第7章
数据战略
7.1 数据战略概述
数据战略已成为企业精细化数据管理不可或缺的基础，只有切实落实好数据战略工作，才能提升企业数据质量、实现企业数据价值的升华，为企业数字化转型奠定基础。
数据战略是整个数据治理体系的首要任务，是企业开展数据治理工作首先应该考虑的事情。数据战略应由数据治理组织中的决策层制定，需要指明数据治理的方向，包括数据治理的方针、政策等。
战略是根据选择和决策的集合绘制出一个高层次的行动方案，以实现高层次的目标。通常，数据战略是一个数据管理计划的战略，是提高数据质量，保证数据的完整性、安全性和可用性的计划。然而，数据战略可能还包括利用信息达到竞争优势和支持企业目标的业务计划。数据战略是企业数据资产管理的总体目标和发展路线图，指导企业在各阶段根据路线图中的工作重点开展数据治理和运营工作。
7.2 数据战略规划
随着企业对数据越来越重视，企业的数据治理发生了根本性的变化，它不再是一个完全在IT部门中实施的技术规程，而在业务管理方面扮演着日益重要的角色。如今，对于“数据是企业重要的数据资产”这一理念，企业的各级领导已经基本达成共识，企业也逐渐接受单独编制数据战略的观点。数据由业务产生，又服务于业务，还能创造新业务，并支撑企业数字化转型。
简单地收集数据，甚至分析数据，并不是数据战略的终极任务。数据战略的核心在于如何从数据中获取有价值的信息。
要在企业中培育数据文化，最有效的一种方法就是让关键人员参与制定战略和实施战略。数据战略规划为数据管理工作定义愿景、目标和原则，是所有利益相关者达成的共识。企业要从宏观及微观两个层面确定开展数据管理及应用的动因，并综合反映数据提供方和消费方的需求。
7.2.1 愿景和目标
愿景是制定企业战略的起点，愿景的实现是企业的长期战略，而目标是企业短期内要达成的明确任务，目标的实现是企业的短期战略。企业数据战略目标的规划设计不仅要考虑“诗和远方”，也要考虑“眼前的苟且”。
如一家零售企业，其数据战略是围绕零售业务开展的，利用零售客户的数据，提升为零售客户服务的水平。其数据战略目标是注重客户/会员的发展能力和客户服务水平的提升，那么客户画像、行为预测、精准营销无疑是企业数据战略关注的重点。
企业首先要建立数据战略规划的目标，维护和遵循数据管理战略；然后针对所有业务领域，在整个数据治理过程中维护数据管理战略（目标）；接着基于数据的业务价值和数据管理目标，识别利益相关者，分析各项数据管理工作的优先权；最后制订、监控和评估后续计划，用于指导数据管理规划的实施。
企业数据战略目标大致可以分为三个层次：满足基本的管理决策和业务目标，进行创新与转型，定义企业在数字化竞争生态中的角色和地位。这三个层次并不是不同企业制定的不同的数据管理目标，而是企业数据战略在不同阶段、不同成熟度下的三个具体形态，如图7-2-1所示。
图7-2-1 数据战略的三个层次
1. 第一个层次——短期目标
第一个层次是满足基本的管理决策和业务协同。通过解决企业在数据管理中的各类问题，可以满足决策分析和业务协同的需要。该层次的战略目标是解决企业最基础、最迫切需要、最能击中企业痛点的问题。随着多年的信息化建设，企业中建设了多套业务系统，而这些业务系统是由业务部门驱动建设的，如果缺乏信息化的顶层规划，则各系统各自为政、各成体系，成为信息孤岛，系统之间的数据不标准、不一致，导致应用集成困难、数据分析不准确。可以说目前国内绝大部分企业都处于这个状态。而信息技术的发展速度又太快，已逐步形成了技术倒逼企业数字化转型的趋势。而高质量的数据资产，无疑是企业数字化转型的基石。
2. 第二个层次——中期目标
第二个层次是创新与转型。基于数据实现企业管理的升级和业务的创新，通过数据拓展新业务、构建新业态、探索新模式是企业数据战略的第二个层次，也是企业数据战略的中期目标。数据战略不再是企业战略的支撑，而是引导，或者说两者相互作用，“IT即业务”！对于传统制造企业，利用数据治理，可以加速管理创新、产品创新、销售模式创新，例如：利用数据治理加强集团管控、基于数据实现供应链协同和优化、基于市场预测实现创新产品设计与快速上市等。对于服务行业，利用大数据探索服务的新模式，可以拓宽服务的视野，实现模式领域的横向拓展、服务精度的纵向延伸。未来的服务业的竞争将更加白热化，而数据资产的价值将愈发明显。
3. 第三个层次——长期目标
第三个层次是定义企业在数字化竞争生态中的角色和地位。科技的变革将改变企业的业务形态和竞争模式，在未来的数字化竞争中，数字化将是不可被忽视的核心因素，企业数据战略的部署和成功实施，将决定企业在未来的竞争和数字化生态中是领导者、挑战者还是被淘汰出局者。“什么样的愿景，决定了什么样的未来”，企业数据战略愿景的规划一定要有未来的“诗和远方”。要将数据战略愿景融入企业行动方针和核心价值观中，勾勒出企业未来的蓝图。
7.2.2 基本原则
一般企业的数据战略按照下述基本原则进行规划。
1. 数据战略与企业的业务战略保持一致
企业的业务战略影响数据战略的方向和设计，数据战略目标应与业务目标和更高级别的治理目标保持一致，以互联网思维提升企业的价值。角色、收入共享、信任和控制是平台治理的关键职能。数据治理中的角色指的是一种责任明确的数据认责方式，它允许企业保护数据和数据所有者、使用者的权利。收入共享要求平台所有者应该考虑对数据贡献者的奖励。信任被认为是成功的先决条件，为了提高信任，数据的高透明度在数据治理中至关重要，可以通过与平台用户共享决定权来增加信任。否则，必须由平台所有者实施严格的控制机制，并且决策的结果或过程必须向所有用户开放。
2. 企业各级领导高度重视
明确数据战略规划不仅是企业领导的“一把手”工程，更是各级领导的重点工程。各级领导应对数据战略高度重视，进而确保数据战略能够顺利推行；要定期召开工作会议，及时了解项目进展状况，并按实施阶段参与项目审查、评估；同时抽调业务骨干与管理负责人加入数据战略设计项目组。
3. 业务全面配合
业务管理部门应积极配合项目实施，不应单纯地认为数据战略规划是IT部门的技术实现，而应认为它是一次业务管理上的革新。业务管理部门与信息化部门共同组成项目组，业务管理部门人员从未来业务开展与部门运营管理角度提出建议，协助实施团队开展业务需求分析。业务部门要深度参与详细的数据战略流程梳理与优化工作，使优化后的流程满足业务管理部门的业务执行要求。
4. 加强规范管理
对于数据战略规划应做到统一领导、职责清晰、制度规范、流程优化。企业的数据治理工作，应严格遵照企业统一制定的数据战略规划开展。在制度建设与流程优化方面，由企业统一制定管理制度与流程规范，下属单位贯彻执行，企业总部对数据战略执行情况定期进行考核。
企业只有制定科学的数据战略，才能指导数据治理工作循序渐进、持续优化，达到“数以致用”的目标。
7.2.3 战略举措选择
对企业来说，数据治理范围和内容该如何选择，是摆在企业面前不得不回答的问题。企业的数据治理定位应充分考虑以下几点因素：企业数据管理的痛点需求是什么？希望实现的目标是什么？实施数据治理能解决哪些痛点问题？数据治理项目的投资计划是什么？期望的投资回报率是多少？把以上问题都想清楚了，企业的数据战略定位也就清晰了——或选择全域治理，或选择个别亟待治理的主题。
比如企业先进行主数据治理，通过该项目建立财务类、客商、物料类主数据标准，提升数据质量。企业通过梳理、建立数据指标，更好地支撑企业数据指标共享与应用，提升数据指标质量，满足企业内部分析和外部监管要求。
7.2.4 模型工具
数据战略规划的工具有很多，例如：战略地图、差距分析、SWOT分析、PEST分析、5W1H分析、发展驱动力分析、波特五力分析、BCG矩阵分析等。本书引用业界数据战略规划的两个经典模型：战略一致性模型和阿姆斯特丹信息模型，这两个模型展示了管理数据的高阶关系图。
1. 战略一致性模型
战略一致性模型将各种数据管理方法的基本驱动因素抽象化。模型的中心是数据和信息之间的关系。信息通常与业务战略、组织和流程相关。数据通常与信息系统、IT战略相关。围绕信息和数据的是战略选择的4个基本领域：业务战略、IT战略、组织和流程、信息系统，如图7-2-2所示。
图7-2-2 战略一致性模型
2. 阿姆斯特丹信息模型
阿姆斯特丹信息模型于2010年发布在商业IT联盟博客中。阿姆斯特丹信息模型从战略角度考虑业务和IT的一致性，强调信息架构规划和中间层，提出信息治理和数据质量的必要性支撑。如图7-2-3所示，模型的横向为业务、IT；纵向为业务战略、业务运营。
图7-2-3 阿姆斯特丹信息模型
7.3 数据战略实施
规划数据战略仅仅是第一步，如何在整个企业中落实和合理执行数据战略是难点。企业高层管理者应带头在企业内培养数据文化，将数据视为企业最关键的资产之一。数据文化的建立必须从顶层驱动，并向下逐级贯穿到企业的每个层次。通过加强业务部门信息化能力培养，开展数据资产管理系列课程培训，可以培养员工的数据管理能力，选拔数据资产管理的核心人才；提升全员对数据资产的全面认识，充分借助信息化管理手段引领企业数字化转型之路。
数据战略的正确执行，需要从企业高层管理者开始。只有在高层管理者的支持下，才能创造出自上而下的连锁反应，让数据就是核心资产的意识渗透到企业的每一个角落。
数据战略实施过程是企业完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。在实施过程中要评估企业数据管理和数据应用的现状，确定现状与愿景、目标之间的差距；依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标，并确定实施步骤。
数据治理的实施，应规划项目里程碑，具备可控性，并对阶段性工作做出评估，总结经验，及时调整并做好下一步工作的准备。为确保项目实施的成功，应使用成熟的实施方法论。
7.3.1 实施策略
实施策略解决了怎么做、由谁做、做的条件、成功原因等问题，是数据战略的核心内容。数据治理项目涉及的业务范围广、系统范围大、参与人员多，并且是一个需要不断迭代、持续优化的过程，不能一蹴而就。那么数据治理项目该从何处入手？谁来主导？谁来配合？怎样才能保证项目成功实施并能够取得效果？这些问题不好回答。根据笔者这些年见到、听到或亲身经历的数据项目，其成功或失败很大程度上是由这个“制胜逻辑”决定的。我们看大多数失败的项目都可能会有以下几个特点：目标不明确、范围不清晰、主导人员分量不足、参与人员不够积极、过分迷信技术和工具、过度依赖外部资源等。做正确的事远比正确地做事更加重要，事前想清楚数据战略的制胜逻辑，要比事后总结教训的成本低很多。数据治理项目的成功一定是将以上因素有机整合，忽视任意一个因素都可能会影响数据治理的成效。
7.3.2 实施路径
实施路径是落实战略目标或指导方针而采取的具有“协调性”的计划安排。行动计划解决了“谁”“在什么时间”“做什么事”“达成什么目标”的具体问题。行动计划要具备可执行性，能够量化、能够度量，遵循PDCA的闭环管理，要定期进行复盘和检讨。项目建设过程需要企业高层管理者的高度重视并给予足够的资源支持，需要有经验丰富的顾问团队，需要技术部门和业务部门的通力协作，只有这样才能提高项目建设的成功率。然而，项目建设阶段的成功并不代表数据治理的成功，建设阶段的成功不是企业数据治理项目的终点，而是企业数据治理项目的起点。路漫漫其修远兮，企业数据治理需要的是持续运营。将数据治理形成规则融入企业文化，是企业数据治理的根本之道。
7.3.3 实施步骤
数据战略实施分为6大步骤，如图7-3-1所示。
图7-3-1 数据战略实施步骤
1. 第1步：企业战略环境的分析和预测
企业要分析影响企业数据战略的内外部环境。内部环境包括：企业的业务战略、相关政策，业务部门的现状和未来的发展方向；企业数据治理的成熟度，以及现行的数据治理对业务的支撑程度，要找出差距，明确改进和提升方向。外部环境包括：社会、经济、政治、文化、技术等各个领域现在或将来可能发生的变化情况。数据战略的制定要包括内外部环境的各个相关因素，使得数据战略成为企业战略不可分割的重要组成部分。
2. 第2步：识别数据战略
企业还需根据自身发展业务战略、信息化战略的要求来识别本企业的数据战略。数据战略来源于业务并服务于业务，企业需要结合自身的业务发展要求来制定数据战略。例如：一家生产制造企业，其数据战略是紧紧围绕企业的生产开展的，通过数据治理实现“降低成本、提高效率、质量”的目标。
数据治理的需求始于数据所承载的业务价值，而非由技术或者IT驱动，如图7-3-2所示。
图7-3-2 价值引导，业务驱动的数据战略识别
3. 第3步：制定数据战略目标
数据是企业各部门共同拥有的资源和资产，数据不能“私有化”，应对数据资产进行集中管理，统一治理，按需使用，从而使数据资产的效用最大化。制定数据目标要以业务应用为目标，数据管理为手段，在实现数据标准化管理的同时提升数据的应用效率，并确保数据的合规应用。
现阶段，很多企业的数据资产管理仍是分散模式，由各个部门在自己的业务领域内推进不同的应用场景，缺乏牵头部门对不同应用场景的整合管理。企业需要根据自身的特点，提出“业务数据化”“数据业务化”的数据战略的总体目标和阶段目标，并将其拆解为可评估、可衡量、可操作的目标。
4. 第4步：编制数据战略实施纲要和实施计划
企业要按单位、按部门进行数据战略目标的分解和细化，并制订每个细化目标的实施时点和详细行动计划，确定每个行动计划的起止时间、负责部门/岗位/角色/人员、明确输入/输出成果。行动计划的制订要与企业实际相结合，可执行，可量化，可评估。
企业要编制实施纲要和实施计划，列明为实现各子目标应采取的具体行动措施，以及相应的责任。
数据战略实施纲要主要包括：
（1）实施数据战略纲要的现状和基础；
（2）指导思想、基本原则；
（3）总体目标、阶段目标；
（4）主要任务；
（5）配套机制及保障措施。
实施计划主要包括：
（1）按部门进行细化，并按具体时间段制订详尽的行动计划；
（2）对照数据战略目标的实现日期，确定每个行动步骤明确的起始时间；
（3）以各部门职责分工为基础，确定行动步骤的负责人；
（4）明确分阶段的短期目标。
5. 第5步：落实实施战略的措施
实施战略的措施是指为实现数据战略而建立的相关保障措施，主要包括数据管控和技术工具体系。管控体系包括数据治理组织、数据标准规范体系、数据管理流程、数据管理制度等。
6. 第6步：回顾和考核
数据治理的绩效考核主要是指对各相关部门的数据治理进行定性和定量的衡量、打分，并公布考核结果。绩效考核一方面是为了促进数据治理工作的有效开展，另一方面也是为了对数据战略目标进行验证，以发现问题和不足并及时实施改进措施，从而使数据战略目标不断地完善和优化。
下面总结数据战略实施难点。
（1）业务战略的关联关系不强；
（2）仅仅是“纸面工作”；
（3）目标太高、太大；
（4）缺少配套的资源；
（5）缺少可实施的路线图。
本章精要
数据战略不仅是企业领导的“一把手”工程，更是各级领导的重点工程，各级领导应对数据战略规划项目高度重视，进而确保项目能够顺利推行。本章首先阐述了数据战略规划的目标、基本原则、主要活动和主要内容；其次，介绍了在数据战略实施中重点介绍实施策略、实施路径和实施步骤。