你在四阶段数据成熟度旅程中处于哪个阶段？
作者：来自 Elastic Riya Juneja
数据是你业务拥有的最有价值的资产之一。它不仅包含组织成长所需的模式、指标和洞察，而且是一种无限可再生的资源。你可以多次使用相同的数据用于不同的目的和应用，每增加一次使用几乎没有额外成本。
关于如何将组织转变为数据驱动型的机器，外面有大量文章、资源和播客。但实际的最终目标是什么？目标是成为一个数据驱动型组织，聚合数据以发现用于决策的有意义洞察。
数据驱动型领导者可以更进一步，利用数据和分析发现新的价值创造机会。无论是新产品功能还是更好的客户体验旅程，能够从数据和分析中获取价值的组织，可以提供新的客户、产品和服务价值来源。这一步能够推动你的数字化转型，增强竞争力并促进增长。
数据驱动型组织的价值
组织不应仅关注获取和维护大量数据，而应将数据作为可再生的财富加以利用 —— 不断挖掘客户、产品和运营方面的洞察。
Forrester 表示，“能够实时持续从数据中提取价值的组织，通过发现新的收入来源、创造数据驱动体验和将数据商业化，实现收入增长 20% 的可能性是其他组织的八倍。” 作为领导者，你需要在数据中寻找分析洞察，推动组织创造新的价值来源并发掘潜在收入机会。那么，如何开始追求这种价值驱动的思维方式呢？
数据成熟度的 4 个等级
首先，你需要弄清楚自己在数据成熟度旅程中的具体位置。（我们在此页面上提供了一个聊天机器人来帮助你完成此步骤，并在下面提供了框架。）数据成熟度指组织在使用数据来指导、引导和自动化决策过程中的熟练程度。你可以通过一个框架来评估数据成熟度，评估你在实施数据驱动实践中的能力和进展（或使用方便的聊天机器人）。通过了解当前的位置，你可以制定策略，发现如何最佳利用数据和技术以加速业务价值。
世界上每个数据成熟度框架略有不同。我们认为我们的框架足够简单，既能介绍数据成熟度，又能提供足够的背景，帮助你了解自己所在的位置以及如何推进。
- 等级 1：获取和采集
- 整合所有数据，优化元数据，并建立数据分类体系，确保团队能够找到并访问相关数据，从而生成业务的回顾性报告。
- 等级 2：分析以获取可操作洞察
- 一旦为业务的各个部分生成报告，组织就可以开始分析数据，通过数据科学和分析发现有意义且可操作的洞察。这使团队能够实时利用数据指导决策。
- 等级 3：探索与自动化
- 接下来是探索自动化任务的方法。通过在可操作洞察的基础上应用机器学习能力，团队可以开始自动化关键业务流程，以优化运营表现。
- 等级 4：协作与转型
- 数据驱动型组织更进一步，创建协作的价值创造文化。通过使用数据和分析发现新的业务机会，并在各职能之间优先考虑业务用例，领导者可以有效地实现成果并推动业务增长，从而颠覆行业和市场。借助人工智能 (AI)，领导者可以改进和增强员工执行能力，进一步推动使命发展并提升竞争力。
如何加速你的数据成熟度旅程
无论你处于旅程的哪个阶段，组织必须投资的关键领域之一是工具。从数据中提取价值需要能够搜索各种来源和类型数据的解决方案。这些来源可以包括应用程序、数据库、网站和混合云环境，数据类型可以是结构化、半结构化或非结构化。
搜索和 AI 技术可以通过在需要时大规模向利益相关者提供数据和洞察，帮助你实现业务目标。将搜索的精确性与 AI 的智能结合，你能够快速处理大规模复杂数据，并在此基础上实现各种实时分析。即使数据复杂、所需分析类型事先未知，或者需要实时分析，搜索与 AI 的结合也能够应对挑战。
了解如何利用搜索和 AI 实时处理数据，以改善数字客户体验、提升运营韧性并降低网络风险。并了解如何推进你的数据成熟度旅程。
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原文：Where are you on the 4-stage data maturity journey? | Elastic Blog