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
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05