一 如何认识数据价值
价值是服务于整体业务战略的一切。
从广义上讲，价值是服务于整体企业战略的一切。因此，要确定“价值”，关键是要明确数据对组织重要的方面是什么。
数据可用于各种各样的场景，从推出新产品到优化流程、减少异常、改善环境影响等。因此，它会带来各种各样的影响。
■财务价值是最明显和最直接的类型，它包括增加收入或降低成本。从长远来看，这可能是企业寻求的主要目标。
■但还有很多其他类型的价值。它们最终有时会间接产生财务影响，但不一定在短期内具有货币价值：客户满意度、流失率、员工幸福感、环境影响等。
最重要的是，当我们谈论价值时，我们还需要关注评估、跟踪和管理的相关成本和风险。这是因为它们可能会对预期价值产生负面影响，甚至可能会产生更广泛的负面影响（财务、法律、形象等）。
数据资产只有在正确使用的情况下才是强大和有价值的。但分析师通常会年复一年地报告，超过80% 的数据和分析投资未能带来任何价值。
因此，作为数据战略的一部分，组织需要定义衡量价值的指标和标准，并随着时间的推移实际跟踪它。
二 数据价值驱动挑战
总体而言，价值问题在于三分之二未能交付价值的案例是因为组织或项目管理问题，而不是与技术相关的问题。
■可能无法访问所需数据的项目，
■由于数据质量问题而失败，
■由于没有预期上线使用，未能通过 PoC 阶段，
■未能使用例被采用，
■由于未正确识别合规性和法规限制而失败，
■甚至没有从一开始就解决正确的问题。
尽管如此，许多组织的主要关注点仍然是技术。在没有明确或优先业务用例的情况下构建能力不是成功标准之一。
经常缺少的是：
■组织想要实现的清晰目标（也就是组织如何交付价值，以及数据是否应该能够实现）
■事后对结果的实际测量
在最近与 CDO 的一次讨论中，我们讨论在预算过程中投入多少精力以证明投资的合理性。其实，批准的投资都没有被实际跟踪，甚至在事后也没有被衡量。
组织需要的是能够根据数据支持的洞察力做出更好的决策。所以基础确实是数据，但这不是主导地位。例如，如果不太了解想要实现的目标、当前的环境，那么就无法以正确的方式使用数据、执行正确的分析等。在某些特定情况下，企业也可以直接出售数据并从中获利。因此，货币化和价值来自对数据的处理方式。
“价值驱动”一词真正体现了从想要实现的价值开始扭转思维并推动战略和运营的必要性。
三 如何实现价值驱动
以下三个原则是成为价值驱动的关键：
第一个也是最关键的一点是始终从预期的结果或想要实现的目标出发，避免常见的先思考技术的陷阱。
其次，大规模实现数据驱动的价值创造对于组织来说是一个漫长的过程，因此还需要对当前的成熟度有一个清晰的评估。因为这将是评估先决条件和变更管理需求的驱动因素。
第三个是交付价值和实现转型的最佳方式是交付具3U特征的数据：有用、可用和被用。
数据战略必须是一种非常实用的方式来实现业务战略，具有迭代交付和切实成果。通过实现具体的运营优势并让用户参与进来，可以为转向价值驱动注入活力，从而从数据资产中提取越来越多的价值。
