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    重塑數據價值:從數據中臺到數據飛輪的跨越

    2024年10月22日 17:50:18 來源:CITNews中文科技資訊

      近日,51CTO采訪了齊心集團CTO于斌平,他作為數字化轉型的先行者,對數據管理和應用有著獨到而深刻的見解。于斌平指出,數據中臺雖在一定程度上解決了數據分散和共享的問題,但其價值挖掘仍顯不足;而數據飛輪則以其正向循環的特性,為企業數據應用提供了更為高效和靈活的方法論。

      在數字化轉型的浪潮中,數據已成為企業競爭力的核心要素。然而,數據的爆炸式增長并未自動轉化為企業的戰略優勢,給企業帶來了前所未有的挑戰與機遇。從數據收集到治理,再到應用,每一個環節都充滿了未知與困難。但正是這些挑戰,激發了我們對數據價值的深度挖掘和重新定義的渴望。

      近日,51CTO采訪了齊心集團CTO于斌平,他作為數字化轉型的先行者,對數據管理和應用有著獨到而深刻的見解。于斌平指出,數據中臺雖在一定程度上解決了數據分散和共享的問題,但其價值挖掘仍顯不足;而數據飛輪則以其正向循環的特性,為企業數據應用提供了更為高效和靈活的方法論。

      海量數據增長,直面數據五大挑戰

      在當今這個數據驅動的時代,企業正面臨著前所未有的數據挑戰。這些數據挑戰不僅阻礙了數據價值的充分釋放,也制約了企業的數字化轉型進程。于斌平深入剖析了數據領域的五大挑戰。

      第一,數據收集和整合困境。由于數據來源的多樣性和復雜性,部分企業發現某些關鍵數據難以獲取,即便是收集到的數據,也可能因為格式不統一、質量參差不齊而難以有效利用。

      第二,數據沉睡現象凸顯。數據收集后往往被束之高閣,變成了“數據大”而非“大數據”。這背后的原因主要有兩點,一是企業對數據的認知不足,缺乏將數據轉化為洞察力的能力;二是缺乏處理和分析數據的有效方法。

      第三,數據治理嚴峻挑戰。由于數據都是事后歸集和匯總,因此會面臨數據源頭的不嚴謹、系統間的不兼容以及缺乏統一的數據標準等問題,這就會導致數據質量的下降,嚴重影響了數據分析和決策的可靠性。

      第四,大數據部門職能局限。許多企業的大數據部門逐漸淪為報表生產和分析部門,僅能提供基礎的數據統計,而無法深入挖掘數據背后的價值為業務提供有力的支持。

      第五,數據應用淺層化現象。數據的應用局限于表面,未能真正滲透到業務流程中,被業務或用戶有效利用,沒有產生有價值的效果。

      企業在數據時代的航行中,唯有通過技術創新、流程優化、人才培養及戰略調整等多維度努力,方能解鎖數據的無限潛能,推動企業的數字化轉型向縱深發展,實現以數據為驅動的高質量增長。

      理念革新,數據飛輪成為數據正向循環的驅動力

      于斌平認為,要實現以數據為驅動的增長,讓數據真正產生價值,首先需要樹立正確的理念。企業應認識到數據不僅是資源的堆砌,更是驅動業務增長、優化決策的關鍵要素。在這一認知的引領下,數據或技術部門能夠更積極地探索實踐路徑,尋找有效的落地方法,針對企業面臨的痛點,提出切實可行的解決方案。

      “互聯網企業在經營理念的指導下,通過數據應用分析,提升用戶體驗,從而帶來更多商機。傳統企業也一定要重視利用數據產生更大價值,從數據中找到方法或找到商機,這就要求企業中要有既懂業務又懂技術的復合型人才,圍繞數據目標來從數據中找到場景,然后實施落地,最終實現數據價值。”

      雖然數據中臺作為一種集中管理數據的解決方案,在一定程度上解決了數據孤島和數據分散的難題,但其局限性也逐漸顯現。數據中臺更多地聚焦于數據的存儲和共享,而在推動數據價值最大化方面顯得力不從心。因此,如何進一步挖掘數據價值,推動業務增長,成為企業需要面對的新課題。

      于斌平認為,近幾年的數據飛輪概念就是一個正向循環,通過數據分析研發出優秀產品,用戶使用后產生更多數據,根據用戶授權產生的數據再進行產品優化或研發更優秀的產品,從而形成閉環機制。

      據了解,數據飛輪是以數據消費為核心,通過不斷優化數據流程,形成正向循環的閉環系統。它不僅能夠解決數據中臺在價值挖掘方面的不足,還能夠通過動態的數據分析和應用,為企業帶來更加精準和高效的決策支持。

      數據飛輪與數據中臺協同并進

      于斌平指出,數據飛輪的出現,給企業提供了更深層次的指導理念。“數據飛輪和數據中臺并不沖突,數據中臺是數據應用的基礎版,數據飛輪是數據應用升級版。在企業實際應用中,數據飛輪和數據中臺是相輔相成的,在數據中臺的基礎上引入數據飛輪,不僅能夠加速數據價值的釋放,還能為企業帶來更加精準和高效的決策支持。”

      那數據飛輪如何高效轉動?于斌平總結了三大關鍵要素,為企業數據應用的實踐路徑提供了清晰指南。

      首先,企業需要明確數據飛輪應用的目標與對象。“數據飛輪的對象一定是業務或者客戶,圍繞客戶和業務展開,而不是圍繞技術展開。很多同行企業的數字化轉型是為了技術而技術,最后付出的成本巨大但是沒有效果。”企業應緊密圍繞客戶需求和業務發展為核心,通過數據飛輪驅動業務效能的顯著提升,并幫助客戶挖掘潛在商機。

      其次,高質量的數據是數據飛輪產生價值的基石。在目標確定后,飛輪轉動的關鍵點就在于實施路徑。企業必須認識到,只有確保數據的準確性、完整性和時效性,才能為后續的數據分析與決策支持提供堅實保障。因此,建立健全的數據質量管理體系,提升數據處理與分析能力,是數據飛輪順利運轉不可或缺的一環。

      再者,技術作為數據飛輪轉動的驅動力,對其價值的認知與具體實施方法的探索同樣至關重要。企業需清晰界定技術的定位與作用,積極引入先進的數據處理、分析與應用技術,結合業務實際場景,創新技術實施方案,以技術賦能數據飛輪,加速其價值轉化過程。

      結語

      從數據中臺到數據飛輪的跨越,是企業數據應用能力的一次重要升級。在正確的理念引領下,通過技術的不斷進步和實踐的深入探索,企業能夠打破數據壁壘,釋放數據潛能,讓數據真正成為推動企業持續增長的強大引擎。

      未來,我們期待更多企業能夠像齊心集團一樣,勇于探索、勇于創新,在數字化轉型的道路上不斷前行,開創數據驅動的新時代。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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    [No.S013]

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