发布时间:2020年07月17日

新冠疫情——带给我们巨变的颠覆者


作为数字化转型的一部分,企业捕捉、存储和消费数据的速度比以往快了很多。在数字化转型的进程中,企业也在以前所未见的速度捕获、存储和使用数据。过去一段时间里,基于可以捕获的信息范畴,数据湖和数据云已被预测为会不断以指数级的速度增长。将IDC发布的2018年全球数据圈增长报告与2020年4月的更新报告进行比较,我们会发现,新冠疫情并未阻止数据量的爆炸性增长。相反,疫情加速了数据的增长,并影响了它的增长趋势——媒体和娱乐、医疗健康和基础设施行业,取代了制造业和金融服务业等传统行业,成为了数据增长最快的领域。在数字化转型的进程中,企业也在以前所未见的速度捕获、存储和使用数据。据IDC预测,从2020年到2024年,数据的复合年增长率(CAGR)将达到26%。新冠疫情还导致了视频会议和流媒体生成的数据量急剧增加。随着物联网的日益普及,来自传感器的数据也将呈爆炸式增长。在未来三年中,世界将创造比过去30年更多的数据。

数据爆炸:混乱与机遇——“疫情催化”

数据爆炸带来了新的机遇,与此同时,挑战也会随之而来。(驻留在多个设备和平台上的)非结构化数据累积得越来越多,如果不加以管理,将导致数据混乱。除非企业控制自身的数据,否则业务部门就要花费大量的精力才能确保有效使用数据。出于这个原因,企业必须采取积极措施以防止数据混乱,否则就会有落后于竞争对手的风险。

2020年6月,Ortus俱乐部召集了一群数据领域的领导者——公司里的技术总监和主管分析领域的高管,参加了一次虚拟圆桌会议,请他们针对全球新冠疫情下的业务新常态分享经验和看法。

作为本次会议的主持人,笔者留意到了金融服务、医疗健康、房地产、消费品和技术等行业出现的一些趋势。接下来,我将详细介绍当前正在处理数据混乱的企业采用的方法和收到的成果,以及它们如何将实际方法应用于数据共享,作为企业在新冠疫情催化下的数字化转型的一部分。

管理数据混乱

参会成员一致认为,数字化转型的步伐已大大加快。每家参会公司都经历了数据产生、收集和使用的急剧增长。

许多公司已将重点转移到线上对接客户和线上办公,以应对封控和安全距离等措施对业务的影响。此外,远程工作也增加了跨地区/跨部门团队对数据访问和共享的需求。疫情暴露了企业内部的一些缺陷,但这些差距也为创新提供了机会。以下是参会领导分享的一些建议:

  1. 有明确的目标。作为企业所有数据的管理者,从业务角度考虑数据,而不被其它声音所影响,这一点至关重要。数据收集必须围绕战略目标,并解决团队亟需应对的业务问题。
  2. 找到谱系。为了防止数据混乱,团队一定要梳理出数据的谱系。这可以通过更好地理解用例,并明确每一个数据集中需要什么来实现。
  3. 尽早整合。收集的数据应与目标架构相关,并进行有效整合。这项工作应在数字化转型的早期阶段完成,以便在数据进行存储之前弄清楚其应用。
  4. 创建一个框架。为了获得长期成功,需要用数据管理框架为团队赋能。有了适合的架构,员工就可以开始评估数据的重要性,并采取必要步骤来清理和转换非结构化数据。
  5. 制定规则。要管理主数据,领导者需要制定整个企业范围内的规则,明确数据的管理和问责。通过这种方式,维护好数据维护并将其集成到系统中就成为团队共同努力的目标。
  6. 价值最大化。我们的目标是最大化可用资源的价值,而非收集更多的数据。一旦出现灯塔用例,就应当确定如何开发相同的数据,并重新投放其他部门用作类似用途。

利用大数据的价值

在新冠疫情肆虐期间,各企业内部以及价值链各参与方之间对数据的需求有所增加。此次虚拟圆桌会议的参会人员分享了一些示例,展示出团队之间以及外部企业之间数据移动速度的提升,以及远程工作带来的影响:

以一家保险公司为例,在一次内部会议上,各利益相关者讨论了数字化的好处,但是进展比预期要慢。疫情爆发之后,来自合作伙伴的需求加大了变革的动力。该公司开始从其分销渠道寻求更多运用数据来为客户提供数字化体验的方式。这一源自外部压力的案例突显出,一个行业足以推动数据共享经济的发展。

利用大数据分析工具和大数据转型嘉吉集团(Cargill)的信贷风险情报体系

一位房地产开发商分享了他们公司如何从内部数据收集转向外部数据收集的转型历程。起因是,他们发现使用“后视图数据”进行决策有很大的局限性。随着疫情的蔓延,商业和零售地产的客流量逐渐减少(几乎为零)。如果仅仅依靠内部数据收集,那就意味着,一旦进入封控期,就会产生大量的信息缺口,而这就像关掉通讯设备驾驶飞机一样可怕。为了克服这个问题,他们计划从外部获取数据,为管理层的决策提供有效的信息。通过这种方式挖掘的信息,将为房地产和其他资产的投资提供战略指导,待封控逐步解除,公司业务便能实现增长。

在电信企业里,团队会利用数据来降低客户流失率。市场营销团队会通过实时数据的辅助,根据浏览模式和社交媒体流量识别出具有高流失风险的客户。随后数据库会被链接到营销生态系统,制定针对目标客户的个性化营销活动,激励他们续约。实时数据的可用性成为了营销业绩的推动力。

在技术公司里,远程工作也会加快个人与团队之间的信息流动。以往,员工各自在工位工作,完成自己的任务之后站起来和邻座的同事示意一下就行。而开始远程工作后,这些简单的操作就需要转换为更有效的数字传递手段。展望未来,企业也意识到,需要实现流程自动化来支持信息流,从而避免团队成员之间出现沟通瓶颈。此外,要保障决策时真实信息来源的唯一性,这很重要。

——点击阅读新加坡旅游局的数字化平台是如何探索及分析数据

数据成为贸易货币

在寻找创新以获得新的收入来源的过程中,越来越多的企业开始关注数据——研究如何将数据从成本负债转化为创收资产。每个企业都拥有大量与客户和价值链合作伙伴相关的高价值信息,这些信息又根据所处价值链位置的不同而具有不同的价值。数据货币化或以数据交换数据获得更多信息的机会开始增多,数据交换逐渐兴起。超市和银行已经在紧密合作,全面了解其客户的消费模式,然后将数据应用于有针对性的跨界营销活动。数字原生公司则开始与各自领域的合作伙伴一起,根据消费者的消费和在线互动模式寻找机会去创建新的产品和服务。随着越来越多的企业发现数据交换的价值,这样的例子将继续涌现。

每个参会者都分享了各自的企业是如何组建或组织团队来寻找此类机会的,其中的很多经验都挑战了其核心业务的传统屏障——业内同行可以是竞争对手,也可以是合作伙伴,又或者两者皆是。

鼓励企业之间的数据流动

为了促进企业之间的数据流动,开发强有力的合规框架十分关键。数据共享是有风险的,因为数据可能会被滥用,并对个人造成影响。医疗健康和保险行业针对患者数据里的敏感的个人信息(PI)和个人身份信息(PII)表示忧虑。同样的数据,在不同的使用场景下,有时会造福用户,但有时却可能伤害他们的利益。行业领导者,有责任创建一个符合法规的数据治理框架,并促进数据的使用符合道德规范和公正性,同时还要尽量降低对数据移动速度的影响。一位与会者以信息高速公路的管理进行了类比:这就好像高速公路上既要修建收费站,也要维护公路,同样,我们管理数据时,既要确保数据可以从A点移动到B点,也要确保其移动过程会有适当的监管和合规的框架。

在数据治理的范例中,我们发现,数据分级分类是关键。还是沿用高速公路的类比,信息通过收费站,交费后实现信息匿名化,然后就能顺利从A点移动到B点。还有些数据无法自动化处理,它就只能从不同的路线从A点移动到B点。创建这些途径对于实现业务敏捷性至关重要,数据管理软件的解决方案提供商正努力开发自动化和人工智能驱动的解决方案,以识别敏感数据。

圆桌会议的与会者还一致认为,有必要为迎接下一次重大变革做好准备。比如,促进行业内的数据共享和交互,或是与政府合作推动这项业务。换句话说,可以选择自助式或被助式。

保持领先,保持不变

各企业都认识到,无论是为了获得竞争优势,还是至少要保持在竞争中不掉队,都需要采用协调一致的数据策略和框架来更好地利用信息。在各企业朝着这一方向努力时,剑桥分析(Cambridge Analytica)和Facebook之间发生了数据泄露事件,这就对数据治理和数据隐私提出了更高的要求,因为消费者、政府和企业也越来越有风险意识。同时,它也使我们对信息收集的方式以及企业如何与客户沟通数据的使用提出了疑问。在保险行业中,免责声明通常会声称,所收集的信息仅用于保险业务。这样就会让企业陷入困境,因为法务部门会要求数据团队遵循这一条款,而这就限制了这些数据在企业外部的共享。即便是在疫情之前兴起的一些数字行业的颠覆者,现在他们的商业模式也已被破坏——临时性工作和共享经济企业已经发现,不同业务部门的收入比例与之前大不相同;还有许多收入来源由于人际交流的骤减而几乎消失。

那些能够在探索未知领域时保持合规的企业,会从数据共享中获得极大收益。这就要求数据团队和法律团队之间密切合作,找出前进的方向,同时对客户的信息进行谨慎的保护和使用,从而让他们安心——信任不是凭空出现的,需要用行动去争取。

对于一些企业而言,一切未知的领域他们都不愿触碰,只是旁观。然而,只要有明晰的战略和严明的纪律,行动迅速的企业终将通过开拓创新领域而获取竞争优势,因为命运总是更眷顾勇者。

 

参考资料请见如下链接:

https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf

https://www.businesswire.com/news/home/20200508005025/en/IDCs-Global-DataSphere-Forecast-Shows-Continued-Steady

 


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