03月25日,2021年

数据驱动转型,“技术先行”还是“数据先行”?

作者:Joseph Santos,邓白氏首席数据战略顾问



越来越多的企业意识到数据驱动型营销的价值。据麦肯锡全球研究院数据显示,数据驱动型企业赢得客户的可能性能够提高23倍,客户留存的可能性能够提高6倍,而实现盈利的可能性能够提高19倍。显然,优质的数据可以成为企业商业决策的可靠依据,进而帮助企业改善客户体验,加速业务增长。

然而,并不是所有企业的数据驱动转型都能顺利推进。早在2015年,Gartner就估计有60%的大数据项目会失败。

在推进数据驱动转型时,由于大部分的预算和方案通常围绕技术展开,企业也将大部分注意力放在技术层面,比如如何搭建平台、决策引擎、数据库,使用何种设备、软件等。

在与多位首席数据官的沟通中,我们也发现,企业对于技术的关注度远远高于对数据本身的关注度。然而,在邓白氏服务过的众多数据驱动转型客户中,我们发现,虽然技术发挥的作用巨大,但并不是最重要的因素。如果陷入仅靠技术就能解决问题的误区,企业转型项目很可能会难以推进,最终成为Gartner预测的60%之一。

要实现数据驱动,除了关注技术本身,以下几个因素的重要性也与技术相当,甚至更重。

 项目管理

数据驱动转型是一个庞大而复杂的项目,如何计划优先级、分配资源、设定短期目标都是项目进行中需要面对的问题。很多企业在转型过程中倾向于依赖强大的行业专家团队,但却常常模糊了专家团队与项目管理团队的角色分工。项目管理人员不仅仅能跟踪项目进展,更能起到监督作用。优秀的项目管理团队能够随时发现项目可能面临的问题和风险,并积极协调各方资源共同解决,帮助团队理清思路,指明项目方向。
数据架构和合规政策
企业需要搭建合理的数据架构,以清晰地理解数据及其转换、管理和追踪流程。企业也能通过数据架构理清数据收集过程,并为未来的数据收集和整理提供指导。此外,企业还需要制定明确的合规政策,并了解遵守或无视政策的情况对于项目计划产生的不同影响,为优化项目需求提供参考,并保证数据架构和数据策略在未来拥有足够的应对风险的能力。
数据

数据本身是数据驱动转型中最重要的部分。某SaaS公司CEO表示,企业如果仅仅是将数据从本地迁移到云端,却未在数据迁移前首先进行数据治理,那数据迁移毫无意义。技术的引入确实可以加快企业运行效率,但也可以使错误/劣质数据快速复制。数据驱动项目中,企业首先需要对现有数据进行清洗、匹配、补全,并将数据作为项目计划中的首要关注点。

 协同合作

虽然数据是数据驱动计划中最重要的部分,但必须按照合规政策和数据架构进行合理规划,并通过全面的项目管理来衡量效果和指导执行。大部分服务于数据驱动项目的技术产品都已相当成熟,且易于在项目过程中运用和实施。企业想要最大化数据驱动价值,必须先完成现有数据的治理,构建合理的数据架构,制定有效的合规政策和管理流程,并搭建专业的项目管理团队。至于技术,只有在上述工作都完成后,才能更加有的放矢。