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數據資產管理“五星模型”: 在沼澤里掘金

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:大數據,云計算,互聯網

        伴隨著大數據時代的悄然來臨,數據的價值得到人們的廣泛認同,對數據的重視提到了前所未有的高度。

      數據已經作為企業重要資產被廣泛應用于盈利分析與預測、客戶關系管理、合規性監管、運營風險關理等業務當中。

      大數據與數據資產管理

      數據就像企業的根基。然而并非所有數據都可能成為資產。如果沒有將數據視為資產加以有效管理,即使數據再多,對于企業來說也只是垃圾和負擔。在傳統企業數據資產管理的過程中,以下六類問題非常普遍:

      ·數據架構失控;

      ·元數據管理混亂;

      ·數據標準缺失;

      ·數據質量參差不齊;

      ·數據增長無序;

      ·數據安全問題突出

      導致這些問題的根本原因是數據資產管理與企業IT信息化的過程緊密相連。企業的IT建設過程不可能一蹴而就,而是通過長期不斷的迭代演進而來。在這個過程中,大量數據沉睡在企業IT系統的存儲介質中,沒有得到充分發揮其價值的機會。

                                        數據資產管理的核心

      究竟具備什么樣的特性,才可以將數據定義為資產呢?我們可以通過以下三個標準判斷:可控制,可量化、可變現。

      對于如何通過高效的數據資產管理,幫助企業憑借高質量的數據提供更精準的產品和服務、降低成本并控制風險,從而提升企業的核心競爭力,新炬網絡董事EVP、新炬軟件董事CEO程永新提出了由“三個基礎”和“兩個飛輪”組成的“數據資產管理五星模型”。

      

        三個基礎:

      1.數據架構:驅動企業架構成熟度

      “數據驅動一切”,對于大數據時代的企業發展來說,一點也不過分。在企業中,我們不難看到ERP、CRM、財務系統、技術架構、數據中心的運營和維護……,這些資源都有專人負責管理。而當數據成為企業核心資產后,又由誰來負責呢?

      IT應該只負責HowtoDo的問題。改變架構,應該先從人改變;企業的變革,應該先從組織變革做起。當數據成為核心資產,企業應該設立專業責數據架構和管理的跨項目的專業數據管理實體化,或是虛擬的組織,不斷完善數據架構,提升企業在數據規劃、設計、開發和交付的質量,將IT系統建設生命周期從頭到尾管理起來。

      

        2.數據治理:治而不亂,讓數據變成資產

      現在IT部門最悲催的是,IT部門不是數據的owner,但當數據出現問題時卻都來找IT部門:怪數據不準確、不可靠、不安全。

      實際上,數據驅動的是企業的核心業務,因此數據治理不應該只是IT部門的職責。它還需要得到業務部門的廣泛參與,通過部門間的溝通持續提供針對企業未來狀態愿景的業務決策、業務定義、數據質量過程、以及開發優先級等方面的支持。共同商討出的這個標準不一定最優,但卻是在目前的工作實踐中最有效、最合適的。


      3.數據共享:大數據的基礎

      共享經濟開啟了新時代,數據共享是大數據的基礎。所有基于互聯網提供的工具解決的都是信任問題,沒有信任作為基礎,就沒有共享的存在。

      

       首先要在企業內部解決共享數據的問題。在大數據以前,企業都是用ESB,但人們逐漸發現,只有企業總線是無法解決問題的。因為服務的解決只是把復雜的問題用簡單的方法封裝起來,但看起來完美的調用并沒有解決數據的核心問題,如數據的安全、質量、交互、價值,只是用service進行完美封裝,但并沒有得到解決。

      現在通常存在一個悖論:企業建設大數據中心時投入的資金,要遠遠大于從數據中心中獲得的收益。真正用到數據的時候,我們才發現,數據的質量低下,影響分析精度;沒有清晰元數據,數據無法理解和運用,數據分析無從入手;無法充分利用數據,可以使用于分析和應用的數據只是冰山一角;數據訪問不受限制,數據安全問題突出……種種問題的產生才讓我們看到,我們建立的不是大數據中心,而是大數據沼澤!

      因此,在企業建立大數據中心之初,就要避免單純將數據整合到一起而不加以有效的管理。對于中小企業,大數據的敏捷化之道就是場景化驅動。一定要圍繞企業最根本的業務需求,而不是為了大數據而大數據,不是說因為Hadoop火,我就一定要使用Hadoop。中小企業需要更靈活、更快速、更高性價比的解決方案。


      兩個飛輪

      1.數據增值與變現


      在解決好管理的基礎之后,才能談到數據的增值和變現。數據的增值與變現應該分別從企業內、外兩個角度來看。

      對內強化能力,數據資產增值:對絕大多數的企業來說,并不是用戶不夠,而是沒有把用戶經營好。不是企業的產品和服務不夠,而是太多。當企業形成了一套整體的數據思維之后,就要分析如何在企業內部重構產品、重構用戶定義,重新審視主營業務的用戶是不是最佳的,用沒有高價值的用戶還沒有被挖掘出來,有沒有長尾的價值還沒有發揮出來。

      經營內部后,我們才能開始實現對外部更好的經營。

      數據資產變現:對外呈現價值:企業在面對客戶維度不夠、產品信息不全等問題時,就要主動拓展到企業外部,進行進行數據跨界合作,補全客戶信息及產品流通信息,實現數據增值,最終驅動主營業務成長。

      2.場景變現

      我們現在經常能聽到一句話:無場景不驅動。貌似場景可以革命一切。到底場景帶來什么?


      基于大數據變現場景化,是數據應用的必然趨勢。沒數有據變為現這場景的數據,也就意味著它只會是一堆沒用的垃圾;但要在“場景營銷”中獲勝,企業需要應用數據進行更有效的分析,不斷完善應用和變現的場景。

      以互聯網保險為例。程永新認為未來所以的變現公司都有可能是互聯網公司,因為保險行業有非常好的現金流。它沒有實質性的產品,只是一紙合約,因此非常容易實現互聯網化。目前,互聯網非車險保費主要集中在四類,其中基于大數據的場景化產品(如網絡購物、出行、健康)占大部分。

      而數據跨界合作推動轉型升級則是傳統企業數據變現的重要場景。企業數據增值的形式,不僅僅是數據租售,或者數據分析結果的變現;而是通過跨界戰略合作,用數據共享來推動彼此主營業務,實現遠高于簡單的數據租售速來的直接經濟價值。

      下圖展示的是企業大數據建設一般建議推進思路。


      值得注意的是,在我們思考的時候往往是自上而下進行,但實際用技術落地一定是自下而上的。在通過大數據建設來驅動業務的過程中,我們最有效的辦法就是小步快跑,不斷找一些小的場景,嘗試小的平臺,用高質量的數據指導企業作出明智及有效的決策。(來源:51CTO.com)


    (審核編輯: 智慧羽毛)

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