企业数据战略系列的一部分探讨了领导力和责任感在指导与业务成果相关的整体数据战略中的重要性。

几年前，当我第一次约会时，我希望我的车干净整洁。我小心翼翼地把它清理干净，里里外外。约会时它看起来又漂亮又闪亮。除了一个小细节，约会结果很好：晚上结束时车没油了，离我约会的女孩家大约10分钟。我很尴尬。虽然我的约会对象很冷静，但当我说这是一个意想不到的疏忽时，她的父母怀疑我的诚意。最后，问题解决了，一切都好了。后来我和那个女孩约会了很多次。

成功使命的基础

这个小故事向我解释了成功战术和成功战略之间的区别，尤其是在战场上。战略的目的是赢得战争，完成任务，并取得最终的成功。战术的重点是让我们朝着完成所有任务的方向前进。战术有时要求你失去山，或者失去战斗。

对于我的第一次约会，我的策略主要是（但不是100%）与最终策略一致——完成成功的约会任务。我应该专注于完整的策略，而不是一个闪亮的组件。也许我会更加关注我的关键任务数据（我的汽车燃油表上的传感器读数）。

企业数据策略可以是这样的。由数字专家、业务分析师、分析师和数据科学家组成的团队可以测试和构建奇怪的算法、模型和工具，这些算法、模型和工具可以与专门为实验准备和管理的清洁数据集合作。实验模型、验证测试和演示都能看起来漂亮有光泽。但要真正完成组织的数字化使命，不仅需要战术上的成功。

该组织面临的现实是，这些实验的燃料（即数据）可能足以实现这些有限的战术目标，但数据收集不足以促进持续、成功和战略的企业部署。事实是，大多数大数据都是在不考虑策略的情况下收集的，而你迫切需要的数据集往往是不完美、肮脏、错误的标记、孤立的，或者只是丢失！

特定领域全面、全面的路线图

企业数据战略（EDS）为战略任务的成功和市场优势提供基础。EDS它被定义为组织的综合愿景、可操作的基础和特定领域的路线图，以充分利用与数据相关的能力。

有几件事EDS不是。这不是一份希望清单。这不是一份值得尝试的技术趋势清单。它不是一套普遍的原则和陈词滥调（如数据是企业资产）。这不是一种模糊和超然的视觉。

包括任何策略EDS，必须以具体、相关、可操作、进化和任务目标为导向。如果您的EDS如果与组织的北极星(您的任务)不一致，则需要中途纠正才能恢复一致。你的使命应该与你的市场战略相一致：了解你目前在市场上的地位，当前的市场趋势，你在市场上的差异，你将如何在这种环境中获得市场优势，以及你必须组装哪些组件来实现目标。因此，您的EDS必须与战略讨论相关联并集成。

数据策略包括管理、安全、隐私、访问、系统结构和相关设计考虑的数据管理原则。这些都很重要，但我认为我们现在专注于分析和数据科学。

数据科学与分析

在大量数据收集的时代，你的数据可能是你最关键和最有价值的战略资产。促进洞察发现、创新和价值创造的数据科学和分析。通过授权员工探索、发现和创造价值，数据科学和分析也可以吸引强大的员工留任。它们还生成可操作和货币化的分析产品。它包括面向客户的数据产品和应用程序API、模型、推荐引擎、特殊数据集、特定业务线选择集、开源代码工具、可共享数据科学笔记本、云服务、数据门户、可重用分析工作流等。

战术部件：动力步骤

为了使这些数据分析产品操作化、货币化和商品化，EDS需要注意清洁数据、高质量数据、标记数据、整理数据（数据目录）、共享数据、机器可访问数据、数据（数据字典、元数据标准、分类法、本体论）、数据清单（确定基本数据集列表中缺失的内容）。这些战术组件是实现任务、战略成功和市场优势的有力步骤。

最后，这些组件并不孤立。它是数据、分析、业务逻辑和任务的集成和组合，明确诱导组织的信息、文化和战略与特定、可操作和相关业务结果保持一致。数据只是输入，尽管输入量很大。同样，数据也不一定是一个关键的区别，因为所有组织现在都有大量的数据存储库（或有权访问）。

可靠的数据带来可靠的结果

另一方面，你以任务为中心的分析输出是你独特而有价值的输出，也是你在日益拥挤的数字市场中的独特之处。您的分析必须通过清洁、准确、可访问、可管理和标签数据来，而不是在实现完全成功的数字转换的最终目标之前10分钟。可信的信息和数据可以实现可信的创新和结果。

我很幸运地参加了今年在奥兰多举行的活动SAPPHIRE NOW在会议上，我了解了它SAP支持端到端数据战略的企业软件和服务方法有很多。我最喜欢的活动是关注体验经济。对我来说，体验经济是我们收集的大数据资产的最终应用和价值主张：通过发现的洞察力和编码学习行动，在我们的数据收集中为客户、员工和其他利益相关者创造更好的体验。以客户数据为中心的客户体验管理（CXM）在设计、开发和部署过程中，平台可以充分发挥其潜力，使其与更大的企业数据战略保持一致。

体验经济成功

体验经济，CXM平台和EDS作为一种锋利的外观工具，它将把你的组织推向数字化转型、任务成功和市场优势的目的地。这不仅是你的数据的第一次约会，也是充分利用你组织的数据依赖和数据相关功能的长期战略承诺。

本文：http://jiagoushi.pro/node/1004

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