“要求：数据服务部门实施数据赋能影响因素”是作为标准的参考内容编写的。

在实施数据赋能中，数据服务部门的能力体现在多个方面，关键能力如下图所示。

在实施数据赋能的过程中，数据服务部门应具备的关键能力如下。

业务理解和沟通能力

1. 理解业务需求，明确数据在业务中的具体应用场景和目标，才能通过有效沟通，提供精准、有价值的数据服务。
2. 业务理解和沟通能力包括具备扎实的业务知识、敏锐的业务洞察力以及良好的沟通和合作能力等。
3. 提升业务理解与沟通能力的措施包括强化业务学习和培训、增进跨部门交流与合作、优化沟通机制与渠道、增加业务实践机会以及举办沟通技巧培训等。

数据处理与整合能力

1. 数据服务部门的数据处理与分析能力直接决定了其能否有效地为业务部门提供高质量的数据服务。
2. 数据处理与分析能力主要包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等方面的技能，直接影响到其能够为业务部门提供的数据服务质量和效果。
3. 提升数据服务部门的数据处理与分析能力，可以采取的主要措施包括熟练掌握数字技术工具、强化数据处理技能、深化数据分析思维、提升跨界融合能力等

数据分析与洞察能力

1. 数据洞察能力能够帮助企业深入挖掘和理解数据中的信息，揭示出业务运营中的问题和机遇。
2. 数据服务部门的数据洞察涉及整合数据资源、深度挖掘数据价值，并转化为业务洞察，以支持企业精准决策和优化业务，推动持续增长。
3. 提升数据洞察能力措施包括强化人才队伍建设、采用先进技术、深化部门间合作，并制定明确的数据策略，以支持业务决策和增长。

平台与工具运用能力

1. 数据服务部门所使用的技术平台与工具是数据处理、分析和应用的基础，也是提升数据服务质量和效率的关键。
2. 技术平台与工具能力包括数据处理工具、数据分析工具、数据可视化工具、基础技术架构等。
3. 提升技术支持和工具水平的主要措施包括定期评估与更新技术、加强技术培训、开展技术交流与合作、采用先进技术等。

采用先进的技术能力

1. 数据服务部门采用先进的技术手段对于提升数据处理能力、优化数据质量、保障数据安全以及促进业务创新等方面都具有至关重要的作用。
2. 采用先进的技术手段能力需要具备敏锐的市场洞察力，能够准确判断哪些先进技术适合企业的业务需求，并进行合理的技术选型。先进的技术手段包括大数据技术、云计算技术、人工智能技术、安全技术等。
3. 为提高采用先进的技术手段能力可采取措施包括建立技术选型与评估机制、技术引入与集成、技术培训与推广、技术合作与交流等

与业务部门合作能力

1. 数据服务部门与业务部门的协同合作不仅可以加速企业决策过程，提高决策质量，还能促进数据价值的最大化利用，推动企业创新和增长。
2. 协同合作的内容涵盖数据共享、需求沟通、项目协作等多个方面。
3. 提升数据服务部门与业务部门的协同合作，可采取措施包括明确协同目标与角色定位、建立高效的沟通机制、促进数据共享与理解、深化业务理解与合作、采用新的技术方法等。

组织文化和氛围

1. 一个积极、开放的组织文化能够鼓励员工接纳和尝试新的数据技术和方法。
2. 良好的组织文化和氛围包括数据驱动的文化、开放与协作的精神、创新与探索的氛围、对失败的包容态度、尊重与信任的环境等。
3. 为了营造良好的组织文化和氛围，可以采取措施包括提升团队专业能力与协作精神、营造创新氛围，鼓励探索与实验、建立沟通与反馈机制、设立激励机制和认可员工贡献等。