殼牌是如何成為一家資料和AI驅動的公司的？

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成為資料驅動型企業需要具備什麼條件？這是每個企業群組織都需要面對的問題。作為一家全球性的能源和石化企業，殼牌（Shell）正在努力地以資料為驅動，推動業務發展，而且其表現也相當出色，其中，殼牌資料科學經理Dan Jeavons是重要推動力之一。下面就來看看他們在優先考慮資料驅動轉型時都有哪些經驗。

為什麼企業必須以資料為驅動？

每年增長30％聽起來很有吸引力嗎？根據Forrester的說法，這是資料驅動型企業除了盈利和獲得并保留新客戶之外，可以期望實作的另一大目标。大多數企業都意識到了資料對于決策的重要性，但是，從了解到付諸行動，并不是一件那麼簡單的事。

下面是殼牌公司的一些最佳實踐。

以戰略性思維審視資料

任何資料政策的出發點，都必須是審視你自身的業務挑戰——你的業務戰略、總體業務目标、最大的挑戰、未解決的問題都是什麼。

在開始投資資料基礎設施和資料驅動決策之前，你先退後一步，想想資料與業務戰略有怎樣的關聯，這将有助于确定自己到底需要什麼。

Jeavons解釋了他在殼牌實施的“雙軌”政策。“考量文化、标準、技術以及制定與之相關的決策很容易，但我們必須讓這些因素變得對企業來說至關重要。我們要做的就是考慮最小可行性産品，這将會對業務帶來重大影響。然後大家達成統一，确定哪些資料是真正重要的，如何投資資料品質、資料标準和技術，以大規模提供支援。”

除此之外，審查有權限通路的資料、确定如何實作資料多樣性、必須獲得哪些新資料集來解決特定的業務挑戰，這些問題的考量也是十分重要的。

向科技企業學習

殼牌公司以及整個石油和天然氣行業在很長一段時間以來，所擁有的資料具有不可思議的密集性。但是，随着雲、數字化和新技術的興起，資料的價值和重要性也不斷提高。

Jeavons說：“我們一直努力思考的是，如何在企業上下使用資料。我們意識到，基于雲的科技企業已經具備了一些技能，他們考量資料的方式與過去截然不同，是以，我們希望能向這些企業學習。”

Jeavons鼓勵企業組織利用最佳實踐，從市場中汲取經驗，為所在的企業帶來專業知識。

資料技術與學科

一旦你确定了資料源并知道從何處擷取所需資料之後，就必須檢視一下所需的技術和工具，進而确定資料的存儲位置、如何分析資料、以及如何将這些資料轉化為具體的價值。在這個過程中，技術是推動資料驅動型企業發展的另一個關鍵因素。

Jeavon解釋了殼牌公司在收集資料和儲存資料方面的原則，“當你踏上這條路的時候，很容易被誘惑着去處理大量資料然後尋找問題。我們的經驗是，如果将所有資料存放在一個位置，就會很難篩選。”

為此，殼牌建立了一個驚人的資料集，Jevon宣稱這可能是全球最大的精選資料集。他說：“同時，我們隻提取那些能夠推動業務的資料集，而不是所有資料集。”

從這方面來看，資料既是資産，也是潛在的負債。對于企業組織而言，重要的是隻彙總和內建那些已知具有價值、并且可控的資料。企業需要很清楚，為什麼要收集這些資料以及從中能獲得哪些收益。在你的設想中，未來将如何使用這些資料？你如何以一種安全、可靠、管理良好的方式應對資料通路控制問題？當有人獲得對這些資料的通路權時，他們怎麼能知道他們将能檢視到什麼資料？——這些問題需要被一一解決。

技能與組織文化

除此之外，確定企業組織中的人員有能力使用和通路資料，知道如何使用資料以及如何獲得洞察，這些非常重要。企業文化需要支援基于事實的、由資料驅動的決策，并確定得到了支援。

Jeavon解釋說，在殼牌，他們把時間投入在資料科學家和其他核心工作的專業化上，他們花費所有時間來研究殼牌遇到的最複雜的問題。他們量身定制教育訓練計劃，将這些角色與企業涉及到的其他學科保持一緻，例如，讓資料科學變得和石油實體學一樣重要。

然後，對于草根資料科學家（業務中需要使用資料來解決問題的員工），殼牌必須確定他們知道如何通路資料、如何開發自己的算法以及如何使用資料。

在殼牌，有一個名為Shell AI的社群，大約有2000人參與其中，他們正在學習以全新的方法利用資料提高自身業績，這令人興奮其充滿吸引力。大家開始大規模采用這種方法，學習如何在自身專業領域更好地使用資料。殼牌會在上面舉行資料專家和AI社群之間的黑客馬拉松比賽，在很短的時間内合作開發小型快速的解決方案。

最後，殼牌推動資料驅動型業務文化涉及到的其他重要領域是業務和資料群體，也就是業務和資料技術部門。殼牌投入巨資教育訓練這些人員，與他們一起，從業務成果角度出發，把他們所所需的内容轉換為資料科學家需要做些什麼。這些群體是很重要的，他們傾向于從商業世界中發現自我，對使用技術并将其用于解決業務問題具有濃厚的興趣。

資料治理

成為資料驅動型企業的最後一個組成部分，是資料治理。每個企業組織都需要確定他們安全地處理和儲存了所收集來的資料，正确建構了法律架構，并知道誰有權限通路這些資料，以及誰可以使用這些資料。

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原文釋出時間：2020-04-29

本文作者：Forbes

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