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何夕:数据战略不仅是技术问题,更是业务和组织问题 | 数智加速度03课回顾
我们不再讨论「YES or NO」的问题,而更关注「如何做」、「如何更快更好落地」的问题。
4月22日,奇点云副总裁何夕在数据中台建设实战系列课程「数智加速度」第3课中带来分享——《企业数智化转型战略解析》,为企业伙伴们明确方向、挖掘问题,找到实践路径,跨越美好想象与现实落地之间的鸿沟。 何夕,奇点云战略咨询专家,原天下网商主编,原阿里妈妈大数据中心产品专家、阿里巴巴集团市场部市场专家,浙江大学社会硕士生导师。集多年数字化转型咨询经验,2019年推出口碑之作《大数据咨询方法论白皮书》。 在这一课里,你会听到:1. 背景:数据中台走红的时代背景2. 变局:数字化转型到今天主要面临的都是数据问题3. 战略:数字化转型的核心是建立清晰有效的数据战略4. 对策:厘清差距、明确方向、提出对策、建立框架
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企业为什么必须直面数据问题?
2015年,人类的数据量迎来了关键转折点——这一年产生的数据量是人类过去历史上所产生数据量的总和,从此进入了指数级增长阶段。
伴随着「数据富足」状态,企业的主要矛盾将成长为日益增长的数据存储费用和仍然稀缺的数据应用之间的矛盾。
简而言之,就是数据越存越多,成本越来越高,却用不了,不能发挥数据的价值。因此,企业必须直面数据的问题。
举个例子,我是一家企业的财务总监,我不仅想知道ERP里数据能提供的分析结果,还想算出人力成本、产品研发成本,产品交期对收入的影响,但ERP外的数据都没有打通。再如,我已经建了数仓,却因为数据质量问题、数据准确度问题及数据口径不一致等问题,导致数据不可用,我的销售数据可能有15个,不知道到底哪一个才是准确的。
越来越多的业务问题,伴随着越来越多的数据问题,亟待企业正视、解决。
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当谈到「企业应重视数据」时,我们究竟在谈什么?
在介绍我们的方法论之前,不妨先给自己一个直观的判断:已知数据资产和人才资产都很重要,为了建设人才资产,企业有HR部门去做人才储备和管理,有专业的系统管理工具,有咨询公司为企业出人才报告,那么对于数据资产,我们有什么?「什么都没有。」 有些企业确定了数字化转型的目标,由各个部门分别自行建设了一些项目或系统,却依旧答不出灵魂拷问:「我的核心项目是什么?目前我们是如何规划的?」
事实上,数字化转型在企业的推进过程中,受到了预算、资源和技术能力的限制。在有限的预算下,我们如何对数字化转型进行有效的项目规划?这需要主导方对企业的现状和目标有充分的了解。因此从某种意义上来说,战略才是数字化转型的核心。 那么如何帮助企业确定数据战略?我们会从业务、技术、组织三个视角来看:
而数据在组织内外流动的过程中,也涉及到了组织设计的问题,例如人才招募与培养、激励政策与组织保障:是否需要数据产品经理?需要什么样的数据分析师?需要制定什么样的政策才能保障相关人员能够充分发挥价值?数据管理部门在技术中心应该如何设置,在业务中心又应该如何设置?
总而言之,数据战略需要全集团下一盘棋,从技术架构、业务价值、组织设计三个视角去考量和执行。
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大数据咨询如何帮助企业明确数据战略?
奇点云的做法是:
2、有效沟通就数智化转型,在内部讨论并达成共识,例如高管与高管之间对数智化转型的理解是否一致,管理层与经营层之间的认知是否有偏差,又由谁(技术部门?业务部门?)来主导数智化转型。
3、厘清差距在认知现状的基础上,我们需要厘清企业的技术能力和实现业务目标之间的差距,这可以视为建立数据战略最重要的前提。
4、形成对策基于对差距的评估诊断,有针对性地提出对策,例如数据中台可研/建设规划、数字化改善策略和方法论等。
5、重点突破数据战略并不止于形成对策、实施对策。或者说,如果我们的方法论只到「形成对策」为止,企业实施或许很难得到较高的成功率。
这是因为在初期、短期内,数据体现出价值的过程是非常缓慢的。甚至仅数据治理一项工作,就可能需要花上1-3个月才能见效。而这个「干脏活」的过程,从业务视角来看,是毫无感知的。
那么如何能让业务层面更快、更清晰地感知到数据的价值?
重点突破。
我们协助企业挖掘出一些明星需求,例如为领导做一个「管理驾驶舱」,让领导实时看到数据和分析的结果——在此之前,这些可能需要分析师花上一周的时间才能输出。
之所以称其为明星需求,它不一定能直接对业务产生价值,但是它能让业务看到数据的价值。
通过这些明星需求,我们确定了数据赋能的突破口,有效降低企业数智化转型的风险,实现了数据战略从策略端到行动端「端到端的落地」,并有利于持续探索数据产品化的路径。
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如何推动业务部门与信息部门一起推进数智化转型?
奇点云将以成熟的大数据咨询方法论和数据中台建设之道,助力更多的企业伙伴了解自己、厘清差距、明确方向,在多变的环境形势中,以数智化转型强势突破、立于不败之地。
「数据中台是放大的数据仓库吗?」
「如何360°评估诊断企业数据现状?」
「如何建设企业数据中台和数据资产管理体系?」
「经营人力资产能为企业经营数据资产带来什么启示?」
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