京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据变现?传统企业发展大数据勿舍本逐末
在互联网、移动互联网行业,数据变现高大上一些的定义,就是通过数据驱动某种业务模式,比如互联网金融,再或者O2O,企业级的如B2B电商。在这种商业模式里,数据是核心。
那么传统企业呢?再造一个商业模式,或者是直接卖数据?这两个思路恐怕都有问题。
根据测算,一个省级电信运营商,数据变现带来的收入一年约5000万元,这对于该省级运营商来说可以“忽略不计”。因此,一个省级电信运营商这么大的数据量,其变现产生的价值只是千万级别,对于其他传统企业来说,就更难通过变现赚钱了,能否cover成本还是问题。
思路决定出路。“传统企业建设大数据,进行数据资产管理,首当其冲的目标恐怕不是变现,而是企业内部的增值,怎么通过大数据的技术手段,为企业发展战略服务。”新炬网络董事EVP程永新建议。
这是传统企业发展大数据的“本”。也就是说,以数据驱动业务及企业战略的实现,从而为传统商业模式赋予新的生机。
事实上,笔者以为,企业IT建设的目的,从来就不是为了变现数据,而是为了更好地实现业务战略与企业战略。对内,就体现为强化增值的能力,包括风险管控,决策支持,优化成本等等各个方面。
共享:打通数据连接通道
对内增值,存在路径的选择。程永新认为,企业无论大小,最好的办法是业务驱动,而不是开始就做一个大的规划。因为如果没有很好的业务驱动,在增值的实现上,投入与产出的数据是不会好看的,“应该是需求驱动,慢慢做”。
对于企业增值来说,是重新定义企业的用户和产品视角。原来的用户是什么?原来的产品是什么?产品与用户是否是最佳匹配?应该如何重构他们,这些商业逻辑需要再思考。
数据增值,一种是把别人的数据买过来,但绝不是为了驱动企业主营业务,而应该进行跨界数据补全,比如企业做市场营销时数据可能不够,通过补全让用户画像更精准;或者是进行渠道商业分析,确定哪个渠道更适合企业的产品或服务。因此,构建企业数据管理平台的目的,是为了驱动企业的主营业务的成长。
过去20年,随着中国企业信息化建设的深入,数据逐渐成为企业重要的资产。如CRM系统,计费系统,ERP系统,以及各种应用系统的建设,在提升企业的业务与管理水平的同时,也逐渐积累了大量的业务、产品、服务、管理数据。这些数据收集后,企业开始在一定范围和深度上用于营销预测,财务分析,风险管控等各方面。
但是,“这些数据对企业的价值真正发挥出来了吗?我认为没有。”程永新认为,“很多时候,企业的数据仅仅分布在不同的系统里,企业缺少企业级数据中心,缺少企业级的核心应用,更不要说跨越企业边界。”
多年的烟囱式的信息系统建设,使数据沉淀在不同的应用系统及平台上,数据流动与共享艰难。但实际上,从资产的角度,数据资产具有传统资产所不具备的特质,那就是“分享产生价值”。
比如,传统的企业资产在某种意义上是独享的,但是数据资产可以共享,共享之后价值不仅不会降低,反而是上升的,如用户交易数据数据共享后,可能会产生新的场景新的应用。
当前,“连接”成为热词,但是最根本的连接是什么?是数据的连接!只有企业把内部数据的连接打通之后,数据才能发挥真正的价值,才是真正的数据资产。
然而问题来了,一方面企业要与外界广泛连接,一方面还要进行数据共享,另一方面又要保护消费者隐私,保护最终用户的隐私,保护企业的隐私,怎么解决这些矛盾?成为数据共享之路上必须解决的障碍。
从IT治理开始
新炬网络提出了数据资产管理的五星模型,据程永新介绍,分别是五个维度:数据架构驱动,数据治理,数据共享,数据资产增值以及场景变现。
笔者在此重点描述一下程永新介绍的五个维度涉及的IT治理问题。
第一个问题,专人负责数据。
一般来说,传统企业IT架构包括很多内容,有技术的,数据的,应用的,业务的,但是,企业真正投入在数据架构层面的,恐怕不多,不用说企业设有CDO的角色,恐怕连数据架构师都没有。无人对整个企业的数据负责,也无人对企业数据的安全性、一致性、完整性负责。
所谓数据架构驱动维度,就是用数据架构来驱动企业的IT治理的成熟度,首先需要从组织开始。一个强大的数据架构,需要一个强大的组织作为支撑,这就意味着要有专门的人来负责数据,把不同业务部门,不同系统的数据打通。
尤其重要的是,传统企业的IT的建设周期,从设计,开发,上线,运营,整个过程都有人管理。根据数据驱动的原则,在这个过程中,需要有专人把数据的规划,开发,集成,运营,管理起来。不是等到数据没地方放了,系统都运行十几年了,才去管理这些数据。
很多时候,IT开发是交付什么就是什么,应用建设成什么样就是什么样,应用建设是一竿子到底的,这是有问题的。比如互联网,为什么架构的弹性那么好,因为有人员的配比,基本上,开发人员与数据管控人员(DBA或数据架构师)是4:1,所以才能做到SaaS层与底层的PaaS层的数据分离。如果在这个环节没有人员的投入,很难保证有效性,如果所有的业务系统都是开发人员保证的,可以认为在数据架构层基本上是失控的。
第二个问题,数据的沼泽化。
数据怎么共享?所有共享来自于信任,对于企业来说,信任的基础是有一个共享的平台。程永新认为,数据共享会带来另外一个问题,也是当前国际数据治理领域比较关注的问题,就是随着数据量越来越大,会带来数据的沼泽化。
这涉及到数据质量失控、数据存在安全问题等等,也就是说,单纯的数据集中,可能只是第一步。因此,有CIO会发现一个数据共享中心的建设和运营成本会远远大于其带来的价值。
场景变现:跨界合作价更高
事实上,当企业的数据管理达到了一定的水平,数据已经具有了较高的价值时,变现依然是必要的。但是,也绝不是简单的卖数据。
对于绝大多数传统企业来说,跨界合作恐怕是最佳的途径。因为没有竞争关系的企业之间的数据打通与共享是比较容易实现的,但是如果几十数百家企业全部贯通,这就非常难。“就像今天我们推动自贸区建设,而不是全球化,为什么?因为全球化的愿景很美好,但是落地非常困难,因为不同国家的利益很难在全球范围得到平衡,而区域联盟比全球化更加务实。”
“所以,传统企业大数据的变现之路,就是跨界合作,就像区域合作一样。比如,如果把东方航空、太平洋保险、中国移动这三家企业撮合在一起,三家打通,数据的价值就已经非常大了,根本不需要打通几十家或更多,没有必要。而且最关键的是安全可控。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21