爱分析-企业数据能力建设的价值、路径与实践-16页_2mb

企业数据能力建设

1. 数据能力与内涵

• 必备能力：数字化企业需具备数据能力以管理资产、发挥数据价值，推动战略目标。
• 内涵：
  • 三方面支撑：组织与文化、数据资产、平台与工具。
  • 多部门协作：依赖数据、IT、业务、管理层四方协作建设。

2. 数据能力价值

1. 价值体现：
   • 三大价值：经营决策支持、业务场景支撑、业务模式创新。
   • 具体应用：智能补配调、精准营销、设备后市场服务等。

3. 能力建设路径

• 终极目标：创造数字化收入。
• 短期目标：数字化运营。
• 路径步骤：
  • 从管理层关切场景切入，快速验证价值。
  • 建设组织与流程、标准制定与治理、平台与工具。
  • 持续运营并兑现业务价值。

4. 建设方式与案例

• 实现方式：
  • 设置领导小组，明确目标与长远价值。
  • 从应用出发，分派数据团队赋能业务。
  • 发展创新业务团队孵化新业务。
• 案例：
  • 阿里系列：业务数据化，驱动创新。
  • 徐工转型：数据支撑服务型制造。
  • 企业案例：分类路径如供应链决策平台或统一数据底座建设。

5. 常见挑战与应对

• 挑战：
  • ROI评估难。
  • 业务部门支持弱。
  • 数据质量差。
  • 需求响应能力不足。
• 应对措施：
  • 管理层驱动、组织协调、指标牵引、值导治理。
  • 提高响应能力、推动数据价值导向建设。