什么是数据策略？

数据策略通常连接和协同围绕组织数据的许多不同职能领域。这些领域包括数据收集、数据管理、数据治理、数据分析、数据质量和数据安全等学科。

在许多组织中，首席数据官 (CDO) 负责制定和指导数据策略。在其他组织中，可能由高级管理人员、数据科学家和数据工程师合作制定数据策略。

成功的数据策略可以帮助企业发现市场机会、改进产品和服务、提高客户满意度并获得竞争优势。

制定和实施企业数据策略有不同的方法。大多数都包括以下六个基本组成部分的某个版本：

• 了解业务目标
• 评估障碍和挑战
• 制定数据策略路线图
• 建立控制
• 专注于小胜利
• 扩展策略

制定数据策略的第一步是清楚地了解整个组织的业务目标。高级管理层领导和业务部门的利益相关者通常会共同确定目标，并深入了解如何使用数据来帮助他们实现这些目标。

对目标进行充分讨论后，组织将选择数据策略重点关注的具体用例。例如，组织可能希望专注于使用数据流程来降低供应链成本，自动应对风险和合规挑战，或更好地了解不断变化的客户需求。

然后，IT 专业人员可以权衡组织可能需要使用哪些工具和技术来帮助实现这些结果。

组织随后找出可能会阻碍数据策略成功执行的障碍。这些障碍可能包括技术障碍，例如阻碍轻松访问数据的数据孤岛、缺乏数据治理政策或不支持现代数据运营的过时数据架构。

此外，还可能存在人力方面的挑战。业务用户可能需要接受数据驱动型文化的基础方面的教育，IT 团队成员可能需要接受培训才能获得特定的技术技能。

数据战略路线图定义了数据策略的实施方式。该路线图包括有关业务目标、当前技术、提议的技术、流程和相关人员的详细信息。此外，还制定了完成时间表以及衡量策略是否成功的指标。

为了确保数据策略正常进行，组织通常会实施控制来监控数据活动并维持数据处理的正常性能。例如，数据治理政策有助于确保数据质量、隐私、安全以及遵守监管要求。

此外，还有一些人为控制措施，如数据倡导者定期开会，审查多个业务线的标准、用例和进展情况。另一项重要的控制措施是术语标准化，以便每个人在讨论公司的数据策略时都可以使用相同的语言。

在应用新的数据策略时，组织通常以在短时间内取得小胜利为目标。优先考虑那些能尽早展示价值的数据流程有助于鼓励在整个企业内采用该策略。

简化数据消费并增强数据消费者的能力是让数据策略获得支持的另一种策略。例如，组织有时会创建一个中央目录，以便可以通过自助服务模式轻松访问和共享新的洞察分析。

为了获得支持，组织通常会向团队频繁提供更新内容和报告，说明该策略如何实现里程碑（例如增加收入）。

组织还可以提供持续的培训和支持，以鼓励整个企业的利益相关者采纳数据策略。

例如，组织可以在数据素养方面进行投入，以帮助利益相关者访问和分析数据集以生成自己的结果。组织还可以优先考虑技术人才的招聘和技能提升，以支持和扩展其数据基础设施的能力。

这些行动背后的动机是在整个企业中建立牢固的合作伙伴关系，以扩展数据策略的覆盖面和使用范围。

数据策略通常会将来自不同数据学科的人员、流程和工具结合在一起，例如：

• 数据管理
• 数据治理
• 数据集成
• 数据架构
• 数据分析
• 数据安全
• 数据质量

数据管理是指对数据的整个生命周期进行管理的学科，涵盖数据收集、处理、存储、共享、使用以及存档和删除。

数据治理侧重于组织数据的质量、安全性和可用性。数据治理的目标是维护安全、高质量的数据，便于数据发现和商业智能计划的访问。

数据集成是将来自多个来源的数据组合并协调为统一、连贯的格式，以便用于各种分析、操作和决策目的的过程。

数据架构描述了数据的管理方式，从收集到转换再到分发和使用。它为数据及其在数据存储系统中的流动方式设定了蓝图。

数据分析利用数据科学从组织的数据中获取切实可行的洞察。然中，可以利用这些洞察来创建数据可视化图表，帮助业务用户了解模式、趋势和异常。

数据安全是一种实践，用于保护数字信息在整个生命周期中免遭未经授权访问、损坏或盗窃。它包括保护数据的措施，例如加密、防火墙、身份验证、病毒防范和恶意软件防护工具。

数据质量用于衡量数据集满足准确性、完整性、一致性和适用性标准的程度。如果重复数据、缺失值或异常值等数据问题没有得到妥善处理，就会增加产生负面业务结果的风险。

对于从多个数据源收集、准备、存储、分析和分享海量信息的企业来说，数据策略是一项基本战略。它提供了提供了一个循序渐进的蓝图，涵盖从所有这些数据资产中创造商业价值的政策和流程。

数据策略通过增强组织的以下能力来帮助组织实现其业务目标：

• 做出明智的决策
• 启动人工智能 (AI) 计划
• 提高工作效率
• 降低成本
• 创新
• 超越竞争对手

企业在实施数据策略时可能会面临多种挑战。这些挑战可能包括：

• 数据成熟度不足
• 低质量数据
• 数据孤岛
• 缺乏数据治理
• 公司文化

一个不能将数据作为战略资产使用的企业必须从头开始。这可能是一项既昂贵又耗时的工作，因为它需要制定和实施新的政策、流程、技术和培训。

高质量的数据对于制定有效的数据策略至关重要。不一致、不完整或不准确的数据会产生不可靠的结果和负面的业务结果。

数据策略需要能够访问多种数据源才能实现积极的成效。数据如果分散在互不关联的孤岛上，处理起来就会非常困难、成本高昂和耗时。

数据策略通常需要制定有关数据所有权、访问权限、安全性和合规性的明确政策。如果这些政策没有到位，数据策略可能无法推动。

数据策略需要建立数据驱动型公司文化才能成功。如果高管、业务用户和 IT 专业人员在数据流程和目标上不一致，数据策略可能会停滞不前。