您如何利用数据成功制定战略？

数据策略不仅对希望利用内部资源的公司有用； 对于当今依赖收集和分析大量数据的企业而言，它们至关重要。 这是否完全取决于您如何利用数据来制定策略？

而且，随着分析在业务决策中发挥越来越大的作用，这种趋势不太可能很快逆转。

什么是数据策略？

数据策略可帮助您更有效地使用组织的数据。 它可以帮助您获得新的洞察力，创造更好的产品和服务，并通常利用数据的力量来实现您的业务目标。

有效的数据战略还将为贵公司利用其数据资产的长期方法提供路线图。 通过这种方式，它可以帮助阻止任何特定部门因信息过载或缺乏关键情报而可能出现的潜在问题。

对所有部门需要哪些类型的智能有一个清晰的认识，可以防止这些问题在未来出现。

您如何利用数据制定战略？

数据策略可以帮助您更好地了解如何使用组织的数据来利用数据来制定实现业务目标的策略。 它还将提供一个框架，用于使用分析来发现可以提高效率、提高产品质量或创造新收入流的洞察力。

数据量每天都在呈指数级增长。 现在，普通成年人每天仅通过他们的数字活动就创造了 5 GB 的信息。 这意味着可用数字信息的激增使得制定有效利用大量信息的战略变得比以往任何时候都更加重要。

数据战略通过提供一种方法和结构来收集、组织、标准化、清理结构化和非结构化数据并将其集成到可操作的知识源中，从而改善整个组织的数据管理。

数据策略通过提供一种方法和结构来收集、组织、标准化、清理结构化和非结构化数据并将其集成到可操作的知识源中，从而帮助您有效地使用资源。

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什么是基本的数据策略原则？

1. 数据策略有助于释放数据的力量。

2. 数据量在增加。

3. 数据策略帮助您有效利用资源。

4. 数据策略帮助您有效利用资源。

让我们一一研究每个策略。

1. 数据策略有助于释放数据的力量：

通过应用数据策略，它释放了数据的力量。 它有助于使您的组织专注于如何使用客户和员工数据来回答您最重要的业务问题。 如果您有信息过载问题或有兴趣在您的组织中创建更多数据驱动的文化，这将特别有用。

2. 数据量在增加：

数据量超出了公司分析和保留其产生的信息的能力。 数据已成为 21 世纪的新自然资源。 数据正迅速变得与 20 世纪的石油和天然气一样重要，同样，应该由行业最佳实践机构管理和利用。

数据量也不会很快放缓，因此制定策略以确保在公司数据变得无法管理之前有效收集、存储、使用和共享数据至关重要。

3. 数据战略有助于改善整个组织的数据管理：

通过应用数据策略，我们尝试以有条不紊的方式管理所有类型的数据集——结构化或非结构化数据集。 我们通过将它们引入某种数据管理系统来做到这一点，这样它们就可以更容易地使用。

4. 数据策略帮助您有效利用资源：

数据策略将帮助您充分利用可用资源，确保您的工作重点是通过数据驱动的解决方案解决特定的业务问题，而不是仅仅在阳光下摄取每一点数据。

应用数据策略将允许您在开始围绕收集其他类型信息的新举措之前创建有效使用现有数据的计划。

数据策略可以帮助您更好地了解您组织的数据如何用于实现您的业务目标。 它还将提供一个框架，用于使用分析来发现可以提高效率、提高产品质量或创造新收入流的洞察力。

有哪些基本的数据策略原则？

整合数据和消除孤岛是创建成功数据战略的关键。 任何分析程序的主要目标之一是增加公司范围内的协作。 随着越来越多的人使用相同的数据集，可以发现或至少在组织的不同部分之间共享关键见解的可能性增加。

简化数据收集和共享有助于改善整个组织内的此类信息流。 它还确保参与这些努力的每个人都能获得成功所需的资源。

为数据管理和使用设定明确的目标对于实现有效的战略至关重要。 一个经过深思熟虑的计划将帮助您确定有用的信息类型，方法是确定数据中存在的差距或某些信息如何分为多个类别。

让整个公司的员工更容易获得此类信息，可以促进部门之间更好的协作，这有助于发现有关客户的新见解。

使数据更加可见和可访问是任何分析程序的另一个重要部分。 无论是通过自助式商业智能工具还是开放数据门户，整个组织的人员都需要对自由访问数据集感到自在，这样他们在开展项目时就不会彼此孤立。

这也让他们有更多机会发现数据点之间的联系，这些联系可能会产生关于您公司业务的意想不到的见解。

还需要为您的组织设置清晰的数据定义或元数据，因为它可以帮助您更有效地利用您收集的信息。 数据质量是此过程的重要组成部分，因为强大的定义将为所有用户提供一致的工作框架。

此外，准确的定义将有助于提高公司范围内的数据集引用和共享方式的标准化。

确保所有员工都了解他们应该收集或监控哪些类型的信息也很棘手，因为组织的两个领域都不会将相同的指标确定为他们最重要的成功衡量标准。

通过确保您不会花费太多时间收集和管理有关对公司不重要的指标的数据，尽早确定优先级可以帮助缓解其中的一些问题。

建立清晰的数据管理和使用流程是成功数据战略的另一个重要方面。 这包括确定您的团队应该在项目的不同方面花费多少时间，例如应该花多少时间来收集信息而不是分析信息。

此过程的另一个关键部分是规划应在何时何地存放或访问任何新数据集。

与其他分析专业人士建立联系还可以帮助您更好地了解您所在的行业，并将其纳入您管理数据的整体战略中。

参加在线论坛并就客户体验分析、竞争分析或使用可视化管理板的数据可视化等主题进行公开讨论，可以让您更好地了解您所在领域的人们目前正在寻找或使用的信息类型。

如何构建数据策略？

要了解您如何利用数据来制定策略，您需要先构建一个。 构建数据策略的基本步骤是：

1. 创建提案并获得支持

2. 建立数据管理团队并分配数据治理角色

3. 确定您要收集的数据类型及其来源

4. 设定数据收集和分发的目标

5. 创建数据战略路线图

6. 规划数据存储和组织

7. 获得批准并开始实施您的数据战略

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让我们一步一步地讨论。

1. 创建提案并获得买入

在创建数据管理的初始策略时，您必须首先获得组织领导团队的支持。 为了解释您如何利用数据制定战略，该计划将对公司有益，并强调如果您没有组织框架可能出现的任何潜在风险。

如果可能，请使用其他公司如何有效使用数据的示例，让他们更好地了解他们可以从可靠的数据策略中获得什么。

不要只关注沃尔玛或谷歌等知名品牌——展示小型企业如何通过更有效地利用信息来增加利润或降低成本。 您需要向您的上级表明，拥有良好的数据策略现在很重要，因为如果不这样做可能会对公司未来产生潜在的灾难性影响。

2. 建立数据管理团队并分配角色

一旦您的组织的领导团队加入，与他们一起帮助定义应在您的数据战略计划中创建哪些类型的角色。 这将使您更清楚地了解不同的人正在收集或控制哪些信息，这对于确保一切都遵循有组织的框架非常有帮助。

此外，拥有特定的数据管理角色可以更容易地确定某些数据集需要处理的敏感程度。

例如，如果您设置的报告结构中某些员工只能访问整个数据集的某些部分，而其他员工对不同部分拥有更多权限，那么获得更详细或更强大的信息将需要的不仅仅是基本的数据安全许可。

3. 确定您要收集的数据类型及其来源

确定角色后，开始考虑每个人或团队需要收集或管理多少信息。 即使您可能不希望每个部门都花时间搜索其他数据集，但重要的是他们要知道他们可以通过不同类型的分析来回答哪些类型的问题。

对其他部门关于某些数据集可能存储在哪里的建议持开放态度，但要确保所有经理都了解该分析的哪些部分需要由特定团队监督。 一种有用的方法是根据所处理信息的敏感程度为报告结构创建不同的“层”。

例如，第 1 层可能是您组织中只有少数人可以访问的研究数据，主要用于客户支持问题。 第 2 层可以由会计和 IT 部门的每个人处理，包括销售数据和库存报告等信息，这些信息不需要保密，但如果在适当的渠道之外分发，仍然可能导致问题。

最后，第 3 层将包括任何包含商业机密或内部公司详细信息的数据集，这些数据集可能只有公司的高层管理人员才能访问。

这有助于显示不同类型的信息需要去哪里，而无需太多具体的障碍来决定谁可以访问哪些类型的见解，因为一些员工可能在深入挖掘数据集之前并不确切知道他们想要从数据集中得到什么。

在考虑应在每一层中存储哪些数据时，请务必给人们足够的时间，因为您的员工可能需要一段时间才能找到合适的位置来保存某些类型的信息。

4. 设定数据收集和分发的目标

创建良好数据策略的另一个重要部分是为数据集如何分布在不同的报告结构中设定目标。 即使您已经决定哪些部门需要某些类型的信息，也要确保每个人都了解他们拥有多少访问权限以及他们的职责从哪里开始和结束。

虽然这可能意味着放弃对组织分析的某些部分的控制，尤其是在您试图保护敏感信息的情况下，但有明确的指导方针可以帮助减少冗余并让您的员工能够利用不同的数据集。

例如，如果您有一个定义明确的客户服务部门，那么他们可能能够处理所有第 1 层查询。 但是，让您的产品开发团队为某些项目收集一些此类数据也是有意义的，包括与公司销售的特定产品或服务相关的任何数据。

您的 IT 团队可能还希望收集有关如何使用这些不同软件组件的信息，这被认为是第 2 层信息，因为它不需要保密，但在被部门外的员工看到之前仍需要特别许可。

5. 创建数据战略路线图

在开始任何项目时，您要做的一件事就是为您想要完成的事情创建一个易于遵循的路线图。 这不仅有助于让每个人都按照他们当前的职责进行跟踪，而且还可以帮助向高层管理人员展示正在完成多少工作以及团队是否需要更多资金来继续运营。

创建一个有组织的时间表来定义项目的每个步骤有助于确保所有员工都朝着一个共同的目标共同努力，而不是浪费时间试图以错误的顺序做事。 在创建数据战略路线图时，要记住的一件重要事情是，如果您希望其他人认真对待您，那么现实的最后期限至关重要。

这意味着您可以通过为项目的各个部分设置里程碑（例如选择数据集、实施隐私政策、获得适当利益相关者的批准以及在不同团队之间分发数据集）来了解如何利用数据来制定策略。

列出谁将负责每项任务也是一个好主意，因为他们可以帮助提醒员工他们当前的职责以及哪些群体需要他们的帮助。

6. 规划数据存储和组织

任何数据策略中最重要的部分之一是跟踪数据集的存储位置、标记方式、上次更新时间以及是否允许某些员工访问它们。

由于您拥有的数据集可能比您拥有的人多，因此创建有关信息应该去向的指南是减少冗余并帮助员工及时找到所需内容的好方法。

可以在这里应用的一个有用的技巧是一种称为倒置分类系统的东西，它将每个数据集分成不同的类别，包括主题、所有者和创建日期等重要信息。 如果有人报告数据集存在问题，这可以让您稍后更轻松地找到您要查找的内容。

7. 获得批准并开始实施您的数据策略

在审查了您关于收集和分发数据集的建议后，上层管理人员可能会要求您在最终批准之前进行一些更改。 这通常作为审查会议的一部分进行，该会议可以在 IT 管理人员明确表示公司的数据战略需要彻底改革之后安排。

在本次会议期间，员工将讨论以前的举措（例如实施新的隐私政策和汇总数据路线图提案）的正确与错误。 无论在这些会议期间提出了哪些具体建议，参与其中的每个人都必须在会议结束时齐心协力，以便他们可以选择是否放弃项目、按计划继续进行，或者对现有策略进行一些调整。

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总之，您如何利用数据制定战略取决于您采取哪些步骤来制定战略？ 在构建数据管理路线图时，将它们视为实现目标所需采取的一系列步骤会很有帮助。

这意味着使用甘特图和工作分解结构 (WBS) 等工具来帮助员工可视化需要完成的工作和时间。 在这些文档中，您可以列出流程每个阶段所需的所有不同任务，并为它们提供完成时间的时间表。

虽然一些公司选择使用像 scrum 这样的敏捷方法，但这并不总是必要的，因为大多数业务问题不需要短的反馈循环。 无论您为哪种类型的公司工作，您都需要确保明确定义所有数据管理任务并在多名员工之间进行划分。