大数据成功始于战略

为什么需要大数据策略

我们如何处理所有这些数据？有时，企业高管会沮丧地提出这个问题，他们担心过于注重捕获数据，而对利用数据来提高绩效关注不够。

显然，拥有不是大数据的重点。即使对于了解大数据价值的公司（这还不是地球上的每家公司），转向决策和行动也很困难。

障碍可能是技术性的。设计拙劣的大数据架构，数据仓太多，集成点太少。大数据工具不足。或者，它们可能是文化因素——高层的数据驱动决策有限，对数据信任度低，或者拒绝跨组织共享信息。或者它们可以是多种因素的混合体。

有效的大数据策略和方法可以推动公司应对这些挑战。前者定义了企业如何能够并且应该使用大数据来变得更好。后者是设计正确的架构，以支持整个企业，并使所有数据工作，与成熟的大数据技术和分析实践，在特定的操作环境。

制定正确的大数据策略

强大的大数据策略可以像需要它们的企业一样多样化。这在很大程度上取决于企业使命和总体战略议程。简言之，您想：

• 加快创新？
• 预测季节性需求趋势？
• 更精准的、基于终身利润潜力的细分消费者？
• 发现最有生产力的供应链合作伙伴？
• 发现不必要的开销？

有效大数据战略的标志

整体性

为了为长期成功奠定基础，公司需要一个全局观，识别有效生态系统的许多不同组成部分（包括设计精良的架构和强大的大数据工具），以及大数据可以带来价值的不同维度：例如，最有效的大数据技术之一是连接不同的数据集，包括内部和外部数据流，或来自不同公司职能的信息，以找到新的有意义的模式和相关性。

以业务为中心

与具体业务问题、市场机会或使用案例的联系必须作为可量化业务案例的基础：大数据的战略规划应以业务为主导，IT领导层应充分参与，为流程提供信息：换句话说，大数据不是一个科学项目，而是必须专注于满足现实世界的商业需求。

灵活性

当然，虽然大数据目前已经存在，但也必须考虑未来的用途（特别是客户微分和新数据驱动产品等转型用途）。战略和方法应避免常见的限制，如过度依赖单一技术或合作伙伴，因为大数据驱动的转型不会同时或立即在整个企业中发生，因此战略必须考虑增量价值创造和整体演化过程。

结构和可扩展性

超越试点去思考以确保大数据策略能够完全执行，并且不会导致另一个数据孤岛。对于许多公司来说，向前迈出的重要一步来自一个强大且具备适应性的生态系统，该生态系统将发现和数据平台连接起来，实现长期可扩展性，并连接到最重要的外部数据源。

底线

充分利用大数据从正确的策略和方法开始，与您的特定目标保持一致。毫无疑问，无论您的业务试图做什么——从为不同客户群个性化促销优惠或忠诚度计划，到缩短供应链时间线，到降低投资组合风险——大数据可以提供见解，帮助您做得更好、更快、更可持续。

前提是，您拥有正确的策略、管理数据并使其易于访问的强大和统一的架构、以及在业务中使用大数据的过程框架。其他关键变量包括正确的组织和团队，包括真正的大数据专家以及利用大数据取胜的文化承诺。那么，解决这个重大而令人生畏的问题——如何处理所有这些数据呢？这是从大数据投资中创造最大价值的第一步。

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