数据战略规划如何做？
数据战略是什么？
数据战略和企业的战略的关系？如何构建数据战略？
数据战略的价值是什么？
01
—
数据战略是什么？
数据战略是企业为实现数据资产价值最大化而制定的总体规划和行动指南。数据战略明确了公司数据资产管理的总体目标与发展路径，指导企业分阶段开展数据治理与运营工作。它涵盖数据治理的各个方面，包括组织管理体系的构建、技术支撑体系的搭建以及数据治理活动和数据运营管理工作的规划。DAMA 对数据战略的定义更为详细，认为其是保存和提升数据质量、完整性、安全性及存取的计划，涉及制定愿景、明确目标、规划实施路线图、确定角色职责等多方面内容。数据战略的核心目标是确保数据能有效支持企业业务目标的达成，通过合理规划与管理，使数据成为推动企业发展的关键力量。
首先我们了解战略是什么？
02
—
如何构建数据战略？
那么如何构建数据战略了？构建数据战略需要综合考虑多方面因素，且与企业战略紧密相连。
一、理解企业战略目标与需求
1、深入剖析企业战略
企业战略明确了企业的长期发展方向、市场定位和竞争策略。要制定与之匹配的数据战略，首先需对企业战略进行全面且深入的解读。例如，若企业战略致力于开拓新市场，那么数据战略应聚焦于获取新市场的客户数据、市场趋势信息等，以支持市场进入决策。
2、识别数据需求
基于企业战略目标，确定实现这些目标所需的数据类型、数据质量要求以及数据获取渠道。如企业计划推出新产品，就需要市场调研数据、消费者偏好数据等，同时要确保数据的准确性和及时性，以便为产品研发和营销策略制定提供可靠依据。
二、结合企业现状进行环境分析
1、内部环境评估
组织架构与文化：分析企业内部的组织架构是否有利于数据战略的实施，例如是否存在数据管理的专门团队或岗位。同时，考量企业的数据文化，即员工对数据的重视程度和数据使用习惯，这将影响数据战略的推行效果。
数据现状：梳理企业现有的数据资产，包括数据的存储位置、格式、完整性和一致性等。了解企业当前的数据管理能力，如数据治理水平、数据分析技术储备等，为制定数据战略提供基础信息。
2、外部环境洞察
行业趋势：关注行业内数据应用的最新趋势，如竞争对手如何利用数据提升竞争力。例如，在金融行业，许多企业利用大数据进行风险评估和个性化服务推荐，若本企业处于该行业，就需要考虑如何在数据战略中融入类似的创新应用。
技术发展：跟踪新兴的数据技术，如人工智能、大数据分析工具的发展动态，评估这些技术对企业数据战略的潜在影响。企业应适时引入适合自身的新技术，以提升数据处理和分析能力。
三、制定数据战略目标与原则
1、目标设定
根据企业战略需求和环境分析结果，制定明确的数据战略目标。这些目标应与企业战略目标保持一致，并具备可衡量性和可实现性。例如，企业战略目标是提高客户满意度，数据战略目标可以设定为通过数据分析实现客户需求精准预测，将客户满意度提升至一定水平。数据战略目标可以定义为数据资产蓝图，数据资产蓝图包括当前需要实现的数据资产目录，近期需要实现的数据资产目录，以及未来3-5年需要实现的数据资产目录。而这些数据资产目录实际上是为了实现企业的战略目录而需要完成的数据支撑的工作，数据支撑的具体价值体现在完成业务层需要的业务系统，数字化，业务在线以及标准化，企业业务扩张的过程中的数字化工作等内容。
2、原则确定
确立指导数据战略实施的基本原则，如数据安全性原则，确保数据在收集、存储和使用过程中的保密性、完整性和可用性；数据质量原则，强调数据的准确性、一致性和完整性对决策的重要性；数据共享与协作原则，促进企业内部不同部门之间的数据流通与合作。
四、规划数据战略实施路径
1、数据治理体系建设
组织架构搭建：建立适合企业的数据治理组织架构，明确数据治理委员会、数据管理员等角色和职责，确保数据治理工作的有效推进。
制度流程制定：制定数据管理政策、数据标准规范、数据生命周期管理流程等，保障数据的规范化管理和高效利用。
2、技术支撑体系规划
数据平台选择与建设：根据企业数据规模和业务需求，选择合适的数据存储平台、数据分析工具和数据可视化平台。例如，对于海量数据处理，可以考虑采用分布式数据存储技术；对于实时数据分析需求，可选用具备实时处理能力的分析工具。
数据集成与整合：规划数据集成方案，实现企业内部不同系统之间以及企业与外部数据源之间的数据整合，打破数据孤岛，确保数据的一致性和完整性。
3、数据人才培养与引进
内部培训与提升：针对企业现有员工，开展数据相关技能培训，如数据分析方法、数据管理工具使用等，提升员工的数据素养。
外部人才引进：根据数据战略实施需求，引进具备数据治理、数据分析、数据工程等专业技能的人才，充实企业数据团队力量。
五、持续评估与优化数据战略
1、建立评估指标体系
制定数据战略实施效果的评估指标，如数据质量提升程度、数据驱动决策的比例、业务流程优化效果等，定期对数据战略的执行情况进行量化评估。
2、反馈与优化调整
根据评估结果，收集企业内部各部门和用户的反馈意见，及时发现数据战略实施过程中存在的问题，并对数据战略进行优化调整，确保其与企业战略的持续适配性。
六、数据战略实施的策略
前面说到数据战略的目标是数据资产蓝图，那么数据战略实施可以从资产管理的角度来推动数据战略的实施，数据如何处理和消费，从来就不只是一个技术问题，而是涉及到业务价值、技术规划和组织保障三个领域的综合战略问题。要想解决技术问题，也需要从业务先行小步快跑、技术先行大步向前、整体评估组织先行三个维度入手。
上图展示数据战略发展的三阶段流程，每个阶段都有其核心策略和目标。
1、第一阶段：应用场景试点驱动，边跑边调整，明星项目驱动，业务先行，小步快跑。
这一阶段从 “连接” 开始，主要关注业务在线水平。通过小范围的试点应用场景，逐步调整和优化业务流程，寻找能够产生显著效果的 “明星项目”，以快速推动业务发展。
2、第二阶段：技术先行，大步前行，用数据平台实现跨越式发展，先搭建技术底座
进入 “看见” 阶段后，重点在于了解发生了什么和如何发生的。通过技术手段，建立数据平台，实现对业务数据的全面监控和分析，为下一步的决策提供数据支持。
3、第三阶段：整体评估，组织先行，搭建组织保障和激励
接着是 “使用” 阶段，主要思考为什么会发生以及将来会发生什么。通过数据分析，深入挖掘问题的根源，并预测未来趋势。最后是 “快跑” 阶段，考虑能否用机器来处理问题以及如何内部协调，通过建立组织保障和激励机制，推动整体业务快速发展。
整个流程通过这三个阶段，从业务试点开始，逐步引入技术支持，最后通过组织保障和激励实现业务的快速发展。这种模式强调了业务、技术和组织三者的有机结合，确保数据能够有效地驱动业务增长。
03
—
数据战略的价值是什么？
数据战略对于企业而言具有至关重要的价值，主要体现在以下多个方面：
一、决策支持
1、提供准确依据数据战略有助于企业收集、整合和分析大量的数据。通过对这些数据的深入挖掘，企业能够获得准确的市场信息、客户需求、竞争对手情况等，为高层决策提供可靠的依据。例如，企业在决定是否进入一个新的市场时，可以通过数据分析了解该市场的规模、增长趋势、消费者偏好等，从而做出明智的决策。
2、提升决策效率有了完善的数据战略，企业能够快速获取和处理相关数据，减少决策过程中的不确定性和延迟。在面对复杂的业务问题时，基于数据的决策方法可以使企业迅速评估各种方案的可行性，选择最优解决方案。例如，在产品研发过程中，利用数据分析可以快速确定产品的功能定位和目标客户群，加快产品上市进程。
二、业务优化
1、优化运营流程数据战略能够帮助企业发现业务运营中的瓶颈和问题。通过对业务流程数据的分析，企业可以识别出低效环节，进而采取措施进行优化。例如，在供应链管理中，通过分析采购、生产、物流等环节的数据，可以优化库存管理，减少库存积压和缺货现象，降低运营成本。
2、实现精准营销企业可以依据数据战略建立客户数据平台，对客户的行为、偏好、购买历史等数据进行分析，实现精准的客户细分和营销策略制定。例如，电商企业可以根据客户的浏览和购买记录，向客户推荐他们可能感兴趣的产品，提高营销的精准度和效果，增加销售额。
三、创新驱动
1、挖掘新的业务机会数据战略促使企业对内部和外部数据进行广泛探索，从中发现潜在的业务机会。例如，通过分析社交媒体数据和行业趋势数据，企业可能发现一个新兴的细分市场或一种新的产品需求，进而开拓新的业务领域。
2、推动产品和服务创新利用数据，企业可以深入了解客户对现有产品和服务的反馈，进而有针对性地进行创新。例如，金融机构可以根据客户对金融产品的使用数据，开发出更符合客户需求的个性化金融产品和服务。
四、竞争优势
1、增强市场洞察力实施数据战略的企业能够更好地了解市场动态和竞争对手情况，在市场竞争中占据先机。例如，通过对行业数据和竞争对手数据的持续监测，企业可以及时调整自身的市场策略，应对竞争对手的挑战。
2、差异化竞争数据战略可以帮助企业打造差异化的产品、服务或商业模式。例如，一些互联网企业利用大数据和算法优势，提供个性化的用户体验，形成与竞争对手的差异化，吸引和留住更多客户。
五、风险管控
1、识别和预警风险通过数据战略，企业可以建立风险预警机制，对财务风险、市场风险、运营风险等进行实时监控和分析。例如，通过分析财务数据和市场波动数据，企业可以提前发现财务危机和市场风险，及时采取措施进行防范。
2、合规性保障数据战略有助于企业确保数据的合规性使用，满足相关法律法规的要求。例如，在数据隐私保护方面，企业可以通过数据战略制定严格的数据管理和保护措施，避免因数据违规而带来的法律风险。
数据战略的价值体现在为企业的决策、业务运营、创新、竞争和风险管控等多个方面提供强大的支持，是企业在数字化时代实现可持续发展的关键因素。以六和勤强为例，其数据战略通过优化业务流程、实现精准营销等，显著提升了企业的运营效率和市场竞争力，充分体现了数据战略的上述价值。
以六和勤强为例，作为华东地区最大的冻品食材供应链企业，在多年发展中沉淀了对供应链的深刻理解。其数字化战略经历了从 V1.0 电商阶段到 V2.0 智慧供应链阶段，再到如今 V3.0 产业路由器阶段的不断演进。在这一过程中，数据战略逐渐成为企业数字化转型的核心驱动力。
基于这个企业战略目标，延伸出来的数字化转型的目标为构建数据中台和智慧供应链的目标。
1、数据战略的具体体现与价值
数据中台建设：六和勤强构建的数据中台是其数据战略的关键支撑。数据中台整合了各类数据资源，实现了数据的汇聚、开发和管理。通过统一数仓层、标签体系等建设，为企业提供了全面、准确的数据服务。例如，在采购环节，数据中台能够基于历史采购数据、市场行情数据等，为采购决策提供智能建议，降低采购成本；在销售环节，可通过客户数据的分析，实现精准营销和客户智能运营，提高客户满意度和销售额。
业务流程优化
财务数字化：通过设置客户授信额度、推行多渠道混合支付等措施，实现了财务流程的数字化管理。这不仅降低了财务风险，如应收超额和坏账风险，还提高了财务工作效率，减少了线下账务处理，优化了财务岗位分工。
采购智能化：重塑采购流程，接入分级策略，从源头预防滞销产品的采购。同时，利用数据预测禽肉行情走势，为采购决策提供科学依据，提升了采购效率和精准度，降低了滞销风险。
销售智能化：借助企业微信与个人微信的链接，打造标准化销售工具，基于 RFM 模型实现客户流失预警，推动分部提升客户复购率。通过客户需求与产品的精准匹配，提高了销售转化率，实现了销售过程的标准化和智能化。
调度智能化：自主研发智能派车调度系统，运用百度地图等技术，优化排线算法，实现了降低配送成本、提升排线效率、运费结算自动化等目标。打破了传统城配业务中的利益链条，提高了物流配送的整体效益。
经营智能化：建立数据决策平台，涵盖物流、库存、采购、销售等多个维度的数据分析工具。通过实时监控和分析经营数据，企业能够及时发现问题并做出调整，从 “经验驱动” 转变为 “数据驱动”，提升了经营决策的科学性和及时性。
六和勤强的数据战略与企业的整体战略高度协同。企业以打造产业路由器、提升供应链效率和规模化为战略目标，数据战略则通过赋能上下游合作伙伴、优化内部业务流程等方式，为企业战略的实现提供了有力支持。例如，数据中台的建设促进了企业内部信息共享和协同合作，使各业务环节能够更好地衔接，提高了整个供应链的运作效率；销售智能化提升了客户服务质量和市场竞争力，有助于企业在市场拓展中占据优势地位，进而推动企业规模化发展战略的实现。
当前经济不景气，一提到数字化，“就会想到降本增效，降本增效就意味着裁员”，我想赋予数字化新的概念，数字化是让整个产业链焕发出新的生命力，让每个人可以发挥更大的力量，工具是赋能人，而工具依赖人可以发挥更大的作用，人有更多的时间去思考，而不是每天面对重复而无聊的事情，重复简单的事情可以让机器去完成，而需要思考和创新的事情则由人来完成，而这个也是机器无法替代人类的本质。
欢迎加入免费【数据&AIGC交流群】社群，长按以下二维码加入专业微信群，商务合作加微信备注商务合作，AIGC应用开发交流入群备注AIGC应用
Ruby数据漫谈
知识星球介绍
在这个数据驱动的时代，您是否渴望成为大数据技术的领航者？是否希望掌握AIGC的前沿应用？是否在寻找数字化转型的秘籍？【数据星河】知识星球，是您理想的知识家园！
往期数据平台历史热门文章：
基于DataOps的数据开发治理：实现数据流程的自动化和规范化
往期AIGC历史热门文章：
往期数据资产入表历史热门文章：
原文作者：Ruby的数据漫谈；如有侵权，请联系管理员删除。
