数据价值挖掘·多元赛道探索.pdf
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1、围论泛地产企业数据管理的难与路数字化最前线数字化最前线因篇幅限制,本微刊仅做精彩要点展示,完整内容可在申领蓝皮书后获取更详实背后的原因、当前的尝试、遭遇的困境,有更为详实的细节展开,帮助看清全貌更场景源于一线建设场景,业务使用场景,老板决策场景,在场景中摸索数据价值更丰富除数据管理外,更有大量其他数字化转型方向案例,助力寻找数字化破局点。/01观智库发现契机追溯数据管理契机,以终为始,少走弯路难点从线下到平台,数据管理常见难点贯穿始终趋势从幕后走到台前,在场景中延伸价值,持续调优122018-2020年左右,“数据大屏”数据中台”“驾驶舱”等行业潮流促成数据管理重视度提升。业务系统增加时出现混
2、乱分裂,亟需数据拉通,常见切入点为主数据建设。紧跟潮流整合拉通虽仍饱受争议,但客观促进了数据管理意识和投入提升系统增多后,数据仅靠接口传接不能满足需求,新增系统建设也需数出同源 契 机 追 溯 数 据 管 理 契 机,以 终 为 始,少 走 弯 路12财务&运营端强势推动,数据价值日益凸显。高层决策时对于数据的即时性要求更高,并且转为关注更具体的指标。业务需求高层视角运营端需整合各业务系统数据作为抓手,财务端需推进财务一体化,数据管理价值初显在高层直接的诉求推动下,数据管理相关的建设工作得到有力推动。契 机 追 溯 数 据 管 理 契 机,以 终 为 始,少 走 弯 路难点从线下到平台,数据管
3、理常见难点贯穿始终一线协同参与难响应度不一致&灵活度受限一线人员分布各子公司,响应度不一致一线业务变化较快、标准化与灵活度有冲突指标拆解追溯难数据口径统一难数据治理难市场变化下,老板对指标的关注和认知频变,系统中数据也跟不上实际变化。不同业务由于专业性差异,口径各有不同。频次快、变数大、不及时;专业差异导致口径不一致准确性难保证&数据质量参差不齐指标拆解依赖人工,数据准确性难保障,而且拆分颗粒度不一,不同类型数据的准确度不一。数据质量监控难数据治理人员因缺乏完整业务知识,难以发现深层关键的数据问题,但若需业务人员配合又耗时且难度较大线下是从上至下细化的过程:高阶指标-指标拆解-指标溯源。平台是
4、自下至上的加工过程:数据获取-整合-加工-计算-呈现。数据价值变现难在数据呈现时,数据多会造成负担或数据灾难,数据少则可能呈现不全面趋势从幕后走到台前,在场景中延伸价值,在场景中持续调优从攻坚战到防守战,深化应用,加强治理1.注重系统运维,加强数据治理2.在场景中延伸深化应用,验证其“生命力”,提升使用体验及效用业务线上化,夯实数据基础,保障数据准确性趋势一趋势二/02谈一线见地来自一线的独到见解,场景下的案例分享,展开观点碰撞:含价值、反馈、定位、思维、集团vs子公司、业务共鸣等关键词穿插实战案例分享,引入财务、地产+、制造业视角反馈既往数据反馈仅正向(给到领导),现在需要加强反向反馈(将领
5、导对数据准确性、合理性的认知反馈到业务去核实)数据治理不是一次性的,不仅要强调数据治理,还要强调数据跟踪,按固定频率提供校验反馈等要注重用户反馈,在业务场景中去验证数据产品的效用,继续反推优化点,再做迭代或创新数据的价值化可分为三个环节数据获取-数据生产-用户消费关于数据管理的价值导向,可以参考数据分析的四种类型模式:描述、诊断、预测、指导接下来要突破价值发挥的瓶颈,选取赋能更前端价值点,例如物业和长租公寓从线上化程度低的基础性数据入手,可使业务产生明显价值感知价值克服数据管理挑战的关键在于定位,数据团队要找准自己的角色和定位数据团队可提供更多信息,去预测老板的战略重心定位为资产中心和收入中心
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