宣传数据和分析的业务价值， 推动企业战略完善
现代高效的数据和分析是数字化业务成功的关键。虽然 企业已经逐渐开始认识到数据和分析的业务价值，然而 万事开头难，要培养整个企业的数据素养并非易事。 但如果不能善用数据资产，就会在竞争中掉队。
Gartmer关于“数据和分析 战略的制定”电子书旨在帮助数据和分析 (D&A) 领导及其他高管了解为 什么必须针对业务实际情况制定清晰，现代化的，与业务强 相关的数据和分析战略，并在整个企业内部进行充分宣传， 然后在此基础上确定最适合自身的方式。 团队是会利用数据推动业务发展、从而更高效地实现其目标？ 还是根据数据资产打造新的损益产品线？又或是根本无动于衷？ （剧透警告：不要无动于衷。） 在战略讨论中，领导们必须决定如何保证数据素养、数据和分 析治理及数据质量。不管数据团队的专业素养如何出色，其他 部门也可能对此一窍不通。所以要对他们循循善诱，与他们通 力合作，才能让数据和分析战略日益完善。
数据的重要性和战略制定的紧迫性
任何物理专业的本科生在深造前都必须学习基础数学课程，比如大 一代数。不过，即便学生在这门课程上只得了 C，大部分高校也会认为及格就行。
佐治亚州立大学意识到，此类数据可以用来标记潜在问题，防 止其进一步严重化而造成学生无法毕业。该校对 800 多个警报 和 10 年数据进行了预测性分析，以识别可能无法正常毕业的在 校生；比如部分学生在入学之后成绩较差，这表明他们可能需 要更多帮助才能在所选的学术道路上继续前进。 在识别到高风险学生后，校方会要求他们与导员讨论如何解决问 题，比如参加数学补习班后考虑转专业。该校每年利用分析技术 指导 55000 多次相关讨论，将毕业率提高了 7 个百分点，
从根本上缩小了影响毕业率的社会经济差距——这在其他很多高校是普 遍存在的问题。 从上面的例子我们可以看出，数据和分析非常复杂，但结果极其有 用。对高校而言，它们意味着更高的毕业率。对企业而言，它们有 助于增加利润、推出新产品或开创全新的业务模式。 要让数据和分析项目获得成功，就必须彻底转变文化和思维方式， 不再将它们视为可有可无的配角，而是数字化业务转型的根基， 真正融入企业日常运作的每个角落。
Gartner 副总裁、著名分析师 Andrew White 表示：“如 今，数据驱动型业务战略和信息产品具备了前所未有的巨大潜力。”
在某些企业，数据和分析已成为最主要的业务驱动因素之 一， 并完全融入了日常工作之中。这意味着他们找对了问题的方向： “有了这些数据或这种见解，我们如何从根本上改变 客户的价值主张？” “如何传递新的价值主张？” “在新的洞察下，业务流程和响应措施将发生怎样 的变化？” 要回答这些问题——或者退一步讲，知道提出这些问题——都 需要企业拓展数据和分析能力，培养全体员工的数据素养。它 所创造的优势也不仅仅局限于传统业务成果。
White 认为：“要在数据和分析领域战胜竞争对手，数据和分析必须在业务价值创造中发挥更广泛的作用。” 企业必须更准确地了解可以改善哪些成果，以及如何通过数 据和分析投资进行优化成果 比如投资提高数据质量，或采用 人工智能，或实施数据虚拟化。 明晰的战略是确保数据和分析投资获得成功的关键，但同时 也必须考虑数据质量、数据治理和数据素养的问题。
“要在数据和分析领域战胜竞争对手，数 据和分析必须在业务价值创造中发挥更 广泛的作用。”
重视战略
数据和分析战略是企业将愿景与成果和价值主张挂钩的产物。 在制定战略时，必须首先对企业的使命达成共识。然后在此基础 上确定最重要的业务成果，并根据优先程度制定数据和分析战略。 在这一过程中，应始终专注于业务目标的实现。 一般而言，在制定数据和分析战略时可选择以下三条路线：
- 以数据和分析为基础能力——即一种泛用功能。它应当能够供所 有人使用， 以满足不同要求和创造各种业务价值。
- 以数据和分析为专门工具——即针对某个具体的业务目标。如 果能将它们重用于其他业务目的，则属于额外价值。
- 以数据和分析为推进动力——即实现新业务目标的方式。 新工具可以带来新的洞察，新的数据类型会造成新的业务问题； 两者都可能激发新的业务构想、创造新的营收来源。
为什么需要 CDO
首席数据官(CDO) 对企业而言有何作用？ 他们的主要职责包括：
- 确保监管合规
- 管理和利用信息资产
- 利用数据和分析推动成本优化和实现收入
- 目标
- 降低不确定性和风险
CDO可帮助企业建立相对于同行的竞争优势以及将数据和分析作为主要资产进行管理。
虽然在理想情况下，数据和分析战略应该三管齐下，但大部分企 业是将数据和分析作为一种专门工具。作何选择并无对错之分— —而应视企业的实际情况而定。企业首先应当明确数据和分析的 业务价值，然后将其与核心业务战略挂钩，并在此基础上选择最 合适的方法。最常见的用途包括：
- 卓越运营——专注于成本以创造价值。更透彻地把握业 务流程，从而超越竞争对手。
- 生产创新——创造市场最需要的产品（或最具创新性的业务模 式），从而创造价值。通过产品/服务的先进技术或时尚性实现 溢价定价，以此保证利润。
- 亲近客户——虽然产品不一定最好或者最便宜，但对客户 非常了解、行动迅速。产品或服务通常非常适合当下。
- 风险管理——降低其他企业无法降低的业务风险，以此创造 价值和实现差异化。
数据和分析战略的13 种方式
1.基础保障
将数据和分析作为基础保障功能使用，不需要预 定义业务功能。
2.数据和分析枢纽
使用数据并取得可衡量的业务回报；主要围绕业务 成本、时间和质量优化。
3.整合价值链
建立完全整合的信息价值链，在整个价值链中使 用数据和分析。
4.数据和分析即服务
在法律允许的范围内尽可能地采集客户数据并将其 用于交叉销售、追加销售和深度销售。
5.全方位了解
利用数据全方位了解具体情境下的客户需求， 以创造更好的销售机会。
6.个人分析
与客户分享数据，在帮助其改善生活质量的同时提 高客户忠诚度，最终使企业获益。
7.自助服务
将数据和分析作为客户支持工具，实现自助式服务， 使企业得以将精力放在创新上。
8.反馈
利用数据和分析实现新的业务模式（如预测性资产 维护）。
9.数据和分析产品
利用数据和分析推动新业务发展，使数据本身成为 一种产品。根据数据所创造的营收衡量项目效益。
10.合规
将数据用于合规报告和降低相关成本。
11.减轻风险
利用数据降低风险，根据投资回报率选择最合适的 业务机会。
12.风险领导力
利用数据更精准地评估风险、创造新的业务机会， 以此胜过不使用数据的企业。
13.无所作为（不建议）
未能重视数据和分析的价值——无论是因为未加注意还是有意识地业务决策。这会导致数据碎片化和不希望出现的结果。
成功的关键在于与利益相关方明确分享计划。无论是将数据视为基础能力、专用工具还是推进动力，都不可想 当然地认为其他人也持同样观点。数据和分析领导必须与其他利益相关方就计划达成明确一致，并从整个企业 的角度出发制定战略。
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