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企业的大数据战略应该如何部署？ 今天看了360大数据中心副总经理傅志华的一个演讲，结合近期一些资料的学习，整理一篇思考。 首先，企业要做好数据的业务规划。 有些企业还不知道要用大数据做什么，就先拉起一个大数据团队，让他们自己去研究，这样大数据团队就很难办了，最后可能产出不明显，出来了一些成果也不知道有什么用，这种情况到最后往往就失败了。 所以，应该反过来，先从结果出发，从应用场景来看，大数据能帮我做什么？我需要哪些数据？ 这需要企业领导人、业务负责人和大数据专家一起认真探讨规划，尤其要根据企业的现状和未来两到三年的发展规划，看大数据在哪些应用上对我的发展规划是有帮助的？是效率方面的提升还是业绩的直接提升？ 确定了大数据的应用场景之后，根据场景去看数据模型怎么建、需要哪些数据，如果数据不够，再去和外面合作或者交易需要的数据。 第二点也很重要，要调整针对大数据战略的组织架构。 很多企业内部的数据孤岛非常严重，不同业务部门的数据库各自为政，跨部门使用数据非常困难。 所以合理的组织架构就变得尤为重要。 那么，怎么调整组织架构？ 首先要设立一个中央级的数据部门，同时每个事业部里都要有数据团队，但分工有差异。 中央级的定位更多是数据的整合、数据产品的建设、平台的建设等等，事业部门要考虑更多的是，公司级大数据资产怎么在业务部门快速响应业务需求、推动业务的发展。 当然，CEO的角色也很重要，他来亲自管理这个大数据部门，这样一方面可以让大数据在决策层发挥威力，另一方面，大数据整合往往有很多部门层级，CEO亲自管理可以提高沟通的效率。 也就是说，建立容易让大数据落地的组织架构，采用集中+分布式策略，就是要有中央级数据部门、每个事业部还要有数据团队。 据调查显示，拥有优秀大数据能力的企业，它的财务表现排在行业前25分位的可能性是竞争对手的2倍、做出正确决策的可能性高出竞争对手3倍、决策速度比竞争对手快5倍。可见，大数据对于企业乃至整个社会的重要性不言而喻。 无论数据如何变化，它们是“金矿”还是“垃圾”，取决于企业是否了解自身拥有或能够获得的数据资产，并以此建立清晰的大数据战略，从而在战略、运营和一线层面产生价值。 无法持续地产生价值的数据是没有意义的。 |
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