数据战略：它是啥？

        本文摘自《一本书讲透数据治理》加上部分个人理解。

        为什么写“数据战略”，就是因为它也和数据治理挂钩。😒

        上篇文章简单的描述了下“数据治理”和“数据战略”的关系，这篇文章就记录下数据战略它是啥？怎么做？

        数据治理与企业战略、数据战略、数据架构之间的关系https://blog.youkuaiyun.com/qq_35370485/article/details/145119056

1.数据战略是什么？

1.1.DAMA对数据战略的定义

        数据战略：战略是一组选择和决策，它们共同构成了实现高水平目标的高水平行动过程。

数据战略组成

l) 令人信服的数据管理愿景。

2) 数据管理的商业案例总结。

3) 指导原则、价值观和管理观点。

4) 数据管理的使命和长期目标。

5) 数据管理成功的建议措施。

6) 符合 SMART 原则（具体、可衡最、可操作、现实、有时间限制）的短期(12 ~ 24 个月） 数据管理计划目标。

7) 对数据管理角色和组织的描述，以及对其职责和决策权的总结。

8) 数据管理程序组件和初始化任务。

9) 具体明确范围的优先工作计划。

10) 一份包含项目和行动任务的实施路线图草案。

         字都认识，连在一起就不知道这到底是个啥！！！逐条的来解释一下。 

令人信服的数据管理愿景	通俗解释：你希望数据在未来为组织带来什么？比如，“通过数据驱动决策，成为行业领先者”。愿景就像一盏明灯，指引数据管理的方向。
数据管理的商业案例总结	通俗解释：为什么要投资数据管理？比如，“通过数据分析，我们可以降低成本、提高客户满意度，从而增加收入”。这是向管理层证明数据管理价值的“推销词”。
指导原则、价值观和管理观点	通俗解释：数据管理的基本原则是什么？比如，“数据安全第一”“数据共享优先”。这些原则就像“交通规则”，确保数据管理不会偏离正轨。
数据管理的使命和长期目标	通俗解释：数据管理的核心任务是什么？长期目标是什么？比如，“在未来五年内，建立一个全公司统一的数据平台，支持实时决策”。
数据管理成功的建议措施	通俗解释：如何衡量数据管理是否成功？比如，“数据质量提升20%”“数据分析速度提高50%”。这些是衡量进展的“成绩单”。
符合 SMART 原则的计划目标	通俗解释：在未来1~2年内，具体要做哪些事情？比如，“在12个月内完成客户数据的清洗和整合”。SMART原则确保目标明确、可执行。
数据管理角色和组织的描述	通俗解释：谁来负责数据管理？比如，设立“数据管理员”角色，明确他们的职责和权限，就像为数据管理分配“负责人”。
数据管理程序组件和初始化任务	通俗解释：数据管理包括哪些具体工作？比如，数据收集、清洗、存储、分析等。初始化任务是指首先要做的准备工作，比如“搭建数据仓库”。
具体明确范围的优先工作计划	通俗解释：哪些数据管理任务最重要？比如，“优先处理客户数据，因为它是业务核心”。明确优先级，避免资源浪费。
实施路线图草案	通俗解释：数据管理如何一步步实现？比如，“第一年完成数据清洗，第二年建立数据分析平台”。路线图就像“旅行计划”，告诉你每一步该做什么。

1.2.DCMM对数据战略的定义

        数据战略：组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则。

数据战略组成

数据战略规划	数据战略规划为组织的数据管理工作定义愿景、目的、目标和原则，并使其在所有利益干系人之间达成共识；从宏观及微观两个层面确定开展数据管理及应用的动因，并综合反映数据提供方和消费方的求。
数据战略实施	组织完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。 在实施过程中，应评估组织数据管理和数据应用的现状，确定现状与愿景、目标之间的差距；依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标，并确 定实施步骤。
数据战略评估	在数据战略评估过程中，应建立对应的业务案例和投资模型，并在整个数据战略实施过程中跟踪进度，同时做好记录，以供审计和评估使用。

         这个和上面的DAMA一对比好不好理解我不知道，反正是字少。6个字：规划、实施、评估。

数据战略规划	通俗解释：开餐厅之前，你需要先想清楚餐厅的愿景、目标和原则，比如“开一家健康快餐店，主打低卡路里餐品”。然后，你需要让所有合伙人（利益干系人）都同意这个计划。 宏观层面：为什么要开这家餐厅？（比如，健康饮食是未来趋势。） 微观层面：具体怎么做？（比如，菜单设计、食材采购、厨房设备等。） 数据提供方和消费方的需求：厨师（数据提供方）需要什么工具？顾客（数据消费方）想要什么菜品？
数据战略实施	通俗解释：有了计划后，就开始动手开餐厅了！你需要评估现状（比如，现有厨房设备够不够用），然后找出差距（比如，还需要买一台新烤箱）。接着，制定阶段性目标（比如，第一个月试营业，第二个月正式开业），并一步步执行。 数据职能框架：就像餐厅的各个部门（厨房、服务员、收银员），数据管理也需要明确谁负责什么（比如，谁管数据质量，谁管数据分析）。 实施步骤：先做什么，后做什么（比如，先装修，再招人，最后开业）。
数据战略评估	通俗解释：餐厅开业后，你需要评估生意好不好。比如，每天有多少顾客？利润是多少？如果发现顾客太少，可能需要调整菜单或加大宣传。同时，你要记录每天的运营数据，方便以后分析。 业务案例和投资模型：就像你开餐厅前算了一笔账（投资多少钱，预计赚多少钱），数据战略也需要评估投入和回报。 跟踪进度：定期检查数据管理的效果，比如数据质量有没有提升，数据分析有没有帮助业务决策。 审计和评估：就像餐厅的财务审计，数据战略也需要定期检查，看看有没有按计划执行，效果如何。

2.数据战略怎么做？

2.1.环境因素分析

2.1.1.外部因素

        数据战略的制定，不能脱离宏观的大环境，包括国家政策、监管要求、行业趋势、科技发展、其他同行业的先进做法等。

        当前数据要素已明确上升为国家数字化战略重点，数据相关的监管要求也日趋规范严格，2021年出台的《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》也从法律层面为数据安全提供保障，企业在制定数据战略时，数据合规以及数据安全也应被重点纳入考量范围内。

2.1.2.内部因素

        内部分析主要分析的是企业自身的数据现状和数据能力，更全面地了解自己，才能对目标方向做出更好的判断。

        对此，企业可以借助一些评估模型来对自身的数据综合情况做出一定的判断，比如DCMM数据管理能力成熟度评估模型、DCAM数据管理能力评价模型、DSMM数据安全能力成熟度模型等，通过对不同数据能力项的评估，来帮助企业建立起与自身业务发展一致的数据战略。
 

        同时， 对要实施数据战略会需求到的组织内部的相关资源，也要做一定的评估和摸底，比如人员、经费和基础设施等。

2.2.确定战略目标

2.2.1.数据战略来源于企业战略并服务于企业战略

        数据战略要与企业战略一致，企业需要结合自身的业务发展要求来制定数据战略。

        例如：一家生产制造企业，其数据战略是紧紧围绕企业的生产开展的，通过数据治理实现“降本、增效、提质”的目标；而一家零售企业，其数据战略更注重客户/会员的发展能力和客户服务水平的提升，以及客户画像、行为预测、精准营销等。

2.2.2.数据战略的制定要立足于企业现状

        企业数据战略目标的制定要立足于企业现状。战略目标定得太高，“可望不可即”则变成空中楼阁；战略目标定得太低，“可望便可即”则没有足够的吸引力和动力；适度目标是“可望跳可即”的目标，即企业经过努力，在几次“惊险的跳跃”后可达到的高阶目标。

2.2.3.数据战略目标需要全员贯彻

        企业数据战略是业务战略的支撑，其成功实施需要企业的利益相关方共同努力，而不能只有少数人参与。制定数据战略后，企业首先要做的是进行数据战略的宣贯，让企业全员都理解企业的数据战略，进而建立全员的数据质量意识和数据安全意识，并将这种意识转化为行动力，在潜移默化中规范数据操作，提升数据质量，实现数据价值。

2.3.制定行动方案

        企业的数据战略行动方案一般包括如下4个要素。

• 数据战略目标：企业数据管理的愿景和目标。
• 数据治理指标：定义了数据治理目标的衡量方法。
• 数据治理规则：包括与数据治理相关的政策、标准、合规要求、业务规则和数据定义等。
• 数据治理权责：规定了由谁来负责制定数据相关的决策、何时实施、如何 实施，以及组织和个人在数据治理策略中该做什么。

2.4.落实保障措施

2.4.1.保障体系

        为了实现数据战略目标，企业需要开展各项数据管理活动，而数据治理保障体系就是为这些活动所提供的各种保障，它主要包括以下四部分。

数据治理组织：由参与企业数据治理活动以及与数据利益相关的业务组、IT团队、数据架构师和DBA等组成，其职责是推动数据战略的实施。

数据标准规范体系：建立数据标准化的过程，通过统一梳理数据，识别数据资产，并对数据的分类、编码、属性、业务规则、安全策略、存储策略、管理要求等内容进行规范化定义，在组织范围内形成对数据的一致性认知。

数据管理流程：定义数据的创建、变更、使用流程和相关策略。

数据管理制度：定义数据管理归口 / 主责部门，明确数据管理的角色分工、岗位职责、操作要求以及相应的考核措施等。

2.4.2.技术和工具体系

        元数据管理

        主数据管理

        数据质量管理

        数据安全管理

        数据标准管理

2.5.战略评估与优化

        战略评估是以战略实施过程及其结果为核心，通过对影响并反映战略管理质量的各要素进行总结和分析，判断战略能否实现预期目标，以便对数据战略做出优化和调整。
数据战略评估与优化的过程如下：
1）将数据战略目标关联业务价值，形成可定性和定量评估的衡量指标；
2）在整个数据战略实施过程中跟踪进度并做好记录，以供审计和评估使用；
3）由管理层定义和批准数据战略业务案例和投资模型，以确定如何将数据治理工作落实到位；
4）由企业数据利益相关方直接参与评估指标的创建和验证；
5）将预期结果与实际执行结果进行比较，发现问题和不足；
6）采取必要的纠正措施以保证行动与计划的一致性，从而不断完善和优化数据战略。