作者：沈锋 数据同学会专家（宝洁大中华区CIO）
数据同学会是阿里巴巴瓴羊与清华大学数据治理研究中心联手打造的数据行业活动，围绕“共享、共想、共响”理念，团结和聚集数据行业从业者，分享实战经验和前沿洞见，以产、学、研多方联动，让数据落地企业，让企业收获成果，充分发挥数据对经济发展的叠加和倍增作用。
上一篇文章我分享了关于不同时期可能采用的数字化策略，今天我想进一步聊一下“数据为先”策略，因为这个可能是很多现在的企业需要考虑的问题，很多CIO朋友跟我交流，都提到过该建的系统都建的差不多了，需要考虑新的方向。我的浅见就是，大家或多或少需要考虑实施“数据为先”的策略了。至于“AI为先”的策略，有好几个朋友也很有兴趣，我个人的观点是，现在对于大多数企业来说all in AI还有点早，但是这个一定是未来的趋势，后面再找机会深入交流这个话题，我自己也需要更多的思考和实践。
今天我想再跟大家交流一下“数据为先”的策略，主要想聊下面几个问题：
- 企业要实施“数据为先”数字化策略的成功要素可能有哪些？
- 企业实施“数据为先”数字化策略可以采取什么样的步骤？
- 企业实施“数据为先”数字化策略对人才结构有什么要求？
01·“数据为先”策略实施的成功要素·
实施"数据为先"的策略是企业数字化转型进程中的一个重要阶段，它要求企业在多个方面做好准备。以下是几个关键成功要素：
1. 数据收集和管理的基础设施：成熟的数据收集系统：企业需要有能力通过各种渠道（如交易系统、客户互动、社交媒体等）高效、准确地收集数据。健全的数据管理体系：包括数据存储、备份、安全、隐私保护以及数据质量管理等方面的政策和技术能力。
2. 数据分析能力：分析工具和平台：企业应具备或能够接入先进的数据分析工具和平台，以支撑复杂的数据处理和分析需求。专业人才：拥有一支由数据科学家、分析师、数据工程师等组成的团队，这些人才能够利用数据分析工具提炼洞察和驱动决策。
3. 数据驱动的企业文化：领导层支持：企业的高层管理者认识到数据的价值，并全力支持建设数据驱动的文化。全员参与：鼓励全体员工参与数据的收集、分享和利用，培养数据意识和数据决策的习惯。
4. 清晰的业务目标和战略：明确的目标：企业需要明确数据驱动策略能够帮助实现的具体业务目标，比如提高客户满意度、优化运营效率、创新产品和服务等。战略规划：制定详细的战略规划，包括如何利用数据支撑业务目标，数据优先策略的实施步骤，以及期望达成的成果。
5. 法律法规和伦理原则的遵循：合规性：确保数据收集和利用的过程符合相关法律法规和伦理原则，尤其是在数据隐私和安全方面。
实施"数据为先"策略不是一蹴而就的，而是需要企业在上述多个方面做好准备和持续优化。随着企业数字化转型的深入，"数据为先"策略将成为推动企业持续成长和保持竞争力的关键因素。
02·“数据为先”策略实施的可能步骤·
实施"数据为先"的策略是一个涉及组织文化、技术基础设施、人员能力等多个方面的复杂过程。以下是关于实施步骤的思考，供参考：
步骤1：确立数据驱动的愿景和目标：定义清晰的业务目标和数据驱动的愿景。确定数据如何支持企业战略，包括改进决策制定、优化运营、提升客户体验等。
步骤2：评估现有的数据能力和基础设施：进行数据能力成熟度评估，包括数据收集、管理、分析和治理能力。识别现有基础设施的缺口和限制，包括技术、工具和平台。投资于必要的技术和工具，如数据仓库、数据湖、分析平台等。确保数据的可访问性、安全性和质量。
步骤3：制定和实施数据治理框架：建立数据治理结构，包括数据质量、元数据管理、数据安全和隐私保护等政策。指定数据治理责任人，如数据管理员和数据质量管理者。
步骤4：培养数据驱动的文化：开展数据素养培训，提高全员对数据的认识和利用能力。鼓励基于数据而非直觉做决策，通过成功案例分享等方式推广数据驱动的价值。促进部门间的数据共享和沟通，确保数据流通无阻，支持跨部门的数据驱动项目。
步骤5：引进和培养数据专业人才：引进数据科学家、数据分析师和数据工程师等关键角色。建立持续学习和职业发展的机会，保持团队的技术前沿性和动力。
步骤6：实施小规模的试点项目，小心求证，大胆推广：选择具有代表性和战略价值的业务场景，开展小规模试点。通过试点项目验证数据解决方案的有效性，收集反馈和经验。分析试点项目的成果，识别成功因素和改进点。根据试点经验，逐步扩展数据驱动的应用范围，优化数据流程和策略。
通过这一系列系统化的步骤，企业可以更有效地推进数据为先的策略，最大化数据的价值，实现数据驱动的业务转型和成长。
03·“数据为先”策略实施需要什么样的人才·
在实施"数据为先"的策略下，企业需要培养和吸引一系列具备数据技能和数据思维的人才，以支持数据驱动的决策、运营优化和创新。这不仅涉及到数据科学家和分析师等专业角色，还包括能够在各个业务领域应用数据洞察的管理人员和决策者。以下是企业在"数据为先"策略下需要的关键角色：
数据工程师和数据治理专家：数据工程师负责设计、构建和维护数据处理系统。他们确保数据的流动和存储高效、安全，并且支持复杂的数据分析需求。数据治理专家负责建立和维护数据治理框架，包括数据质量、数据安全和隐私保护等方面，以确保数据的准确性和合规性。
数据科学家和分析师：数据科学家负责使用高级统计分析、机器学习和预测建模等技术从大量数据中提取洞察。数据分析师负责处理、分析数据，并通过数据报告和可视化工具，为业务决策提供支持。
业务分析师和业务智能专家：负责将数据洞察应用到具体的业务场景中，帮助企业识别改进机会、优化流程和制定战略。
人工智能和机器学习工程师：随着AI技术在企业中的应用日益广泛，需要这类人才来开发和部署智能化的解决方案，以进一步提升数据的价值。
数据文化倡导者和教育者：在企业内部推广数据驱动的决策制定文化，提供培训和教育，提高全员的数据素养和能力。
领导层和管理人员：需要具备数据思维的领导者和管理人员，他们能够理解和利用数据洞察来指导战略决策和日常管理。
另外，在组织结构和模式上也需要做相应的变化来配合：
跨部门协作：增强不同部门之间的协作，特别是在数据团队和业务部门之间，以实现数据洞察的有效应用。
持续教育和培训：建立持续的学习和发展机制，使现有员工能够适应数据驱动的工作环境。
灵活的组织结构：构建更加灵活和动态的组织结构，以快速响应数据洞察带来的机会和挑战。
多样性和包容性：鼓励多样性和包容性，不同背景的人才能够带来不同的视角和创新思维。
随着企业深入实施"数据为先"策略，人才结构的调整和优化将是一个持续的过程，需要企业不断地评估和适应技术和市场的变化。
希望以上的思考对于大家在考虑“数据为先”数字化策略能带来一些启发，欢迎留言交流，谢谢大家！
