哈佛商业评论:关于构建数据战略以推动业务价值的见解

添加时间:2024-01-25 点击次数:307

哈佛商业评论:关于构建数据战略以推动业务价值的见解

远望智库开源情报中心  忆竹  编译

2023年11月28日《哈佛商业评论分析服务(HBR)》发表题为“关于构建数据战略以推动商业价值的见解”白皮书。

人工智能(AI)和其他新兴技术将改变组织,改变它们的工作方式和提供客户体验的方式。为了在这种数字环境中运营,公司需要一个可扩展的技术基础,提供大量高质量的数据来推动其核心业务的决策。数据转型的关键目标是通过使公司能够更有力地使用数据来改善业务战略,从而帮助公司蓬勃发展。

充分利用人工智能需要一个多方面的数据战略,使全公司的人都能利用数据为重要决策提供信息。数据战略必须包括妥善管理数据。在规模上,这可以通过内置数据治理的中央数据标准和系统来实现。有了基础的中央生态系统,组织可以实现全公司用户的联合数据访问,以便他们可以利用其领域中的数据力量。在整个组织中培养数据驱动的文化是成功的数据战略不可或缺的一部分。

每家公司都有不同的需求,并且处于数据之旅的不同阶段,因此该战略的具体要素可能会有所不同。无论处于哪个阶段,成功构思和推动数据战略都需要业务和数据团队之间的密切协作。高级商业领袖必须参与制定战略,并通过预算和沟通积极支持战略。理想情况下,从首席执行官开始,企业领导人应该灌输尊重数据和数据驱动型决策的文化。当能够流畅地正确获取和管理数据时,当数据被用作关键决策的关键部分时,公司知道他们已经成功培育了数据驱动的文化。

拥有一个推进数据民主化的数据生态系统和文化,可以让整个企业的团队产生见解并做出决策,从而提高速度、敏捷性和规模。当客户与产品或体验互动时,这是获取数据的机会;这些数据可以提供见解以增强客户体验或对业务运营的其他方面产生积极影响,如预测或风险管理。人工智能等新兴技术可以帮助推动这一创新周期,并实时实现更多定制化解决方案,但所需的基础是数据。

Capital One赞助了哈佛商业评论分析服务公司的这份报告,以研究组织如何制定数据战略来跟上当今快速发展的世界,同时推动更大的商业价值。通过与数据顾问、分析师、学者和从业者的访谈,本白皮书概述了公司在构建数据驱动型组织时面临的挑战和机遇。

除了这项研究之外,本白皮书中提供的见解可以帮助公司制定数据战略,建立治理良好的数据生态系统和健康的数据驱动型文化,为持久的业务影响奠定基础。


1:培养有效的数据文化


   
   


数据高管在为组织制定数据战略和整合组织以实现数据驱动方面发挥着关键作用,但这些人无法独自完成这项工作。创建有效的数据战略需要与高层领导协作,自上而下地强化该战略,确保整个组织的团队认同该战略并保持一致。一个组织的领导团队在培养强大的数据文化方面也发挥着至关重要的作用-这种文化通过利用数据驱动的见解来制定业务决策并优先考虑管理数据所需的流程而蓬勃发展。虽然组织需要将数据和分析重点嵌入其人才和运营模式以保持竞争力,但他们也需要在企业内部实现数据访问的民主化。组织中合适的人员能够轻松访问和使用数据进行各种类型的决策是强大数据文化的一个重要方面。有效的数据文化还需要投资和支持持续学习。技术(尤其是数据技术和工具)在不断变化,因此随着技术的变化,为培训、再技能和技能提升提供资源可以让员工充分利用数据。


2:为云实现数据生态系统的现代化


   
   


云为公司提供了大规模利用数据的能力。但许多基于云的公司面临着阻碍他们充分实现这一价值的挑战,包括无效的数据存储方法、无组织的技术堆栈以及限制数据管理方式的遗留数据生态系统。为了充分利用数据,公司必须重新考虑如何实现数据生态系统的现代化,以及如何更有效地生产、消费和治理数据。在基础层面上,数据生态系统通常包括三层:实时或批量发布和流式数据平台,在将数据引入生态系统时实时检查数据捕获的完整性和质量;基于云的存储和仓储基础设施,其中数据以原始和完整的形式保存;和数据访问层,用户可以在其中使用来自统一企业平台的数据。现代数据生态系统为强大的数据管理提供了可扩展的基础。


3:使用强大的数据管理实践来确保良好的数据治理


   
   


数据生态系统需要强大的数据管理来确保数据得到良好的治理。随着更多数据来自更多来源,公司需要了解数据的来龙去脉。公司必须知道数据的来源、数据的实质、数据随时间的变化以及可以访问数据的人员。为了快速、大规模地实现良好的治理,公司应该考虑集中数据治理的策略和工具,以便整个公司的团队更容易找到和访问数据、收集关键见解并做出推动业务发展的决策。随着组织寻求继续利用新兴技术功能,数据对于其扩展能力仍将至关重要,这意味着统一的全公司平台将是必要的,以确保数据标准化和治理嵌入核心流程,同时确保数据消耗保持可控。


4:对数据应用以客户为中心的方法


       


将数据视为产品需要专注于数据消费者,即从他们的需求出发,将他们视为企业客户。这种方法需要思考客户面临的问题或他们的需求,然后寻找可能的解决方案。数据消费者——业务分析师、数据分析师、数据科学家——也不例外。超越简单地定义重要数据,而是将产品驱动的思维应用于数据,可以提高数据使用的效率和价值。明确的数据所有权是必要的,所有者与消费者保持密切联系并解决客户需求以增强他们的体验。最终,当数据消费者能够产生见解,从而为企业及其客户做出积极、有影响力的决策时,组织可以实现可观的价值。