什么是数据策略？
数据策略是一项长期计划，它定义了管理组织的信息资产所需的技术、流程、人员和规则。如今，各种类型的企业都收集大量原始数据。但是，如果他们想利用这些信息做出明智的决策并创建机器学习（ML）或生成式人工智能（AI）应用程序，就需要一套精心设计的数据管理和分析计划。数据策略概述了组织收集、存储、共享和使用其数据的长期愿景。它使组织中需要数据的每个人，在数据旅程的每一步都能更轻松地处理数据。
为什么数据策略非常重要？
制定数据策略对于组织在不断变化中保持相关性、竞争力和创新性至关重要。您必须整理、理解和保护数据，以实现业务计划的目标并为组织释放新的价值，例如：
- 更快更好地制定决策
- 减少欺诈
- 改善客户体验并提高品牌忠诚度
- 提高运营效率
- 优化流程
- 优化成本
- 支持新的业务模式，例如数据即产品
- 构建面向未来的应用程序，例如机器学习（ML）或生成式人工智能。
您的数据策略可以为您带来竞争优势，因为它将数据管理与企业战略和数据治理结合起来。它有两个主要目的。
改进数据架构决策
公司的数据架构描述了公司如何收集、存储、转换、分发和使用数据。还包括数据管理的技术方面，例如：
- 数据库和文件系统
- 数据集成服务
- 治理数据存储格式的规则
- 应用程序和数据库之间的系统连接
- 数据访问权
- AI 数据模型
例如，数据架构可能会将日常营销和销售数据输入到营销控制面板等应用程序中，然后这些应用程序会进一步集成和分析这些信息，以揭示按区域划分的广告支出和销售之间的关系。您的数据策略提供了一个框架，数据工程师可以在这个框架内做出符合企业目标的架构决策，同时确保合适的人员可以访问这些数据。
一致地管理数据
高效的数据策略支持整个组织进行协调一致的数据管理。它为每个人提供五个关键问题的答案：
- 什么数据合适？
- 批准了哪些数据操作？
- 数据存储和收集的目的是什么？
- 业务流程的数据治理策略是什么？
- 您能从现有数据中获得什么见解？
实施数据策略的优势是什么？
拥有良好的数据策略还有更多益处：
解决数据管理挑战
大多数组织都面临着数据管理挑战，例如数据孤岛、跨业务部门的数据重复、部门间低效的数据流动以及数据优先级不明确。数据策略允许公司通过以安全的方式访问和共享数据来解决这些挑战。您可以释放数据的价值以满足企业务计划的需求。更好地协调数据和在正确的时间访问正确的数据，使组织能够为未来或未知做好准备。
改善客户体验并提高品牌忠诚度
组织使用数据和分析来更好地了解客户并改善客户体验。从在线体验到联络中心，组织可以使用数据为客户创造更多价值，并主动实现未满足的需求。数据还可以帮助组织创造新的业务或盈利机会，并根据客户需求构建高度个性化的产品和服务。随着时间的推移，个性化体验还可以提高客户忠诚度。
达到分析成熟度
Gartner 分析优势模型定义了分析成熟度的四个步骤。组织通常从描述性和诊断性分析开始，以了解发生了什么及其原因。当组织过渡到使用数据来回答将会发生什么的预测分析时，分析成熟度就实现了。处于成熟度最后阶段的组织使用规范性分析来实现预定的结果。因此，数据策略制定了一个详细的计划，帮助您的组织基于远见来制定决策而不是事后诸葛亮。
构建面向未来的应用程序，例如 ML 和生成式人工智能
数据是 ML 和生成式人工智能应用程序的核心。ML 和 AI 模型需要能够轻松摄取和管理数据，以训练模型和运行推理。数据策略考虑了为应用程序提供图像识别、预测和智能搜索等用例的数据。您还需要考虑ML 治理，包括治理您的数据模型。
创建组织范围的数据文化
数据策略提供在整个组织中提高数据读写能力和使用效率的路线图。不同的团队可以合作提高数据质量和数据收集的准确性。此外，您可以开发定制的培训，并为协作者创建学习途径，使他们从数据管理和使用的初学者变成专家。
支持合规性
高效的数据策略通过实施措施来限制未经授权的数据访问，从而提高数据安全性。在定义策略和流程时，您可以考虑所有数据治理规则和法规。可以仔细规划所有操作，以确保企业数据管理始终维持数据的隐私性、安全性和完整性。
高效数据策略的关键组件是什么？
您可以将数据策略表示为一系列步骤和实现这些步骤的时间表。该数据策略路线图包括维持您组织的当前数据成熟度的指导方针，以及使其更上一层楼的行动项目。
以下是一些要包含在路线图中的常见数据策略组件：
数据目录工具
数据目录工具帮助您识别所有现有的数据资产并进行分类。您的企业用户和 IT 团队可以使用该目录获取详细的元数据，并更有效地将企业运营映射到数据操作。
数据管理工具
有多种工具可用于数据集成、可视化、报告和仪表板。数据策略有助于确定满足企业需求并支持 IT 团队和企业用户的最佳工具。您还可以验证这些工具是否符合所有数据治理策略，从而确保法规合规性。
数据分析
成功的数据策略通常包括组织内的数据和分析管理计划。数据分析需要现有数据集，作为 ML 和 AI 模型的输入。企业数据策略旨在通过概述用于分析的最佳数据集，以及如何在数据操作方面培训员工来最大限度地减少偏差。例如，假设您的组织计划使用 AI 对职位申请进行自动排序。在这种情况下，您需要仔细选择过去和现在员工的不同数据集，以避免在 ML 和 AI 模型中产生无意识的偏见。
审核流程
您的数据策略应该包括评估和改进现有数据管理系统和数据策略本身的审核流程。其中包括以下任务：
- 定期审计现有的数据架构
- 验证数据收集流程是否合规
- 根据可比市场数据衡量数据质量
您可以使用这样的审核文档来改进现有的数据策略并重新审视战略目标。
创建数据策略有哪些不同的方法？
为您的组织创建数据策略有两种主要方法。
集中
高度集中化、以控制为导向的数据管理方法通常包括针对每个广泛数据类别的单一事实来源。例如，有一个收入、客户或销售数据的主要来源。数据系统从多个来源收集数据，对其进行清理，并将其存储在这个中央存储库中。因此，数据防御通过识别、标准化和管理权威数据来源，维护流经公司内部系统的数据的完整性，从而将下游风险降至最低。它对活动进行优先排序，例如：
- 合规性和法规
- 使用分析进行欺诈侦测
- 防盗安全措施
分散
分散式方法提升了集中治理的数据管理系统的灵活性。它认识到多个业务部门以不同的方式解释相同的数据。它通过允许受控数据转换来适应这些不同的解释，这些转换可以可靠地映射回单一事实来源。
例如，考虑一个场景，其中财务和营销部门都生成每月社交媒体广告支出报告。对分析广告效果感兴趣的市场营销部门报告了支出对点击量和浏览量的影响。财务部门报告了支出对现金流的影响。这两份报告包含不同的数字，但两份报告都代表了事实的准确版本。
平衡数据策略方法
每家公司都需要将集中式和分散式方法结合才能使其数据策略取得成功，但取得适当的平衡可能会很复杂。分散式方法往往是实时操作，与以客户为中心的业务职能（例如营销和销售）更相关。对于法律、财务、合规和 IT 部门来说，集中式方法更为重要。平衡的数据策略可以为企业领导者提供灵活性，以一致的方式调整单一事实来源，从而更好地满足企业需求。
谁构建数据策略？
数据策略团队通常包括来自高层管理、业务分析、AI 和 IT 团队的代表。下面列举了一些聚集在一起创建和实施数据策略的用户。
数据工程师
数据工程师负责构建可靠高效的数据架构。他们监督和管理多个数据管道任务，例如数据收集、处理、存储和分析。该角色包括实施数据安全和治理要求的专家。
数据科学家
数据科学家将数据工程师处理过的数据用于进一步分析。他们使用这些数据创建不同的 ML 和 AI 模型，并为商业智能生成报告。
数据分析师
数据分析师擅长解释和分析数据。他们与数据科学家密切合作，以确保商业智能任务符合组织要求。
业务经理
业务经理审核数据报告并帮助管理数据操作。他们确保数据策略符合整体企业战略和监管要求。
构建数据策略的步骤是什么？
确定受资助的业务计划
第一步是与受资助的业务计划保持一致。为此，您可以使用 Amazon 的逆向工作方法。接下来，确定这些业务计划需要哪些数据。 然后确定哪些数据功能是支持业务计划所必需的。
以下是制定数据策略的示例步骤：
- 支持他人资助的业务计划
- 确定所需的数据功能
- 确定所需数据的状况
- 制定数据策略路线图
- 确定哪些企业运营实践（例如企业架构和项目管理）可以支持您的数据策略
- 与 AI 策略计划集成
建立一个团队
找到能带来不同观点的合适人选对于数据策略的成功至关重要。您的团队将负责几项任务，可能包括以下内容：
- 资源分配和分发
- 建立和完善政策
- 处理出现的数据相关问题
- 沟通计划状态和结果
您还可以分配数据治理角色，以确定谁负责部署技术，确保符合标准，并向每个人提供有关政策更改的更新。
优化您的数据架构
任何数据策略都需要正确的工具和技术才能取得实际成功。您需要审查现有的数据基础设施，分析不同的团队当前如何使用数据，并确定任何需要弥合的差距。这一步通常涉及根据您的需求做出以技术为中心的决策，可能包括以下内容：
- 数据量和类型
- 数据质量和分析
- 安全性与合规性
- 数据生命周期
最终，您的目标是创建一个数据策略，让所有需要的利益相关者尽可能地访问、共享和操作您的数据，并实施正确的安全控制。
与 AI 策略计划集成
为了从 AI 和 ML 中产生价值，底层数据必须满足与 AI 和 ML 模型相关的特定计划的需求，以确保数据、集成、安全性等保持适当的质量。因此，数据策略团队和 AI 策略团队之间应该建立合作伙伴关系。
AI/ML 的特殊治理注意事项
AI/ML 确实引入了一些新功能，我们需要在数据策略中加以考虑。例如：
- 特征存放区
- 其他监管合规性
- MLOps
- 新的道德注意事项
- 生成式人工智能注意事项
AWS 如何帮助您实施数据策略？
AWS 有几项服务可以帮助您利用数据重塑业务。您可以加入 150 多万客户的行列，将您的数据带到世界上最值得信赖、最安全、最可扩展的云社区。例如，您可以使用 AWS 执行以下操作：
- 阅读本电子书，了解如何通过 AWS 实施端到端数据策略，充分挖掘数据的商业价值
- 在这个点播的大师课程中，学习如何构建成功且有资金支持的数据治理计划。通过 AWS 大师课程进行数据治理视频附带一份包含动手练习的工作簿。
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