在日益数据驱动的世界中，精心设计的数据策略对于旨在在数字经济中健康发展的企业来说是必要的。但从哪儿开始呢？更重要的是，如何确保数据策略不仅仅存在于纸面上，而是转化为有形的商业价值？
从与组织的战略目标保持一致到避免一刀切的数据策略方法，本博客将深入探讨数据测略的注意事项，这些事项可能会成就或破坏组织的数据计划。
1.对齐：以终为始
要做：制定明确的目标
成功需要将数据策略与核心业务目标保持一致。明确定义希望通过数据计划实现的目标。无论是改善客户体验还是优化运营效率，具体目标都会为数据策略设定轨迹。
示例：想要增强工人安全、增加设备正常运行时间和降低成本的制造商应将其数据策略重点放在实现机械的预测性维护上，使用分析来防止故障和不必要的停机。
不要：追逐闪亮的数据对象
避免被华而不实的趋势和最新数据潮流所诱惑，而不考虑它们如何服务于企业目标。采用每一种新技术或追逐每一种数据趋势都会分散核心目标的注意力，并削弱真正成功的潜力。
2.数据治理：人员和流程与技术同样重要
要做：建立现代数据治理框架
投资考虑技术和人为因素的强大数据治理计划。良好的数据治理包括数据质量、数据安全和数据隐私，同时遵守法规。它还涉及建立数据处理的角色、职责和流程。
示例：一家领先的制药公司与Wavicle合作创建了一个强大的数据治理框架，以提高数据质量和明智的决策，从而改善医疗保健提供者(HCP)和患者的治疗结果。
不要：忽视文化转变
不要忽视治理的人员方面。文化一致性至关重要。治理策略应与企业文化相结合，并在组织的各个层面得到采用。工具是必不可少的，但如果没有团队的支持，它们的效率就会降低。
3.数据管理：适配比功能更重要
做：优先考虑适合性而不是功能
选择数据管理解决方案时，请重点关注符合组织的数据和业务需求的解决方案。考虑可扩展性、易用性和集成功能。如果不能很好地集成到现有的数据环境中，那么具有最多功能的系统也是没有用的。
示例：Wavicle与Pilot Company合作，利用Amazon S3、Databricks和Snowflake实施统一的数据解决方案框架，以实现更快、更具成本效益的分析并改进决策。
不要：沉迷于功能过载
如果功能丰富的平台与业务需求不符，请注意不要过度优先考虑它们。选择能够积极支持主要数据管理目标的工具和系统，而不是选择可能永远不会使用的花哨的工具和系统。
4.数据整合：不仅仅是落地数据
要做：为全面的数据集成做好准备
认识到数据集成是一个多层过程。首先识别冗余数据源，然后致力于简化数据收集、转换和加载(ETL)。集成的数据生态系统是有效分析和报告的支柱。
示例：战略数据集成方法对于旨在为客户提供基于之前购买和浏览历史记录的个性化产品建议的零售商至关重要，从而提高在线销售额和客户满意度。这确保了所有系统的快速洞察、可靠性和可扩展性。
不要：加快整合过程
数据集成是一个循序渐进的过程。匆忙可能会导致数据错位或错误，从而导致不准确的见解和糟糕的决策。保持平衡的方法至关重要，确保整合工作足够彻底。
5.数据来源：确保可扩展性
要做：实施可扩展的数据源解决方案
数据采购不仅应该满足当前的需求，还应该足够敏捷，以满足未来的需求。可扩展的数据源解决方案可以随着业务需求而增长，从而降低未来的复杂性和成本。
示例：Merchants Fleet与Wavicle作为前瞻性合作伙伴合作，帮助他们构建面向未来的数据架构、报告和数据模型，以支持其快速增长的业务分析需求。
不要：忽视面向未来的数据源
仅关注当前的数据需求而不考虑未来的可扩展性可能会导致孤立且低效的数据策略。通过选择适应不断增长的数据量和新数据类型的解决方案，让数据采购工作面向未来。
6.有意的人工智能：提前计划
要做：纳入人工智能用例
人工智能有多种产品，其应用在不同的垂直行业中有所不同。通过将人工智能用例与其他数据用例（包括数据管理、描述性分析、商业智能和高级分析）合并并确定优先级，确保数据路线图全面并与竞争对手保持同步。
示例：麦当劳利用人工智能的力量来提高消费者洞察力、扩大社交聆听并大规模揭示客户情绪和背景。
不要：投资人工智能炒作
人工智能是一个快速发展的领域，即使是主要软件厂商的功能也每周都在变化。尽管其中许多功能确实是单一的技术突破，但这并不意味着它们将为利润带来有意义的提升。谨慎地进行人工智能投资，并确保其与投资回报率保持一致，就像任何其他投资一样。
建立强大的数据战略
制定成功的数据策略就像在迷宫中行走一样。它需要远见、精确性以及对潜在陷阱的敏锐认识。通过使数据战略与业务目标保持一致、确定正确的方法、培养高管支持并有效管理变革，可以使公司充分利用其数据资产的潜力。相反，要避免常见的陷阱，例如实施未经测试的技术或低估业务协调和风险管理的重要性。请记住，可靠的数据策略不仅仅涉及技术；还涉及技术。它与人、流程和持续适应有关。