如何创建数据驱动的组织的

们渴望把麦肯锡最好的一面带给每一位客户。要做到这一点，我们就需要利用我们分布在66个国家的17000名顾问的知识。历史上，我们就有一个中央知识库。现在我们要问的是:如何通过更好的管理和搜索来扩展存储库，使其包含更多的格式，如视频和音频文件、代码片段和数据集?除了我们的内部知识，我们又将如何允许我们的客户和员工访问有效的外部资源?作为一家大公司，我们有失去对这些知识掌握的风险。数字化将帮助我们应对这些由规模和地理距离所带来的挑战，并确保我们对员工保持亲切感，对客户保持相关性。

你使用什么技术来提供这些数据?

数据保存在关系数据库和图形数据库中，具有非常好的标记和语义搜索功能。我们还在使用人工智能和机器学习技术来增强我们的认知能力。但真正改善客户和员工体验的不是技术，而是数据。当你没有得到所需的答案时，那是因为我们还没有正确地对数据进行编码或标记，也没有启用正确的搜索和检索功能。

你是如何克服数据的挑战的?

我们知道创建一个数据驱动的组织有四个关键：

• 雇佣合适的人--即那些能够理解数据给客户带来的价值和相关性的人。
• 了解哪些数据对我们的客户体验最重要。
• 使用人工智能、机器学习和其他工具来增强人类管理的能力，使之成为一种真正伟大的体验。在麦肯锡，我们鼓励人们拥有自己的数据，这样知识就能尽可能的接近实际的专业知识，但我们还没有做到这一点。我们从其他来源预填充的信息越多，我们就越容易让人们对其进行提炼。
• 提供正确的体系结构来支持数据驱动的组织。我们已经远离了一切都在一个巨大的ERP系统中的“高层”架构，而是倾向于使用一个由API和外接程序来连接不同的数据源和第三方应用程序以实现特定功能的“低层”架构。

（编辑：长春站长网）

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