2017-数据决策力白皮书_58页_7mb

报告摘要

数据决策力总结

核心内容

数据决策力是企业在数据时代应对复杂剧变环境的重要能力，它指的是基于数据进行科学决策并产生价值的能力。数据化生存是当前社会发展的趋势，数据不仅是生产资料，更是企业竞争力的核心。数据决策力不仅能够帮助企业规避运营风险，还能在复杂环境中寻找发展机会，提高决策效率与精准度。

主要观点

数据决策力的重要性
在经济全球化和信息爆炸的背景下，传统的基于经验或流程的决策方式已难以应对市场变化，而基于大数据的决策方式成为企业生存与发展的关键。
数据决策力的构成要素
数据决策力由“恒星-行星”模型和“BASIC”理论共同支撑。其中，“BASIC”理论包括核心信念、架构设计、专业团队、基础设施和机构能力，而“3D”理论（数据化、发现洞见、设计重构）则聚焦于数据的释放和应用。
数据决策力的释放方式
通过数据化、发现洞见和设计重构三个阶段，实现数据从采集到分析再到应用的全过程。数据资产池化是释放数据决策力的重要基础，它提高了数据的实时性和共享性。
数据决策力的应用价值
在企业运营、市场反应、客户关系、敏捷运营、新业务拓展五个方面，数据决策力都能提供显著支持，从而推动企业的创新与转型。

关键信息

数据是新的生产资料：数据技术是生产力，数据+数据技术是核心竞争力，企业应将数据视为资产进行管理。
数据决策力评价体系：基于“恒星-行星”模型和“BASIC”理论，通过层次分析法、模糊评价法等方法构建数据决策力评价指标体系。
数据决策力的建设与释放是松耦合关系：企业可以快速构建和优化数据应用，而不必等待整个信息化建设周期完成。
数据决策力提升企业竞争力：通过数据驱动的业务模式，企业能够实现更高效的运营、精准的营销和更全面的客户关系管理。

数据决策力模型与理论

“恒星-行星”模型

数据决策力为恒星，每个应用为行星。
行星的自转轨道由数据化（Datafy）、发现洞见（Discover）和设计重构（Design）三个环节构成。
行星的公转轨道由数据决策力建设的五大步骤（BASIC）构成。

3D理论

Datafy：将原始数据转化为可利用的数据资产。
Discover：通过数据挖掘和分析，发现市场洞见。
Design：将洞见转化为实际应用，优化和重构业务流程。

BASIC理论

Belief：企业需建立数据驱动业务的核心信念。
Architecture：设计支持数据决策的组织架构。
Staff：建立跨部门的“虚拟团队”以实现数据与业务的高效协同。
Infrastructure：构建灵活、可扩展的基础设施支持数据处理与分析。
Capability：将数据决策力渗透到组织各个层级，形成机构能力。

数据决策力评价指标体系

评价体系构建：基于“恒星-行星”模型和BASIC理论，结合层次分析法、模糊评价法和综合指标体系改进方法，形成一套全面的数据决策力评价体系。
核心指标：包括研究团队、研究内容、研究步骤、主要研究方法等。
评估结果：38%的受访者认为其所在企业的数据决策能力较弱，而接近半数的受访者无法评估，但84%的受访者希望有相关评估。

应用案例

TCL大数据平台
- 项目背景：TCL面临传统行业转型压力，需建立以用户为中心的大数据平台。
- 企业需求：整合全渠道用户数据，建立统一用户视图，实现运营、营销、服务的优化。
- 解决方案：构建数据采集、处理、分析与应用的全链条平台，提升客户体验与转化率。
- 应用效果：平台实现多渠道用户数据打通，提升运营效率、营销智能化与风险控制能力。
酒仙网个性化推荐系统
- 项目背景：酒仙网需提升用户购物体验和转化率。
- 企业需求：实现跨渠道个性化推荐，提升用户粘性与销售额。
- 解决方案：通过百分点的推荐引擎和标签体系，实现精准推荐。
- 应用效果：推荐转化率增长149.67%，显著提升用户体验与销售转化。
某商业银行大数据业务创新
- 项目背景：银行面临互联网金融的激烈竞争，需优化电子渠道运营与风控能力。
- 企业需求：整合内外部数据，提升客户维护与获客能力，优化风控模型。
- 解决方案：构建用户画像，结合内外部数据，实现精准营销与风险控制。
- 应用效果：提升渠道运营效率、营销智能化与大数据风控能力。
某广电运营商PHM案例
- 项目背景：广电运营商需提升发射设备的运维效率与故障预警能力。
- 企业需求：实现故障预测与健康管理，保障信号稳定与设备可靠运行。
- 解决方案：构建数据平台，实现业务模型化、基础设施数据化、维护智能化。
- 应用效果：实现设备状态实时监测、故障预警与定位，提升运维效率与服务质量。