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☆管理部门、技术专家和市场营销部门必须合作寻求适宜的解决方案。管理和市场营销部门需要培养一些技术人员，目的是为了更好地针对技术的功能和效用发问。技术专家也需要学会用营销人员能够理解的话术去沟通表达。
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☆不要固执地寻求最理想的数字化战略。即便是在大数据时代，也不存在所谓最理想的方案，更不要说是在一个技术尚不成熟的时代了。
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☆当我们还不了解一项技术的时候，就暂时先不要引进，这跟投资股票是一个道理。提供技术解决方案的一方必须要证明这个解决方案如何能够具体地解决我们面临的商业问题，或者已经解决了其他用户提出的需求。换句话说，我们不要引进尚未经过验证的技术。智能数据企业不是科技进步的试验品，而应该是明智的新技术追随者。
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☆现在存储设备便宜了，云技术得到发展，我们能够从非结构化的数据中获得需要的信息，即便是在这种大环境下，我们在引进一项新技术前，仍需要考虑三个方面的问题：
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•新引进的技术是否能够与现行系统中的数据源兼容？尤其是企业数据库。
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•是不是必须兼容才行？
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•如果不兼容，新技术如何获取数据？
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这三个问题的答案决定了新技术是否能够在新环境中创造出预期的增值效果。
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迭代增量，小步快跑！
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智能化地引进数据分析技术意味着，不断接近敏捷编程方法中的迭代开发逻辑，Scrum是这其中最常见的一种方法。当项目负责人喊出“迭代增量，小步快跑”这一口号时，他的意思是，将原来列出的项目任务书扔进垃圾桶，不再考虑了。原因是现在用户的需求变化太快，原来的计划缺乏时效性，不能再发挥其作用了。通过小步快跑的方式，迭代开发技术应用以满足客户需求是更好的选择。这些小应用可能不能够满足客户的全部需要，但是它们能够满足最核心的需求。它们应该具备简单易学的特点。如果效果好，那么我们就会对其进行优化，拓展其功能，如果运行效果不好也可以承受，毕竟我们的投入还不算很大。
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虽然我们知道，上面所描述的情况不能百分之百地应用于大企业的数字化战略，但是敏捷编程方法的核心思想可以作为智能数据企业投资决策的指导性原则。我们不要尝试一次性转动技术的巨轮，我们应逐步去实现。哪些小项目最终能够带来预期的增值，在这方面也是遵循“二八法则”。
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智能数据：如何挖掘高价值数据 [:1704272170]
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智能数据：如何挖掘高价值数据 第11章 智能化地引进人才和开展培训——正确选择员工
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先说一个好消息。对大多数企业来说，并不需要为了更好地使用客户数据信息而去新增雇用很多具备不同才能的员工。如果我们能够在现有员工中发掘合适的人才，去启动、推动、组建、控制智能数据流程，这就足够了。如果某个创新项目是通过追加雇用多名数据科学家和大量分析人员获得成功的，那也不明智。我们确实不需要这样。我们需要在企业内部组建一支先头部队，并组织外部资源给予其支撑。
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对大多数企业来说，并不需要为了更好地使用客户数据信息而去新增雇用很多具备不同才能的员工。
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让我们从企业人力资源管理的视角出发，去审视一下在智能数据流程中核心岗位的人员都需要具备哪些素质。
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战略规划官
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作为企业的战略规划官，首先要考虑企业需要借助数据解决哪些商业问题？在企业顺应智能数据流程的实践过程中，战略规划官需要组织协调同经营目标、潜在机遇和必要基础变动相关的重要部门。战略规划官需要有宏观眼光，但同时也需要有具体的实施计划。战略规划官也被称为企业智能数据流程的指挥官。
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最适合这个岗位的自然是企业的董事或者总经理。企业战略规划官可以来自传统的战略规划部门，也可以是数据分析部门的负责人，在改革中，他们的理念可以实现与企业高层的高度协同。我们曾经结识某企业集团后备领导人中的一位佼佼者，他意识到了作为战略规划官所能获得的重大机遇，出色地完成了工作任务，最终使自己成长为年轻有为且最具执行力的复合型项目人才。
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企业战略规划官必须同时具备三项核心竞争力：
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☆在既有的经营模式下，战略规划官要能够出色地识别出当下以及将来的市场成功因素。
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☆战略规划官需要将智能数据方案的实施步骤和逻辑内化于心。
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☆战略规划官要理解，结果开放和以结果为导向并不矛盾，它们是数据项目中关键的试验步骤。