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你的公司是否真的需要大數據戰略
2017-12-24
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你的公司是否真的需要大數據戰略

隨著越來越多的人談到大數據，首席信息官們也被資深管理層問到：“我們的大數據策略是什么？”但是你們真的需要大數據策略嗎？

我們的認為，企業應該重視數據統治和數據管理。如果數據是一個企業最重要的資產，然后常規的數據統治項目和數據管理最佳實踐是其能夠實現的多數投資策略。如果只有其中一種投資，企業都會在獲取已有數據資源中面臨挑戰，仍然有可能會被大數據的迸發淹沒掉企業。數據統治和數據管理共同掌控著一個企業如何實現理解和使用自己的數據資產，以及那些資產隨著時間是如何被管理的。兩者變得更加具備戰略性，因為企業從數據中獲得發展，記錄的中心數據庫系統基于動態的歷史結果做報告，參與的實時系統能更快生成洞察力和告知新手更好的決策，更準確的數據。

提高數據資產回報是很難的，因為時間花費和政策的因素。它需要所有利益相關者要承擔責任，尤其是高級管理層。如果能成功的執行，這并非文化變遷的缺失。而是實現了成為一個真正的數據驅動型企業的回報，這是令人矚目的變化，因為它能實現生產力的實質收益，提高終端用戶的滿意度（包括雇員和客戶）和可持續的競爭優勢。
Tech-Tonics（可以成為企業定制的IT部門和現有員工的補充）相信最新的大數據技術的投資應該成為大數據統治和數據管理，以及預算這塊大拼圖的一塊。獲得合理的數據，它將更容易將大數據整合到分析的工作流中，提高決策結果的正確性?，F代系統允許IT發展架構，這是企業用戶可以無需依賴必要的知識也能做到的。一個常規的數據決策項目加上有效的數據管理代表著通過更好路徑去提高（RDA）數據資產回報。具有更高數據資產回報的企業更具有競爭力。他們比同輩企業在投資回報和風險管理項目方面做的更好。其次，這些因素驅使企業實現更高的市場價值。
提高數據資產回報是很難的，因為時間花費和政策的因素。它需要所有利益相關者要承擔責任，尤其是高級管理層。如果能成功的執行，這并非文化變遷的缺失。而是實現了成為一個真正的數據驅動型企業的回報，這是令人矚目的變化，因為它能實現生產力的實質收益，提高終端用戶的滿意度（包括雇員和客戶）和可持續的競爭優勢。
Tech-Tonics建議對數據統治和數據管理做一個整體分析。一個數據統治項目和整體數據管理能很好的執行，就能實現結構化，即形成對持續準確性，高質量數據和分析的靈活性接入的支持。
數據統治的風險/回報和順應性
數據統治的目的是能確保用戶接入的信息是可以不斷被驗證的，可以準確提高數據的表現和減少風險的爆發。更多用戶相信他們工作的數據質量，那么他們的模型和決策結果就更加可靠和具有預測性。
數據統治和作業績效有直接的關系。隨著越來越多企業面向廣泛用戶群體擴展關聯搜索的使用和數據可視化工具，他們從分析中獲的價值是跟他們的數據質量成比例的。質量數據通過確保數據資產是對數據商品和整個商業流程的正確反映來實現對數據統治的支持。
隨著企業在分析和決策過程中產生分歧，那么評估和管理隱藏在企業之中的數據，以及內部資源數據都變的更加復雜。數據統治同樣給散布在整個部門和企業分支的數據提供了連貫性。隨著用戶對數據資源的胃口越來越大，用戶希望擁有一個強調促進數據質量并含有外部已有數據資源整合的架構，包括最新的數據模式。
雖然許多企業已經投資了大量基礎設施來加速數據傳輸，但是壞的數據在光速條件下也還是不好的數據。企業可以在長期數據統治策略下實現更高的數據資產回報和減少決策風險，從而支持現代分析技術的部署。
比如在金融市場中，高級分析可以作為提前預警系統為市場執行者和參與者服務，幫助他們預防由于交易錯誤，不當的系統監督或者其他違反規則造成的錯誤。高級分析可以給操作數據和參考過去經驗提供更好的可視性，幫助提前預測系統影響下的事故。
先進分析技術可以幫助監督者監督和預防不尋常的客戶行為，探測內外部欺詐的風險爆發性。企業可以減少風險，減少服務中斷情況，建立與GRC（統治，管理，服從）相關報告更好的粘性。
作為數據統治的一部分，公司應該通過定義一系列最佳實踐和原理來制定標準，該標準可以使企業創建和維護好數據質量。強大的數據質量可以令企業對關鍵績效指標KPI有更深入的了解，從而促進決策制定和業務發展。
一個數據統治項目成功的關鍵因素是有一個適合的環境，即能促進溝通，合作，企業用戶和IT之間相互信任的環境。一個常規的數據統治項目包括對數據處理和使用過程中的保護措施，以及清晰的已定義的規則，角色和責任。數據統治權成為負責和說明數據統治項目的工作人員渴望掌握的權利，他們通過數據管理委員會監督整個過程。合作團隊可以共同確認現有信息基礎，應用和數據資源，從而促進數據流的發展。首先了解業務和技術要求可以確保數據提供的價值，從而發展數據統治循環。同時，可以發現數據元素中抑制數據優化的用法和監視的瓶頸以及不連貫性。一旦數據資源已經被確認，它們必須統一定義，比如某客戶、產品、交易方的相關信息。項目組制定政策和數據處理的流程，確保數據的用戶經過清楚的確認和驗證。數據成員的角色，他們的工作內容包括對數據持續的監督和確保數據質量，從而確保獲得最好的實踐。數據統治幫助企業在一定風險下獲得最大的數據資產回報，包括違約行為風險。
創建數據統治政策藍圖的粘性指標可以追溯到創建基線關鍵績效指標（KPIs）的數據處理規則。這些KPIs可以用來度量數據統治項目的工作效率，作為操作過程和風險管理目標的反映。
沒有數據統治，它不可能知道顯示的數據是否準確，數據該如何并由誰來操縱。如果是這樣的情況，該用什么方法，以及它是否可以被審核驗證和復制。作為相關部門要維護他們的數據，主要是電子表格形式的數據-以及不斷產生的對外部數據資源的依賴，一個可驗證的審核追蹤是合適的方法，可以暴露企業的違約行為。
統一數據管理是關鍵
我們經?？梢钥吹?，決策制定者僅僅憑借部分信息，就根據對這部分信息的看法做決策。在數據資源已經被確認和協調統一之后，根據KPV作下一步的數據采集。其實，數據應該需要整合，能提供數據集之間的聯系，從而更好的執行分析。
但是，將廣泛的不同形式和沒有數據質量可言的數據結構化整合成新的數據，不僅僅耗費金錢，而且對于那些依賴數據的企業系統來說也會造成災難性的打擊。根據最近的調查顯示， Gartner數據研究公司預測一個公司每年要為差質量數據平均支付820萬美元。而且有22%的受訪者預測他們每年的費用是2000萬美元甚至更高。
因此，Tech-Tonics相信應該采取集中式的數據管理。隨著用戶接入存儲在統一平臺的相同數據，按照要求分享數據，以及得到工具可以“看到”分析結果，而該結果并不含有傳統商業智能平臺與生俱來的限制性數據集的前置定義。信息保持了連貫性，因此即使當含有不同業務單位的用戶要求獲得單獨的洞察力時，源數據將會被監視，為了確保它在統治架構里是可接入的。
雖然不同的業務單元可能定義不一樣，但是它對于確定所有用戶接入相同的數據有著重要的作用。企業需要通過保持強大的元數據，管理術語的多樣性和定義多樣性，提供用戶足夠的靈活性去使用現代工具分析數據。
有效的數據管理能夠排除分離大數據策略的需要。大數據成為企業數據管理策略的一部分。情況確實如此，擁有90%甚至更多的數據能夠驅使企業從傳統資源中促進業務過程和決策。因為越來越多的非結構化數據未能納入工作流，所以技術應該逐漸用來整合，分析以及管理這些新的數據形式。
多數企業更替已有的數據管理基礎和分析工具，或者為了促進其分析和決策過程，對相對較小的部分冒險創建另一個數據豎井，其實這些都沒有意義。積極的結果應該是以漸進的方式去分析項目和轉換業務。相對較小的用戶群體的成功和數據集從組件中產生的信心，能夠令其更加容易獲得融資，去擴展下一階段的項目。
至于“我們的企業是否需要大數據策略？”這個問題，我想最好的答案應該是“大數據只是我們數據統治計劃和數據管理策略的一部分”。



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