浅谈数据质量管理功能数据管理包括哪些内容( 三 ) _知识分享

第 3 步：将价值映射到利益相关者并评估价值
为了评估数据提供的价值，我们需要确定这些价值的受益者。公司本身并不是唯一的受益者。公司作为一个整体最大程度地享有以收入和收益表示的货币价值。但除了公司之外，公司的所有者也将从这些货币价值中获利。事实上，公司有各种外部和内部利益相关者群体。这些群体对公司和数据有不同的兴趣。因此，这些群体可能会从数据中得到不同的值。因此，需要列出利益相关者的群体，并确定公司数据为他们产生的价值。
每家公司都通过价值链创造为其外部和内部客户创造价值。在此模型中，“客户”一词具有更广泛的含义。事实上，我们谈论的是公司的利益相关者。然而，公司的合作伙伴也是利益相关者。为避免定义不匹配，我们仍使用“客户”一词。
为了创造价值，公司应该从合作伙伴那里获得资源。公司主要通过提供产品和服务来创造价值。数据和信息是产品和服务。该公司与合作伙伴和客户保持关系和交付渠道。
购买的产品和服务产生收入和财务收益。像价值链的其他部分一样，公司承担成本和费用。数据链维持了价值链。如果数据是给客户的产品或服务，那么沿着数据链，公司也会产生收入和收益，并承担成本和费用。
该模型有两个目的：分析每个利益相关者群体的数据管理价值主张和评估每个数据链的价值、货币和非货币以及盈利能力。
当然，在现实生活中，情况要复杂得多，原因如下：每个公司都有多个数据链，且这些数据链相互交叉，同时多条链使用相同的数据。
第 4 步：将分析限制在关键客户群、数据链和数据集
为使评估可行，公司应限制倡议的范围。“数据关键性”的概念是确定任何数据管理计划优先级的方法之一。关键数据是对管理业务风险、制定业务决策和成功运营业务至关重要的数据。关键数据定义了关键链和相应的客户群。
假设一家公司通过向特定客户群出售特定数据集来产生一些收入。该客户群和数据集应被视为对业务运营至关重要。处理这些数据集的数据链也很关键。因此，价值评估将仅限于这些关键数据集和链。
如果数据不是公司的产品，价值分析仍然值得进行。每家公司与数据管理相关的运营成本都相当高。应用程序许可和维护成本、工资、数据管理流程就是这些成本的例子。这些成本的财务分析可以推荐所需的数据链优化。
第 5 步：详细阐述增加数据价值的业务可能性
至此，我们已经讨论了如何使用现有数据链分析数据传递的价值。但当然，每家公司都应该评估自己的战略计划，以从数据中获得更多价值。要详细说明商机，公司应该非常清楚他们对货币或非货币价值的关注。每个客户组的相同分析应有助于制定战略观点。
让我们简要讨论哪些业务变化可能导致货币价值增加：
（1）商业模式的变化
在线平台是从数据中产生收入的商业模式之一。亚马逊是最著名的提供数字商品和服务的平台，并且利润丰厚。当前的业务发展趋势表明，许多公司专注于开发在线服务。
（2）关注客户行为并支持
使用人工智能和机器学习技术进行数据分析有助于了解客户行为。公司可以以更有效的方式识别和满足客户的需求。通过这样做，他们扩大了客户基础，从而导致收入的潜在增长。
（3）专注于成本降低和避免潜在损失
许多公司承担着与数据处理和管理相关的高昂成本。从长远来看，以下业务举措应能降低成本并避免潜在损失：替换传统技术、提高业务流程和数据处理的效率、遵守数据相关法规。
以上论述的目的只是强调公司应该采取哪些关键步骤来开始从数据中获取价值。在实践中，实现这一目标需要付出巨大的努力和资源。然而，这种方法是长期保持竞争优势的唯一途径。
三、成为数据驱动的组织
若要从数据中获取价值，公司应该成为“数据驱动的” 。下面我们将讨论关于“数据驱动”组织的不同观点，包括协助公司选择“数据驱动”的定义和成为“数据驱动”的组织的方法。
1、“数据驱动”组织的各种观点
对于这句话的含义没有一致的共同观点和方法。“数据驱动”一词已被置于不同的上下文中，因此具有不同的含义。
（1）定义中的启动词不同
启动词是定义中的第一个名词或名词短语。术语“数据驱动”被定义为“业务状态”、“识别”、“情况”、“方法”、“业务条件”等等。这些启动词将这个术语置于不同的语境中。状态或情况描述的是“原样”的状态。方法关注于如何实现“将来”状态。业务条件定义了实现某事所需的环境或因素。

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