谈谈如何利用数据资产为企业带来更多价值

数据的价值在于它能够在日益数据驱动的世界中为组织提供洞察力、情报和竞争优势。通过有效利用数据，组织可以推动增长、改善运营并做出更明智的决策以实现其业务目标。

我们经常听到人们谈论数据驱动、数字化的重要性，以及人工智能彻底改变运营模式的潜力。这些进步旨在帮助组织提高效率并在市场中获得竞争优势。在当今世界，数字系统和平台发挥着至关重要的作用，因此必须更深入地了解客户和组织的需求。通过协调我们对数据和数字技术的期望和投资，我们可以最大限度地发挥它们的优势。

在数字化过程中，我们专注于效率、自动化和获得竞争优势。然而，我们有时会犯这样的错误：简单地将旧技术迁移到新的基础设施上，而不考虑运营变化或淘汰过时的系统。这种方法带来的附加价值或成本节约有限，因为我们仍然必须同时维护新旧技术。通常，重点是技术采用，而不是了解组织的真正需求。

那么，我们缺少的是什么呢？我们的数字流程和系统主要是为了比手动处理数据更高效、更快速。也许是时候让我们转向以数据为中心的方法，并借助技术来释放更大的价值。

我们应该关注什么才能从我们拥有的数据中获得更多价值？以下是一些例子：

改善决策

提高运营效率

更好地理解客户并实现个性化

识别趋势和市场机会

推动创新和产品开发

风险管理和欺诈检测

改进安全性和合规性运营

通过优先考虑这些领域，我们可以充分发挥数据和技术的潜力，从而更有效地实现我们的目标。

总体而言，数据的价值在于它能够在日益数据驱动的世界中为组织提供洞察力、情报和竞争优势。通过有效利用数据，组织可以推动增长、改善运营并做出更明智的决策以实现其业务目标。

为了最大限度地发挥数据的潜力，组织应该将数据视为具有内在价值的宝贵资产。以下是数据资产可以带来重大利益的一些关键领域：

战略决策：数据提供洞察力，使企业能够做出明智且数据驱动的决策。它可以帮助组织识别模式、趋势和相关性，从而实现更好的战略规划和资源分配。

运营效率：数据可帮助组织识别效率低下之处、优化流程并降低成本，从而简化运营。例如，分析客户数据有助于改善客户服务和资源分配，或提高项目投资数据的质量。

客户理解和个性化：数据使组织能够深入了解客户、他们的偏好和行为。通过分析客户数据，组织可以个性化营销工作、改善客户体验并定制产品和服务以满足特定客户需求。这将提高客户满意度和忠诚度，并最终促进业务增长。

竞争优势：数据可以让组织更好地了解客户并预测市场趋势，从而提供竞争优势。它使公司能够个性化其产品、改善客户体验并保持竞争优势。

创新和产品开发：数据通过提供对客户偏好、市场需求和新兴趋势的洞察来推动创新和产品开发。它帮助组织发现新机会、开发创新解决方案并创造满足客户需求的产品/服务。

货币化机会：数据可以直接或间接地货币化。组织可以将数据出售给其他公司或利用数据创造新的收入来源。此外，数据驱动的洞察力可以促进开发产生收入的新产品或服务。

风险管理和欺诈检测：数据分析可以帮助组织识别潜在风险、检测欺诈活动并增强安全措施。通过分析数据模式，组织可以识别异常、评估风险并实施主动措施来减轻风险，从而保护组织的声誉和财务状况。

什么是数据

那么，我们先来了解一下什么是数据？传统上，IT 部门谈论的是 IT 资产以及我们如何投资它们。这意味着将每个系统或技术平台视为一项资产，并考虑投资和运营成本，因为我们已将更多运营功能转移到这些系统中，通常是 ERP、CRM、销售系统、产品系统等。然而，随着法规的增多，以及组织寻求从数据中获取更多价值以保持竞争力，我们需要首先查看数据以及这些资产如何处理数据。

随着数据的类型、数量和分布的增加，人们开始关注如何理解数据、描述数据（元数据），以及如何使用这些数据的规则。数据可以通过信息和知识为我们提供不同的见解，但这要求我们使用不同的方式来从中获取价值。

在解释这一点时，我通常将数据比作水。如果你让某人描述水，你会得到许多不同的答案，H2O，我们喝的东西，我们用它洗澡，游泳的地方等等。我们通常从个人用途考虑问题，从个人角度来看，没有水我们就无法生存。那么，让我们问一些更详细的问题，我们用水做什么？同样，我们需要它来饮用，也需要它来加热、冷却、运输等。这引出了另一个问题，即你如何描述水？假设我们根据我们的用途来描述它，例如，饮料制造商可能会销售瓶装水，这些瓶装水可以是静止的、起泡的、调味的或制成不同的啤酒、葡萄酒或饮料，而水力发电厂需要水来驱动涡轮机或污水处理厂作为分配废物的手段，航运公司作为运输工具。所有这些都来自一项资产，通过不同的服务为不同用途提供不同的价值，从这个意义上说，数据与水非常相似。

当我们将数据视为资产时，我们要问，如果没有数据，我们的组织还能生存吗？

如果我们以客户为例，组织通常希望客户购买他们的产品或服务并留住他们的客户。根据组织的不同，客户可能是个人、组织、公民、患者或员工。这种关系通常在每个组织和生态系统中都不同，例如，它可以是合作伙伴关系，也可以是纯粹的客户和提供商关系。

现在，如果您的组织以客户为中心，那么客户将类似于水，因为它对于组织的生存至关重要，并且被用于组织的许多不同部分以实现不同的目的。例如：

在销售中与客户互动，

在营销中为了理解顾客，

在产品或服务管理方面提供帮助

并在后台处理客户协议、财务报告等。

客户（数据）资产在整个组织内使用并流经组织。所有组织都服务于某种类型的客户，他们越了解客户，他们提供的服务就越好。

一些行业的其他例子包括：

银行业务：抵押贷款申请系统收集的数据可用于其他分析，例如风险评估或客户细分。

医疗保健：结合患者记录、病史和实时监测数据可以潜在地改善患者的治疗效果。

零售：分析客户行为数据有助于个性化营销和优化库存

能源行业：管理能源行业的数据资产涉及复杂的生态系统，需要重点关注数据质量、集成和安全性。帮助提高客户透明度，帮助实现新服务的现代化和效率，以符合监管要求。

从数据中提取价值的实践

为了充分利用数据资产的价值，组织需要优先考虑数据管理实践，例如数据治理、安全、隐私和道德考量。这涉及为数据使用建立明确的准则和流程，确保数据保护并遵守相关法规。

数据质量对于从数据资产中提取价值也至关重要。组织需要确保数据准确、干净且可靠。这可能涉及数据清理、规范化和验证过程，以消除数据中的错误和不一致。

可访问性是从数据资产中获取价值的另一个重要因素。组织应确保相关利益相关者可以轻松访问和使用数据。这可能涉及实施数据集成和共享机制以及数据可视化工具，以使用户更容易理解并从数据中获取见解。

此外，将原始数据置于特定情境中也至关重要。原始数据可能无法满足每个人的特定需求，可能需要进行额外的处理或丰富才能使其用于特定目的。这可能涉及应用机器学习算法、统计分析或领域专业知识将数据转化为有意义的见解。

通过有效地管理数据资产并解决这些问题，组织可以最大限度地从数据中获取价值并推动其数字化和数据驱动计划的发展。

将数据视为资产

关注数据需要将数据视为战略资产并进行相应的处理，确保组织战略与数据战略保持一致。首先将数据视为资产，以确保数据的质量和受控的分发。数据资产可以从战略和运营两个角度看待，重点不同：

战略数据资产- 略数据资产是指对支持组织的长期战略目标和宗旨至关重要的数据。指对支持组织的长期战略目标和目的至关重要的数据，通过数据治理委员会进行管理，典型的例子是客户数据或财务数据组合。战它通常是高层次的、汇总的，并提供组织运营的全景视图。高层管理人员和决策者使用战略数据资产来了解影响组织整体战略的趋势、模式和见解。战略数据资产的示例包括市场研究数据、竞争分析数据、客户数据和财务绩效数据、ESG 数据。

运营数据资产- 运营数据资产是指组织日常运营和即时决策所必需的数据。指组织日常运营和即时决策所需的数据，例如用于客户活动的数据，或用于投资进度财务报告的数据。运营数据资产输入到战略数据资产中。它通常是详细的、事务性的，并专注于支持特定的业务流程或运营活动。运营团队、中层管理人员和一线员工使用运营数据资产来有效地执行日常任务。运营数据资产的示例包括销售交易数据、库存数据、客户支持单、生产日志和员工绩效数据。运营数据资产也可以是一种数据产品。

虽然战略数据资产和运营数据资产都很有价值，但它们的用途不同，并支持组织内不同级别的决策。战略数据资产提供对更大前景的洞察，帮助制定长期战略并指导组织的方向。另一方面，运营数据资产有助于优化日常运营、提高效率并应对眼前的运营挑战。

战略数据资产和运营数据资产对于组织的整体运作和成功都至关重要。正确管理和利用这两种类型的数据资产可以提高决策能力、提高效率和竞争优势。

通过从战略数据管理开始，可以优先考虑对您的组织很重要的数据，确定哪些数据可以增加价值以及哪些数据必须受到保护。

在高层管理层面确定并聚焦数据战略后，重要的是关注运营数据管理并开展运营协作。了解运营数据需求并将正确的数字服务与跨职能团队相结合，可确保在运营层面实现交付和控制，首先是：

由于数据将跨孤岛流动，因此可以实现整个组织的协作。

确定并授权组织内的数据专家。

了解数据的使用方式。

了解数据的处理地点。

了解数据的存储位置。

确保数据安全并确保其用于正确的用途。

调整您的技术和架构交付模式以启用可重复使用的组件。

构建灵活的数据产品，为组织提供有用的见解。

管理数据产品生命周期。

数据战略实施的敏捷性和透明度

强大的数据战略应该具有明确定义的结果和衡量标准，以追踪其提供的价值。然而，重要的是要认识到在战略和运营阶段需要灵活性。因此，定义可交付成果对于确保交付过程的透明度至关重要。为实现这一点，建议采用专注于迭代地为您的组织提供价值的数据产品方法。

在云平台技术的支持下，DevOps 的发展通过自动化开发和操作程序显著改善了软件工程交付流程。现在，随着 DataOps 的出现，我们见证了数据管理领域类似的敏捷发展。DataOps 旨在提高数据交付的速度和质量，促进 IT 和业务团队之间的协作，并减少相关的时间和成本。通过在整个组织中提供统一的数据视图，DataOps 可以实现更快、更自信的数据驱动决策，确保数据的准确性、最新性和安全性。它通过数据产品管理自动化并为敏捷交付所需的测量带来透明度。此外，数据产品可追溯性通过衡量可交付成果（而不仅仅是任务）的进度来促进战术决策并提供透明度。

建立运营结构后，重要的是启用您的工作方式。敏捷的跨职能团队已成为常态，并且必须实施产品经理和 Scrum 经理等角色来监督交付和方向。此外，拥有数据所有者和管理员对于制定决策和确保采取具体行动至关重要。随着供应商越来越多地采用基于云的平台方法，利用数据平台可以让您选择和采用适合您特定需求的工具。但是，清楚了解组织的要求至关重要。

然后，优先考虑重要的领域，随着您获得更好的洞察力并了解哪些数据可以信任，以帮助您做出决策、衡量效率或了解客户和市场趋势。采用协作和敏捷的方法来了解您的数据格局将有助于组织实现战略目标，并计划利用人工智能等数字服务。

本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。