1. 什么是数据文化?

所谓数据文化指的是构建一个组织，该组织将数据作为决策中的重要因素进行优先考量。这需要培训、教育，更重要的是与每个业务单元建立关系，以确定哪些指标将推动他们的决策。

2. 为什么在公司内部建立强大的数据文化变得越来越重要?

随着《南华早报》数字化转型的全面推进，一个主要挑战就是提高运营效率。虽然数据团队在18个月内从零建立，但其存在的核心原因之一是帮助每个部门能够更好地胜任工作。我们已经建立了一个所谓的”OKR“文化，即以目标和关键结果为导向，使得每个部门和团队能够与整个公司的目标保持一致，并有具体的、可测量的、可操作的、相关的并有时间限制的(SMART)目标。

数据驱动下的公司文化帮助公司内的每个人就如何跟踪个人、团队、部门和公司目标方面保持一致。我的团队每个月都要检查当季指标的完成度，并建立问责性、保持透明度。如果有人落后了，他们可以寻求帮助，或与其他人或团队就共同的兴趣或计划进行合作。

3. 有哪些具体的例子说明了数据可以显著的增值，如在编辑或运营层面？或者说数据解决了哪些痛点?

为了构建一套自动化的数字报告和分析体系，《南华早报》的数据团队设计、构建和实现了一个集中式数据仓库和ETL流程。该流程可以整合40多个不同平台的数据。我们还培训了非技术团队成员使用SQL以及其他数据处理工具以自动化工作和生成报告的流程，从而节省了75%的人力。这样就将工作重点放在了洞察力开发、工作建议和操作的提高上，降低了耗时和繁琐报告的创建所需的时间。

为了确保这条流程能够在整个公司中都得以运用，我们还扩展了跨功能的商务智能工具。此外，团队还合并了冗余的工具和平台，从而降低了人力、资源和运营成本。

4. 对于一个公司来说，为了建立一个良好的数据文化，采取哪些积极的步骤最重要？

提高业务流程效率最关键的环节应当是组织相关培训并向团队成员普及数据的重要性。整个讲故事的过程需要数据工具和数据文化的交叉作用，从而让我们的决策过程真正从直觉驱动转向数据驱动。每周在线编辑会议、表现不佳或优异的电子邮件提醒、总结得失的每日洞察电子邮件，以及动态的TV看板都有助于推动这一变化。这些都会有助于团队成员形成依赖数据实时报告的好习惯。关键业绩指标(KPI)将使各小组能够更好地跟踪进展，并加强对目标的责任;公司举办了数十场培训课程，以提高员工对工具、功能的认识，并将数据相关性与每个人的“日常生活”联系起来。随着转型的继续深入，公司过去3个月内对于数据请求增加了10倍，尽管这让我们变得忙碌，但深受鼓舞。

通过使用Tableau、BigQuery和Airflow等分析工具进行响应更快的即时性分析，我们正在《南华早报》内部中构建更强大的数据文化，业务领导人和经理能够访问实时数据，并做出更强大基于数据的决策。

我们相信，要想创造一种变革型文化，首先要投资于我们的员工。其影响在我们的数据驱动转换中尤为明显，通过组织内的各种工具让数据民主化，使我们的团队能够做出更明智的决策。衡量这些决策的影响使我们能够在必要时迅速适应。随着数据存储、集中化和自动化的举措的出现，我们看到《南华早报》在效率、核心指标(流量、收入)增长方面取得了巨大进步，团队的整体士气和参与度也在不断上升。

5. 您在构建数据文化时遇到了哪些障碍?(心态或信任方面？招聘方面？）你是如何克服的?

这与问题4非常相似，我想已经回答了大部分。

6. 数据应当驱动决策吗?什么才是正确的平衡?

虽然数据不是驱动决策的唯一因素，但它应该在大多数决策中发挥作用。我倾向于将这个过程称之为数据推动决策。在过去的两年里，我们看到越来越多的企业领导者在做出决定或下结论之前，会要求并将数据考量进去，这是从“直觉”向“数据”推动决策转变所迈出的一大步。

一个很好的例子是在新闻编辑室经常会用A / B测试新闻标题。编辑们有时会对哪个标题有效，哪个标题无效有不同的意见，最好的方法是把它放在我们的用户面前，看看他们点击哪个标题最多。不管编辑喜欢哪个标题，他们都会都知道什么标题才是有效。中美贸易战近来一直是一个热门话题，有几个标题是用英国风格写的，标题中有贸易争端（Trade Row，Row指的是争吵或打架时的争吵)。然而，由于我们的读者目前大多来自美国，贸易战（Trade War）的吸引力大得多，因为美国人通常把“row”读作“row, row, row your boat”，而不是“fight”。

7. 员工如何获得这些数据？如何确保这些数据是可操作的?

在理想的数据世界中，每个员工都应该能够访问完成工作所需的数据。当然，安全协议需要十分完备，以确保个人无法访问可能敏感的数据(例如PII——个人身份信息)或他们不需要访问的数据，因为这些数据与他们的工作无关。

行动通常与决策联系在一起。你应当花上一点时间与团队一起了解他们的工作流程、项目和计划，帮助他们制定度量标准以及KPI，进而帮助做出决策。这也是一个迭代的过程，如果某些东西不再有用，或者我们可以改进它，我们就会不断寻求改进，提高客户处理数据的方式。

8. 你认为最好的数据文化是什么?

最好的数据文化体现在很多方面，包括我们刚讨论的所有事情。理想状态上，最好的数据文化应当要营造每个人都可以获取所需数据的知识和能力的环境。公司的每个人都应该理解数据对团队和个人工作的价值，并能够自助访问可操作的数据，以便在日常工作中执行。数据工具应该在很大程度上实现自动化，数据团队的重点应该主要集中在生成见解、增强建议以及构建使用AI、ML以及相应算法的工具，而这些算法有助于推动业务向前和向上发展。