为企业数据和分析构建可行的路线图-韦恩·埃克森

数据战略概述

为什么需要数据战略？

避免陷入困境，如数据孤岛、数据不一致、低质量数据、技术债务、高成本和低价值。

数据战略的目标

1. 优化数据运营：现代化基础设施、提高数据质量、提高效率、提高用户采用率、增加数据素养。
2. 支持业务策略：数字化转型、客户360度视图、智能供应链、改进目标营销。
3. 管理风险：增加数据安全性、遵守法规、确保数据隐私、避免业务中断。
4. 优化业务：消除业务和数据孤岛、集中核心服务、吸收合并与收购、实现规模经济。

数据战略的范围

• 评估当前状态：访谈、SWOT分析、痛点分析、成熟度评估、能力分析、建议。
• 未来状态：路线图、预算、概念性架构、工具选择、人员配置、项目蓝图。
• 设计逻辑架构：项目计划、工具选择、章程、理事会、政策、流程、职位描述等。
• 构建或项目监督：数据模型、数据流、物理架构、工具实施。

数据战略的方法

1. 访谈（2-3周）：了解现状。
2. 当前状态分析。
3. 未来状态分析。
4. 蓝图。
5. 高层领导参与：项目启动会议。
6. 最终展示：完成EG问卷和访谈安排文档，签署SOW，启动会议，工作坊，教育研讨会，执行展示。

主要内容概览

高级路线图

• 年0-年5：主轴包括MDM、自助服务BI、快速KPI部署、高级分析、迁移至S/4、商业化。
• 详细路线图和预算：按季度分配资源和技术投入，涵盖数据治理、数据架构、自助服务、数据治理、数据操作等多个方面。

核心任务

1. 创建企业数据计划：任命首席数据官，建立数据与分析委员会，填补数据与分析团队的空白。
2. 标准化和现代化数据架构：聘请高级架构师，创建数据平台团队，设计新的数据湖，选择三个用例进行设计和建设。
3. 优化数据治理：创建数据治理章程，建立DG委员会和工作组，聘请数据治理运营经理，继续制定政策和标准。
4. 标准化数据开发：聘请Scrum大师，创建并分配第一组虎队，Scrum大师培训团队，聘请数据处理经理。
5. 改善自助服务：聘请分析师经理，统一数据分析师，审查数据分析入门过程，创建BI库存和用户映射，定义个人工作空间，建立实践社区，实施报告治理，开发数据素养项目。
6. 应用变革管理：聘请变革管理教练，将变革管理纳入治理，招募市场营销团队构建沟通计划。