DCMM数据管理成熟度之数据战略-数据战略规划

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标准原文

1概述

数据战略规划是在所有利益相关者之间达成共识的结果。从宏观及微观两个层面确定开展数据管理及应用的动因,并综合反映数据提供方和消费方的需求。

2 过程描述

过程描述如下:

a) 识别利益相关者,明确利益相关者的需求;

b) 数据战略需求评估,组织对业务和信息化现状进行评估,了解业务和信息化对数据的需求;

c) 数据战略制定,包含但不限于:

愿景陈述,其中包含数据管理原则、目的和目标;
规划范围,其中包含重要业务领域、数据范围和数据管理优先权;
所选择的数据管理模型和建设方法;
当前数据管理存在的主要差距;
管理层及其责任,以及利益相关者名单;
编制数据管理规划的管理方法;
持续优化路线图;

d) 数据战略发布,以文件、网站、邮件等方式正式发布审批后的数据战略;

e) 数据战略修订,根据业务战略、信息化发展等方面的要求,定期进行数据战略的修订。

3 过程目标

过程目标如下:

a) 建立、维护数据管理战略;

b) 针对所有业务领域,在整个数据治理过程中维护数据管理战略(目标、目的、优先权和范围);

c) 基于数据的业务价值和数据管理目标,识别利益相关者,分析各项数据管理工作的优先权;

d) 制定、监控和评估后续计划,用于指导数据管理规划实施。

条款理解

数据管理：识别利益相关者与明确需求

在数据管理过程中，识别和理解利益相关者以及满足他们的需求至关重要。利益相关者是那些对数据管理决策和实施过程有直接或间接影响、利益或关注的人、团体或机构。以下是识别利益相关者并明确他们需求的关键步骤：

识别利益相关者：

内部利益相关者：这包括企业内部的员工、管理层、业务部门和团队。他们可能会使用、分析和共享数据，因此了解他们的需求对于数据管理非常重要。

外部利益相关者：外部利益相关者包括客户、供应商、合作伙伴、投资者、监管机构和社会公众。他们的需求可能与数据的透明度、隐私保护和合规性有关。

明确需求：

内部利益相关者需求：与内部员工和业务部门合作，了解他们的数据需求。管理层可能需要数据来支持战略决策，而操作团队可能需要实时数据来监控生产流程。

外部利益相关者需求：与客户、供应商和合作伙伴沟通，了解他们对数据的期望。客户可能需要个性化的购物体验，供应商可能关心订单预测以便更好地规划生产。

隐私和安全需求：保护数据隐私和安全是至关重要的。确保明白利益相关者对于数据隐私和保护的需求，遵守法律法规，保护敏感信息。

数据准确性和可靠性：利益相关者需要准确、可靠的数据来做出决策。确保数据采集、处理和存储过程是准确的，以满足他们的需求。

数据透明度和沟通：提供透明的数据流程和共享机制。利益相关者需要了解数据如何被收集、分析和应用，以及他们如何可以参与其中。

沟通与反馈：

与利益相关者保持开放的沟通渠道。定期交流，确保数据管理策略与他们的需求保持一致，并接受他们的反馈，以便不断改进和调整数据管理过程。

数据战略需求评估：业务和信息化现状评估

制定有效的数据战略需要全面了解组织的业务和信息化现状，以便明确业务对数据的需求。以下是评估数据战略需求的关键步骤：

业务现状评估：

业务目标和战略：确定组织的当前业务目标和战略方向。了解业务战略对数据的影响，以及需要哪些数据来支持决策和创新。

流程分析：分析组织的各项业务流程，从数据输入、处理到输出的整个过程。识别哪些环节需要涉及数据，以及数据在流程中的作用。

数据驱动需求：确定哪些业务决策需要数据支持。这可以涵盖市场趋势分析、客户行为预测、库存管理等多个方面。

信息化现状评估：

系统和应用：了解组织当前的信息系统和应用，包括ERP、CRM、生产管理系统等。分析这些系统如何生成、处理和存储数据，以及它们如何满足业务需求。

数据架构和集成：评估数据架构，包括数据库、数据仓库、数据湖等。了解数据如何在不同系统之间集成和共享，是否存在数据孤岛问题。

数据质量和可靠性：分析现有数据的质量和可靠性。识别数据是否准确、完整，并且是否能够及时提供支持决策所需的数据。

数据需求明确：

业务需求：与各业务部门沟通，了解他们的数据需求。考虑哪些数据能够帮助他们更好地完成工作、提升效率或增加创新。

决策支持：与管理层和决策者沟通，明确他们需要哪些数据来进行战略性和战术性决策。了解他们希望从数据中获得的见解。

市场趋势：分析市场趋势和行业变化，确定哪些数据对于预测市场发展和应对竞争至关重要。

制定数据战略是确保数据能够对企业产生最大价值的关键过程。以下是一个通用的数据战略制定方法和步骤，以帮助企业明确目标、规划战略并实施计划：

明确目标和愿景：

首先，明确数据战略的目标和愿景。这可能包括提高决策效率、加强客户体验、创新产品开发等。确保目标明确，并能够与企业整体战略相契合。

评估现状：

分析当前的数据现状。了解现有数据源、数据质量、数据处理流程等。同时，评估企业的数据文化、技术基础和组织结构，以便制定适合企业实际情况的战略。

识别关键业务需求：

与业务部门合作，识别关键的业务需求。了解他们需要哪些数据来支持决策和业务目标，以及数据如何在他们的业务流程中发挥作用。

制定战略目标：

基于识别出的业务需求，制定明确的战略目标。这些目标应该是可衡量的，与企业的长期目标相一致，并能够指导后续的数据管理和分析工作。

确定数据采集和处理方法：

根据战略目标，确定数据采集、处理和存储的方法。考虑如何获取所需数据，如何保证数据的质量和准确性，以及如何将数据转化为有用的信息。

确定技术和工具：

根据数据处理和分析的需求，选择合适的技术和工具。这可能包括数据仓库、分析平台、人工智能和机器学习等。确保选择的技术能够支持战略目标。

制定数据安全和隐私策略：

考虑数据安全和隐私保护，制定相应的策略和措施。确保数据的存储、传输和处理过程都符合法规和行业标准，以避免数据泄露和滥用。

制定实施计划：

将数据战略转化为具体的实施计划。确定时间表、责任人、里程碑和预算等。确保每个步骤都得到详细规划，以便有条不紊地推进战略实施。

建立监控和评估机制：

建立数据战略的监控和评估机制。定期评估战略的执行情况，检查是否达到了预期的目标，根据实际情况进行调整和优化。

持续改进：

数据战略是一个持续改进的过程。随着技术和市场的变化，持续寻求新的机会和挑战，不断优化数据战略，以适应变化的环境。