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【御数·译文】2018年数据战略趋势
发布时间:2018-03-21 18:39:25

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出处: http://www.dataversity.net/data-strategy-trends-2018/

作者: Jennifer Zaino

译者:王宁

时间已经到了2018年,数据战略依然是许多公司的目标,但是如何建立健全的、有效的数据战略大家仍然存有疑惑。

数据质量解决方案主席Thomas C. Redman说:“在2017年强调了数据资产/数据驱动的管理变革是何等的重要,事实上,仅有3%的公司数据符合基本的质量标准,这也提醒了我们还有很长的路要走”

 

那么是什么阻碍公司业务美好愿景的实现呢?新的一年如何在巩固企业数据战略方面取得更大的进展呢?

Thomas C. Redman在2017年企业数据年会上建议:我们需要的更多—更多的挑战者,更多的有警觉意识的管理者,更多的委员会和高层管理者,更多更好的工具,更多的研究案例,还有更多的数据人能“走出去”。Thomas C. Redman还说:这是一项艰苦且漫长的工作,尽管困难重重,但是2017年我在这项工作中仍然取得了一些进展,我现在比以前更加乐观了。

 

一些数据专家也在从2017年的工作中获得了积极的正能量,当然还有一些挑战等着大家克服。以下是一些专家在数据战略方面的观点和看法,可能对未来企业数据战略能力提升可以提供帮助和建议:

Global Data Strategy总经理Donna Burbank:

 “许多在市场上处于领先的公司也能很好地处理他们的数据,并能较好的利用他们用以区分战略的差异,这并不是简单的巧合。”在Burbank 总经理看来,众多拥有数据战略的公司中,在具有战略性的使用数据价值方面,中小企业和大企业一样有远见。这其中也有包括金融、保险、政府等传统领域的参与者,“他们在数据战略制定方面相对收益更大,影响范围也更广”,“诸如来自GDPR、BCBS239等的监管压力会促使他们提升数据战略意识,但是更多的公司意识到数据可以驱动业务战略,并能有效管理。”新的数据能力“能帮助组织进入新的市场并适应新的商业模式,我希望这一趋势在未来几年能持续下去”

 “对于想要进行这种操作的公司,最好使用结构化的框架建立数据策略。”利用结构化的框架建立数据策略应该包括自上而下的业务战略和自下而上的数据资产管理-具体可查看来自DATAVERSITY的 Data Management vs. Data Strategy: AFramework for Business Success文章中的更多细节。


 “对于拥有业务战略的公司应该寻找当前和未来数据能力支撑业务战略的方式,可以通过与各业务领域人员沟通获得。如果没有业务战略,创建业务战略是首要任务。”

 “这‘绿色领域’的机会,可能是数据能力激活业务战略的一种方式。比如,更好的数据分析可以提供对于新市场的洞察能力?数据以货币形式用于第三方消费?”

接下来,为实现既定的目标制定具体的计划和指标,以免数据策略仅仅是空有理论。“一个项目计划应该创建定义特定的任务,并强调对应的角色和部门职责。每个任务都应该匹配计划和业务指标。”

Reltio首席产品官,Ramon Chen:

 “越来越多的公司了解到,如果他们要和亚马逊竞争,那么他们就必须把数据作为资产对待。以完成数字化转换,更人性化的客户体验以及如GDRP的法规遵从。”

这是值得鼓励且令人鼓舞的。尽管“一些公司并没有通过整体的方式接近和进一步实施数据战略”。“大公司遵循统一的数据战略是非常巨大的工作。”一些大型的组织将主要时间和精力用在优先级分配,整体目标制定,分解目标活动等方面。

关注长期数据战略和愿景的公司将会取得成功并在相关方面取得实质性进展。因为“他们理解正确的技术和平台是解决数据及业务问题的关键,但是它必须有持续增长的能力,并且能够整合更多企业级的数据源”。

先着手制定计划是必要的,“直到通过技术实现支撑数据管理,否则这些都无法实现”,所以下一步是成败的关键。

招聘CDO和数据科学家、创建数据湖,也表示着很多公司也意识到了“数据是新的石油。”如果这些在公司的2018年业务规划中,还可以帮助公司灵活落地职位和技术。例如,聘请一个专注于数据战略领域 CDO,“CDO的成功取决于他们在组织中的地位及如何把CDO的角色与CIO的放在一起并清晰描述”。

 

First San Francisco Partners总裁John Ladley:

 “许多公司都有数据战略,或者说正积极地尝试他们聚合在一起,”许多人好像无法做到的是“获得牵引力和执行策略。”出于监管压力或隐私安全的促使的数据管理的驱动力明显比“利用数据做一些cool的事情(这更倾向于一次性的分析和有凝聚力的数据策略)”而进行的数据管理的驱动力要大。一些客户甚至不知道聘请CDO要做什么。

 

为了使数据战略走上正轨,组织必须首先了解什么是EIM,以及构建、描述、治理信息资产的工作范围。

 “组织需要了解他们是否有文化方面的优化。很多主管说:‘我们必须有数据驱动’其实并没有什么线索能显示他们向组织提出了什么大的变革想法”

数据本身并没什么不同,但是数据战略一旦实施,也必须像其他业务计划一样被度量,同时还要考虑对重要组织KPI的关键影响。“员工绩效考核?LOB绩效考核?”

erwin产品经理Jaime Knowles:

大部分组织都意识到需要企业级数据战略,但是也有“组织仍然处于分析能力较低或仍然是处于‘说的比做的多’的阶段”也让人有些不快

在未来的一年,把这些阶段变成实际,有利于遵循最佳实践获得成功。在Jaime Knowles的经验中,这些公司“正在采取一种迭代的方法,即遵循8/2原则,寻找需要优化的领域并重复。制定优先级是这项工作的关键

组织还要考虑聘请CDO来领导组织-也就是说,需要理解有坚实基础的数据管理基础和框架的数据战略。“高层管理支持,组织支持/意识,占用团队资源、方法、度量”尽一切努力:“度量,KPI,迭代和重用的能力是关键”。

 

PGTIT负责人KenKring:

大型公司通常与内部由可充当多个小公司一起拼凑起来的事实相互作用,这对试图建立整体和整合的数据战略是不利的。“一个大公司可能拥有海量的数据,但是可能这些数据通常被分裂的放在不同的数据池中”“我们的工作就是教会人员如何把分散的功能整合在一起,”展示数据业务单元的对齐方式,产品和项目从潜在到实现盈利的模式。

KenKring开发了一种框架,可以支持查看业务流中数据整合的部分;组织可以根据实际内容对框架进行填充,并通过修改过程和持续沟通不断完善。“为了定义和实现数据战略的适用性,组织需要整体理解到框架结构”

 

Kring看到数据战略在逐步的改进,因为公司认识到了对于理解市场、财务,和运营数据如何共同流动的重要性,这就是驱动,“如果不清楚这些内容是如何整合在一起的,那么你就不能理解它的重要性。”

Kring呼吁加大对综合思维的教学和由此产生的数据战略投资:“我们的工作就是教会人员如何把分散的功能整合在一起”。

 

译者简介

王宁,御数坊咨询顾问,信息工程大学。主要从事BI、数据治理、数据质量等咨询工作,先后为电信,电网等行业提供数据治理相关项目的咨询工作。

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