根据2019 年 Gartner第四次年度首席数据官 （CDO） 调查，数据和分析战略的实施在 CDO 组织方面被列为第三个最关键的成功因素。
在数据方面，我们都知道四个”Vs”-品种、速度、真实性和数量——然而对于许多组织来说，它们的数据仓库基础架构已不具备处理它们的能力。此外，第五个”V”值甚至更加难以捉摸。因此，考虑到许多现代公司拥有的数据规模，需要一种以自动化为基础的新方法来应对这些挑战。
CDO 45% 的时间用于研究将数据用于创造价值和创收的方法。这意味着能够以现实、实用和实际有益的方式利用数据。数据仓库可帮助满足这些期望，为企业数据提供集中式空间，包括 CDO 在内的业务用户可用于开发见解。
要使 CDO 成功地在组织内实现数据货币化，创建成功的数据仓库至关重要。
然而，在 20 世纪 70 年代首次引入的传统数据仓库瀑布式方法仅提供了它可能提供的价值的一小部分。
这种方法需要不断发展，以满足新的数据源并适应业务需求 ，这实质上随着组织需求的变化而变得更加响应。使用自动化软件设计、开发、部署和运营数据仓库为业务领导者提供了广泛的价值。这种变化在业务需求需求时提供了灵活性，并更轻松地集成了新的数据源和技术。
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CDO 可以做什么？
数据仓库对于为业务用户提供他们需要的信息非常宝贵，因为它们是企业数据的核心存储点。然而，用户期望与数据仓库及时提供最新消耗性数据的能力之间的差距越来越大，这得益于用户越来越意识到数据驱动型决策的潜在好处。
企业都希望并且比以往任何时候都更需要数据洞察。此外，新数据形式不断增长，这加剧了这一业务需求，尤其是在半结构化或非结构化信息方面，如客户端通信、实时消息、传感器数据、社交媒体和音频/视频文件。
通常，数据仓库开发和演进意味着长周期 IT 项目，这与更敏捷的项目设计和构建环境的需求形成鲜明对比。为了支持数字化转型工作，CDO 应率先重新设计数据仓库，从创意到加速和自动化，以提高企业的时间价值比
IT 团队不应花时间打造具有独特配置和更长使用寿命的定制数据仓库基础架构，而应专注于生产灵活的决策支持基础架构。从本质上讲，创建一个数据仓库，它可以轻松地随业务需求一起转换。
“在 20 世纪 70 年代首次引入的传统数据仓库瀑布式方法，只能提供其可能提供的价值的一小部分”
CDO 可以通过以下五个步骤帮助其组织实现这一目标：
1. 了解预期的结果应该是什么
CDO 需要了解业务团队在做出任何类型的数据仓库基础结构的未来决策之前，数据可以帮助应对的具体挑战。从根本上说，需要围绕协助决策构建数据仓库自动化和现代化计划，从而实现市场差异化。
TDWI最近的一项调查显示，数据仓库现代化的首要原因是对业务对象的调整。CDO 通过实现业务和 IT 团队之间的协作，可帮助规划业务目标和技术如何实现的过程。这反过来又会导致整体业务转型，而新数据仓库处理数据驱动决策的方法将增强这一点.
2. 知道你已经拥有什么
复杂的数据管理工具已作为大多数组织数据基础架构的一部分进行部署。然而，这些可能不是尽其所能。已经使用 Oracle、SQL Server或 Teradata 的公司已经在其 IT 领域拥有一系列数据管理和移动工具。作为数据仓库自动化推送的一部分，可以更有效地实现自动化和利用。
然而，在整个盘点过程中，CDO 应确保它们考虑了数据仓库的容量要求。数据以指数级速度持续增长已不是什么秘密，因此，即使数据仓库适合当今目的，确保自动化流程、一般基础设施和存储要求的速度和标准也非常重要。能够处理这一点在未来。
此外，数据仓库自动化必须像目前这样与业务集成，并且将真实地集成在将来，而不是像企业认为的那样，它可能是在一个理想世界中。CDO 需要鼓励其团队了解可用数据的价值，以及可用于满足精确业务优先级的自动化分析和评估流程。
为了支持这一点，必须设计数据仓库自动化策略，不仅要为理想的数据设置，还要针对业务数据环境的实际不可预测性。数据建模方法（如Data Vault 2.0）可以自动实现，为组织提供更大的灵活性，轻松解决更改问题。
3. 确保自动化高效
与任何其他大型转型项目一样，数据仓库自动化需要资源。然而，由于严格的预算和相互竞争的优先事项，这些往往很少。因此，CDO 需要考虑什么实际上应该自动化，以便释放未来的工时。手工编码 SQL、编写脚本或手动管理元数据都是自动化任务如何更具成本效益的示例
4. 始终乐于改变
数据仓库自动化和现代化应视为持续、持续发展的一条途径。CDO 应该能够重新制定业务基础结构的不同部分，以满足业务需求和可能出现的任何新数据源。
CDO 还应对初始自动化和现代化流程采取分阶段方法，以尽量减少中断并简化业务用户的过渡，并列出何时满足每个不同要求的时间表。此外，由于不断变化的业务需求和新技术的使用，后期生产变化是不可避免的，必须加以规划。
CDO 还应确保为自动化将创造的人类变革做好准备。在业务团队中，可以重新部署用户，以加大分析商业智能的力度，进而将洞察集中到业务价值中。在其他地方，在 IT 团队中，自动化通过寻找新的分析工具或规划未来实现业务优先级的更好、更智能的方法，为未来规划提供了新的空间。
启用数据仓库自动化思维定势
数据仓库自动化不仅仅是您购买的软件;这也是您实现到企业的文化。是的，工具和技术是流程的基础，但良好的数据仓库战略需要透明的流程、强大的领导力和对业务最终目标的坚定关注，才能蓬勃发展。
如果没有强大的数据自动化，企业将很难充分利用数据及其相关技术的潜力。在数据驱动的转换方面，CDO 必须承担责任，寻找大规模数据使用指导未来业务决策的最佳方式，并确保始终考虑第五个”V”值（价值）。