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爱分析:企业数据能力建设的价值、路径与实践(2023)(15页).pdf

上传人: 爱分析****xi 编号:136378 2023-08-15 15页 1.78MB

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1、2目录Contents数据能力是数字化企业必备能力企业数据能力建设目标与路径 数据能力的内涵与支撑企业数据能力的价值数据能力建设目标数据能力建设实现方式数据能力建设的挑战与应对措施02.01.10数据能力是数字化企业必备能力数字化时代,数据能力成为企业必备能力n数据能力,是指企业有效管理数据资产、充分发挥数据要素价值,从而推动企业战略目标达成的能力。n数据资产管理:数字化时代,业务和监管要求,数据成为企业一项资产,需要实现资产全生命周期管理。n数据驱动业务:企业的经营管理从“经验驱动”到“数据驱动”的范式转变,企业的新业务探索和实现需要具备数据能力。企业能力战略能力供应链能力营销能力数据能力组

2、织能力4企业数据能力需要组织与文化、数据资产和平台与工具的支撑n数据能力需要组织与文化、数据资产、平台与工具三方面支撑,组织与文化是最重要的支撑。n组织与文化:数据战略、领导小组、制度与流程等n数据资产:数据资产目录、数据标签、数据指标、元数据等n平台与工具:大数据基础引擎、数据管理开发工具、数据分析工具等数据能力组织与文化数据资产平台与工具数据采集数据加工数据消费业务系统、数据管道业务团队、IT团队数据团队、IT团队管理层、业务团队报表,自助分析数据开发管理平台n数据能力建设需要多部门协作:不同于业务系统建设,数据能力建设需要依赖数据团队、IT团队、业务团队和管理层四方协作才能实现。5企业数

3、据能力三大价值:经营决策、现有业务支撑、业务模式创新服务经营决策支撑业务场景业务模式创新n 管理层经营分析与决策n 业务部门日常运营与自助分析n 满足数字化应用需求:电商、互联网应用n 提升运营与服务能力:智能补配调、精准营销、智能客服等n 数据驱动新业务模式:设备后市场、供应链金融数据能力6互联网公司实现现有业务支撑到业务模式创新阿里:一切业务数据化,一切数据业务化业务数据化数 据淘宝 天猫 1688本地生活 文娱数据业务化蚂蚁金服阿里云早期,淘宝、天猫、1688等在线化业务需要以数据为支撑;同时,数据有效赋能电商业务运营,业务团队数万人都是数据分析平台的用户基于电商、支付等业务的数据积累,

4、阿里进一步开展了互联网金融等新业务,实现业务创新7传统制造企业实现业务模式创新徐工:从生产线制造向服务型制造转型工业互联网平台机械设备数据设备后市场服务X-GSS系统融资租赁服务供应链服务机械设备生产用户用户销售820企业数据能力建设路径 创造数字化收入是终极目标,数字化运营是短期可实现目标数字化运营服务经营决策支撑业务场景应用数字化升级业务模式创新创造数字化收入n所有数字化建设的终极目标一定是创造数字化收入,这是所有企业决策者最关心的问题,也是数据部门作为一个组织长期存在的价值。n以经营决策平台为代表的数字化运营是短期最容易实现的目标,能够让管理层立刻看到效果。10以指标为抓手,指标牵引数据

5、,数据牵引业务长期价值规划定位数据应用搭建组织与流程标准制定与治理建设平台与工具持续运营从管理层关注的问题出发,选择最能让管理层感受到价值的应用出发明确数据能力建设目标与长远价值搭建领导小组,数据部门负责人、决策层、业务部门负责人从应用出发,建立数据标准和指标体系。基于指标体系做好数据治理。从应用需求出发,建设相应的数据平台与工具,采用自研或外采方式数据应用上线并持续运营,兑现预期的业务价值经营分析/决策平台指标体系建设数据体系建设业务系统升级新业务探索11某食品供应链企业的建设路径,决策支持平台是关键供应链决策支持平台业务系统升级数据平台与应用升级建设路径组织董事会业务部门A数据团队业务部门

6、B业务部门C数据专员CIO兼创新业务负责人战略上以推动数字化推动业务增长将数据团队人员分派到业务部门,更好地理解和服务业务,同时业务部门自身对数据预算的价值负责数据团队做好底层平台工具和数据资产赋能12某集团企业的建设路径,变革领导小组孵化新业务传统业务的信息化数据驱动的创新业务集团统一数据底座建设路径组织管理层变革领导小组一把手直接牵头数字化和数据能力建设数据部门数字化部门IT部门业务部门A业务部门B业务部门C创新业务部门支持直接组建具备数据能力的新团队,负责数据驱动的创新

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本文主要探讨了数据能力在数字化企业中的重要性,以及如何建设和提升企业的数据能力。数据能力是企业有效管理数据资产、充分发挥数据要素价值,从而推动企业战略目标达成的能力。建设数据能力需要组织与文化、数据资产、平台与工具三方面的支撑。企业数据能力的价值主要体现在经营决策、现有业务支撑和业务模式创新三个方面。在建设路径上,创造数字化收入是终极目标,数字化运营是短期可实现目标。面临挑战包括ROI评估难、业务部门支持弱、数据质量差、需求响应能力不足等,应对措施包括从管理层关切的数据应用场景切入、设置领导小组、将数据人员和相关预算落到业务部门、以数据应用需求为牵引划定数据治理范围等。
数字化企业如何打造数据能力? 数据能力如何驱动业务模式创新? 企业数据能力建设面临哪些挑战?
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