什么是数据价值?如何挖掘数据价值实现数字化转型?

发布时间:2021.07.02来源:亿信华辰浏览量:13次标签:数据治理

现在人们普遍认为,企业数据是一项重要且宝贵的业务资产。在各个行业和角色中,我们都从数据中获益良多,很难想象没有它还能工作。但是数据虽然有价值,但与其他公司资产不同。当我们谈论商业资产的价值时,我们通常谈论的是量化的市场价值。你可以清算你的账户,在办公室周围出售物品,甚至为知识产权贴上价格标签。您的数据没有内在价值。当您谈论数据时,价值不在于数据本身。 


那么,当我们谈论数据价值时,我们指的是什么? 

 

一、数据价值定义 


让我们从数据本身的定义开始。数据是指一组原始的定性或定量变量。(虽然“数据”是许多领域中数据的有效单数形式,但在计算机科学中,我们通常将0和1称为“数据”。)数据对象可以采用测量、统计或几乎任何其他属性的形式人、地点或事物。这些原始数据通常具有非常低的价值。


在整个数据生命周期中,分析过程通过将这些属性转换为具有上下文和业务目的的信息或情报,从而使原始数据变得有用。决策数据和分析为业务活动提供信息。当这些活动为组织省钱或赚钱时,它们最终释放了数据的商业价值。 


这样说来,我们可以将数据价值定义为 企业如何应用该数据的可衡量财务影响。 


二 、数据价值的类型 


数据可以通过多种方式为组织带来价值。要衡量数据的财务影响,请寻找组织使用数据降低成本的具体方式,以及数据推动收入的方式。以下是几种具有可衡量财务影响的数据驱动型活动: 


1.通过透明度提高运营效率 


共享、可信的数据打破了不同部门之间的孤岛,并提供对整个组织、合作伙伴或供应链中供应商活动的实时可见性。

 

示例: 制造商使用实时数据和预测分析软件来降低维护成本并最大限度地减少停机时间。通过更好地预测设备故障,他们可以及时维修或更换机器。  


2.通过自动化更好地利用人力资源 


从电子邮件自动回复到机器人吸尘器,如今我们都在实现自动化,让我们的生活更轻松。自动化流程为人们节省了繁琐的工作步骤,提高了员工的工作效率。 


示例:银行和金融机构自动录入客户输入的数据,为需要提供人工客户服务的员工节省宝贵时间。 


3.通过细分和定制吸引新受众 


Gartner 发现,  63% 的营销人员都 在为个性化营销而苦恼。数据为客户细分和分析打开了大门,真正帮助您了解您的客户是谁。

 

示例: 现场营销人员集成了从 CRM 到社交媒体提要等各种来源的数据。他们使用它来创建针对特定客户群和市场量身定制的个性化、引人入胜的体验。

 

4.通过客户 360 度提高客户满意度 


随着运营规模的扩大和客户沟通的涌入,数据驱动的 360 度客户视图有助于恢复人性化。

 

示例:零售商整合来自线上和线下渠道的数据。每当客户亲自访问、在线购物或致电时,他们都会获得有凝聚力的客户体验,从而推动个人联系和忠诚度。


5.通过增强研发进行创新


大数据是研发 的游戏规则改变者。人工智能比我们在大量数据的噪声中检测信号要好得多。机器学习 (ML) 可以使用历史数据做出新发现,或提供实时洞察。  


示例: 消费者应用程序分析用户行为以构建产品智能。这些信息激发了新功能,并为产品更新和新产品的上市战略提供了信息。  


三、数据货币化 


除了使用数据来推动从销售到产品创新的收入驱动活动之外,组织还可以使用数据直接产生价值。Gartner 将数据共享描述为在大数据世界中取得成功越来越必要的一项关键活动。通过正确的方法,创新公司已经能够将他们的竞争对手转变为付费客户。他们通过将准备好的数据本身打包为产品或服务来做到这一点。

  

将数据即服务 (DaaS) 货币化说起来容易做起来难。向外部客户提供数据提高了数据质量分析和数据可用性的标准。虽然任何组织都应该已经瞄准了为内部客户提供对高度可信数据的随时访问的基础架构,但使数据对外可用可能会暴露缺陷。公司可能愿意为内部用户忍受的问题可能会破坏数据货币化。


在开始与外部共享数据之前,仔细考虑存储和管理数据的存储库也很重要。您可能不想让数据客户访问存储您所有公司数据的数据仓库。相反,明智的做法是将货币化数据分区,例如划分到数据集市中。这样,出售的数据就可以安全地与您不打算共享的敏感或专有数据隔离开来。  


四、如何挖掘数据价值? 


正如我们所讨论的,您可以通过使用数据来降低成本、增加收入或产生收入来从数据中获取价值。无论如何,揭示数据净值的方法是计算投资回报。捕获、移动、准备和存储数据都不是免费的。为了确定数据的投资回报率,您需要衡量其成本和收益。  


对数据的投资始终是对业务的投资。但是,数据投资的影响可能会因您在数据生命周期中的哪个位置投资数据而有很大差异。早在 1992 年,George Labovitz 和 Yu Sang Chang 就制定了数据成本的 1-10-100 规则: 


1 美元:在入口点验证或标准化数据的成本 

10 美元:如果您等到数据进入您的系统后再清理数据,则需要更多成本 

100 美元:数据未经清理而使用时的损害控制成本 


还要记住,不能仅通过数据量、数据速度甚至数据质量来衡量数据回报。为了有价值,数据必须可供需要它的人在需要时实时访问——我们称之为数据健康状态。


亿信华辰作为智能数据全生命周期产品与服务提供商,提供数据采集、数据存储、数据治理、数据分析产品全方位服务,帮助您实现数据价值挖掘、数据价值体现,从而实现真正意义上的数字化转型。

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