数据架构由业务价值决定,企业数字化转型有经验!

2022-01-14 16:12:16
编译/李代丽
文章摘要: 技术与技术之间也要分门别类,并不是所有先进技术都适合自己的企业,要根据业务模式以及最终价值,做具体的权衡和细分,看看到底哪些技术有利于推动业务发展,能让数据在实现商业价值转换的同时,还能不断提升客户的服务体验。

过去几年,几乎所有的企业都在加快推进数字化转型进程,希望通过数据分析和商业价值挖掘,为业务赋能。问题是,智能化数据平台如何建立?如何让数据分析快速实现商业价值的转换?笔者认为,最首要的原则是,先确定业务价值,然后再建立与之相匹配的数据架构!

数据架构与业务战略相得益彰

相信,每家企业都有相似的经历,那就是技术更新迭代的速度,永远赶不上业务扩展及创新的步伐。并且,总是缺少专业的技能型人才。虽然,技术越来越先进,每个人开口闭口都在谈大数据、人工智能,但要想利用好数据,通过机器学习算法去处理复杂的基因组测序以及新药研发问题,需要专业知识以及更具前瞻性的领导力,没有任何技术储备的企业,显然无法驾驭。

另外,技术与技术之间也要分门别类,并不是所有先进技术都适合自己的企业,要根据业务模式以及最终价值,做具体的权衡和细分,看看到底哪些技术有利于推动业务发展,能让数据在实现商业价值转换的同时,还能不断提升客户的服务体验。

基于上述想法,CIO要做的事情就是,在每个业务部门都安插一个CDO(首席数据官)的角色,之后要充分放权,不仅要给予CDO领导权,还要匹配相应的IT资源,能根据业务变化动态调整。企业实现数字化转型的最佳实践路径是,要想让最终结果不跑偏,需先建立一个联合运营模型,其中即包括业务,也包括技术,通过这一模型确定什么是企业的核心业务,需要哪些关键技术去支持,最终结果如何等等。

数据价值实现从业务痛点入手

那么,从什么时候实现价值转化呢?一定要经历至少三年的项目建设期,或者动辄就要投入成千上百万吗?事实并不是这样!并不是每家企业从一开始就要建立数据湖,虽然建设数据平台要着眼于未来,以发展的眼光思考问题,但具体到项目实践,其实可以从一点一滴做起。很多时候,我们其实只付出少量的代价,就能取得事半功倍的效果。

最开始,我们只需要确定我们要建立数据平台的价值是什么,然后形成一个长期发展规划。比如,在项目刚刚启动的时候,我们可以先设定一个小目标,通过数据挖掘实现十位数的业绩增长。

接下来,你可能不知道如何去实现,也不确定最终结果如何。但是,我们可以从业务发展中遇到的最大问题开始入手。以医疗行业为例,我们可以从最大限度地提高优质疫苗的产量,然后通过跨部门、跨小组的协作和沟通,完成数据建模,解决算法问题。

过去,我们在软件开发过程中,常常提到敏捷方法论,数据产品和应用的开发也一样,需要借助现代化的技术架构和理念,实现应用的快速开发和交付。

很多数字化转型项目之所以会陷入瓶颈,最大的问题就是只盯着数据质量、数据可用性、数据连接能力等各种具体问题,其实只要前期跨部门沟通问题处理得好,后面的数据连接和数据孤岛问题的解决,只是时间问题。

总之,数据平台建设要持之以恒,一定要先关注价值,再思考架构,并且要充分考虑到资源的灵活调整以及后期的可扩展性问题。

信息化软件服务网 - 助力数字中国建设 | 责编:莎莉
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