将数据转变为强大的战略资产:如何在数据成熟度曲线上爬得更高

能源行业正处于一个重要的拐点。该行业及其合作伙伴曾经是一个更保守、更缓慢的技术采用者，现在正在将核心技术和报告平台从内部转移到云端。监管要求不断变化，劳动力正在发生前所未有的变化，能源公司消耗和生成的数据量也从未如此之大。

虽然能源公司建造和运营的实物资产一直是其业务和创收的核心，但有关这些实物资产的数据现在正成为一项战略资产。许多数据计划最初是作为一种手段来处理由智能电表等新领域技术产生的数据，但现在正在整合所有业务领域，包括会计、税务和财务规划等后台功能。事实上，无论业务规模或类型如何，几乎任何能源公司的每个员工或利益相关者都可能知道或正在参与至少一项数据计划。

这些努力旨在响应行业动态，促进企业如何收集、提取、连接、自动化、分发和管理数据，并最终使用数据来满足业务的报告和分析需求，其形式有许多可识别的形式:

• 将多个系统的数据整合到数据仓库和数据湖中
• 将数据集成到其他云系统中
• 简化手工流程
• 更自动化地向关键涉众分发各种报告
• 减少大量的报告和分析工具，从多到少，甚至多到一个
• 人们不能忘记更有战略意义地使用数据来发现尚未发现的风险和机会的愿望

弥合雄心与行动之间的差距

无论具体的计划是什么，使用数据来管理和加速业务几乎是每个企业的首要任务。考虑到在成熟度曲线上的位置，人们的期望很高，意图也很高尚。但是，如果您发现自己处于刚刚描述的这种情况下，您如何实际执行并很好地执行，从而使您的成熟度曲线向上移动足够快，以满足业务需求，并且足够有效，以确保您的进展是可持续的?

事实上，不仅仅是能源，许多行业在数据成熟度曲线上仍处于起步阶段。他们知道他们可以也应该用他们的数据做更多的事情，但他们往往不知道实现这些目标的最佳方式。在开发和执行您自己的企业数据策略时，您可能遇到了一些非常常见的复杂性，使成功执行变得极具挑战性:

• 难以超越战术和长期的反动模式，以适当地支持一个倡议
• 对数据的解释和收集以及如何正确组合不同来源的数据缺乏信心
• 组织中真正了解利基数据集的中小企业有限，以及今天的人员流动水平所带来的巨大风险
• 导航复杂的数据模型，包括难以理解的字段和标签
• 数据准确性和治理，几乎不可能在数据从其源删除时进行管理和审计
• 自建或土建的数据提取方法几乎不可能扩展或很脆弱，即使面对很小的系统或数据变化也很容易崩溃

面对克服所有这些挑战的巨大压力，以及数据中隐藏的大量潜在机会，您如何实现这些雄心壮志，并使您的组织更有战略地使用数据的能力变得成熟呢?

沿着曲线向上移动:从哪里开始，如何成熟

要有策略地选择解决方案，特别是那些简化数据提取和转换过程的解决方案。加快进度的一种非常具体的方法是利用提供者构建的web服务api的功能，这些api由专家专门设计用于报告和分析。专门为此目的构建的api(通常以数据库的形式)简化了复杂的数据模型，并使您最需要的数据对任何用户来说更有意义，更容易处理。这些解决方案通常在原始数据源之上构建附加价值。它们可能包括针对专门操作功能的策划数据集、针对特定组织涉众的数据集，或者难以从系统中提取的数据视图。api还为集成到第三方系统和云环境做好准备，帮助您改进基于云的应用程序的使用。

确保您选择的解决方案能够促进对流程和数据的信任。无论你选择什么解决方案，都必须培养信任。信任解决方案的可靠性，信任数据的准确性。业务部门必须对使用数据有充分的信心，IT部门也必须有信心支持数据。提供程序构建的api提供了可靠和高效提取所需的所有技术，而精心策划的数据模型提供了最终用户所需的准确和易于使用的数据。它们是实现双方都能支持的单一真相来源的愿景的关键，也是在每项数据计划完成后建立信心和势头的关键。

你的现有数据资产和你选择的解决方案可以帮助你的企业回答更大的问题，发现隐藏的风险，并做出更明智的决策。这是将数据转变为战略资产并攀升成熟度曲线的关键。通常，在您的平台中，数据不容易公开、访问、提取或消费，但正是这些数据可以真正对您的业务产生可衡量的甚至深远的影响。提供商构建的api使it部门能够轻松地让业务端做这些事情，最大限度地发挥固定资产会计数据中的价值，进行历史分析、趋势检测、预测和创新分析，从而为业务中最具影响力、最具战略意义的功能提供真实、可操作的见解:

• 响应监管和审计需求
• 直接支持率案例
• 进行有效的项目/工作订单成本分析
• 立即处理预算和实际情况
• 做出明智的资产买卖决策
• 进行系统对系统对账
• 揭露难以检测的数据异常，以提高数据质量和置信度

发现数据中的机会。无论您处于数据成熟过程中的哪个阶段，您都可能有许多未开发的机会来释放数据的真正力量。

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