伴隨中國人口紅利消失,企業(yè)用工成本逐年增長,急需降本增效、產(chǎn)品創(chuàng)新迭代的新方法,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型 + 數(shù)據(jù)治理”成為企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的共同選擇。同時,以“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”與“數(shù)據(jù)安全”為核心的新政策頻出,越來越多的企業(yè)開始認(rèn)識到數(shù)據(jù)價值的重要性,數(shù)據(jù)治理市場迎來高速發(fā)展。加之,《數(shù)據(jù)安全法》發(fā)布、《個人信息保護(hù)法》立法通過,無疑給企業(yè)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)開放帶來了巨大的挑戰(zhàn),催生了數(shù)據(jù)治理需求。
對企業(yè)來說,數(shù)據(jù)治理是所有數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)和根基,它的好壞直接影響數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的價值體現(xiàn)。同時,數(shù)據(jù)治理也是一個組織進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀的基礎(chǔ),直接決定一個組織的數(shù)據(jù)資產(chǎn)能否得到有效的沉淀,以及在數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中能否充分地發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。
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神策數(shù)據(jù)《企業(yè)數(shù)據(jù)治理價值解讀與場景實踐》白皮書今日重磅發(fā)布,旨在帶領(lǐng)讀者系統(tǒng)化地認(rèn)識數(shù)據(jù)治理,破解數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的迷霧,從而最大程度地發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。本白皮書主要探析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時進(jìn)行數(shù)據(jù)治理的六大痛點(diǎn),詳細(xì)拆解面向業(yè)務(wù)的“螺旋式”數(shù)據(jù)治理理念及完整能力構(gòu)成,真實呈現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的典型應(yīng)用場景,并且通過三大行業(yè)的最佳實踐洞悉其落地的關(guān)鍵方法和成功路徑。在此基礎(chǔ)上給出企業(yè)開展數(shù)據(jù)治理的四味良藥,助力更多企業(yè)走出數(shù)據(jù)治理困境,加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的落地。
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神策數(shù)據(jù)認(rèn)為,數(shù)據(jù)治理廣義上包含所有數(shù)據(jù)事項決策,狹義上包含數(shù)據(jù)采集、存儲、質(zhì)量、管理、應(yīng)用等關(guān)鍵流程。接下來選取本白皮書中數(shù)據(jù)治理的五大典型應(yīng)用場景,帶領(lǐng)大家一覽數(shù)據(jù)治理在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的落地實踐,深入實際業(yè)務(wù)場景,快速了解數(shù)據(jù)治理的應(yīng)用與價值。
1.全域數(shù)據(jù)采集:企業(yè)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營的前提
數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)應(yīng)用的源頭,是企業(yè)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營的基礎(chǔ)和前提。對企業(yè)來說,一套標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)采集方案很有必要,通過數(shù)據(jù)采集 SDK、預(yù)置系統(tǒng)/數(shù)據(jù)對接、電商/三方平臺 API、定制開發(fā)且集成進(jìn)行全域的數(shù)據(jù)接入,從而打通各渠道數(shù)據(jù),構(gòu)建全域數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
典型場景
品牌零售企業(yè)的整個消費(fèi)者生命旅程主要分為知曉品牌、產(chǎn)生興趣、首購體驗、持續(xù)復(fù)購、分享裂變幾個階段,每個階段消費(fèi)者與品牌的數(shù)據(jù)交互與觸點(diǎn)分布如下圖所示。
以某餐飲品牌為例,其各渠道數(shù)據(jù)包括門店 POS 訂單數(shù)據(jù)、CRM 系統(tǒng)中存儲的會員數(shù)據(jù)、積分?jǐn)?shù)據(jù)、優(yōu)惠券數(shù)據(jù)、堂食與外賣小程序行為數(shù)據(jù)等,該品牌的運(yùn)營人員需要看到全渠道的會員相關(guān)數(shù)據(jù),就需要對不同渠道設(shè)計針對性的采集方案,例如門店訂單數(shù)據(jù)、CRM 數(shù)據(jù)通過 API 導(dǎo)入統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺,小程序等私域觸點(diǎn)的用戶行為數(shù)據(jù)通過 SDK 完成實時采集,通過對這些渠道數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與治理,共處理 4 億多條數(shù)據(jù),最終實現(xiàn)全渠道會員數(shù)據(jù)集中管理查看。
2.全域 One ID 打通:ID-Mapping 構(gòu)建統(tǒng)一用戶體系,獲取真實畫像
企業(yè)業(yè)務(wù)側(cè)往往存在多個終端,由于終端用戶所在渠道不一致,導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)的標(biāo)識也不一致,無法實現(xiàn)數(shù)據(jù) One ID 化。比如有的渠道只能獲取設(shè)備 ID,有的渠道只能獲取虛擬用戶名等,從而無法打通用戶數(shù)據(jù)在全域上的身份標(biāo)識,并獲取用戶在企業(yè)所有的交互數(shù)據(jù)。由此可見,企業(yè)數(shù)據(jù)治理中全域數(shù)據(jù) One ID 體系設(shè)計對企業(yè)的用戶精細(xì)化運(yùn)營、CDP 構(gòu)建等都至關(guān)重要。神策數(shù)據(jù)治理方案通過實時一對多的 ID-Mapping,構(gòu)建全局統(tǒng)一的用戶體系,打通用戶在各端、各場景下的用戶數(shù)據(jù),獲取用戶真實畫像,從而為后續(xù)的精準(zhǔn)營銷和精細(xì)化運(yùn)營打下基礎(chǔ)。
典型場景
某知識共享平臺,經(jīng)常在其公眾號中推送相關(guān)活動,用戶看到后進(jìn)行注冊,之后領(lǐng)取紅包購買課程,接著登錄 App,開始課程的學(xué)習(xí)。但由于其中牽涉 H5、小程序、App 等不同的端,許多企業(yè)在進(jìn)行此步驟時并不知道該如何將多端數(shù)據(jù)統(tǒng)一,進(jìn)行同一用戶識別。通過神策的 ID-Mapping 技術(shù),可以實現(xiàn)同一用戶的多端行為數(shù)據(jù)的打通,如下圖。
3.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控:及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)異常數(shù)據(jù),消除質(zhì)量隱患
數(shù)據(jù)治理方案可以為企業(yè)提供全局的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系,并通過可量化的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)體系刻畫當(dāng)前數(shù)據(jù)質(zhì)量情況。
典型場景
某汽車品牌的數(shù)據(jù)來源紛繁復(fù)雜,包括廠商、車載車機(jī)、車聯(lián)網(wǎng)、私域小程序、車主 App、外部 CP 內(nèi)容供應(yīng)商等,數(shù)據(jù)最終會用來指導(dǎo)產(chǎn)品演進(jìn)、用戶運(yùn)營、數(shù)據(jù)應(yīng)用。但由于數(shù)據(jù)異構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)不一、時效不一,導(dǎo)致數(shù)據(jù)的質(zhì)量隱患非常大。
針對該品牌當(dāng)前整個數(shù)據(jù)體系所存在的問題,對數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理,并確立每一種數(shù)據(jù)本身應(yīng)該達(dá)到的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),將質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為對于每一個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量規(guī)則定義?；谏癫哒w數(shù)據(jù)質(zhì)量管理對該汽車品牌進(jìn)行如下落地架構(gòu)上的整體實施設(shè)計。
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4.數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理:實現(xiàn)可視化、極簡化的數(shù)據(jù)體系管理
數(shù)據(jù)治理方案可以幫助企業(yè)擺脫底層命令式的數(shù)據(jù)管理,利用可視化、極簡化的手段進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)體系的管理,通過工具化的手段實現(xiàn)主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)的便捷管理。
典型場景
某奶飲國際巨頭,公司內(nèi)部數(shù)據(jù)管理過去主要是依賴外包廠商的數(shù)倉工程師和 DBA 等技術(shù)人員通過服務(wù)器端工作,非專業(yè)人員無法進(jìn)行數(shù)據(jù)管理的工作,也無法直觀地獲取當(dāng)前數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的數(shù)據(jù)有哪些,因此需要有一個可視化數(shù)據(jù)資產(chǎn)系統(tǒng)管理系統(tǒng)進(jìn)行日常數(shù)據(jù)的管理工作。
通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)系統(tǒng)可以按照業(yè)務(wù)主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和維護(hù),同時支持查看每個數(shù)據(jù)表的血緣關(guān)系。通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)系統(tǒng)的資產(chǎn)目錄也可以快速索引和查找需要的數(shù)據(jù)表,同時支持對數(shù)據(jù)字典的支持和維護(hù)。
5.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理:統(tǒng)一數(shù)據(jù)定義,規(guī)范企業(yè)全域數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)治理方案通過對數(shù)據(jù)的梳理,統(tǒng)一企業(yè)對于每個數(shù)據(jù)的定義,達(dá)成對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一口徑和認(rèn)知,解決數(shù)據(jù)二義性,同時通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理規(guī)范企業(yè)全域數(shù)據(jù)。
典型場景
某智能電動汽車公司業(yè)務(wù)發(fā)展速度較快,隨著汽車保有量的逐年增長,用戶數(shù)和服務(wù)量增加,數(shù)據(jù)增長速度和數(shù)據(jù)體量增大。如果不做數(shù)據(jù)治理的話,根據(jù)這種接近指數(shù)級的數(shù)據(jù)增長趨勢來預(yù)測,未來數(shù)據(jù)生產(chǎn)、存儲、服務(wù)的復(fù)雜性及成本負(fù)擔(dān)都會變得非常之高。
基于此,該公司開始搭建數(shù)據(jù)治理的衡量標(biāo)準(zhǔn),來觀測和監(jiān)控數(shù)據(jù)治理的效果。在具體落地時,該公司專門成立了數(shù)據(jù)管理委員會,下設(shè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品組、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)開發(fā)組以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)智能分析組,并明確三組的具體職責(zé)。同時,該公司還確立了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)框架,并上線數(shù)字報表工具。通過這些數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的管理動作,該公司的數(shù)據(jù)治理效果顯著。
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