从预算问题到购买面临的挑战，数据项目往往从一开始实施就面临很多障碍。人们需要了解如何克服这些障碍，成功完成项目。
数据是推动数字业务发展的动力。对于企业来说，利用先进的分析技术来了解发展趋势，帮助他们获得可能无法拥有的决定性见解，这在战略上至关重要。
但数据驱动的项目并不总是容易启动，更不用说完成了。事实上，企业在寻求利用其信息资源来获得竞争优势时面临着一些挑战。
Foundry公司最近进行的数据与分析研究中，调查了企业难以兑现数据驱动项目承诺的原因，并揭示了影响数据驱动项目成功的一些关键障碍。以下是这一研究揭示的未能实现和交付数据项目的六个主要原因，以及IT领导者和数据专家关于如何克服这些困难的建议。
1、数据项目缺乏资金支持
任何技术项目都很难获得充足的资金，尤其是在经济不确定的情况下，这当然适用于数据项目。这些项目可能会与许多其他需要融资的项目进行竞争，因此IT领导者和他们的数据团队必须为每个项目提供强有力的业务案例，并且不要让它们过于复杂。
管理咨询机构Unify Consulting公司的首席技术官兼技术支持主管Craig Susen表示：“虽然难以获得充足的预算，但这是优先事项和正确调整主体工作的问题。获得显著的结果并不总是需要改造整个基础设施。”
Susen说，数据驱动是一种文化追求，就像其他任何事物一样。他说：“这需要设计/重新考虑关键绩效指标，以智能的方式及时捕获数据，并迅速将数据投放到公共领域。然后，可以应用先进的可视化技术或与机器学习算法相结合，对其进行评估和汇总。这是一门复杂的科学。尽管如此，但许多公司试图一蹴而就，或者在那些不能为企业和客户带来真正价值的领域过度投资，从而使这个过程过于复杂。”
首席信息官和其他技术领导者需要与其他企业高管建立牢固的工作关系，尤其是首席财务官。通常是首席财务官做出预算批准的决定，所以为了提高获得所需资金的可能性，技术主管需要能够证明数据驱动项目对企业获利的重要性。
2、缺乏清晰的数据策略
可持续材料管理和环境解决方案提供商Covanta公司的数据与分析高级总监Charles Link表示，缺乏完整的数据策略来指导数据驱动型项目，就像论文没有指导大纲一样。
Link说：“每个项目都应该为通往理想目标的道路提供一些铺路石。数据战略确定了如何将信息和技术结合起来，帮助企业实现目标。企业应该在创造价值的同时继续前行。”
他表示，要想获得成功，数据策略应该同时包含数据管理组件(通常是IT工具、技术和方法)和数据使用策略。
全球客户服务外包商Alorica公司的执行副总裁兼首席信息和数字官Mike Clifton表示，企业内部通常对哪些数据可用、数据是如何定义的、数据变化的频率以及数据的使用方式没有一个清晰的理解。
Clifton指出，在建立任何数据驱动的项目之前，企业需要在利益相关者之间创建一种共同的语言。他说：“如果没有坚实的基础，预算和资金就难以预测，往往会因为缺乏明确的范围和可实现的结果而首先被削减。”
3、实现数据项目的技术成本太高
让数据项目获得足够资金的挑战变得更加艰巨的是技术成本高昂。Clifton表示，数据驱动项目从一开始就需要大量的资源和预算投资。
Clifton说：“它们通常是长期项目，不能作为解决紧急优先事项的权宜之计。许多决策者并不完全理解他们如何工作或为业务提供服务。收集数据以有效利用数据来提供明确投资回报的复杂性质往往让企业感到恐惧，因为出现一个错误就可能成倍地提高成本。”
然而，如果处理得当，从长远来看，这些项目可以简化并节省企业的时间和费用。Clifton说：“这就是为什么需要有明确的策略来最大化数据，然后确保关键利益相关者理解计划和执行的原因。”
除了投资于支持数据驱动项目所需的工具之外，企业还需要招聘和留住数据科学家等专业人员，这些人员通常要求获得更高的薪酬。
4、其他数字化转型举措得到优先考虑
几乎每个行业的企业都在进行数字化转型，很容易看出与这些努力相关的项目可以被赋予更高的优先级。这并不意味着数据驱动的项目应该被搁置。
Link说：“如果数字化转型的努力优先于数据计划，那么需要重新评估。”所有数字化转型计划都应该包含数据计划，两者缺一不可。”
忽略数字化转型的数据方面可能会导致其他计划的失败。运输和物流商Atlas Van Lines公司的副总裁兼首席信息官David Smith说：“如果没有可靠的数据战略，我就会对实施数字化转型感到担心，因为成功所需的结果、迭代和关键点都应该是数据驱动的决策。”
Smith说：“如果这是一个障碍，我建议使用数字转型计划作为数据战略执行的起点。”
5、缺乏企业高管对数据计划的支持
如果企业高管对数据驱动的项目不感兴趣，他们获得成功的机会可能会因为缺乏足够的资金和资源而减少。
支付服务提供商Fleetcor公司的全球首席信息官Scott duFour表示：“如果缺乏企业高管的支持，数据驱动的项目可能会在开始前就会夭折。很幸运，这在Fleetcor公司并不是一个问题，因为我们通过与经营业务的高管合作，验证大数据对企业发展和成功的重要性，并从首席执行官那里获得了对项目的支持。”
Clifton表示，为了获得企业高管的支持，技术领导者必须能够从一开始就明确数据项目的结果，并将其与业务重点或痛点相关联。具有讽刺意味的是，所有与数字相关的部署都严重依赖数据来实现收益。他说，“因此，无论企业高管们是否意识到这一点，他们都在为数据计划提供资金。”
企业高管应该通过数据策略了解数据项目如何支持业务目标。Link s说：“数据项目应侧重于通过可操作的情报和自动化来实现这些目标。”
Smith说，在某些情况下，缺乏高管支持可能是因为业务领导者并不真正知道他们想从数据项目中得到什么，因此不了解数据项目的价值。他说，“如果他们看不到价值，就不会提供支持。”
Smith表示，利用小规模的概念验证机会来通过操作仪表板或人工任务的自动化来展示价值是一个很好的实践。他说，“这将引起高管团队的兴趣。”
6、缺乏适当的技能
技术技能短缺几乎影响到IT的每个领域，其中包括数据驱动的项目。
duFour说：“如果没有足够的IT人才和具备合适技能的人员，就很难完成数据驱动的项目。在IT行业的一些领域，IT员工短缺是真实存在的。为了吸引求职者，Fleercor公司提供灵活的工作安排，并提供培训，让内部员工提高技能。
我们在人才搜索方面也做了更多的努力。虽然拥有大学学位的员工可以满足工作要求，但我们应该招聘具有硕士学位、IT类型认证和其他相关技能的求职者，这些知识和技能可以帮助推动数据驱动的项目向前发展。”
Clifton说：“在这个竞争激烈的就业市场中，招聘到具有领导和管理数据驱动的项目所需的特定技术经验的人才是一项挑战，但这是确保拥有正确的技能来成功实施项目的关键。如果没有正确的技能和专业知识，企业可能在启动项目之后，却遇到团队无法快速有效地识别和解决问题的挑战。”
Clifton表示，数据科学家、数据管理员和数据取证专家正在成为主流角色，数据架构师是前几年最需要的高端技能。
Link说：“如何经济可行地招聘人才一直是我们面临的最大挑战，现在并没有一个完美的答案。例如我们招聘了刚毕业的大学生，投入了大量时间和资源进行培训，结果却被高薪挖走。根据我的经验，让员工在同一地点办公可以更快地学习和协作，这很有价值。实现这一目标需要时间，但我们关注的是长期结果。”
