企业的数据领导者在塑造数据要素格局方面发挥着关键作用，他们的关键职责之一是制定和实施数据战略。在各种职责和举措中，领导者可能会发现确定数据战略的优先级具有挑战性。短期优先事项例如日常运营、财务目标或解决紧急问题的紧迫性可能会分散他们对更长期战略举措包括数据战略的注意力。此外，一些领导者可能没有完全理解强大的数据战略的重大影响和重要性，仍然不知道数据如何作为战略资产发挥作用并为组织的整体成功做出贡献。此外，缺乏数据管理或分析专业知识的领导者可能会在确定数据战略的优先顺序时表现出犹豫，因为他们可能缺乏对其优势的了解以及在应对其复杂性时的不确定性。
一 通过检查是否遇到下列常见问题，发现完善数据战略的最 佳时机
1.组织是否正在与数据孤岛作斗争
缺乏数据战略通常会导致数据孤岛的产生，不同部门或团队独立管理其数据。孤岛会导致数据碎片化，从而很难获得组织的整体视图。不同部门或系统之间缺乏集成会导致数据孤岛，其中信息是孤立的并且难以在整个组织中轻松访问。
2.组织是否面临单一真实 KPI 来源的挑战
如果没有集中的来源，不同的部门或团队可能会维护相同数据的不同版本，从而导致信息不一致和冗余。多个数据源可能会导致信息冲突，造成混乱，并使利益相关者难以相信数据的准确性。
3.决策是否受到糟糕的数据质量的影响
如果没有适当的数据战略，可能就不会充分重视数据质量管理。数据质量差可能导致洞察不准确、决策有缺陷并削弱对数据的信任。
4.组织是否面临数据管理方面的挑战
缺乏清晰的数据战略可能会导致数据管理实践效率低下。组织可能会在数据存储、检索和维护方面遇到困难，从而导致运营效率低下。及时访问和检索数据的挑战阻碍了决策者获得实时洞察。
5.组织是否缺乏数据治理
如果没有数据战略，数据治理(包括政策、标准和问责制)往往就会缺失。这可能会导致数据安全问题、合规性挑战以及管理数据访问和权限的困难。缺乏标准化的数据格式、命名约定或编码结构，使得保持一致性和质量变得困难。无法无缝集成各种来源的数据，阻碍了创建统一、全面的组织数据视图。
6.组织是否因无效决策而受到阻碍
如果缺乏数据战略，决策者可能无法获取及时且相关的信息。这可能会导致决策不理想，因为决策不是由准确和最新的数据提供的。
7.组织在扩展数据计划方面是否遇到困难
如果没有战略框架，扩展数据计划就会变得具有挑战性。随着组织的发展，管理大量数据和扩展分析能力可能会变得难以管理。
8.组织是否缺乏数据驱动的文化
数据战略对于在组织内培育数据驱动的文化至关重要。如果没有它，员工可能无法理解数据的价值或如何使用它来推动业务绩效。缺乏这种文化表明数据没有被广泛接受或整合到组织的思维方式和实践中。
如果对上述任何问题的回答为“是”，则表明需要定制符合组织需要的数据战略。
二 为组织制定数据战略需要构建一个路线图，将数据计划与总体业务目标相协调
1.了解业务目标
首先要深入理解组织的总体业务目标和目的。认识到数据可以作为战略资产的关键挑战和机遇。与利益相关者合作，查明并概述与业务目标直接相关的关键绩效指标(KPI)，将其作为成功的基准。在整个组织内培养数据驱动决策的文化，敦促利益相关者在其战略决策过程中利用数据洞察。
2. 确定关键利益相关者
确定参与数据相关计划的关键利益相关者和决策者。确保 IT、业务部门和执行领导层的代表。
3. 评估数据的当前状态
对组织当前的数据环境进行全面评估。识别现有数据源、数据质量问题和数据管理流程。明确定义数据评估的目标。确定评估数据环境的哪些方面，例如数据质量、数据治理、数据源和整体数据成熟度。确定参与数据管理或受数据管理影响的关键利益相关者，包括数据所有者、IT 专业人员、业务分析师和决策者。与主要利益相关者进行访谈，了解他们对数据挑战、需求和优先事项的看法。了解当前不同部门如何利用和感知数据。评估组织在数据分析和商业智能方面的能力。查看可用于数据分析的工具、技术和技能集。
4. 定义数据基础设施、架构、分析和 BI
设计支持当前和未来需求的可扩展且灵活的数据架构。考虑技术、云解决方案和集成方法。根据数据的性质和业务需求选择数据存储解决方案。考虑关系数据库、NoSQL 数据库、数据湖和云存储等选项。设计数据集成流程以确保跨系统的数据无缝流动。定义数据提取、转换和加载(ETL/ELT)流程和数据集成模式。根据数据量和复杂程度选择合适的数据处理技术。考虑用于批处理、流处理和分布式计算的工具和框架。使用数据可视化技术以清晰易懂的格式呈现分析结果。利用图表、图形和仪表板有效地传达见解。通过启用自助服务分析来增强业务用户的能力。提供工具和培训，使用户能够根据自己的特定需求独立探索和分析数据。
5. 定义数据治理框架
建立强大的数据治理框架，其中包括管理数据的政策、流程和职责。定义数据所有权、数据管理和数据质量标准。制定全面的数据政策，解决数据质量、数据安全、数据隐私、数据使用和其他相关方面的问题。开发一个数据质量框架，概述监视、测量和改进数据质量的流程。定义关键数据质量指标并建立数据质量规则。明确定义每个关键数据资产的数据所有权。将责任分配给对特定数据集的质量和完整性负责的数据所有者。
6. 数据安全与合规性
实施强大的数据安全措施来保护敏感信息。确保遵守相关的数据保护和隐私法规。
7. 定义数据质量和主数据管理
明确定义数据质量目标。根据业务需求确定衡量数据质量的关键指标和标准。识别对业务运营和决策至关重要的关键数据元素。根据数据元素对组织目标的影响确定数据元素的优先级。对数据质量的当前状态进行彻底评估。识别数据错误、不一致和不准确的地方。使用分析工具分析数据质量问题。定义数据质量标准和规则。指定准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性的标准。确保与组织目标保持一致。
8. 数据路线图的实施
制定具有明确时间表和里程碑的详细实施路线图。根据计划对业务目标的影响确定其优先级。
9. 沟通和变革管理
向所有利益相关者传达数据战略。实施变革管理实践，以促进向新的数据驱动方法的平稳过渡。
三 小结
在当今数据驱动的环境中，明确定义的数据战略对于组织至关重要。它作为一个指导框架，使数据计划与总体业务目标保持一致，确保数据被用作战略资产，而不仅仅是运营的副产品。强大的数据战略有助于做出明智的决策，提高运营效率，并通过释放隐藏在庞大数据集中的宝贵见解来促进创新。此外，它还为有效的数据治理、质量管理和安全性奠定了基础，解决了负责任的数据管理的关键方面。在数据成为竞争优势基石的时代，精心设计的数据战略不仅是必要的，而且是在不断变化的业务环境中组织成功和恢复能力的关键驱动力。
