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【数据战略】数据战略的范围和复杂性

The Scope and Complexities of Data Strategy

Wayne Eckerson最近的报告“数据战略指南:每个高管人员需要了解的内容”回答了许多关于数据战略的内容,原因和时间的问题。但是,与所有战略工作一样,数据战略可能是一项庞大而复杂的工作。当我阅读报告时,我发现自己想知道如何制定环境,实现业务一致性,并在战略制定和实施时推动良好的数据管理实践。图1展示了我的全局图,有助于理解和可视化数据策略的范围和复杂性。

图1.数据战略的大图

数据策略可以实现数据发现,最大限度地提高了解数据可以告诉我们的能力。数据发现推动了业务发现,创造了学习业务新事物的机会。反过来,业务发现通过创建数据探索的新需求来推动数据发现。数据战略家必须在数据发现和业务发现的交叉点上工作。数据策略不能孤立地查看数据。必须在业务环境和管理环境中查看它。通过这种大图片框架,我们可以开始开发数据策略师应该提出的一些关键问题。

商业压力

业务的动态和易变性是数据依赖的主要原因。许多外部力量 - 政治,经济,社会,技术,竞争,法律,道德和环境 - 对企业施加压力,并产生采取行动和不断调整业务的需要。对这些压力的反应以四种方式发生:在可能的情况下预测压力,在变化明显时主动适应,在即将发生变化时迅速作出反应,以及在意外情况下作出反应。数据分析在从预期到反应的每个阶段都发挥着重要作用。考虑到这一点,数据战略家应该问:

哪种动态是您企业的外部驱动力?

数据如何帮助应对这些力量?

商业价值

适应变化是维持和增长业务价值的必要条件。无法适应的企业将会挣扎并最终失败。适应变化的人是幸存者,掌握适应能力的人将茁壮成长。数据和分析对于持续适应至关重要。在最基本的层面上,它们提供了对业务绩效的洞察力。当超越洞察力应用它们来推动流程,产品和业务模式创新时,它们可以提供更大的价值。从价值角度来看,数据策略师应该问:

我们业务的主要数据驱动价值机会是什么?

我们如何使用分析来推动创新?

商业管理

在业务人员采取行动之前,适应变化并不成为现实。谈论管理行动几乎是陈词滥调,但我们需要在战略,战术和运营等各个层面采取行动,以实现真正的变革。所有级别的协调至关重要。战略必须作为战术实施,策略必须在操作上执行,所有这些都不会失真或局部次优化。数据分析提供必要的反馈循环以监控和管理对齐。从业务管理的角度来看,数据策略师应该问:

管理层在数据和分析方面需要和需要什么?

它如何影响决策和采取行动?

衡量战略战术 - 运营一致性需要哪些指标?

数据管理

相关,可信和管理良好的数据对于有效和成功的业务管理至关重要。高质量数据和现代数据管理实践必须是数据战略的目标之一。提取正确的数据,改进它以提高价值和可用性,有效管理和保护敏感数据都是维护可信数据资源的关键因素。可信数据是描述性,诊断性,预测性和规范性分析的原始材料,可以回答业务管理的内容,原因,假设和方法问题。从数据管理的角度来看,数据战略家应该问:

我们将如何持续快速地调整数据内容,服务和实践?

我们如何提供全方位的分析功能?

业务发现和数据发现

图中心的业务发现和数据发现周期是协同的。每个发现过程都会在一个永无止境的新学习过程中驱动另一个过程。当数据策略师提出要求时,这为数据提供了巨大的价值机会:

我们如何使用数据来发现新的模式和关系?

我们如何通过可视化和讲故事来传达数据发现?

我们如何使用数据发现来推动对话和协作?

我们如何鼓励数据分析师和数据科学家定期探索数据?

我们如何鼓励业务分析师和经理定期探索数据?

我们如何利用业务发现来推动沟通,协作和行动?

使数据战略发挥作用

一旦开发出来,数据策略就不应该变成没有价值的“货架”。随着商业世界和数据世界的不断变化,战略必须不断发展,必须应用于塑造与日常业务相关的数据维度。 (见图2)

图2.连接数据策略

定义您的数据策略,然后将其投入使用。使用它来帮助塑造数据架构,构建协作数据文化,识别和开发所需的数据管理和分析能力,并指导技术选择和实施。