数据是企业的一项重要资产，这一观点已成为大多数企业的共识，但现实中，很多企业并没有将这项资产充分利用起来。数据思维和数据意识淡薄，没有将精力放在数据的收集、整理和处理上，往往导致“无数据可用”或“无可用数据”。要破解这种局面，需要用到“数据战略”。

那么，什么是数据战略？如何制定数据战略？本文摘选了广东财经大学中国数据研究院院长、高级统计师李德洗《数据战略与管理》中的部分讲解论述，希望能为广大企业管理者们提供一些创新性的管理思路。

什么是数据战略？

数据战略，指的是确保分析成功而对企业进行定位的一整套选择，用以支持决定收集、管理、使用、治理什么样的数据，它阐明了组织的使命、目标和愿景，并细化了一个特定的全盘计划。

简而言之，数据战略即生产有价值的数据，并让数据产生价值的策略。

如何制定数据战略？

数据必须满足特定的商业需求，才可以帮助组织实现战略目标，创造价值。

一、确定战略性数据需求

（1）使用数据改进决策质量。

一是利用数据更好了解客户和市场。使用数据，让企业从多维度对顾客和市场形成更丰富认识，作出更理性决策。其中包含三个关键性脉络：全面了解客户；识别趋势；了解竞争态势。

二是让数据为你而动。美国连锁餐厅迪基烤肉店是一个以数据进行决策转型的典型示例。这家公司经营500多家餐厅，注册开发了一个名为“烟囱帽”（Smoke Stack）的专用数据系统。

“烟囱帽”系统将来自销售点系统、营销推广、忠诚度计划、顾客调查及库存管理系统的数据集中到一起，以接近实时的方式提供有关销售情况及其他关键绩效指标数据，从而能让公司对供求问题作出即时响应。

（2）利用数据改善运营

一是通过数据获得内部效率。企业利用数据实时了解运营情况，监控和调整企业运营的各个方面，以始终保持最佳运营状态，提高效率。

二是优化业务流程并增加销售额。亚马逊个性化推荐系统的主要目标，是早在还没有确定购买商品之前，把商品发送给顾客，实现预测性调度。

三是以数据优化运输。优步的商业模式基于众包的大数据原理。任何拥有汽车且愿意帮助某人达到目的地的人，都可以通过网约车平台到达这个目的地。平台会存储和监控全部用户乘车路线的数据，并利用这些数据分析需求、配置资源和设定乘车价格；对所服务城市的公共交通网络进行深入分析。

四是以数据驱动制造业成功。劳斯莱斯公司将数据应用到设计、制造和售后支持三个关键领域，数据和分析帮助该公司精简产品设计、缩短产品开发时间，提高产品的质量和性能。

（3）将数据作为企业资产

数据是企业最重要的信息资产，微软曾以262亿美元的价格收购Linkedln，在于能够访问这家职业人士网络所拥有4亿多用户及其带来的数据。

二、提供富有说服力的案例

除决定如何使用数据以外，创建强大的数据战略的另一个重要部分，就是提供一个极富说服力的商业案例，为组织使用数据奠定基础。具体来说：

述数据战略及其目标，即组织希望通过数据发现或实现的目标。

明确大数据可以为企业带来的现实收益，即数据如何帮助企业改善业务，或是进行业务转型。

明确组织所需要的的能力及其任何潜在的技能差距，以及如何主动缩小这些差距。

三、采集与战略性需求相匹配的数据

面对海量的数据，成功的秘诀就是专注于能让组织收益最大化的具体数据。

首先，应定义出匹配战略目标的理想数据集。

然后，根据其对实现目标的帮助程度、获取的程度以及成本效益，选择适合的最佳方案。

获取数据的理想策略，就是以最优化的数据组合为企业寻找最有价值的洞见。

数据类型

结构化数据：位于格式化记录或文件中固定字段的任何数据或信息，通常是指数据库或电子表格。

非结构化数据：包括电子邮件对话、网站文本、社交媒体帖子、视频内容以及照片和录音等，以文本为主，也包含日期和数字之类的数据或是图像等其他类型的数据。

半结构化数据：指非结构化数据与结构化数据之间的部分。这类数据拥有部分适用于分析的结构（如标签），但缺少数据库或电子表格所要求的某些严格结构。例如，对于一篇推文，可以按照作者、发表日期、时间、长度、甚至是推文所表达的情绪进行分类，但推文内容往往是非结构化的。

如何执行和完善数据战略

1、把数据战略付诸实践

把数据战略付诸实践，态度是关键。

错误的观念：我们不是数据公司；太贵了；我们拥有的数据已经超过需要的数量；其他人已经超过我们了；我们的客户没有这个要求。

数据战略为什么会失败？战略本身无法实现、过于模糊或不够明确，以至于不知道从何入手；缺乏沟通；管理失败；没有掌握正确的技能。

2、企业内部推广和传播

并非所有人都需深谙大数据分析技术和成本，但推广战略是获得公司支持的良好开端。将数据推销给员工，是执行数据战略至关重要的第一步。它能建立人们对数据的信心。

3、创建数据文化

数据被视为关键性的企业资产，数据文化的建立必须从顶层驱动，并向下逐级贯穿到组织的每个层次。组织高层必须以身作则，以数据为基础，让关键人员参与数据战略，包括制定战略和实施战略。

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