前面我们提及企业数字化转型是一个系统工程，数字化转型成功的企业决策将是由数据驱动的。数字化转型需要公司高层推动，也需要企业全员参与，形成良好的员工自助式数据驱动文化。我们不禁要问，什么是自助式分析？什么是数据驱动？如何打造一家公司的数据驱动文化？
结合行业人士的看法，自助式数据分析是相对传统数据分析的一个新概念。传统的数据分析需要传统的IT部门、数据部门参与，最后通过数据分析师来协助实现，其中过程依赖性比较强。而自助式数据分析主要是指业务人员能够自主、敏捷的通过一些数据分析工具满足自己分析的需求，在这一过程中，业务人员基本不需要IT部门的支持。自助式分析带来的直接变化就是业务人员和分析人员的角色合二为一，也就是分析人员最终会变得对业务特别了解或者业务人员最终变得对分析很了解，由此IT这一块的支撑作用相对减弱了。
通常而言，数据驱动是指将数据作为生产资料，通过科学的方法，在业务实践中不断作出正向的反馈，促进业务优化提高。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—数据反馈等环节。数据驱动决策的实现不是一蹴而就的，而打造一家公司的数据驱动文化就是其中关键一步。
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实施数据运维的数据驱动企业转变，首先最重要也是最困难的是向数据心态的文化转变。这种转变需要在公司高层主导下，建一个总体的文化框架，让参与数据项目的所有人员（包括数据的产生者、模型构建者、分析者、使用者）可以通力合作，使数据成为企业决策的核心。
其次，可靠且受控的数据是培育数据驱动文化的基础。如果需要商业决策的人得不到数据，那么数据就很难发挥价值。这里不得不提到普遍存在的“数据孤岛”问题，部门之间各自存储的数据，如果无法共通，数据利用效率会大大降低。在实际经营中，数据应该在可控的基础上开放，让员工能够自主访问，实现员工自助式分析。数据的持续更新，以及员工能够始终访问到与自己工作相关的数据，使得员工更加了解自身工作情况，以及企业全局。
再者，要培养员工的数据素养。如果员工不能够很好的分析数据、利用数据，那么数据本身的价值也很难发挥。员工的数据素养包括基本分析技能、数据分析软件的应用。一家企业的数据分析工具，不论是Excel还是Tableau，都需要对员工进行培训，学会使用这些工具。员工掌握数据分析、转换、统计和可视化的基本原理，才能发挥作用。数据素养不是IT工程师和分析师的专有技能，全员数据素养的提高意味着每个部门都能够使用数据，并最终得以跟踪绩效、发现新商机并贡献新想法。为了提升员工的数据素养，可以考虑在招聘新员工时就要求具备相应的数据素养。
同时要培育企业内部开放包容的数据文化。鼓励所有员工主动就如何利用数据提出建议。如果员工能够将企业数字化转型遇到的问题积极反馈，并且得到高层的认可，那么公司数据驱动的实现则会相对较快。
此外还要注意激励员工。一家企业数据驱动文化的搭建，除了意识、技能、氛围方面的准备，还可以从创建数据分析社群、通过举办内部数据分析竞赛等方式鼓励员工。自助式的数据驱动文化，如果加入社交和合作需求，会在一定程度上提高员工对于数据分析的积极性。
大数据时代背景下，在企业数字化转型过程中，如果每位员工都能实现自助式分析，基于自身业务和观察提出独特的观点，助力公司经营决策，那么这很大程度上就为自身企业实现数据驱动提供可能，企业的竞争力也会逐步提升。
