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強大的數據戰略提供了一個長期框架，可利用整個組織的數據來推動優化的業務決策。它整合了人員、流程和技術的作用，以構建一個支持組織戰略目標的統一計劃。

通過制定數據戰略，組織可以定義清晰的數據管理準則和規則，確保所有價值鏈中數據流的高質量、可信和高效管理。這種結構化方法有助于做出明智的決策，并使組織能夠最大限度地利用其數據資產的價值。

了解業務目標、評估數據和分析成熟度、創建組織數據運營模型、建立可擴展的平臺格局、定義數據治理和管理框架、創建數據戰略路線圖來執行是一場長期的馬拉松。

一 了解業務目標

即使經營的是同一領域，每家公司都是獨特的。每位數據領導者都應該承認，了解核心業務、業務目標、中長期目標是成功數據戰略的起點。

以 AirBnb 和 Booking.com 為例，了解即使在同一領域也可能出現不同的業務目標。AirBnb 專注于虛擬引人注目的應用程序設計、流暢的導航和高質量的住宿圖片。Booking.com 并不關心應用程序設計，但他們非常注重實驗和了解用戶行為。盡管兩者都注重客戶體驗，但他們關注的目標不同，因此他們的數據戰略也不同。

為了更好地理解業務目標；

更深入地了解決策過程和主導決策過程的人，以確定核心決策動機

強調哪個功能是組織的主要驅動力；是銷售、產品、工程還是運營驅動的組織

確定組織最關鍵的項目，并嘗試在該領域找到容易取勝的長期合作伙伴關系

二 評估數據和分析成熟度

除非您是初創公司的創始成員，否則組織中總會對技術、產品和數據方面的人員、運營和流程進行一些投資。了解不同職能部門的現狀，比較它們目前的狀況以及它們根據業務目標的發展軌跡，有助于制定成功的數據戰略。

1.了解分析結構和業務 KPI

無論驅動力如何，組織都依靠分析和報告結構來設置 KPI 并定期監控它們以評估組織的發展軌跡。

每個團隊都有不同的模式來與分析和報告進行交互；營銷和銷售團隊喜歡通過報告訪問數據，下載它們并將它們與現有的 Excel 表相結合以獲得更大的圖景，運營團隊主要關注更活躍、更頻繁更新的報告和 KPI，以優化響應時間，產品團隊喜歡收集產品數據來驗證保留、流失和交互，以評估假設，優化其產品功能，如用戶體驗、設計等。

即使在同一組織中，每個團隊與分析和報告交互的模式也不同。數據戰略應該反映現狀；

該組織是否有標準的分析和報告結構？

是否存在管理分析和報告的通用流程和工具包？

是否存在具有一致定義和計算的通用 KPI 列表？

2.信任數據

訪談團隊并深入了解他們的分析和報告流程有助于了解他們是否信任數據。在大多數情況下，由于多份報告之間的結果不匹配、多次運行之間的報告不一致或儀表板計劃觸發意外交互、沒有統一的 KPI 和計算最終導致不同的結果等原因，對數據的信任會喪失。

建立數據信任是一場馬拉松，需要時間、精力和奉獻精神。但其中最關鍵的部分是確定優先級，哪些數據質量和管理問題對業務最為關鍵？確定問題、分析其影響、獲得多個團隊的確認以及確定解決方案的優先級是逐步建立信任的關鍵。

3.員工能力

組織傾向于在不同的方向上發展業務，例如增加活躍用戶、運營團隊、地點、服務或產品。數據戰略必須支持組織增長戰略。員工是組織中戰略的執行者。所需技能與員工能力之間的差距是執行成功數據戰略的最大風險之一。

為了盡量降低風險；

創建執行數據戰略所需的技能能力矩陣

將團隊的技能映射到所需的技能能力矩陣，以突出能力差距

優先考慮哪些技能差距比其他技能差距更為關鍵

尋求內部或外部資源來消除差距。該過程可能包括內部或外部培訓、與外部機構合作推出關鍵舉措和培訓人員、招聘等

三 創建組織數據運營模型

運營模式是動態的，會隨著時間和組織的需求而發展。沒有一種運營模式適合所有公司，但大多數公司都會遵循類似的模式，無論它們擁有哪些資源、技能或目標。

根據數據和分析 (D&A) 的成熟度，組織在構建和擴展分析能力時通常會遵循三個步驟。這些階段反映了整個企業處理和使用數據的方式日益復雜化，從早期的試驗和孤立工作，到更加協調和集中的方法，最終回歸到具有更平衡、更成熟的分析功能的分散化。

1.分散式模型

在數據與分析成熟度的早期階段，大多數公司都采用分散式方法。此時，分析能力是臨時性的，通常由尋求解決自身特定問題的各個部門或業務團隊推動。這些部門可能會小規模地使用數據驅動的洞察來提高運營效率或客戶體驗，但整體方法缺乏協調或統一的戰略。

分散模型的特點是；

對于如何使用或管理數據，通常沒有總體愿景或企業范圍的戰略。

分析團隊分散在不同的業務團隊中，例如營銷、銷售、財務和運營，每個團隊都有自己的工具、流程和目標。

數據通常在部門內孤立，因此很難創建全面的業務視圖或跨職能執行高級分析。

2.集中式模型

隨著公司開始意識到數據的潛在價值，他們通常會轉向更集中的數據與分析方法。這通常標志著正式數據戰略的開始。在此階段，公司認識到需要集中資源并將分析功能統一到一個團隊或部門。目標是建立一個中央數據與分析功能，以標準化實踐、整合數據并為數據收集、分析和使用方式創建更統一的戰略。

集中式模型的特點是；

成立中央 D&A 團隊是為了標準化工具、流程和方法。這通常需要將來自不同業務團隊的數據科學家、數據工程師、業務分析師和其他專家聚集到一個中央團隊中。

該公司建立了數據治理框架，確保所有數據工作的一致性、質量和合規性。

為業務團隊提供數據存儲、分析和報告的通用平臺，減少碎片化并更輕松地進行數據訪問和協作。

3.聯邦式模型

隨著中央分析功能日趨成熟并獲得關注，許多公司意識到，僅僅集中 D&A 是不夠的。要使分析真正推動整個企業的創新和價值，它必須嵌入并由各個業務團隊負責。此階段代表著從最初自上而下的集中式結構向更加分散的方法的轉變，其中每個部門或業務團隊都擁有所需的工具、知識和支持，可以直接將分析應用于自己的挑戰。

聯邦式模型的特點是；

業務團隊不再僅僅依賴中央團隊，而是開始構建自己的分析能力。這可能涉及培訓員工、為他們提供自助分析工具，并使他們能夠獨立處理與其領域相關的數據。

雖然業務團隊擁有更多自主權，但他們仍會繼續與中央 D&A 團隊合作，以獲得最佳實踐、治理和基礎設施方面的指導。中央團隊充當戰略推動者，而不是分析的主要執行者。

在成熟的組織中，業務團隊可以利用更先進的分析技術，包括人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)，從復雜的數據集中獲取見解并自動化決策過程。

四 建立可擴展的平臺架構

為了使業務、產品和運營團隊能夠在分析之旅中取得進步、推動創新并促進公司發展，可擴展的數據平臺架構至關重要。近年來，數據平臺架構得到了廣泛關注，這得益于云計算的進步、存儲成本的降低、更強大的計算引擎以及人工智能驅動工具的快速發展。這些創新使組織能夠以前所未有的規模、敏捷性和速度利用數據。

1.數據存儲

如今，組織會生成、獲取和存儲大量與客戶相關的數據。數據存儲是任何數據驅動型企業的骨干，提供存儲、管理和檢索數據的基礎設施。隨著技術的發展，存儲解決方案也在不斷發展。從主要關注可擴展數據收集的傳統關系數據庫 (RDBMS)向Data Lakehouse 的轉變標志著一個關鍵的轉折點。Data Lakehouse 提供無限的可擴展性、處理高級分析和動態數據收集的能力，使企業能夠無縫集成和分析結構化、半結構化和非結構化數據。

2.數據目錄

數據目錄充當唯一事實來源，提供組織內數據的集中統一視圖。數據驅動型組織面臨的最大挑戰之一是不同團隊對數據的定義和解釋不一致。一個簡單的問題，如“我的客戶是誰？”，可能會根據您詢問的是營銷、銷售、產品還是其他團隊而得到不同的答案。組織良好的數據目錄通過提供標準化的定義和指標來消除這種歧義，從而實現跨職能協調。通過創建對組織數據資產的共同理解，目錄使團隊能夠專注于創新，并對他們正在處理的數據的準確性和一致性充滿信心。

3.數據轉換

數據轉換是將原始數據轉換為有意義、可操作信息的過程。它通常由特定的業務需求觸發，團隊需要從原始的非結構化數據中獲取無法輕易獲得的見解。通過轉換，數據被清理、豐富和組織以用于特定目的。無論是匯總客戶數據以進行個性化營銷活動，還是優化運營數據以提高效率，轉換的目標都是讓決策者能夠訪問數據并讓數據有價值。

數據可視化

4.數據收集、轉換和提煉后，需要便于業務團隊訪問和解讀。數據可視化在此過程中發揮著關鍵作用，可將復雜數據轉化為清晰易懂的見解。無論是通過交互式儀表板、靜態報告還是引人入勝的視覺敘事，關鍵在于以一種能夠讓團隊創造價值的方式呈現數據。有效的數據可視化可幫助業務領導者發現趨勢、識別機會并自信地做出數據驅動的決策。在現代分析生態系統中，可視化不僅僅是為了美觀，它們還是推動業務成果的工具。

五 創建數據戰略路線圖

到目前為止制定的所有結構和戰略都是理論框架，需要實際實施、監控、評估和改進，以符合實際的組織結構和運營現實。重要的是要認識到這些變化不可能一蹴而就；它們需要仔細規劃和分階段實施。因此，制定詳細的路線圖對于指導實施過程至關重要。

精心設計的路線圖是協調利益相關者、管理期望和確保順利執行復雜計劃的有力工具。然而，路線圖不僅僅是一份任務清單；它們需要清晰、靈活，并能適應組織不斷變化的需求。它們還必須具有可擴展性，能夠隨著項目范圍的擴大而增長和發展。

數據戰略路線圖有幾個重要目的，包括但不限于：

路線圖概述了行動和里程碑的精確順序，幫助團隊了解需要做什么以及何時做。

它還允許識別依賴關系，確保活動按照合乎邏輯、可管理的順序進行。

哪些團隊、部門或個人將受到影響，以及了解每個變化將如何影響現有流程、技術和工作流程。

確定最佳溝通渠道（無論是通過定期更新、會議還是數字平臺），并確保溝通一致、透明且適合不同受眾的需求。

設置關鍵績效指標 (KPI)、反饋循環和定期審查來衡量實施的成功。

小結

強大的數據戰略是任何組織成功采用 AI 的基礎。隨著 AI 技術不斷改變行業，未能優先考慮和優化數據的公司將難以充分發揮 AI 的潛力。精心設計的數據戰略可確保不僅收集數據，而且還以 AI 系統可以有效使用的方式組織、清理和訪問數據。通過建立明確的數據治理、提高數據質量并確保跨系統的無縫集成，組織可以創建 AI 可以蓬勃發展的環境。

此外，強大的數據戰略可將 AI 計劃與業務目標相結合，促進部門間協作，并幫助彌合數據科學、技術和業務運營之間的差距。它使組織能夠有效地擴展 AI 解決方案，做出數據驅動的決策，并充滿信心地推動創新。

歸根結底，成功采用人工智能取決于數據的戰略性使用。如果沒有全面、前瞻性的數據戰略，公司就有可能未充分利用人工智能的功能，錯失增長機會，并在競爭日益激烈的市場中落后。通過投資和不斷完善數據戰略，公司不僅可以實施人工智能技術，還可以利用這些技術提供切實的商業價值并推動長期成功。

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