【数据战略】数据战略101——dataversity

将数据视为业务资产的组织正在寻找将整个业务生态系统转变为数据驱动实体的方法。 然而，使业务目标与数据目标保持一致既不容易也不直接。 必须构思和开发系统且定义明确的数据战略，以推动数据支持的业务实践向前发展。 在这篇数据战略 101 文章中，我们将了解数据战略的定义，以及最佳实践、挑战和路线图。

什么是数据战略？

数据战略是应对日常业务挑战和使用数据实现预定义业务目标的总体规划或蓝图。 为此，数据战略阐明了技术、流程和人员之间的相互关系——所有这些都通过他们的数据角色和职责联系在一起。

数据战略中嵌入的愿景通过数据驱动的洞察力和数据支持的情报指导日常业务决策。 数据战略明确解码数据将如何帮助实现预定义的业务目标。 此类总体规划的目标是确保整个组织中的所有业务部门一致且透明地使用数据。

在奠定数据和分析战略的基础时，通常会从人员、流程和技术的角度探索现有能力。 在了解业务战略（目标）以及未来的机遇和挑战之后，确定数据和分析用例。

企业战略总体规划通常包括将用于实现业务目标的所有战略，以及执行这些战略所需的资源，例如资本投资、人才招聘、重组流程和修改后的组织结构。

令人惊讶的是，麦肯锡的研究发现，只有不到三分之一的受访组织的数据战略与其组织战略保持一致。

Signal AI 首席执行官 David Benigson 表示，“真正有影响力的数据战略只是由于技术的进步和企业人工智能 (AI) 等事物的成熟才刚刚开始发挥作用。”

企业数据战略的指导原则包括：

• 简化数据采集流程
• 使数据易于访问和共享
• 消除数据孤岛
• 整合不同的数据
• 制定一致的数据使用和管理目标
• 为数据分析制定明确的指导方针

什么是数据战略路线图？

虽然数据战略阐明了数据使用政策，但数据战略路线图提供了一组精细的步骤和行动计划，业务人员应遵循这些步骤和行动计划以实现预定义的业务目标。

有效的路线图包括确切的实施计划：实际资源、时间表、成本和可交付成果。 数据战略作为数据政策的蓝图，战略路线图作为实施指南。

在路线图中，每个定义的业务目标都会有一个相应的“数据行动计划”来描述目标是如何实现的。 与战略计划相比，战略路线图更加详细和详尽，详细说明了所有权、技术、流程、预计成本、时间表和预期结果。

在某种程度上，路线图虽然很细，但必须为不可预见的问题留出空间。 数据战略路线图将作为使用数据实现长期业务目标的清单。

最后，路线图使组织流程与预期的业务目标保持一致。

因此，为了确保您的战略路线图符合要求：

• 在选择工具和技术时，必须着眼于精确的需求、可用资源、成本估算、项目时间表和基础架构功能。
• 必须对当前的数据系统、流程和劳动力进行评估和评估，以进行必要的更改或修改。
• 必须明确定义与数据所有权、数据存储库和数据治理相关的角色和职责。

什么是数据战略最佳实践？

数据管理是企业的关键驱动力，因此企业必须确保系统地捕获、验证、存储和保护数据。 数据管理最佳实践建立了政策和程序，以保证数据在整个组织中得到一致和高效的使用。

数据治理是数据战略的一个关键组成部分，它控制着整个组织中管理数据质量和数据安全的政策和程序。 将数据质量放在首位，紧随其后的是数据安全，这有助于组织确保数据的各个方面都是纯净且值得信赖的。

拥有管理企业数据蓝图的数据战略遵循以下最佳实践：

• 根据当前需求设置支持数据的业务目标
• 设置统一的数据流程以确保所有业务部门一致地访问和使用数据
• 制定在整个企业内共享数据的政策和程序
• 根据特定的业务目标设置衡量指标
• 定义与数据战略实施相关的可衡量指标
• 定义供最高管理层和数据治理团队使用的数据隐私规则
• 数据战略最佳实践的最终目标是验证为收集、集成、处理、共享和衡量组织中的数据而制定的政策。

什么是数据战略挑战？

数据战略是一项长期的指导性计划，它定义了处理组织内日常数据挑战所涉及的人员、流程和技术。 但是数据必须解决特定的业务问题才能满足战略业务目标。

在为企业设计第一个数据战略或修改现有数据战略时，战略团队可能会遇到以下挑战：

• 整个组织的数据用户之间缺乏共享的业务词汇，这使得用户很难找到并轻松理解数据。
• 数据被困在独立企业业务部门的孤岛中； 它不能共享或质量差。
• 确保整个组织的数据质量和访问权限——以及建立和维护适当的治理流程——是一项艰巨的挑战。
• 随着数据源数量的增加，组织往往缺乏无缝的数据集成设施。
• CDO 很难在正确的时间识别、捕获正确的数据并将正确的数据提供给正确的用户。
• 多云环境的增长引起了不同云系统之间的数据复制，这导致了坏数据。
• 数据安全和隐私问题对于在企业中优化使用数据至关重要。 因此，与数据访问、数据安全、数据伦理和数据质量相关的政策不容忽视。

近年来，数据泄露事件引起了全球关注。 安全使用数据对于保持全球竞争力和相关性至关重要。 自动化数据工程流程已经部分解决了安全问题，但仍有许多工作要做。

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