爱分析：“三步走”构建全链路数据能力助力企业全面唤醒数据价值（2023）（17页）.pdf

1、 企业数字化转型加速前进，数据价值唤醒仍面临多重挑战 数字经济蓬勃发展时代，数据已成为关键生产要素。随着国家政策对数据要素价值释放的方向引领，数据赋能企业经营决策、业务模式创新的需求不断强化，以及新兴技术工具的有效支撑，推动数据向数据要素化、数据驱动化阶段跃迁，实现数据价值崛起。政策层面，各级政府助推数据化建设，力促数据要素价值充分释放。从 2020 年首次明确数据要素市场发展，到 2022 年“十四五”数字经济发展规划、关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见的正式发布，国家密集出台了多项与数据要素相关的政策，整体聚焦以数据安全为前提、完善数据要素产权配置、强化数据要素治理等内容，加快

2、推动数据要素市场规范化发展，促进数据要素潜能进一步释放。需求层面，伴随“以客户为中心”的发展时代到来，企业迫切需要挖掘客户数据价值，通过对数据的洞察、分析与决策帮助企业实现业务创新升级，打造可持续的数字化经营增长模式。例如，业务人员需要全流程的数据驱动，进行客户全生命周期的精细化管理，促进运营效率和效果提升。尤其面对近两年外部商业环境的快速变化，如何存好数据、管好数据、用好数据，实现数据赋能业务韧性发展，成为每个企业思考的重要课题。与此同时，大数据、人工智能、云计算等新兴技术的快速发展，也为数据与业务经营的深度融合奠定基础，支撑企业更高效完成数据采集、存储、加工、分析、应用的价值闭环，实现数据

3、获取量更大、数据分析更加智能化、数据应用场景更加多元化。然而，现阶段企业在数据价值挖掘与应用过程中仍面临诸多挑战，阻碍了数据资产能力的持续提升。图 1：企业数据价值挖掘与应用面临的挑战 第一，数字化触点建设薄弱，无法实现全域数据统一收集。大部分企业数据零散分布在官网、APP、小程序等多个渠道，由于缺乏便捷有效的数据采集工具和数据连接能力，导致很多企业尚未建立全域触点数字化体系，无法实现交易数据、营销数据、客户行为数据、AIoT 数据等的全面采集。第二，数据治理程度低，缺少高质量的数据资产沉淀。企业各部门的信息系统往往是分散建设，由于缺少统一的数据管理标准，不仅导致各业务部门采集数据存在口径不一

4、致的问题，而且可能因为不规范的数据采集、存储、处理方式，导致产生异常数据、缺失数据等“脏数据”，从而影响数据资产的价值释放。并且，企业以往的数据治理工作多从单一目标出发，如配合顶层规划、数据平台建设，以及局部的专题治理等要求而进行，导致数据治理的实际效果并不理想。随着业务部门逐渐成为企业数字化的核心，统一数据规划和标准、满足业务部门的分析和应用需求成为企业数据治理的重要趋势。第三，数据应用场景受限，数据价值难以发挥。一方面，当前数据应用于企业内部经营分析、业务提效方面的价值凸显，但受限于数据规模和数据颗粒度粗，企业利用数据驱动精细化客户经营仍面临挑战。因此，企业需要利用技术将客户经营系统与数据

5、系统打通，用数据指导进行客户触达，比如用数据优化广告投放的精准度，用数据帮助运营人员进行精细化客户运营，甚至是指导销售成单的话术沟通。另一方面，伴随数据应用场景的持续扩展，企业对于数据应用的实时性和智能化需求增加。如何基于实时数据快速实现数据分析和洞察，且具备自动化和智能预测能力，是促进企业数据价值释放的关键之一。如何唤醒数据价值？构建全链路数据能力是破局关键 面对爆炸式数据增长和数据应用难题，企业如何真正发挥数据价值、驱动自身业务长效可持续增长？爱分析深入调研企业最佳实践经验，认为构建全链路数据能力是解决企业数据难题的最优解，通过形成数据收集、数据治理及数据应用的完整数据智能服务生态闭环，真

6、正让数据产生可持续的商业价值。图 2：构建全链路数据能力的三个层级 第一，全链路数据采集，实现海量多维数据沉淀。在数据采集层面，企业可以基于在业务各环节交互触点采集信息的能力，通过代码埋点、全埋点、可视化圈选埋点、服务端采集等多种技术方案，打通来自网站、APP、公众号、小程序、广告等全渠道的数据触点，实现持续、全面的全域数据采集和统一管理。第二，全生命周期数据管理，深度萃取数据价值。企业通过搭建一站式大数据开发与管理平台，构建覆盖数据集成、数据开发、数据治理、数据分析与数据服务的完整数据价值能力，打通多源异构数据并统一数据标准，实现海量动态数据的融通共享、资源复用和高效价值挖掘，最终驱动数据要