低質量的數據，解決不了企業的數字化焦慮！
數智化時代，出于參與復雜市場競爭的要素考量，擁有更多“可用數據”正在逐漸成為企業經營與增長的新型驅動力。
面對越來越快捷擴張的外部環境，企業內部亦愈發重視數據管理、組織迭代，對團隊人才培養、組織架構調整、數據資產積累等提出了更嚴峻的挑戰。而從更宏觀的層面出發，企業應對數字化轉型升級進行更系統的認知規劃和布局落地。
處于數字化轉型早期階段的企業，既要主抓戰略定位、認知同步，又要抓緊落地規劃，加速從基建到運營的腳步。
對于先行于數字化浪潮的轉型企業，升級不再僅意味著一種理念，更重要的是落地在業務場景，沉淀優質數據資產的同時適配組織架構，驅動智能營銷以積極發揮數據資產價值。而從推進數字化轉型的進程來看，要基于AI算法實現數據整合與協同達到深度的數字化，積累海量的高質量數據是前提關鍵，構建適配的組織人力是保障基礎。
為此，本系列兩篇文章聚焦“數據治理”專題以業務場景為起點分篇描述，如何積累海量的高質量數據和如何構建適配的組織人力模式，期待為企業實現高質量的數據沉淀及轉化提供思想啟示和方法借鑒。
對于企業而言，在戰略選擇與理念認知的基礎上要驅動數字化轉型走向高質量、高效率，創略科技認為仍需要于業務場景落地以下四大環節來夯實轉型的數據基礎，于數據開發中臺、客戶數據平臺等數字化工具內融合業務體系形成獨特的生產力工具，將數據資產轉化有價值的數據資產。
1.數據質量定義與標準：
企業內部存在多個業務語言，而不同業務形態對數據的要求并不完全一致。同時，因業務分析需求，一份數據可能會被多個業務形態使用。而單一維度的數據要使其具備意義與價值則需要連接更多數據集以滿足業務形態的需求。
因此，數據質量的衡量，一是要看業務形態的需求與使用目的；二是要縱觀數據鏈路的基礎上，定義與采用業務價值最大化、成本最小化的數據流轉體系。
2評估關鍵數據與范圍：
在明晰數據質量定義與標準的基礎上，企業就并非所有數據都是有業務價值的這一理念達成共識，可根據當前資源、業務規則形態以及對業務發展的前景預期規劃，甄別、確定核心關鍵的數據及范疇。另外，企業可將多樣復雜的關鍵數據集整合、轉化為業務導向的標簽體系，驅使數據可視化、能閱讀、易理解。
通過對關鍵數據的標簽化處理，企業能夠以標簽體系推動業務側、IT側等多部門共同參與數據指標構建、業務數據流場景落地迭代等數字化轉型進程。同時，依據標簽調用率、關注熱度和業務增量等指標衡量、評估數據質量以改進數據管理，裁定數據價值，度量轉型效果。
3.數據流運營與迭代：
隨著數據維度豐富和規模累計，數據整體的可用價值會得到進一步提升，具備應用價值。基于復雜業務運營與規則執行都會產生大量的實時數據，進而于CDP內進行計算、分析，這是對數據價值的挖掘過程。
值得注意的是，整個數據積累與質量提升的雙循環迭代過程需要將數據質量管控這一環納入到業務和技術的搭建與運營流程中，以確保各方充分了解數據質量水平，定位數據質量改進的重要環節，從而能夠使數據管理流程優化至數據達到可用的既定目標。
當然，確立了數據質量的流程，仍需對數據進行深層次的應用價值挖掘以發揮高質量數據的業務價值，AI算法模型則是其價值的集中體現。
4.數據資產價值發揮與流轉：
通過實時海量積累的數據，企業可在AI技術的加持下于各業務場景內基于數據洞察精準匹配其目標客群，極大地節約營銷成本、提高各項資源的配置效率。還可基于AI算法構建模型分析，針對不同場景、不同生命周期以及不同層次的類型用戶進行營銷策略匹配，促進“以用戶為中心”理念的落地實踐。
最終隨著海量高質數據的積累，持續優化算法達到智能個性化精準營銷，以低成本實現高效營銷，進而推動以數據驅動決策的走向終極價值，真正意義上落地數字化轉型升級。
數智技術的發展與應用給企業業務帶來了新的機遇，但與此同時亦帶了新的挑戰。如何跨越從認知規劃布局到落地實踐迭代的鴻溝，仍需要企業采取恰當的行為將技術工具沉淀轉化為組織核心決策與運營能力，以高效決策與運營協同的組織模式驅動數字戰略業務的升級實踐。
那么，VUCA 時代，企業如何審視組織變革和人才培養以推動數據管理和長效迭代，咱們下期接著講~
