数据市场,企业数字化建设新热点

大数据时代的到来,企业数字化进程不断提速,越来越多的企业关注效率的提升,希望充分发挥数据价值实现与业务的深度融合,实现效益最大化。本文将从以下几个方面阐述数字化建设新热点—数据市场如何助推企业数据消费能力赋能业务数字化。

01 企业为什么需要数据市场?

数据市场的概念在数据管理领域是比较新的内容,来自电商和互联网上诞生的用于买卖产品和服务的典型门户。就像我们在京东淘宝上可以购买几乎任何东西,在Airbnb上租赁度假屋或在汽车之家上搜索汽车数据一样,数据市场的目的是促进数据生产者和数据消费者在一个统一环境中的数据交换。数据市场可以是外部的,也就是说,它可以用来在不同的组织之间甚至在个人层面上交换数据(例如,买卖数据、分享研究数据、开放数据门户…),也可以是内部的,即信息只在一个组织或一组组织的控制环境中提供。在实践层面上,后者是基于构建一个大型的受监管的数据市场,在这个市场内,所有的数据资产都由一个组织的受控环境中的不同生产者提供给潜在消费者。

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02 企业内部数据市场

对于一个组织来说,为何需要建立一个内部数据市场?根据Gartner的研究。

数据团队从企业内部或者合作伙伴数据共享产生的价值比从外部数据共享中产生的价值高一倍以上。
从2022年开始90%的企业战略将明确地将数据视为关键的商业资产,并将数据分析作为一种基本能力。
到2023年,促进数据共享的组织将在大多数业务指标上优于其竞争对手。
提升数据消费能力是加速企业数字化落地的必需品。将数据共享列为业务必需品而不是仅仅关注数据管理职能的组织将在数字化业务方面有更好的表现,并比其竞争对手更成功。

内部数据市场旨在简化整个数据价值链和所需的流程,以便在一个组织的不同利益相关者之间共享受管制的优质数据。从数据管理角度内部数据市场可以提供以下好处:

  1. 更好地了解组织中可用的数据资产以及更多的背景信息,促进数据的自服务,以便企业更好和更快地决策执行。

  2. 由于共享高质量的管理数据,促进了组织所设定的业务目标的实现。

  3. 由于数据民主化带来的数据和流程的复用,提高了项目、业务域和部门之间的效率和协同效益的最大化。

  4. 提高了员工的工作效率和满意度:减少了搜索、尝试理解和请求访问数据的时间和精力;减少了准备和清理数据以便利用的时间和精力;减少了修复数据生成和处理中的错误的时间和精力。

  5. 提高生产者共享的数据的质量,并提供给第三方使用。

  6. 提高利益相关者对数据资产和相关程序的透明度和信任度。

  7. 发现组织中可用数据的新用途并产生新产品和服务的可能性。

  8. 在推出基于数据分析的新产品和服务时,缩短上市时间和价值实现时间。

  9. 基于流程简化以及自动化降低数据消费成本(维护、基础设施、运营、开发…)。

  10. 预防和减少数据生命周期中固有的操作风险(手动错误,安全漏洞,…)。

  11. 通过流程的自动化和去中心化、数据访问管理的标准化以及与需求管理的整合,促进数据监控和治理。

  12. 更容易根据数据使用情况对数据进行估值和价值量化。

  13. 有利于在使用数据时遵守监管和规范,促进审计和后续记录收集。

03 谁是一个组织内数据市场的参与者和利益相关者?

数据是一种资产,它有一个特点,使其有别于任何其他商品:它被分享得越多、越好,其价值和对组织的正向影响就越大。

理想情况下,数据市场应该被数据驱动型组织中的绝大多数利益相关者所使用。在这种情况下,数据市场是一个生态系统,必须考虑到非常广泛的参与者和利益相关者,因为它的目的是作为数据治理的最终核心和组织内数据共享的中心枢纽。从这个意义上说,数据市场不能只从一个角度来定义,而是必须试着站在每一个利益相关者的角度来考虑,他们将成为这个新的生态系统的一部分。主要来说,数据市场的参与者和利益相关者可以分为三类,每一类都有其角色、功能、责任、利益和相应的利益。
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历史上,信息的生产者/供应者和消费者的角色一直是由具有数据开发技能的IT人员(软件/数据/IT/BI开发人员/工程师/架构师,操作/数据技术人员…)来完成的,但随着数据开始在组织内获得重视并开始被确定为战略资产,这种模式开始改变,产生以下影响。

在与业务领域相关的特定数据领域中,新的角色对数据资产负有职能和责任(数据管理员、数据所有者…),将对他们的责任从IT部门转移到业务部门。
业务角色岗位开始获得更多的培训和更大的能力来利用和分析现有的数据,从仅仅是固定式报表的消费者转变为数据分析师。此外随着业务用户拥有越来越多、越来越好的技术,能够以不同的方式方便地访问、分析和消费数据产品,因此他们对数据的 "胃口 "正在以非常快的方式成倍地增长。
最近开始出现的具有技术、数据和业务之间的混合知识和能力的新岗位,如数据科学家,他们通常比IT更依附于业务领域。同样地,这种类型的数据专家通常拥有广泛的技术,使数据更接近业务,并为他们提供一系列以前无法想象的能力。
所有这些意味着,我们不再是仅仅单独和IT技术背景的人员讨论技术解决方案,而是与数据相关的技术解决方案正在成为企业必需品,业务背景的人员也同样需要,技术产品需要赋能业务人员也能自由使用。

同样,在交叉角色方面,我们也发现了不同的岗位,包括技术(IT架构师、DBA、系统技术人员、CISO、CIO、CTO…)和业务(数据架构师、合规、法律、审计…),他们没有被排除在新模式之外,经历了重大演变,同时出现了以前没有的新角色(CDO、DGO、DataOffice…)。所有这些人都需要从数据治理的角度满足他们的需求,必须被视为数据市场生态系统的利益相关者。

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