在人工智能技术加快速度进行发展的时代，企业面临着如何利用海量数据做出明智决策的重大挑战。数据不仅是企业最重要的资产之一，更是推动创新和优化业务的重要的条件。因此，构建强大的数据战略已成为现代企业的当务之急。通过有效的数据管理与分析，组织可以在竞争非常激烈的市场中脱颖而出，充分的发挥数据的价值，以此来实现业务目标。
采用深思熟虑的数据战略，企业可以在一定程度上完成数据治理与管理的高质量、可信和高效。一个成功的数据战略不仅涉及技术和基础设施的投资，还包括制定清晰的数据管理准则和规范，确保数据在整个价值链中的流通与利用。以Airbnb和例，尽管它们同在旅游和住宿行业，但其数据战略却大相径庭。Airbnb侧重于使用者真实的体验、应用程序设计与高质量图像，而则着眼于用户行为分析和持续实验。这些差异反映了各自核心业务目标的不同，而这一点正是数据战略成功的关键所在。
了解业务目标是制定数据战略的第一步，不同的企业在同一行业内也可能有不同的战略需求。通过深入分析决策过程，确定驱动公司发展的核心因素，企业能够识别出最关键的数据项目，从而开展长效合作。另一方面，评估数据和分析的成熟度将有利于清晰了解各职能部门在数据管理和分析方面的现状，确保资源的有效分配。企业应该与各个团队沟通，明白他们对数据的解决方法和信任程度，由此识别出数据治理中存在的问题，并制定出解决方案。
实施成功的数据战略还需建立一个组织数据运营模型，以适应一直在变化的市场需求。数据与分析的能力通常经历三个发展阶段：分散式模型、集中式模型和联邦式模型。分散式模型通常出现在企业早期，各部门各自为政，缺乏整体的战略协调。随着数据价值的渐渐显现，企业往往会向集中式模型转变，成立中央的数据分析团队来统一工具和方法。最终，联邦式模型将各业务团队的需求纳入中央团队的支持之下，使得各部门能够在自主的同时享受到全局数据的优势。
可扩展的数据平台架构对推动企业的数据战略也起着至关重要的作用。现代企业在数据存储方面通常会需求量大，而且数据种类非常之多，如何高效管理这一些数据至关重要。Data Lakehouse的兴起，为公司可以提供了融合大数据与云计算的解决方案，使其能够集中管理和分析很多类型的数据，进而提高数据利用率和响应速度。此外，数据目录和数据转换技术也为管理数据质量和确保数据一致性提供了基础。
在人工智能变革的时代，企业不仅要建立起清晰的数据战略，还需要制定详细的战略执行路线图。这一过程不是一蹴而就的，而是要求企业依据自己的真实的情况，分阶段实施、监控和调整。数据战略路线图帮企业明确行动步骤与里程碑，确保各部门协同配合，最大限度地降低实施风险。通过设置关键绩效指标(KPI)并进行定期反馈，同时适应市场的变化，公司能够更灵活地跟进历史数据与未来需求。
强大且灵活的数据战略能够为企业在人工智能技术的应用中打下坚实的基础，促使各业务部门以数据驱动的方式来进行决策与创新。在此背景下，企业要不断投资于数据治理与分析，确保数据不仅被收集与存储，更能以智能化的方式被分析和应用。最终，那些第一先考虑数据战略的企业，将在竞争愈发激烈的市场中拥有更为卓越的表现，成为行业的佼佼者。返回搜狐，查看更加多