作者：Bill Schmarzo
編譯：Grace
組織在管理和治理數(shù)據(jù)方面的投資與其在數(shù)據(jù)貨幣化方面的投資之間存在明顯的不匹配。組織已經(jīng)在企業(yè)、社交和移動(dòng)系統(tǒng)上投入了大量資金來(lái)獲取、管理、治理客戶(hù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，但缺乏將這些數(shù)據(jù)貨幣化的統(tǒng)一業(yè)務(wù)戰(zhàn)略（見(jiàn)圖1）。
圖1：數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)貨幣化策略的嚴(yán)重不匹配
之所以存在這種不匹配，是因?yàn)榇蠖鄶?shù)組織缺乏一個(gè)關(guān)鍵角色——首席數(shù)據(jù)貨幣化官(CDMO)——負(fù)責(zé)指導(dǎo)數(shù)據(jù)和分析的開(kāi)發(fā)，采用以業(yè)務(wù)成果為中心的方法來(lái)獲取客戶(hù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)價(jià)值的新資源。
如果我們真的相信數(shù)據(jù)是新的“石油”——意思是數(shù)據(jù)將成為21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的催化劑，那么我們需要花更少的時(shí)間和投資來(lái)管理和治理數(shù)據(jù)，并大幅增加使數(shù)據(jù)貨幣化的時(shí)間和投資。
重新定義數(shù)據(jù)治理/數(shù)據(jù)管理實(shí)踐
當(dāng)今的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理實(shí)踐必須被重新定義，以支持組織的業(yè)務(wù)需求并最終支持組織的數(shù)據(jù)貨幣化戰(zhàn)略。數(shù)據(jù)貨幣化實(shí)踐必須：
`建立關(guān)于數(shù)據(jù)和分析資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)潛力的令人信服的愿景，以推動(dòng)組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
`教育高管、企業(yè)股東和戰(zhàn)略客戶(hù)如何“像數(shù)據(jù)科學(xué)家一樣思考”，去判斷數(shù)據(jù)和分析可以在何處并通過(guò)何種方式提供實(shí)質(zhì)性商業(yè)價(jià)值。
`在與股東合作的過(guò)程中應(yīng)用設(shè)計(jì)思維和價(jià)值工程概念，以識(shí)別、驗(yàn)證、評(píng)估、優(yōu)先處理組織的高價(jià)值用例，這些用例將推動(dòng)組織的數(shù)據(jù)和分析開(kāi)發(fā)路線(xiàn)圖演進(jìn)。
`支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)“設(shè)計(jì)”可再次使用、持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)的分析資產(chǎn)，以支持組織的高優(yōu)先級(jí)用例。
`開(kāi)發(fā)一種分析文化，將AI/ML模型與人類(lèi)的協(xié)作協(xié)同起來(lái)，在客戶(hù)參與和運(yùn)營(yíng)執(zhí)行方面為團(tuán)隊(duì)提供支持。
CDMO需要擁有數(shù)據(jù)貨幣化實(shí)踐；了解組織的預(yù)期業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)成果，然后創(chuàng)建一個(gè)務(wù)實(shí)、可操作的迭代計(jì)劃，以提供必要的數(shù)據(jù)和分析輸出（參見(jiàn)圖2）。
圖2：定義數(shù)據(jù)貨幣化角色
數(shù)據(jù)貨幣化實(shí)踐必須將組織從僅創(chuàng)建數(shù)據(jù)和分析輸出轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁I(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)成果，從而提供有意義且可衡量的業(yè)務(wù)價(jià)值。
以下是CDMO可以使用的一些工具，以支持組織的數(shù)據(jù)貨幣化實(shí)踐。
（1）數(shù)據(jù)湖3.0：協(xié)同價(jià)值創(chuàng)造平臺(tái)
如果尋求利用數(shù)據(jù)的獨(dú)特特性——資產(chǎn)永不枯竭、永不磨損，并且可以在無(wú)限數(shù)量的用例中以零邊際成本使用——那么必須消除阻礙數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)乘數(shù)效應(yīng)的數(shù)據(jù)孤島。我們可以通過(guò)將組織的數(shù)據(jù)湖轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;協(xié)同價(jià)值創(chuàng)造”平臺(tái)來(lái)釋放數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)乘數(shù)效應(yīng)，該平臺(tái)支持組織數(shù)據(jù)和分析資產(chǎn)的捕獲、共享、重用和持續(xù)改進(jìn)（見(jiàn)圖3）。
圖3：數(shù)據(jù)湖3.0：協(xié)同價(jià)值創(chuàng)造平臺(tái)
注意：數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)乘數(shù)效應(yīng)推動(dòng)了在無(wú)限數(shù)量的用例中以接近零的邊際成本共享、重用和優(yōu)化組織數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力。
（2）可再次使用、持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)的分析模塊
一定不要做孤立的分析。我已經(jīng)多次寫(xiě)過(guò)關(guān)于孤立分析的挑戰(zhàn)，ML模型是為一次性業(yè)務(wù)或運(yùn)營(yíng)需求而構(gòu)建的，但從未“設(shè)計(jì)”用于共享、重用和持續(xù)改進(jìn)。孤立的分析是數(shù)據(jù)和分析經(jīng)濟(jì)價(jià)值的巨大破壞者，因?yàn)樗鼈冏璧K了組織構(gòu)建分析資產(chǎn)的能力，這些資產(chǎn)隨著使用次數(shù)的增加而升值而不是貶值（參見(jiàn)圖4）。
圖4：工程可再次使用、持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)分析模塊
可以為組織最常見(jiàn)的分析需求（即異常檢測(cè)、行動(dòng)傾向、剩余使用壽命、操作員效率）創(chuàng)建可再次使用、持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)的分析模塊，然后可以鏈接在一起（使用Docker容器和Kubernetes）來(lái)解決更高價(jià)值的業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)用例，例如減少運(yùn)營(yíng)停機(jī)時(shí)間、提高準(zhǔn)時(shí)交付率、減少庫(kù)存和提高客戶(hù)保留率。
（3）數(shù)據(jù)科學(xué)價(jià)值工程框架
如果組織的數(shù)據(jù)貨幣化治理工作的目標(biāo)是獲取客戶(hù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)價(jià)值的新資源，那么這些工作必須首先關(guān)注對(duì)組織而言重要的事情；也就是說(shuō)，組織在未來(lái)12到18個(gè)月內(nèi)最重要的業(yè)務(wù)計(jì)劃是什么，以及數(shù)據(jù)和分析如何幫助確保這些計(jì)劃取得成功。
價(jià)值工程框架指導(dǎo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)作，以識(shí)別、驗(yàn)證、評(píng)估和優(yōu)先考慮組織需要解決的關(guān)鍵業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)用例，以支持目標(biāo)業(yè)務(wù)計(jì)劃（參見(jiàn)圖5）。
圖5：價(jià)值工程框架
數(shù)據(jù)科學(xué)價(jià)值工程流程提供了一種簡(jiǎn)單卻有效的方法來(lái)利用數(shù)據(jù)和分析的經(jīng)濟(jì)價(jià)值；推動(dòng)商業(yè)和數(shù)據(jù)科學(xué)的合作，以應(yīng)用數(shù)據(jù)和分析來(lái)提高運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)效率。
（4）假設(shè)開(kāi)發(fā)和服務(wù)設(shè)計(jì)畫(huà)布
設(shè)計(jì)思維為推動(dòng)跨組織協(xié)作和協(xié)調(diào)以支持組織的數(shù)據(jù)貨幣化工作提供了寶貴的工具。尤其是兩個(gè)基于數(shù)據(jù)科學(xué)的設(shè)計(jì)模板——假設(shè)開(kāi)發(fā)畫(huà)布和服務(wù)設(shè)計(jì)畫(huà)布——對(duì)于確保組織的數(shù)據(jù)貨幣化工作專(zhuān)注于提供有意義的業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)結(jié)果非常寶貴（見(jiàn)圖6）。
圖6：基于數(shù)據(jù)科學(xué)的設(shè)計(jì)模板
這些設(shè)計(jì)工具有助于識(shí)別、驗(yàn)證、評(píng)估組織最重要的業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)用例，以及支持?jǐn)?shù)據(jù)和分析需求的優(yōu)先級(jí)。
數(shù)據(jù)（治理）貨幣化實(shí)踐總結(jié)
現(xiàn)代數(shù)據(jù)（治理）貨幣化實(shí)踐必須尋求推動(dòng)跨組織的共同創(chuàng)造，以發(fā)現(xiàn)、編纂和運(yùn)營(yíng)新的客戶(hù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)價(jià)值來(lái)源。這意味著要掌握四個(gè)基本概念：
·基本原則一：確定價(jià)值創(chuàng)造的來(lái)源
利用設(shè)計(jì)思維和經(jīng)濟(jì)學(xué)來(lái)識(shí)別、驗(yàn)證、評(píng)估和優(yōu)先考慮客戶(hù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)價(jià)值的來(lái)源。
·基本原則二：編纂價(jià)值創(chuàng)造的來(lái)源
使用AI/ML發(fā)現(xiàn)客戶(hù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)洞察（傾向）并將其編碼為可重復(fù)、持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)的分析配置文件和分析模塊。
·基本原則三：實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的來(lái)源
通過(guò)將客戶(hù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)洞察嵌入到組織的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中，創(chuàng)建持續(xù)學(xué)習(xí)的反饋循環(huán)。
·基本原則四：數(shù)據(jù)（貨幣化）治理。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)貨幣化治理?xiàng)l例，優(yōu)化AI/ML模型與人類(lèi)的協(xié)作，來(lái)學(xué)習(xí)和適應(yīng)每個(gè)客戶(hù)的參與或運(yùn)營(yíng)交互
數(shù)據(jù)貨幣化實(shí)踐需要花更少的時(shí)間考慮數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理，而將更多時(shí)間花在考慮數(shù)據(jù)貨幣化治理上。這是確保您的組織共享、重用和不斷完善數(shù)據(jù)和分析的獨(dú)特經(jīng)濟(jì)特征以獲取客戶(hù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)價(jià)值的新資源。
最后一點(diǎn)，治理要成功，需要落到實(shí)地。治理必須包括對(duì)合規(guī)的獎(jiǎng)勵(lì)（例如，資源、投資、預(yù)算和管理人員的關(guān)注）以及對(duì)不合規(guī)的懲罰（例如，扣留甚至收回資源、投資、預(yù)算和管理人員的關(guān)注）。如果治理實(shí)踐依賴(lài)于哄騙和乞求他人遵守，那么這場(chǎng)治理實(shí)踐就已經(jīng)失敗了。
