企业数字化改造是一项系统工程。数字化转型的成功企业决策将由数据驱动。数字化转型需要高层企业的推动，也需要企业全体员工的参与，形成良好的员工自助数据驱动文化。我们不禁要问，什么是自助分析？什么是数据驱动？如何构建公司的数据驱动文化？

根据业界人士的观点，自助数据分析是相对传统数据分析的新概念。传统的数据分析需要传统的it部门和数据部门的参与。最后，它得到了数据分析师的协助。工艺依赖性比较强。自我服务数据分析主要是指业务人员通过一些数据分析工具，能够独立、灵活地满足自身分析的需要。在这个过程中，业务人员基本上不需要IT部门的支持。自我服务分析带来的直接变化是，业务人员和分析师的角色是结合在一起的，也就是说，分析师最终会变得对业务特别了解，或是业务人员最终会对分析有充分的了解，而它的支撑作用相对减少。

一般来说，数据驱动是指利用数据作为一种生产手段，通过科学的方法，在业务实践中不断做出积极的反馈，以促进业务优化的提高。一个完整的数据驱动闭环包括数据采集、数据建模、数据分析、数据反馈等。数据驱动的决策并不是一蹴而就的，建立一个公司的数据驱动文化是关键的一步。

实现数据驱动的企业数据操作与维护的转换，最重要也是最困难的一件事就是转变数据文化的心态。这种转变需要建立一个由公司高级管理层领导的整体文化框架，以便参与数据项目的所有人员(包括数据生产者、建模人员、分析人员和用户)能够一起工作。使数据成为企业决策的核心。

其次，可靠和受控的数据是培养数据驱动型文化的基础。如果需要业务决策的人员无法获取数据，那么很难获得数据。在这里，我们不得不提到无处不在的“数据岛”问题。如果不常见，每个部门存储的数据可以大大减少。在实际操作中，数据应在受控制的基础上打开，允许员工自己访问，从而实现员工自助分析。持续的数据更新以及员工访问与其工作相关的数据，使员工更加了解自己的工作和公司的整体情况。

此外，我们还应该培养员工的数据素养。如果员工不能很好地分析和利用数据，那么数据本身的价值也很难发挥出来。员工的数据素养包括基本的分析技能和数据分析软件的应用。企业的数据分析工具，无论是Excel还是Tableau，都需要对员工进行培训并学会使用它们。只有掌握了数据分析、转换、统计和可视化的基本原理，才能发挥作用。数据读写能力并不是IT工程师和分析师独有的技能。数据素养的提高意味着每个部门都可以使用数据，并最终能够跟踪绩效、发现新的业务机会和贡献新的想法。为了提高员工的数据素养，我们可以考虑在招聘新员工时，我们需要具备相应的数据素养。

同时，我们必须在公司内部培养开放、包容的数据文化。鼓励所有员工就如何使用这些数据提供建议。如果员工能够对公司数字化改造中遇到的问题做出积极的反应并得到高层的认可，那么公司的数据驱动实现将会相对较快。

此外，还要注意激励员工。企业数据驱动文化的建设，除了意识、技能、氛围的准备外，还要从创建数据分析社区、通过组织内部数据分析竞赛等方式来激励员工。自助服务的数据驱动文化，如果你加入社会和合作的需要，将会在一定程度上增加员工对数据分析的热情。

在大数据时代的背景下，在企业数字化改造的过程中，如果每个员工都能实现自助分析，根据自己的业务和观察提出独特的观点，并帮助公司做出经营决策，那么在很大程度上，这就为自己的企业提供了实现数据驱动的可能性，企业的竞争力也将逐步提高。