低质量数据模型的影响（低质量的数据，解决不了企业的数字化焦虑）

数智化时代，出于参与复杂市场竞争的要素考量，拥有更多“可用数据”正在逐渐成为企业经营与增长的新型驱动力。

面对越来越快捷扩张的外部环境，企业内部亦愈发重视数据管理、组织迭代，对团队人才培养、组织架构调整、数据资产积累等提出了更严峻的挑战。而从更宏观的层面出发，企业应对数字化转型升级进行更系统的认知规划和布局落地。

处于数字化转型早期阶段的企业，既要主抓战略定位、认知同步，又要抓紧落地规划，加速从基建到运营的脚步。

对于先行于数字化浪潮的转型企业，升级不再仅意味着一种理念，更重要的是落地在业务场景，沉淀优质数据资产的同时适配组织架构，驱动智能营销以积极发挥数据资产价值。而从推进数字化转型的进程来看，要基于AI算法实现数据整合与协同达到深度的数字化，积累海量的高质量数据是前提关键，构建适配的组织人力是保障基础。

为此，本系列两篇文章聚焦“数据治理”专题以业务场景为起点分篇描述，如何积累海量的高质量数据和如何构建适配的组织人力模式，期待为企业实现高质量的数据沉淀及转化提供思想启示和方法借鉴。

上篇

数据业务化，转变为数据资产价值

对于企业而言，在战略选择与理念认知的基础上要驱动数字化转型走向高质量、高效率，创略科技认为仍需要于业务场景落地以下四大环节来夯实转型的数据基础，于数据开发中台、客户数据平台等数字化工具内融合业务体系形成独特的生产力工具，将数据资产转化有价值的数据资产。

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数据质量定义与标准：

企业内部存在多个业务语言，而不同业务形态对数据的要求并不完全一致。同时，因业务分析需求，一份数据可能会被多个业务形态使用。而单一维度的数据要使其具备意义与价值则需要连接更多数据集以满足业务形态的需求。

因此，数据质量的衡量，一是要看业务形态的需求与使用目的；二是要纵观数据链路的基础上，定义与采用业务价值最大化、成本最小化的数据流转体系。

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评估关键数据与范围：

在明晰数据质量定义与标准的基础上，企业就并非所有数据都是有业务价值的这一理念达成共识，可根据当前资源、业务规则形态以及对业务发展的前景预期规划，甄别、确定核心关键的数据及范畴。另外，企业可将多样复杂的关键数据集整合、转化为业务导向的标签体系，驱使数据可视化、能阅读、易理解。

通过对关键数据的标签化处理，企业能够以标签体系推动业务侧、IT侧等多部门共同参与数据指标构建、业务数据流场景落地迭代等数字化转型进程。同时，依据标签调用率、关注热度和业务增量等指标衡量、评估数据质量以改进数据管理，裁定数据价值，度量转型效果。

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数据流运营与迭代：

随着数据维度丰富和规模累计，数据整体的可用价值会得到进一步提升，具备应用价值。基于复杂业务运营与规则执行都会产生大量的实时数据，进而于CDP内进行计算、分析，这是对数据价值的挖掘过程。

值得注意的是，整个数据积累与质量提升的双循环迭代过程需要将数据质量管控这一环纳入到业务和技术的搭建与运营流程中，以确保各方充分了解数据质量水平，定位数据质量改进的重要环节，从而能够使数据管理流程优化至数据达到可用的既定目标。

当然，确立了数据质量的流程，仍需对数据进行深层次的应用价值挖掘以发挥高质量数据的业务价值，AI算法模型则是其价值的集中体现。

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数据资产价值发挥与流转：

通过实时海量积累的数据，企业可在AI技术的加持下于各业务场景内基于数据洞察精准匹配其目标客群，极大地节约营销成本、提高各项资源的配置效率。还可基于AI算法构建模型分析，针对不同场景、不同生命周期以及不同层次的类型用户进行营销策略匹配，促进“以用户为中心”理念的落地实践。

最终随着海量高质数据的积累，持续优化算法达到智能个性化精准营销，以低成本实现高效营销，进而推动以数据驱动决策的走向终极价值，真正意义上落地数字化转型升级。

数智技术的发展与应用给企业业务带来了新的机遇，但与此同时亦带了新的挑战。如何跨越从认知规划布局到落地实践迭代的鸿沟，仍需要企业采取恰当的行为将技术工具沉淀转化为组织核心决策与运营能力，以高效决策与运营协同的组织模式驱动数字战略业务的升级实践。

那么，VUCA 时代，企业如何审视组织变革和人才培养以推动数据管理和长效迭代

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