京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据2.0时代:释放主数据价值 推动企业增长
上海2017年7月4日电 /美通社/ -- 在数字商业时代,人们所触及之处都会产生数据,数据正在呈现着爆发式的增长。90%的数据都是在近几年内产生[1],并仍在以50%的速率增长[2]。企业也正在以新的方式在组织内部全面使用数据,从财务、人力资源、IT、销售、营销到采购等。而随着数据驱动型的决策越来越多,企业也开始面临着新的挑战,数据量及其更新速度的迅猛发展,使得本可以为我们提供洞察力的大数据,却在制造混乱。企业发现数据越来越难以为我们所用。
在近期于成都举办的一场题为“让主数据为您所用 - 释放数据价值 推动企业增长”的会议上,邓白氏中国区CEO 黄超群女士提出,“我们已经进入了大数据2.0的时代,企业不应再去追逐获取更多的数据,而应让公司内部的主数据尽其所用,充分释放价值。”
作为在中国拥有两家子公司 - 华夏邓白氏和微码邓白氏的邓白氏集团深谙企业在运用数据推动业务发展方面的痛点。如今,无论是初创型还是跨国企业,都在经历相似的挑战:不同部门、地区的系统、工作流程,市场策略或供应商关系管理等相互脱节、缺乏交互,并随之产生了使用着不同定义、缺乏内部标准的多个数据源,且无法实时更新,进而形成了一个个信息孤岛。
鉴于这种情况,行之有效的解决方案就是在整个企业上下采用“通用语言”,确保内部系统无缝互通,这个“通用语言”便是主数据。这是具有高业务价值、可在企业内部跨越各个业务部门被重复使用的数据,是统一、准确、权威的数据来源,可以给予企业统一化的视角,360度审视所拥有的所有业务关系。
主数据:企业的基石
“就如同建筑结构一样,企业这座‘大厦’要获得长足发展,必须打好地基,这个地基就是主数据。”邓白氏中国区市场总监姚文捷在会上说道。而对于主数据战略,企业目前仍面临重重挑战,研究显示,47%的企业为数据分析能力不足而困扰,42%的企业认为数据存储于太多独立的系统中,39%的企业拥有数据质量问题的挑战[3]。缺乏良好数据管理的企业还将经历长时间的阵痛才能将数据转化为价值。
根据邓白氏的经验,主数据战略应帮助企业解决四个方面的难题:实现数据的标准化管理、打通企业的业务生态圈、数据深度及广度,及确保数据的时效性和可靠性。
标准结构作为开启主数据战略的第一步,企业首先需要对使用了多重定义的数据进行标准化,使得它们相互之间可以被关联和整合。这就需要一套独一无二的编码系统,将每一个数据记录进行编码,即将数据“结构化”的过程。邓白氏独创的邓氏编码(D-U-N-S
®Number)作为一个独一无二的由9位数字组成的全球编码系统,就被广泛应用于企业识别、商业信息的组织、归集与整理,并可通过家族树清晰呈现出企业自身的多层级关系及外部关联关系。
有效互联经历了“结构化”的数据进而通过关联和匹配的技术,不仅可帮助企业清洗数据库中的重复、有歧义的数据记录,还可以由此打通企业内部及外部的各套系统,最终帮助企业获得一套反映跨越不同部门及地区的业务关系视图的主数据,它可被纳入到整个业务生态圈中的各个部门及环节的运营管理中,帮助各部门捕捉业务关系中的风险及机遇,并提升企业各个环节的效率。
全面覆盖企业还可以借助邓白氏的拥有2.75亿家企业数据档案及海量企业深度特征数据的全球数据库,对企业自身的数据库进行补全,从而可以获得其主数据的全球广度及本地深度,满足业务版图广泛覆盖的数据要求。
高效维护主数据管理并非一劳永逸,相反,它是一个持续性的过程。因为只有确保数据质量时刻都具备时效性和准确性,主数据实施才具有意义。这便需要高效的数据治理过程对数据质量进行维护。邓白氏超过3万个数据源、平均每日数据更新500万次的数据库,以及独特的DUNSRight
®信息质量管理流程,加上覆盖全球各地的商业信息供应网络,不仅可使企业的数据被及时更新,还可确保数据的收集、维护及使用合法合规。
目前,邓白氏在帮助企业实施主数据战略并将其运用到企业的各个职能部门(IT、销售、市场、财务、采购、合规等),提升各职能部门效率方面已有颇多成功案例。据全球知名市场研究公司Forrester公司近期的调研显示,实施了主数据战略的企业平均可将合规尽职调查时间缩短50%,将供应链风险降低30%,将销售效率目标精准率提高20-30%等。凭借母公司在主数据领域的技术专长,结合在本土市场的经验,邓白氏在华子公司华夏邓白氏及微码邓白氏帮助中国企业提升信用、合规及供应链风险管理效率,同时提升市场营销效率、加速销售周期。
“主数据战略是企业增长的推进器。它是水之于管道,燃料之于汽车。没有前者,后者则毫无意义。毋庸置疑,在瞬息万变的商业环境中,我们应当充分挖掘主数据的价值,并快速转化成企业独到的竞争优势。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16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