数据掌握 ： 数据驱动的组织如何超越竞争对手

数据MASTERY数据驱动的组织如何超越竞争对手 INTRODUCTION当今的商业环境既更具竞争力，也更具波动性。传统企业不断受到数字原住民的挑战，他们已经完善了大规模利用数据驱动的见解的艺术，利用他们的敏捷性和数据驱动的智能来超越他们更笨重的竞争对手。与此同时，破坏和系统性冲击 - 包括环境、社会和。全球健康问题 - 在我们互联的世界中正在加剧。组织被迫关注数据 - 以及复杂的分析和智能技术 ， 如 AI - 以微调其战略和战术响应。然而 ， 许多人还远远没有实现数据的掌握。在我们之前的报告中数据驱动型企业我们评估了来自 10 个行业的大约 1000 个组织从不断增长的数据量中获取价值的能力。我们发现 ， 只有一小部分 （ 16 ％ ） 可以被归类为高绩效人员 - 我们称之为 “数据大师 ” 。这些组织拥有正确的“ 数据基础 ”–有效利用数据的工具和技术 - 以及正确的 “数据行为 ” - 人员、流程、技能和文化。我们进一步发现 ， 这些数据大师在盈利能力等财务指标上显著优于同行。 2019 - 20 财年 ， 与其他相比 ， 数据大师平均实现:1•每位员工的收入提高 70%•固定资产周转率提高 245%•盈利能力提高 22% 。在这项新的研究中 ， 我们想找出是什么让这些数据大师与众不同。我们采访了这个群体的 50 多名高管:•从信息安全到 AI 和分析等领域的技术领导者•从人力资源到供应链的职能领导者。我们还与大型科技公司的高管和数字原住民进行了交谈 ， 这些人被认为是从数据中提取有价值的见解。基于这项研究 ， 我们确定了四个最佳实践 ：2数据掌握 战略投入现代化激活创建由整体业务目标驱动的数据驱动战略•使您的数据战略与业务战略保持一致•具有前瞻性的数据收集策略弥合数据信任差距•投资于受信任的数据可用性•为受信任的 AI 制定指南•关注数据民主化重塑您的数据格局•确定价值流的优先级•分阶段分解遗产•迁移到云并集成多云•自定义数据发现工具随着计划的扩展•利用 DataOps 加速创新推动数据驱动的决策和行动•创建简化的数据组织•促进跨价值链的数据驱动创新•在所有管理级别中培养数据驱动的文化资料来源:凯捷研究所分析。在本报告中 ， 我们将深入了解这四个领域中的每一个。3 使您的数据战略与业务战略保持一致De fi ne 满足以下条件的数据策略业务优先级•••确保对数据组织提供强有力的高层领导支持确定正确的指标投资于数据共享生态系统有前瞻性的数据收集战略资料来源:凯捷研究院分析。1.战略创建由总体业务目标驱动的数据策略绝大多数 “数据管理员 ” 确保更广泛的企业战略推动他们的数据战略。这有助于他们设定战略重点并确保基本要素 - 例如测量和收集–因此 ， 正在推动这些更广泛的目标:4数据掌握 为什么一个统一的数据策略很重要 ？许多组织都有数据战略。然而 ， 重要的是它与整体业务目标的一致性。 IT 驱动的数据战略往往侧重于以 IT 为中心的结果 ， 例如降低数据环境的 TCO 或迁移到云。虽然这些结果是有益的 ， 但他们可能会忽视业务目标。我们之前的研究强调了这个问题只有 38% 的面向业务的高管 (而不是面向 IT) 认为他们组织的数据战略与整体业务战略是一致的。21.1数据管理员使他们的数据战略与他们的业务战略保持一致数据管理员定义数据策略满足业务优先级数据管理员从审查业务的战略重点开始，从增长 （ 产生新收入 ） 到运营绩效 （ 提高成本效率或提高可持续性 ） 。然后，他们更深入地研究战略问题，以定义数据战略和方法。例如，当目标是在一年内将客户获取增加 X% 时，数据策略可以是提高输入到销售线索管理系统中的销售线索的质量，或者向销售团队提供全面的销售线索数据。达能的前全球数据和分析官 Ignacio Marinas 概述了达能如何平衡这一活动 ， 他说 ： “我们的战略或使命是使达能的业务能够做出适当的决策。在此基础上 ， 我们专注于财务、销售和营销等职能 ， 以及在整个价值链中提供价值的部门。因此 ， 重点则更多地是由业务优先级而不是其他东西驱动。从我们这边来看 ， 该方法也是关于建立基础方面 ， 例如 master数据管理、数据治理、数据质量和数据Science. "专注于您正在解决的问题的细节可以确保您不会迷失在可用的大量数据中，或者专注于技术本身而不是最终目标。Recitt Beciser 数据驱动营销和媒体全球总监 Sameer Ami 概述了他们如何使用以客户为中心的方法来确保数据驱动特定的主张 ： “您最终可以做的是对技术着迷，而不是了解技术如何解决业务问题。相反，我们应该看看我们想要解决的问题 ： 如果我们。拥有 X 数量的数据或信息 ； 我们将如何处理它能提升消费者体验吗? ”“例如 ， 使用 Air Wick ， 我们想了解人们在不同房间或一天中的不同部分使用哪种类型的气味。我们创建了一种连接产品 ， 通过这种产品 ， 我们发现人们在早晨使用花卉或柑橘气味来振兴 ， 在晚上使用麝香或薰衣草型气味来帮助他们更好地睡眠 ， ” 他补充说。“如果你首先从技术开始 ， ” Sameer 建议 ，“ 你最终要做的就是买一辆法拉利 ， 只开一档。使数据战略与业务战略保持一致也意味着在业务团队之间建立数据信任。正如我们在第 2 节中看到的 ， 存在影响决策的巨大信任差距。5 1.2数据主机具有前瞻性的数据收集策略为什么数据收集的前瞻性方法很重要 ？数据战略应涵盖不断变化的监管和隐私环境 ， 并关注要收集的数据元素 ， 包括将这些转化为业务指标的方法 ：•除非数据元素可以与业务指标相关联 ， 否则组织正在积累 “暗数据 ” ， 并在其存储中产生成本 （ 同时增加其二氧化碳排放量 ） 。•指定用于特定目的的数据项将得到正确管理 ， 适当呈现 ， 并以正确的业务和技术元数据记录清楚。黑暗数据也可能增加监管合规成本。围绕消费者数据的隐私法要求组织向消费者披露他们如何以及为什么收集某些信息。因此 ， 收集的数据的清晰度至关重要。数据管理员确保对数据组织提供强有力的最高领导支持除了意识到激活的数据对组织非常有益之外，不断变化的隐私和法规使数据收集策略的范围变得深远。惠普企业数据分析团队的 Swapa Tom 证实 ： “数据战略团队的任务是领导执行团队本身和他们。得到首席执行官的全力支持。我们的战略是前瞻性的: 10 年后 ， 而不是三年后。我们正在研究云战略 ， 这些新法规可能会围绕通用数据保护监管 [GDPR] 和数据托管本身。我们专注于更大、更广泛的战略。 ”GDPR 的一项原则规定 ， 个人数据应该是充分的、相关的 ， 并且限于与处理它们的目的有关的必要内容。3 这不仅意味着限制收集、存储和处理的数据量 ， 还意味着在不再需要时将其删除。同样 ， 在美国加州消费者隐私法案 (CCPA) 要求组织告知用户他们收集的个人信息类别和预期目的。因此 ， 数据最小化肯定有许多优势:6数据掌握 •降低风险:将监管和合规风险降至最低•成本降低:降低存储和处理成本•可持续性 ：减少 CO2 足迹•准确度:更好的 AI 和分析数据质量用例。数据管理员识别正确的指标应根据业务需求确定报告指标。数据收集和数据处理应与业务需求直接相关，正如微软数字战略和电子商务全球总监 Ram Iyer 概述的那样 ： “我认为，您必须查看两种指标 ： 绩效指标和转型指标。例如，我会说 “销售 ” 实际上是一个绩效指标 - 您的销售趋势如何，您的组合是什么 ？ 从转换的角度来看，一个有趣的指标是围绕消费者使用或订阅中的续订行为等问题。. "数据管理员确保必要的收集、处理和报告流程到位 ， 以实现数据驱动的决策。从不同系统收集和整理数据时 ， 组织必须注意采取有意义的操作所需的粒度。数据大师投资数据共享生态系统在我们互联和网络化的世界中，影响供应商、分销商或客户的变化也会影响上级组织本身。与合作伙伴共享数据和使用来自合作伙伴的数据可提高敏捷性和弹性。如图 1 所示，我们的研究发现，绝大多数数据管理员都利用了各种各样的外部数据源，从公开的竞争对手数据到合作伙伴和供应商的数据。我们以前对数据共享生态系统的研究发现，广泛使用外部数据的组织 (即Procedres.， 使用七个以上的外部数据源) 表现出优异的财务业绩，即Procedres.， 固定资产周转率提高 14 倍，市值提高 2 倍。4在我看来 ， 您必须查看两种指标 ： 绩效指标和转型指标。例如 ， 我会说 “销售 ” 实际上是一个绩效指标 - 您的销售趋势如何 ， 您的组合是什么 ？ 从转型的角度来看 ， 一个有趣的指标将围绕消费者使用或订阅中的续订行为等问题。 ”RAM IYER全球数字战略和电子商务总监 Microsoft7 数据管理员使用各种外部数据源来增强洞察力公开的竞争对手数据开放数据专有数据集来自数据聚合器分析师 / 行业报告42%41%58%55%54%53%68%66%98%97%92%91%来自超大规模程序的数据 （ 如 Google ， Amazon ， Facebook 等 ）来自分销商 / 合作伙伴的数据47%42%58%90%84%社交媒体数据来自博客 / 产品评论等的数据.39%42%52%49%51%77%77%72%供应商数据消费者使用数据来自平台提供商的数据匿名消费者数据21%24%33%34%34%44%42%51%69%67%67%数据主机OthersAverage资料来源:凯捷研究院 ， 数据驱动企业调查 ， 2020 年 8 月 ； N = 87 名数据大师 ， N = 500 名技术高管。总部位于美国的汽车跨国公司通用汽车 （ GM ） 已经建立了一个位置智能系统，该系统可以侦听各种信息并在发生不良事件时生成警报。例如，如果供应商工厂发生火灾，并被当地新闻频道报道，管理该系统的团队将得到近乎实时的通知。为了建立该系统，通用汽车与一级供应商及其供应商合作，收集所有位置信息。它还与几家公司合作，从新闻来源和关键天气信息提供商那里收集数据。该系统提高了事件检测速度和准确性以及 GM 响应的效率。5慕尼黑再保险公司开发了一个名为 “数据猎人 ” 的团队 ， 负责为各种用例搜索有趣的数据源 （ 公司内部和外部 ） 。6显然，组织将通过投资于数据共享生态系统来获利。他们必须创建一个数据共享战略，以确定参与数据共享的目的，并确定为组织及其合作伙伴创造或增加价值的用例。考虑的其他关键领域包括组织本身应共享哪些数据以及生态系统合作伙伴将共享哪些数据。78数据掌握图 1 我们的战略或使命是使达能的业务能够做出适当的决定。在此基础上 ， 我们专注于财务、销售和营销等职能以及在整个价值链中提供价值的部门。因此 ， 重点更多地取决于业务优先事项 ， 而不是其他 ... ... ”IGNACIO MARINAS前全球数据和分析官 ， 达能数据战略团队由领导执行团队本身负责，他们得到了首席执行官的全力支持。我们的战略是前瞻性的 ： 10 年后，而不是 3 年后。我们正在研究云策略，可能围绕通用数据保护条例 [GDPR] 出现的新法规以及数据托管本身。我们专注于更大，更广泛的战略。. "SWAPNA TOM企业数据分析 ， HP9 10数据掌握2.ENTRUST跨企业外部桥接数据信任间隙我们的研究表明 ， 数据信任是组织敏捷性、协作和创造价值的关键。8但是，该研究还强调了面向 IT 的组织和业务部门之间的巨大信任差距 （ 见图 2 ） 。飞利浦董事 Kira Malviya 告诉我们 ： “这种信任差距在许多组织中非常明显。作为第一本能，企业想要挑战数据的来源。他们想要挑战数据的准确性和可靠性。这就是为什么他们总是想用经验来三角化。. "业务主管不信任数据我们的业务主管信任并完全依赖数据决策我们完全信任我们获得的数据业务主管技术行政资料来源:凯捷研究院 ， 数据驱动企业调查 ， 2020 年 8 月 ； N = 500 名技术高管 ， N = 504 名业务部门高管。云提供商的