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強(qiáng)大的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略提供了一個(gè)長(zhǎng)期框架，可利用整個(gè)組織的數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)優(yōu)化的業(yè)務(wù)決策。它整合了人員、流程和技術(shù)的作用，以構(gòu)建一個(gè)支持組織戰(zhàn)略目標(biāo)的統(tǒng)一計(jì)劃。

通過(guò)制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，組織可以定義清晰的數(shù)據(jù)管理準(zhǔn)則和規(guī)則，確保所有價(jià)值鏈中數(shù)據(jù)流的高質(zhì)量、可信和高效管理。這種結(jié)構(gòu)化方法有助于做出明智的決策，并使組織能夠最大限度地利用其數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。

了解業(yè)務(wù)目標(biāo)、評(píng)估數(shù)據(jù)和分析成熟度、創(chuàng)建組織數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模型、建立可擴(kuò)展的平臺(tái)格局、定義數(shù)據(jù)治理和管理框架、創(chuàng)建數(shù)據(jù)戰(zhàn)略路線圖來(lái)執(zhí)行是一場(chǎng)長(zhǎng)期的馬拉松。

一 了解業(yè)務(wù)目標(biāo)

即使經(jīng)營(yíng)的是同一領(lǐng)域，每家公司都是獨(dú)特的。每位數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者都應(yīng)該承認(rèn)，了解核心業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)目標(biāo)、中長(zhǎng)期目標(biāo)是成功數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的起點(diǎn)。

以 AirBnb 和 Booking.com 為例，了解即使在同一領(lǐng)域也可能出現(xiàn)不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)。AirBnb 專(zhuān)注于虛擬引人注目的應(yīng)用程序設(shè)計(jì)、流暢的導(dǎo)航和高質(zhì)量的住宿圖片。Booking.com 并不關(guān)心應(yīng)用程序設(shè)計(jì)，但他們非常注重實(shí)驗(yàn)和了解用戶(hù)行為。盡管兩者都注重客戶(hù)體驗(yàn)，但他們關(guān)注的目標(biāo)不同，因此他們的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略也不同。

為了更好地理解業(yè)務(wù)目標(biāo)；

更深入地了解決策過(guò)程和主導(dǎo)決策過(guò)程的人，以確定核心決策動(dòng)機(jī)

強(qiáng)調(diào)哪個(gè)功能是組織的主要驅(qū)動(dòng)力；是銷(xiāo)售、產(chǎn)品、工程還是運(yùn)營(yíng)驅(qū)動(dòng)的組織

確定組織最關(guān)鍵的項(xiàng)目，并嘗試在該領(lǐng)域找到容易取勝的長(zhǎng)期合作伙伴關(guān)系

二 評(píng)估數(shù)據(jù)和分析成熟度

除非您是初創(chuàng)公司的創(chuàng)始成員，否則組織中總會(huì)對(duì)技術(shù)、產(chǎn)品和數(shù)據(jù)方面的人員、運(yùn)營(yíng)和流程進(jìn)行一些投資。了解不同職能部門(mén)的現(xiàn)狀，比較它們目前的狀況以及它們根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)的發(fā)展軌跡，有助于制定成功的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

1.了解分析結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù) KPI

無(wú)論驅(qū)動(dòng)力如何，組織都依靠分析和報(bào)告結(jié)構(gòu)來(lái)設(shè)置 KPI 并定期監(jiān)控它們以評(píng)估組織的發(fā)展軌跡。

每個(gè)團(tuán)隊(duì)都有不同的模式來(lái)與分析和報(bào)告進(jìn)行交互；營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)喜歡通過(guò)報(bào)告訪問(wèn)數(shù)據(jù)，下載它們并將它們與現(xiàn)有的 Excel 表相結(jié)合以獲得更大的圖景，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)主要關(guān)注更活躍、更頻繁更新的報(bào)告和 KPI，以?xún)?yōu)化響應(yīng)時(shí)間，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)喜歡收集產(chǎn)品數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證保留、流失和交互，以評(píng)估假設(shè)，優(yōu)化其產(chǎn)品功能，如用戶(hù)體驗(yàn)、設(shè)計(jì)等。

即使在同一組織中，每個(gè)團(tuán)隊(duì)與分析和報(bào)告交互的模式也不同。數(shù)據(jù)戰(zhàn)略應(yīng)該反映現(xiàn)狀；

該組織是否有標(biāo)準(zhǔn)的分析和報(bào)告結(jié)構(gòu)？

是否存在管理分析和報(bào)告的通用流程和工具包？

是否存在具有一致定義和計(jì)算的通用 KPI 列表？

2.信任數(shù)據(jù)

訪談團(tuán)隊(duì)并深入了解他們的分析和報(bào)告流程有助于了解他們是否信任數(shù)據(jù)。在大多數(shù)情況下，由于多份報(bào)告之間的結(jié)果不匹配、多次運(yùn)行之間的報(bào)告不一致或儀表板計(jì)劃觸發(fā)意外交互、沒(méi)有統(tǒng)一的 KPI 和計(jì)算最終導(dǎo)致不同的結(jié)果等原因，對(duì)數(shù)據(jù)的信任會(huì)喪失。

建立數(shù)據(jù)信任是一場(chǎng)馬拉松，需要時(shí)間、精力和奉獻(xiàn)精神。但其中最關(guān)鍵的部分是確定優(yōu)先級(jí)，哪些數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理問(wèn)題對(duì)業(yè)務(wù)最為關(guān)鍵？確定問(wèn)題、分析其影響、獲得多個(gè)團(tuán)隊(duì)的確認(rèn)以及確定解決方案的優(yōu)先級(jí)是逐步建立信任的關(guān)鍵。

3.員工能力

組織傾向于在不同的方向上發(fā)展業(yè)務(wù)，例如增加活躍用戶(hù)、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)、地點(diǎn)、服務(wù)或產(chǎn)品。數(shù)據(jù)戰(zhàn)略必須支持組織增長(zhǎng)戰(zhàn)略。員工是組織中戰(zhàn)略的執(zhí)行者。所需技能與員工能力之間的差距是執(zhí)行成功數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的最大風(fēng)險(xiǎn)之一。

為了盡量降低風(fēng)險(xiǎn)；

創(chuàng)建執(zhí)行數(shù)據(jù)戰(zhàn)略所需的技能能力矩陣

將團(tuán)隊(duì)的技能映射到所需的技能能力矩陣，以突出能力差距

優(yōu)先考慮哪些技能差距比其他技能差距更為關(guān)鍵

尋求內(nèi)部或外部資源來(lái)消除差距。該過(guò)程可能包括內(nèi)部或外部培訓(xùn)、與外部機(jī)構(gòu)合作推出關(guān)鍵舉措和培訓(xùn)人員、招聘等

三 創(chuàng)建組織數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模型

運(yùn)營(yíng)模式是動(dòng)態(tài)的，會(huì)隨著時(shí)間和組織的需求而發(fā)展。沒(méi)有一種運(yùn)營(yíng)模式適合所有公司，但大多數(shù)公司都會(huì)遵循類(lèi)似的模式，無(wú)論它們擁有哪些資源、技能或目標(biāo)。

根據(jù)數(shù)據(jù)和分析 (D&A) 的成熟度，組織在構(gòu)建和擴(kuò)展分析能力時(shí)通常會(huì)遵循三個(gè)步驟。這些階段反映了整個(gè)企業(yè)處理和使用數(shù)據(jù)的方式日益復(fù)雜化，從早期的試驗(yàn)和孤立工作，到更加協(xié)調(diào)和集中的方法，最終回歸到具有更平衡、更成熟的分析功能的分散化。

1.分散式模型

在數(shù)據(jù)與分析成熟度的早期階段，大多數(shù)公司都采用分散式方法。此時(shí)，分析能力是臨時(shí)性的，通常由尋求解決自身特定問(wèn)題的各個(gè)部門(mén)或業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)推動(dòng)。這些部門(mén)可能會(huì)小規(guī)模地使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察來(lái)提高運(yùn)營(yíng)效率或客戶(hù)體驗(yàn)，但整體方法缺乏協(xié)調(diào)或統(tǒng)一的戰(zhàn)略。

分散模型的特點(diǎn)是；

對(duì)于如何使用或管理數(shù)據(jù)，通常沒(méi)有總體愿景或企業(yè)范圍的戰(zhàn)略。

分析團(tuán)隊(duì)分散在不同的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)中，例如營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售、財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)，每個(gè)團(tuán)隊(duì)都有自己的工具、流程和目標(biāo)。

數(shù)據(jù)通常在部門(mén)內(nèi)孤立，因此很難創(chuàng)建全面的業(yè)務(wù)視圖或跨職能執(zhí)行高級(jí)分析。

2.集中式模型

隨著公司開(kāi)始意識(shí)到數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，他們通常會(huì)轉(zhuǎn)向更集中的數(shù)據(jù)與分析方法。這通常標(biāo)志著正式數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的開(kāi)始。在此階段，公司認(rèn)識(shí)到需要集中資源并將分析功能統(tǒng)一到一個(gè)團(tuán)隊(duì)或部門(mén)。目標(biāo)是建立一個(gè)中央數(shù)據(jù)與分析功能，以標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)踐、整合數(shù)據(jù)并為數(shù)據(jù)收集、分析和使用方式創(chuàng)建更統(tǒng)一的戰(zhàn)略。

集中式模型的特點(diǎn)是；

成立中央 D&A 團(tuán)隊(duì)是為了標(biāo)準(zhǔn)化工具、流程和方法。這通常需要將來(lái)自不同業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、業(yè)務(wù)分析師和其他專(zhuān)家聚集到一個(gè)中央團(tuán)隊(duì)中。

該公司建立了數(shù)據(jù)治理框架，確保所有數(shù)據(jù)工作的一致性、質(zhì)量和合規(guī)性。

為業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和報(bào)告的通用平臺(tái)，減少碎片化并更輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)和協(xié)作。

3.聯(lián)邦式模型

隨著中央分析功能日趨成熟并獲得關(guān)注，許多公司意識(shí)到，僅僅集中 D&A 是不夠的。要使分析真正推動(dòng)整個(gè)企業(yè)的創(chuàng)新和價(jià)值，它必須嵌入并由各個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)。此階段代表著從最初自上而下的集中式結(jié)構(gòu)向更加分散的方法的轉(zhuǎn)變，其中每個(gè)部門(mén)或業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)都擁有所需的工具、知識(shí)和支持，可以直接將分析應(yīng)用于自己的挑戰(zhàn)。

聯(lián)邦式模型的特點(diǎn)是；

業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)不再僅僅依賴(lài)中央團(tuán)隊(duì)，而是開(kāi)始構(gòu)建自己的分析能力。這可能涉及培訓(xùn)員工、為他們提供自助分析工具，并使他們能夠獨(dú)立處理與其領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)。

雖然業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)擁有更多自主權(quán)，但他們?nèi)詴?huì)繼續(xù)與中央 D&A 團(tuán)隊(duì)合作，以獲得最佳實(shí)踐、治理和基礎(chǔ)設(shè)施方面的指導(dǎo)。中央團(tuán)隊(duì)充當(dāng)戰(zhàn)略推動(dòng)者，而不是分析的主要執(zhí)行者。

在成熟的組織中，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)可以利用更先進(jìn)的分析技術(shù)，包括人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中獲取見(jiàn)解并自動(dòng)化決策過(guò)程。

四 建立可擴(kuò)展的平臺(tái)架構(gòu)

為了使業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)能夠在分析之旅中取得進(jìn)步、推動(dòng)創(chuàng)新并促進(jìn)公司發(fā)展，可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)至關(guān)重要。近年來(lái)，數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)得到了廣泛關(guān)注，這得益于云計(jì)算的進(jìn)步、存儲(chǔ)成本的降低、更強(qiáng)大的計(jì)算引擎以及人工智能驅(qū)動(dòng)工具的快速發(fā)展。這些創(chuàng)新使組織能夠以前所未有的規(guī)模、敏捷性和速度利用數(shù)據(jù)。

1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

如今，組織會(huì)生成、獲取和存儲(chǔ)大量與客戶(hù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是任何數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的骨干，提供存儲(chǔ)、管理和檢索數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施。隨著技術(shù)的發(fā)展，存儲(chǔ)解決方案也在不斷發(fā)展。從主要關(guān)注可擴(kuò)展數(shù)據(jù)收集的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) (RDBMS)向Data Lakehouse 的轉(zhuǎn)變標(biāo)志著一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。Data Lakehouse 提供無(wú)限的可擴(kuò)展性、處理高級(jí)分析和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)收集的能力，使企業(yè)能夠無(wú)縫集成和分析結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)目錄

數(shù)據(jù)目錄充當(dāng)唯一事實(shí)來(lái)源，提供組織內(nèi)數(shù)據(jù)的集中統(tǒng)一視圖。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織面臨的最大挑戰(zhàn)之一是不同團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)的定義和解釋不一致。一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題，如“我的客戶(hù)是誰(shuí)？”，可能會(huì)根據(jù)您詢(xún)問(wèn)的是營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售、產(chǎn)品還是其他團(tuán)隊(duì)而得到不同的答案。組織良好的數(shù)據(jù)目錄通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)化的定義和指標(biāo)來(lái)消除這種歧義，從而實(shí)現(xiàn)跨職能協(xié)調(diào)。通過(guò)創(chuàng)建對(duì)組織數(shù)據(jù)資產(chǎn)的共同理解，目錄使團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新，并對(duì)他們正在處理的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性充滿(mǎn)信心。

3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有意義、可操作信息的過(guò)程。它通常由特定的業(yè)務(wù)需求觸發(fā)，團(tuán)隊(duì)需要從原始的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取無(wú)法輕易獲得的見(jiàn)解。通過(guò)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)被清理、豐富和組織以用于特定目的。無(wú)論是匯總客戶(hù)數(shù)據(jù)以進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，還是優(yōu)化運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)以提高效率，轉(zhuǎn)換的目標(biāo)都是讓決策者能夠訪問(wèn)數(shù)據(jù)并讓數(shù)據(jù)有價(jià)值。

數(shù)據(jù)可視化

4.數(shù)據(jù)收集、轉(zhuǎn)換和提煉后，需要便于業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)訪問(wèn)和解讀。數(shù)據(jù)可視化在此過(guò)程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，可將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰易懂的見(jiàn)解。無(wú)論是通過(guò)交互式儀表板、靜態(tài)報(bào)告還是引人入勝的視覺(jué)敘事，關(guān)鍵在于以一種能夠讓團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造價(jià)值的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。有效的數(shù)據(jù)可視化可幫助業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)、識(shí)別機(jī)會(huì)并自信地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。在現(xiàn)代分析生態(tài)系統(tǒng)中，可視化不僅僅是為了美觀，它們還是推動(dòng)業(yè)務(wù)成果的工具。

五 創(chuàng)建數(shù)據(jù)戰(zhàn)略路線圖

到目前為止制定的所有結(jié)構(gòu)和戰(zhàn)略都是理論框架，需要實(shí)際實(shí)施、監(jiān)控、評(píng)估和改進(jìn)，以符合實(shí)際的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)營(yíng)現(xiàn)實(shí)。重要的是要認(rèn)識(shí)到這些變化不可能一蹴而就；它們需要仔細(xì)規(guī)劃和分階段實(shí)施。因此，制定詳細(xì)的路線圖對(duì)于指導(dǎo)實(shí)施過(guò)程至關(guān)重要。

精心設(shè)計(jì)的路線圖是協(xié)調(diào)利益相關(guān)者、管理期望和確保順利執(zhí)行復(fù)雜計(jì)劃的有力工具。然而，路線圖不僅僅是一份任務(wù)清單；它們需要清晰、靈活，并能適應(yīng)組織不斷變化的需求。它們還必須具有可擴(kuò)展性，能夠隨著項(xiàng)目范圍的擴(kuò)大而增長(zhǎng)和發(fā)展。

數(shù)據(jù)戰(zhàn)略路線圖有幾個(gè)重要目的，包括但不限于：

路線圖概述了行動(dòng)和里程碑的精確順序，幫助團(tuán)隊(duì)了解需要做什么以及何時(shí)做。

它還允許識(shí)別依賴(lài)關(guān)系，確保活動(dòng)按照合乎邏輯、可管理的順序進(jìn)行。

哪些團(tuán)隊(duì)、部門(mén)或個(gè)人將受到影響，以及了解每個(gè)變化將如何影響現(xiàn)有流程、技術(shù)和工作流程。

確定最佳溝通渠道（無(wú)論是通過(guò)定期更新、會(huì)議還是數(shù)字平臺(tái)），并確保溝通一致、透明且適合不同受眾的需求。

設(shè)置關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo) (KPI)、反饋循環(huán)和定期審查來(lái)衡量實(shí)施的成功。

小結(jié)

強(qiáng)大的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是任何組織成功采用 AI 的基礎(chǔ)。隨著 AI 技術(shù)不斷改變行業(yè)，未能優(yōu)先考慮和優(yōu)化數(shù)據(jù)的公司將難以充分發(fā)揮 AI 的潛力。精心設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略可確保不僅收集數(shù)據(jù)，而且還以 AI 系統(tǒng)可以有效使用的方式組織、清理和訪問(wèn)數(shù)據(jù)。通過(guò)建立明確的數(shù)據(jù)治理、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并確保跨系統(tǒng)的無(wú)縫集成，組織可以創(chuàng)建 AI 可以蓬勃發(fā)展的環(huán)境。

此外，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略可將 AI 計(jì)劃與業(yè)務(wù)目標(biāo)相結(jié)合，促進(jìn)部門(mén)間協(xié)作，并幫助彌合數(shù)據(jù)科學(xué)、技術(shù)和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)之間的差距。它使組織能夠有效地?cái)U(kuò)展 AI 解決方案，做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，并充滿(mǎn)信心地推動(dòng)創(chuàng)新。

歸根結(jié)底，成功采用人工智能取決于數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略性使用。如果沒(méi)有全面、前瞻性的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，公司就有可能未充分利用人工智能的功能，錯(cuò)失增長(zhǎng)機(jī)會(huì)，并在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)中落后。通過(guò)投資和不斷完善數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，公司不僅可以實(shí)施人工智能技術(shù)，還可以利用這些技術(shù)提供切實(shí)的商業(yè)價(jià)值并推動(dòng)長(zhǎng)期成功。

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