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低質(zhì)量的數(shù)據(jù),解決不了企業(yè)的數(shù)字化焦慮!
2022-08-12 15:36:00

數(shù)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(shù)據(jù)”正在逐漸成為企業(yè)經(jīng)營與增長的新型驅(qū)動力。

 

面對越來越快捷擴張的外部環(huán)境,企業(yè)內(nèi)部亦愈發(fā)重視數(shù)據(jù)管理、組織迭代,對團隊人才培養(yǎng)、組織架構調(diào)整、數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累等提出了更嚴峻的挑戰(zhàn)。而從更宏觀的層面出發(fā),企業(yè)應對數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級進行更系統(tǒng)的認知規(guī)劃和布局落地。

 

處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型早期階段的企業(yè),既要主抓戰(zhàn)略定位、認知同步,又要抓緊落地規(guī)劃,加速從基建到運營的腳步。

 

對于先行于數(shù)字化浪潮的轉(zhuǎn)型企業(yè),升級不再僅意味著一種理念,更重要的是落地在業(yè)務場景,沉淀優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的同時適配組織架構,驅(qū)動智能營銷以積極發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。而從推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程來看,要基于AI算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合與協(xié)同達到深度的數(shù)字化,積累海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)治理”專題以業(yè)務場景為起點分篇描述,如何積累海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)和如何構建適配的組織人力模式,期待為企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)沉淀及轉(zhuǎn)化提供思想啟示和方法借鑒。

 

上篇

數(shù)據(jù)業(yè)務化,轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)價值

對于企業(yè)而言,在戰(zhàn)略選擇與理念認知的基礎上要驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型走向高質(zhì)量、高效率,創(chuàng)略科技認為仍需要于業(yè)務場景落地以下四大環(huán)節(jié)來夯實轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)基礎,于數(shù)據(jù)開發(fā)中臺、客戶數(shù)據(jù)平臺等數(shù)字化工具內(nèi)融合業(yè)務體系形成獨特的生產(chǎn)力工具,將數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化有價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

 

1

數(shù)據(jù)質(zhì)量定義與標準:

企業(yè)內(nèi)部存在多個業(yè)務語言,而不同業(yè)務形態(tài)對數(shù)據(jù)的要求并不完全一致。同時,因業(yè)務分析需求,一份數(shù)據(jù)可能會被多個業(yè)務形態(tài)使用。而單一維度的數(shù)據(jù)要使其具備意義與價值則需要連接更多數(shù)據(jù)集以滿足業(yè)務形態(tài)的需求。

 

因此,數(shù)據(jù)質(zhì)量的衡量,一是要看業(yè)務形態(tài)的需求與使用目的;二是要縱觀數(shù)據(jù)鏈路的基礎上,定義與采用業(yè)務價值最大化、成本最小化的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)體系。

 

2

評估關鍵數(shù)據(jù)與范圍:

在明晰數(shù)據(jù)質(zhì)量定義與標準的基礎上,企業(yè)就并非所有數(shù)據(jù)都是有業(yè)務價值的這一理念達成共識,可根據(jù)當前資源、業(yè)務規(guī)則形態(tài)以及對業(yè)務發(fā)展的前景預期規(guī)劃,甄別、確定核心關鍵的數(shù)據(jù)及范疇。另外,企業(yè)可將多樣復雜的關鍵數(shù)據(jù)集整合、轉(zhuǎn)化為業(yè)務導向的標簽體系,驅(qū)使數(shù)據(jù)可視化、能閱讀、易理解。

 

通過對關鍵數(shù)據(jù)的標簽化處理,企業(yè)能夠以標簽體系推動業(yè)務側(cè)、IT側(cè)等多部門共同參與數(shù)據(jù)指標構建、業(yè)務數(shù)據(jù)流場景落地迭代等數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。同時,依據(jù)標簽調(diào)用率、關注熱度和業(yè)務增量等指標衡量、評估數(shù)據(jù)質(zhì)量以改進數(shù)據(jù)管理,裁定數(shù)據(jù)價值,度量轉(zhuǎn)型效果。

 

3

數(shù)據(jù)流運營與迭代:

隨著數(shù)據(jù)維度豐富和規(guī)模累計,數(shù)據(jù)整體的可用價值會得到進一步提升,具備應用價值?;趶碗s業(yè)務運營與規(guī)則執(zhí)行都會產(chǎn)生大量的實時數(shù)據(jù),進而于CDP內(nèi)進行計算、分析,這是對數(shù)據(jù)價值的挖掘過程。

 

值得注意的是,整個數(shù)據(jù)積累與質(zhì)量提升的雙循環(huán)迭代過程需要將數(shù)據(jù)質(zhì)量管控這一環(huán)納入到業(yè)務和技術的搭建與運營流程中,以確保各方充分了解數(shù)據(jù)質(zhì)量水平,定位數(shù)據(jù)質(zhì)量改進的重要環(huán)節(jié),從而能夠使數(shù)據(jù)管理流程優(yōu)化至數(shù)據(jù)達到可用的既定目標。

 

當然,確立了數(shù)據(jù)質(zhì)量的流程,仍需對數(shù)據(jù)進行深層次的應用價值挖掘以發(fā)揮高質(zhì)量數(shù)據(jù)的業(yè)務價值,AI算法模型則是其價值的集中體現(xiàn)。

 

4

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值發(fā)揮與流轉(zhuǎn):

通過實時海量積累的數(shù)據(jù),企業(yè)可在AI技術的加持下于各業(yè)務場景內(nèi)基于數(shù)據(jù)洞察精準匹配其目標客群,極大地節(jié)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(zhì)數(shù)據(jù)的積累,持續(xù)優(yōu)化算法達到智能個性化精準營銷,以低成本實現(xiàn)高效營銷,進而推動以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的走向終極價值,真正意義上落地數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

 

數(shù)智技術的發(fā)展與應用給企業(yè)業(yè)務帶來了新的機遇,但與此同時亦帶了新的挑戰(zhàn)。如何跨越從認知規(guī)劃布局到落地實踐迭代的鴻溝,仍需要企業(yè)采取恰當?shù)男袨閷⒓夹g工具沉淀轉(zhuǎn)化為組織核心決策與運營能力,以高效決策與運營協(xié)同的組織模式驅(qū)動數(shù)字戰(zhàn)略業(yè)務的升級實踐。

 

那么,VUCA 時代,企業(yè)如何審視組織變革和人才培養(yǎng)以推動數(shù)據(jù)管理和長效迭代,咱們下期接著講~

 

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8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
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    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
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