数据策略:每个 Compound 需要的数据策略的 7 个组成部分

数据策略

数据战略

从长远来看,诸如“数据策略的需求是什么? 又能解决什么样的问题?” 会弹出。 但是,要回答这些问题,您必须充分了解数据战略框架、示例、分析和企业数据战略。 好吧,我们将在本文中讨论所有这些以及更多内容。

考虑和比较过去数据的创建和使用方式与今天的创建和使用方式也很重要。

当今世界,企业的运作方式截然不同,数据的价值已被接受。 与过去将数据视为业务活动或流程的副产品相比。 因此,许多新的业务计划使数据成为报告和分析的秘密。 现在,应用程序数据与多达 10 个其他系统共享是很常见的。 

什么是数据策略?

数据战略是指用于组织、管理、分析和部署组织信息资产的有序战略,这些信息资产可以应用于各个行业和数据成熟度级别。 这也是公司如何收集、存储、管理、共享和使用数据的愿景。 因此,数据战略需要了解数据需求是业务战略的基础。

此外,制定数据战略背后的理念是确保所有数据资源的定位方式能够轻松有效地使用、共享和移动。 数据不再是业务处理的副产品。 它是支持处理和决策制定的关键资产。 数据策略有助于确保将数据作为资产进行管理和使用。 它提供了跨项目的一组通用目标和目的,以确保有效和高效地使用数据。 数据战略建立了通用的方法、实践和流程,以可重复的方式在整个企业中管理、操作和共享数据。 

这是一个利用现有产品线并更好地营销、更好地开发它、使用它来改善客户服务或获得对客户的准确了解的机会。 数据战略由组织的整体业务战略和业务模型驱动。

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企业为什么要制定数据战略:

#1。 思考未来的趋势以及如何最好地管理它们。

#2。 支持在所有级别的组织中重新制定决策。

#3。 管理对公司成功至关重要的数据流。

#4。 推动变革并建立数据文化。

#5。 鉴于数字数据的数量、深度和可访问性,开发可持续的竞争优势。

数据策略示例

让我们考虑一个咨询团队帮助一家大公司制定数据战略的数据战略示例。 项目经理发现很难让他的上级从一开始就了解数据策略的必要性和重要性。 为什么? 该公司已经取得了成功。 它的收入和成本得到了很好的管理,各个业务部门和技术团队都很好地兑现了他们的承诺。 值得称赞的是,这并不令人满意。 然而,管理层一直在寻找提高员工生产力和降低持续成本的方法。 因此,制定了各种指标和关键绩效指标 (KPI) 来衡量 IT 绩效、业务收益和总拥有成本。 建立另一个路线图来解决一个未被充分理解的问题的想法遇到了阻力。

由于公司做的很多事情都是正确的,因此 MD 需要了解数据战略为何以及如何发挥作用。

什么MD不知道。 报告和分析的结果使数据成为许多新业务计划的秘诀。 因此,可以轻松地与多达 10 个其他系统共享应用程序数据。 同时,共享和访问应用程序数据是他的员工面临的挑战之一。 

但是,组织需要创建与当今现实相匹配的数据策略,以提高工作效率。 为了建立如此全面的数据战略,他们需要考虑当前的业务和技术承诺。 同时也解决新的目标和目标。

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数据策略框架

让我们看看 REI 数据战略框架:他们如何通过协作缩短洞察时间并改善他们的零售体验。

REI 是美国最大的消费者合作和专业户外零售商,在 150 个州拥有 36 家商店和 16 万会员,拥有实体和数字业务。 随着成长和普及,REI迅速积累了大量的客户数据。 此外,这些数据来自在线和店内交易、运营信息和买家人口统计数据。 REI 数据战略框架的一个主要目标是提供更加个性化的客户体验。 

然而,随着整个组织采用数据战略框架,业务部门和 IT 之间的协作关系得到了支持。 REI 简化了数据分析工作。 因此,团队可以更有效地收集和评估关键客户洞察力,以提升 REI 在市场中的影响力。 因此,推动更好的客户体验并影响业务战略。 从历史上看,REI 分析师将 80% 的时间和精力用于执行数据准备任务,其余时间则用于寻找向利益相关者传达信息的正确方式。 然而,他们决定实施数据战略框架并规划业务和 IT 团队之间更加协作的关系是他们最好的决定之一。

展望未来,REI 使用分析来设定战略要素并发现将对客户产生最大影响的机会。

分析数据策略

分析数据策略正在改变企业开展业务的方式。 但是,知道如何利用信息并有效利用信息的组织比不知道的组织具有竞争优势。 同时,让我们讨论一些分析数据策略:

#1。 分析数据策略平台

分析平台是用于管理数据和生成的完整且统一的解决方案 商业分析,使用传统和先进的方法,但授权决策者完成他们的工作。 它还允许以速度、安全性和规模分析来自任何来源、任何格式和任何位置的相关数据。 因此,它为企业提供了利用云或本地部署来满足动态业务需求的灵活性。

#2。 分析发现

分析发现包括将所有可用数据吞入分析平台的能力。 当前的方法、技术和流程利用这些方法来支持超越传统报告的快速发现,并设计当今常见的分析流程。 然而,目标是在支持发现环境中实现快速数据探索、建模、共享和学习。 同时还专注于制定计划,将发现实施到业务系统、应用程序和业务流程中,以推动预期的结果。

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#3。 分析数据策略工作流程

分析工作流是一种有组织的和可重复的业务活动模式,通过将资源和技术系统地组织到业务流程和工作流中来实现。 因此,随着业务流程的成熟,这些工作流程会被编纂。 分类(自动化)工作流程可确保可重复性和质量控制,特别是对于具有大量交易或数据密集型业务流程的情况,例如需求驱动的销售和运营计划。

#4。 信息传递

信息交付是在正确的时间以正确的格式提供恰当和及时的分析以推动业务决策的能力。 它还采用多种形式向企业提供信息,包括报告、仪表板、记分卡、可视化、通过自助服务、预定、移动和桌面访问的空间和地理显示。 当您专注于将分析应用到广泛的业务应用程序和流程中时,请计划在他们需要的时间、地点和方式向您的主要利益相关者提供数据。

#5。 混合数据管理策略

混合数据管理策略对于效率和灵活性至关重要,理想情况下分析所有与业务相关的数据,从该数据中汲取洞察力,并将这些洞察力付诸行动。 此外,该流程领域通过现代分析平台管理和配置所有数据,该平台优化现有商业智能 (BI) 技术并将高级分析集成到业务流程中——涵盖所有类型的数据源,包括结构化/非结构化、机器/人为生成的数据源, 和流式传输/批处理。

#6。 信息治理

信息治理 (IG) 的重点是保持对组织至关重要的信息的质量。 一组结构、政策、程序、流程和控制,用于管理信息和数据,以支持监管、法律、风险、环境和运营要求。 有效的 IG 意味着像所有其他战略资产一样管理战略数据和信息资产。

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企业数据战略

企业数据战略是组织未来解决数据依赖能力的完整愿景和计划。 它涵盖了所有特定领域的策略,例如主数据管理、商业智能、大数据等

组织需要企业数据战略的原因

#1。 避免不必要的数据负担。 制定企业数据战略应该让您的企业更加了解收集和存储的数据总量。 此外,这种意识的一部分将来自记录关键数据的生命周期。 比如了解在不同的应用程序中进行了多少数据,并确定数据被认为是可行的时间。

#2。 建立数据治理和数据管理的决策权。 对现有数据领域的全面分析应包括对每个数据源和应用程序的责任和所有权的评估。 这也是企业数据战略的关键部分。 但是,通过您的数据管理和数据治理活动建立这种问责机制,并支持需要改进的领域。 然后考虑大数据的管理需求。

#3。 帮助设置现有数据源的优先级。

设计企业数据策略的第一步是收集所有数据源、应用程序和数据所有者的清单。 此步骤说明了数据整体的范围和曲折,并为决策提供了基础。 它还向高管和负责管理数据生命周期的人员展示了存在差距和资源竞争优先级的地方。

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#4。 要求您重新考虑您收集的数据、价值和风险。 数据为每个组织带来了价值和风险。 需要注意法律发现问题以及共享、报告、存储或归档数据。 此外,这可能会引入监管举措。 因此,在您开始推进新的大数据源之前,请使用此信息来评估您的数据给您带来的风险。

#5。 提高数据质量流程的有效性。 稳健的企业数据战略将显示数据质量监控和纠正流程的数据接触点。 这还可能包括用于主动数据管理干预的数据集成点和区域。 因此,您可以应用此信息来减少数据质量活动中的不一致、冗余或差距。

在结论

最后,将企业数据战略整合在一起应该是任何认真对待使用数据有效地提供见解和指导的组织的基本责任。

常见问题

谁是数据策略师?

数据策略师负责替代数据集的整个采购流程,他们经常与量化分析师、数据科学家和投资组合经理合作。 他们协助筛选数据集,以选择那些可能显示出前景并满足业务需求的数据集。

为什么数据策略很重要?

数据策略有助于将数据作为资产进行管理和使用。 它为所有项目建立了一套一致的目标和目的,确保数据得到有效利用。

什么是数据分析策略?

分析策略应评估组织的特定业务困难,将这些挑战与适当的数据和资源相匹配。 建立机制以提高能力并使分析制度化,以便关键决策者能够获得可操作的结果。

如何制定数据策略?

  • 制定数据策略的第一步是编写提案并使用它来获得公司各个层面的支持。
  • 分配数据治理角色并组建数据管理团队
  • 通过确定您想要收集的数据类型及其来源来设定数据收集和分发的目标。
  • 建立数据战略数据存储和组织路线图计划
  • 获得批准并开始将您的数据战略付诸实施。

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