清晰揭示了数据质量带来的巨大机遇；而在《数据领先行动指南》（Getting in Front on Data，Technics出版社，2016年）中，他则向企业展示了如何构建改进所需的组织能力。他与罗恩·肯尼特（Ron Kenett）合著的《数据科学的真正工作》（The Real Work of Data Science，Wiley出版社，2019年）旨在帮助数据科学家提升效能。雷德曼博士对组织中数据的本质有深刻洞察，并提出了第一个以数据竞争的系统方法。综合来看，这些理念使得组织能够将数据视为几乎具有无限潜力的资产。他在2008年出版的著作《数据驱动》（Data Driven，哈佛商学院出版社）至今仍被认为是该领域最重要的著作之一。近年来，雷德曼博士将关注点进一步拓展到“人和数据”这一主题。他指出，人们能够以近乎神奇的方式借助数据赋能自我，但现实中却有太多人忽视甚至将人视为问题的一部分。他呼吁企业让所有人参与其中，将数据视为一项团队运动。他的客户正在将这些理念付诸实践。他的著作《人和数据》（People and Data，Kogan Page出版社，2023年）对此进行了有力的整合。他曾为《哈佛商业评论》和《麻省理工学院斯隆管理评论》撰写数十篇文章，并拥有两项专利。
目錄
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 102IT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
內容試閱
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。惊人的成功与更多的失败之间的巨大反差让我更仔细地审视“为什么进展如此缓慢？”。我联系了几十个人，并成立了研究小组来解决具体问题。我试图从其他领域的成功转型经验中学习。我尽最大努力认识到自己的偏见—在数据质量领域，我无疑是世界上最有激情的倡导者，而在数据的其他领域，我也是排名前几位的倡导者之一。扩展阅读：为什么数据如此令人兴奋？. 无论是交付产品、管理业务、设定战略优先事项，还是创造竞争优势，使用更好的数据都能使这些过程变得更容易、更有效。. 更好的数据可以显著降低成本。. 数据科学提供了其他方式无法获得的洞察力，为更好地与客户建立联系及改善产品、流程和服务提供了机会。. 更好的数据和数据科学能够促进更好的决策。. 数据创造了无数的商机。例如，一些数据获得了“专有”地位，为企业提供了保持优势的可能性。. 数据推动了先进技术的发展，例如人工智能和区块链。更好的数据意味着更好的结果。. 高质量的数据和数据科学是抵制错误信息的最佳方法。. 数据赋予人们力量（我对此最兴奋）。人，人，还是人！有许多障碍阻碍公司发展。首先是“普通员工”，即那些职位头衔中没有“数据”的人，在太多的数据工程中都缺失了他们。没有他们，公司就无法真正提高数据的质量，不能做出更好的决策，也无法将数据科学中来之不易的洞见付诸实践。没有他们，公司根本无法成功。那些在职位头衔中包含数据的人当然很重要，但成功取决于大量普通员工对数据质量做出贡献，开展自己的小数据项目，并协助开展更大规模的数据项目。简而言之，公司需要一个大规模的、多样化的内部“数据践行者”群体。数据、破局者（Data Provocateur）和数据践行者的协同工作如下所示。任何怀疑人的重要性的人都应该阅读《人类如何赋予自己额外的生命》一文。文章称，“1920年至2020年间，人类的平均寿命翻了一番”。我们是怎么做到的？科学很重要，但行动主义也很重要。人，人，还是人！今天，在这个科技狂热的世界里，我在这条信息中发现了深刻、令人兴奋和充满希望的东西。如果你从这本书中只学到一点，那就应该是“让每个人都参与进来”。这就是本书名为“人与数据”的原因。我将投入大量篇幅来讨论公司必须采取措施来培养人才、为他们指明正确的方向，并大规模地释放他们的潜力。对于许多人来说，从将人视为问题的一部分到将人视为解决方案的关键这一微妙转变将是一项艰巨的任务。管理需要创新四个重要（且相互关联）的障碍包括：. 对数据和信息技术的恰当角色感到困惑。. 组织孤岛，使得跨部门共享数据和协同工作变得更加困难。. 缺乏重视数据（或者数据驱动决策或此概念的其他表达）的组织文化。. 缺乏高级业务领导。组织发现几乎不可能复制来之不易的成功。让我们更深入地挖掘一下。人们和公司没有给予数据应有的重视，常常使数据从属于信息技术。人们很容易被技术所诱惑—只要看看雄心勃勃的苹果、谷歌、脸书和其他公司就知道了。但即使是最复杂的算法也并不比它所基于的数据更好—要记住“垃圾进，垃圾出”的教训！此外，令一些人惊讶的是，在许多情况下，数据已经比信息技术更有价值，尽管技术吸引了更多的关注。将数据置于技术之下所造成的损害是巨大的。即使从狭隘的技术角度来看，当数据没有得到应有的关注时，许多原本有价值的技术项目也会失败。数据将公司凝聚在一起：营销人员开发潜在客户数据，传递给销售人员，将订单数据传递给运营人员，他们将已处理的订单传递给库存管理、财务和产品开发，数据最终汇总到管理报告中……然而，所有这些部门的人员花费了大量的时间和精力来纠正从上游接收到的数据。这个简单的观察揭示了很多东西。我已经指出，消除错误是一种更好的方法。但这需要人们跨部门合作，而孤岛让人们很难做到这一点。在工业时代，孤岛可能还不错—毕竟，分工是一个关键原则。但当涉及数据时，孤岛则会造成巨大的损害！在这种情况下，公司缺乏某种“数据文化”就不奇怪了。普通员工，即使是“数据践行者”中最热心的成员，也无法解决这些问题。他们无法培训董事会成员、建立通用语言以便计算机可以相互对话，或者决定公司如何使用数据参与竞争。只有公司的最高领导层才能做这些事情。但总体而言，高级管理层仍持观望态度。普通员工可以自己做很多事情，但如果高级管理层充分投入并解决这些问题，他们的行动会更快。毫无疑问—数据是一项团队活动！而当今的组织阻碍了这一努力。简而言之，这些组织不适合数据。建立更好的数据组织是本书的首要主题。为此，我将把普通员工放在新的数据组织的中心和前沿，并围绕他们建立其他管理创新。我将提出一些“多元化组织通道”作为处理孤岛的最佳手段。我将讨论信息技术部门在数据方面的适当角色，并为高层领导者提出两项责无旁贷的任务。我将描述数据工程方向的一些相当重大的变化。最重要的是，我将从普通员工开始，自上而下并在整个组织中明确数据的角色和责任。这些创新消除了巨大的成本，使跨孤岛工作变得更加容易，使公司能够享受将数据投入使用的好处，并赋予人们权力—简而言之，实现业务变革！这为本书的副标题带来了灵感：协同驱动业务变革。轻而易举的变革是一种幻想，接受现实反而更容易一些。让人们自由地解决根本问题，释放他们的潜力，并投入资源给予支持。高质量的数据是让数据发挥作用的先决条件。从长远来看，要弄清如何前进、确定要解决的业务问题的顺序、应对阻力、放下长期以来的固有观念，并克服无数的干扰，这将需要一种学院派的管理纪律—谨慎的规划、坚持不懈、韧性和勇气，贯穿整个组织层级。最重要的是，要释放员工的潜力并推动所需的创新，这一切都将需要巨大的勇气！无论是那些自我突破的人，还是被要求尝试新事物的员工、那些已经拥有数据相关职务的人、管理者和高层领导，乃至整个公司，都需要展现这种勇气。本书内容本书包括10章内容、结语和资源中心等。第一部分为“全景图”，由前三章组成。第1章是一种“自下而上”的数据视图。尽管数据在很大程度上来说是看不见的，但对于安妮来说，数据在“典型的星期二”发挥着关键作用。安妮是一位38岁的营销主管，有两个孩子，数据对安妮的日常生活来说非常有用。这一章内容说明了数据具有巨大的潜力，同时也揭示了一些问题。详细了解问题和机会总是很重要的。第2章以第1章为基础，总结了我对数据空间的回顾：为什么数据如此重要？哪些进展顺利？同时，本章讨论了公司要获取数据提供的价值必须克服的人员和组织问题。其他章节将更深入地探讨这些问题。第3章全面探讨了如何为数据构建更好的组织架构。这一章提供了一个图示，展示了数据组织的关键组成部分，以及这些组成部分之间的联系。正如一直强调的那样，人，尤其是数据践行者，处于图的中心位置。我见过很多组织架构图，但从未见过一个将人放在核心位置的结构图。换言之，第2章解释了组织为何不适合数据，第3章总结了针对上述问题该怎么办。第二部分“人员”也由三章组成，重点关注人。第4章对人们担任“数据践行者”的相关实际情况进行了客观审视。有些人（例如破局者）赋予自己能力并表现出真正的领导力。其他人也自我赋能但选择不领导。我对这两个群体感到特别兴奋，因为正如我之前指出的，机会比比皆是！还有些人则需要一些推动力—他们可能需要一个邀请、一些培训来帮助他们完成工作，或者只是来自老板鼓励的话语。对于这些人，公司必须明确他们希望员工承担的新角色和责任，分配具体的任务并提供一些支持。最后，一些“落后者”会选择置身事外。我发现大多数人最终会选择另谋出路。第5章深入探讨了数据质量带来的机会，无论是对个人还是对公司。我已经提到，大多数公司的数据状况比他们想象的要糟糕得多，这不仅浪费了时间和金钱，还给他们想要做的一切泼了一盆冷水。更糟糕的是，大多数公司并不觉得数据质量有吸引力，他们更愿意专注于分析、人工智能以及其他利用数据的方法。不管喜欢与否，他们都必须处理数据质量问题，而且大多数公司应该首先解决这一问题！好消息是，机会比比皆是，而这正是公司可以让员工自由发挥的完美领域。与以前处理错误的工作相比，几乎所有人都更享受他们作为数据创建者和数据客户的新角色。最后，改善数据质量可以节省大量资金，并使其他数据应用成为可能。第6章专注于让数据发挥作用—开发新的洞察、找到满足客户需求的新方法、做出更好的决策并创造收入。不幸的是，人们倾向于将此类工作视为数据专家的职责，但如果没有普通员工的参与，这项工作将毫无进展。第三部分“数据是一项团队活动”由四章组成，解决了前文提到的团队合作的障碍。第7章名为“多元化组织通道”，它消除了孤岛、数据共享等组织障碍。本章探讨了数据供应链、数据科学之桥、嵌入式数据管理人员、通用语言和变革管理，并将其作为应对手段。第8章着眼于人、数据和技术之间的关系。第9章探讨领导力。有句老话说：“所有的改变都是自下而上的，所有的变革都是自上而下的。”这句话反映了一个现象：好的想法往往通过基层进入公司，因为个人在解决眼前问题时会提出新的思路。那些经过考验的想法会逐渐上升到公司高层。理想情况下，高层领导会采纳这些想法，并推动每个人接受这些新理念和新做法。在我看来，已经有许多自下而上的成功案例，现在是领导层肩负更多责任的时候了。特别是，我认为高层领导有两项重要的责无旁贷的任务：建立所需的组织架构，将数据与业务战略联系在一起。采取这些步骤将迫使高层领导深入思考他们希望创建的数据文化。这些职责涵盖了不少灵活的内容。本书自始至终都在阐明数据的管理职责，并将这些责任扩展到更广泛的领域。许多鼓励措施、培训、协调工作，以及一些最适合集中处理的任务，都落在了数据团队的肩上。第10章详细描述了当前公司所需的数据团队。结语从历史的角度总结了全书的内容。这段总结源自著名经济学家约瑟夫.熊彼特的一个发现，即改变世界的技术总是以“集群”的方式出现。比如，随着印刷机的发明，廉价且大量生产墨水和纸张的技术随之而来，以及“新内容”的出现—除了圣经以外的书籍。按照这个标准，如果没有高质量的数据，当今的信息技术集群是不完整的。后来，历史学家在此发现的基础上进一步指出，利用这些技术集群需要组织创新，同时也需要以此为契机让人们接受新技术。这一部分内容的主要目的是为书中提出的创新提供一个新的框架和紧迫感，但从历史的角度也揭示了为什么像人工智能这样令人兴奋的技术尚未展现出其巨大的潜力。总的来说，这是一本关于“如何思考事物”的书，尽管我意识到大多数人都是通过实践来学习的。无须道歉—如此多的数据工作都失败了，因为人们没有足够深入地思考成功需要什么。尽管如此，我还是想鼓励人们在他们的公司内部采取行动—重复我在第2章中提到的力场分析和数据质量测量，从而完成改进项目，管理他们的数据供应链，并立即开始培训人员。因此，我提供了内容广泛的资源中心，总结了如何使用我最喜欢的一些工具，并概述了普通员工现在需要的培训。托马斯.C.雷德曼
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