新年伊始总是一个需要考虑的时刻。当组织问自己什么有效，什么无效，最重要的是，如何利用这些信息来寻求新的战略和冒险。对于一些组织来说，往往是那些对推动其绩效的指标没有明确理解的组织，这一天的清算可能是残酷的。《经济学人》最近对通用电气（General Electric）公开发布的财务数据进行的评估就是一个很好的例子。由于没有一致的业绩衡量标准，物联网时代，该公司很难（我相信作者认为不可能）回答关于其资产和负债的简单问题。因此，公司新任首席执行官在试图扭转公司局面时面临着巨大的障碍。2018年，数据将继续成为一个与众不同的因素。但与我交谈的许多组织仍在努力掌握它。这些组织了解数据的重要性。当涉及到他们自己的数据时，他们的优先考虑是明智的，甚至值得称赞。大多数公司将提高数据可信度、数据保护、数据管理、数据最近性和连接数据源作为2018年的优先事项。但是他们的数据科学家和分析师，那些应该花时间回答紧迫的商业问题的人，仍然花了80%的时间去寻找值得信赖的数据。如果组织明白数据是这个领域的新硬币，为什么它们很难很好地使用它？我想我有答案了。都是为了鲍勃。你问谁是鲍勃？鲍勃是知道自己数据的人。他知道如何收集和组合数据来回答你的问题。他知道它是从哪里来的，以及对它做了什么。他自己清理了数据，并理解了应用于数据的规则。如果你碰巧认识鲍勃，你就知道他是你需要的信息的好来源。组织喜欢他们的胸部。有充分的理由。鲍勃是部落知识的化身。有时候他似乎能变魔术，从稀薄的空气中找到你需要的答案。当然，Bob的问题是，他的关注点可能并不总是您组织的关注点。当谈到数据质量时，免费vps服务器，Bob可能是个狂热者，但对数据保护却知之甚少。我认为Bob真的不太关心降低整个组织的数据管理成本。他可能无法访问最新的数据或正确的数据源。即使您对Bob提供的数据有信心，这种信心是基于您对Bob的感觉，而不是基于任何透明和共享的数据质量度量。部落知识就是这样运作的。这是一个不成文（无法验证）的规则体系，大数据和数据分析区别，可以随着时间的推移而改变。我知道部落知识可以推动项目的发展，我自己也不止一次依赖它。但对于组织来说，依靠他们的bob作为他们的记录系统是危险的。深入研究我提到的《经济学人》文章，你会发现通用电气使用了18种不同的现金流定义。我并不认为自己对通用电气正在发生的事情有一个明确的了解，但我确实看到了对重要指标的相互矛盾的定义会使商业战略脱轨。当一个组织依赖于它的bob而不是共享的记录系统时，就会发生这种情况。拥有一个数据治理平台和一个受治理的数据目录的组织不再需要依赖于他们的bob来获取他们做出关键决策所需的信息。相反，互联网大数据，他们可以授权Bob、Sarah、Rahel和Jian以及他们的分析师和数据科学家团队更容易地找到您的组织需要的数据。有了共享的数据治理平台，选购云服务器，您组织中的每个人都将知道在哪里可以找到正确的数据，他们将拥有一个度量和数据库，以共同理解这些数据的含义，并且他们将能够相信他们所使用的数据是准确的，并且适合用途。协同数据治理是将部落知识系统化的一种非常好的方法。我想连鲍勃都会赞成的。