Data Innovation Lab

我想强调，在任何一个数字应用场景之中，都隐藏着数据循环的两面（见图 0-1），分别是：以数据应用为中心的孵化过程（以用促通）和以数据资源汇聚为中心的营运方式（以通促用），而数据战略（包括了数据范围的制定）正是两者的指挥中心。

本书为了便于读者简单识别，把它们简称为“用数据”及“养数据”两个环节。企业要想把“用数据”做好固然是漫漫长路，但     这始终是一条明线，只要业务目标清晰，做得好坏较易衡量。但  “养数据”却不一样，企业如果缺乏清晰的战略方向，不但无法养好数据，还会造成极大的资源内耗，比如管理层及普通员工的信心。如前所述，大数据的本质及价值来自全域（大循环）数据之间 的连接，但对于数据来说，越往外索求，其稳定性越难保障，而且获取的场景中业务性质相差越大时，数据之间的隔阂就需要更大的 资源来进行修补。在我看来，数字化转型中数据的有效循环有赖于数据战略目标及其范围的合理及一致。如果战略目标订立得适宜， 那么成功就已经在望了，但若想让数据充分在业务环节中流通起 来，会涉及组织上的改变（包括破和立），企业在业务、技术、资 源分配、人才培养等方面的观念的转变将成为转型的核心。由此可 见，在没有构建一套顶层框架之前直接投入太多技术资源或人力成 本，是很容易造成科技未取得成效之前，企业的内部矛盾及纠纷就 已经原形毕露这种现象的，这是国内外成功的数字化企业不多的主要原因。