近年來，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)發(fā)展的重要趨勢。許多出海的企業(yè)和服務(wù)商都意識到，數(shù)據(jù)資源在出海過程中具有巨大的潛力和價(jià)值。

事實(shí)上，這些企業(yè)手有大量的數(shù)據(jù)資源。這些數(shù)據(jù)并未在出海的過程中形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范。這究竟是為什么呢？

難道是我們沒有充分地利用這些數(shù)據(jù)，或者甚至不知道如何利用它們嗎？這引發(fā)了一個(gè)問題：我們手中的到底是數(shù)據(jù)垃圾還是真正的數(shù)據(jù)資產(chǎn)？

必須明確的是，數(shù)據(jù)并不等同于資產(chǎn)。更多的數(shù)據(jù)往往意味著更多的信息噪音，而非有價(jià)值的資產(chǎn)。未經(jīng)過處理和整合的數(shù)據(jù)，其實(shí)只是原始信息，而非真正的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的公眾一個(gè)常見的誤解是，認(rèn)為有一個(gè)萬能的數(shù)據(jù)解構(gòu)者能夠處理海量數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生出超凡的智慧和洞察。但遺憾的是，數(shù)據(jù)量越大，可能包含的“垃圾”信息也越多。大數(shù)據(jù)并不能化腐朽為神奇，它需要基于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)才能發(fā)揮作用。

現(xiàn)實(shí)世界中高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取并不容易。大部分?jǐn)?shù)據(jù)的保質(zhì)期都非常短暫，許多數(shù)據(jù)的生命周期甚至不如設(shè)備ID長。例如，DMP中的興趣標(biāo)簽、自有觸點(diǎn)上抓取的用戶行為數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者提交的線索等，它們的生命周期都相對較短。

這意味著，即使廣告主手握海量數(shù)據(jù)，他們可能并沒有多少真正可用和有價(jià)值的數(shù)據(jù)。如果希望數(shù)據(jù)成為真正的資產(chǎn)，它必須不斷地更新和流動，有進(jìn)有出。一個(gè)常見的誤解是認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)是靜態(tài)的，但實(shí)際上它更像是一列永不停歇的軌道交通系統(tǒng)，需要持續(xù)的維護(hù)和更新。

隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)能夠獲取的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)維度也日益豐富。幫助我們挖掘和分析數(shù)據(jù)的工具也變得越來越強(qiáng)大。例如，各種云平臺和大數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)為人們所熟知并廣泛應(yīng)用。

在模型算法方面，業(yè)界和學(xué)界也在不斷投入資源進(jìn)行開發(fā)和迭代，新的模型和算法不斷涌現(xiàn)。智能化運(yùn)營手段已經(jīng)成為企業(yè)增長的重要探索方向。

建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)的難度并不在于獲取數(shù)據(jù)本身，而更在于數(shù)據(jù)體系的規(guī)劃。沒有好的規(guī)劃，獲取來的數(shù)據(jù)就可能不是資產(chǎn)而是垃圾。最典型的現(xiàn)象是數(shù)據(jù)源頭構(gòu)建的隨意性。許多企業(yè)的數(shù)據(jù)來源于兩大類：一類是成熟的和Leads數(shù)據(jù)；另一類則是通過各種外部工具抓取的營銷運(yùn)營觸點(diǎn)上的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)往往缺乏有效的整合和管理。

更重要的是，由于這些數(shù)據(jù)是由不同部門擁有的不同工具獲取的，它們之間往往缺乏聯(lián)系和互通性。這導(dǎo)致了許多工具都聲稱自己能輸出數(shù)據(jù)并能與其他工具無縫連接但實(shí)際上卻不愿意共享和整合這些數(shù)據(jù)的問題。

對于企業(yè)來說最關(guān)鍵的是如何規(guī)劃和整合這些數(shù)據(jù)資源使其真正成為有價(jià)值的資產(chǎn)而不是一堆無用的垃圾。這需要企業(yè)從頂層設(shè)計(jì)開始構(gòu)建一個(gè)完整的數(shù)據(jù)體系規(guī)劃并確保所有部門都能按照這個(gè)規(guī)劃來執(zhí)行和管理他們的數(shù)據(jù)資源。只有這樣我們才能充分利用好這些寶貴的數(shù)據(jù)資源并真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)。數(shù)據(jù)互通之謎與數(shù)據(jù)能力的探討

在當(dāng)今這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動的時(shí)代，企業(yè)紛紛將各種數(shù)據(jù)工具所收集的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到企業(yè)數(shù)據(jù)中臺，然而這些數(shù)據(jù)卻似乎難以被打通，這究竟是為何呢？

問題浮現(xiàn)：數(shù)據(jù)為何難以互通？

這一現(xiàn)象背后主要有兩大原因。第一，缺乏作為數(shù)據(jù)互通關(guān)鍵的主鍵，即我們常說的“One-ID”。這好比是數(shù)據(jù)的身份證，是連接各平臺、各觸點(diǎn)數(shù)據(jù)的橋梁。

第二，即使有了主鍵，要清理、去重、打通眾多工具的數(shù)據(jù)表也是一項(xiàng)龐大且易出錯的工程。用Excel的Vlookup公式進(jìn)行數(shù)據(jù)對接聽起來簡單，但在實(shí)際操作中卻充滿挑戰(zhàn)。理論上可能行得通，但落地實(shí)施的可行性卻較差。多數(shù)情況下，企業(yè)只能是根據(jù)需求臨時(shí)對接相關(guān)數(shù)據(jù)。

技術(shù)之外的數(shù)據(jù)能力

具體來說，近年來BI工具為企業(yè)提供了許多有價(jià)值的洞察和成長機(jī)會。BI工具的分析往往局限于人力投入和使用的角度，所做的分析相對較為基礎(chǔ)，如一維、二維的分析。而今天我們所探討的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能模型，其處理的數(shù)據(jù)量之大、維度之高、以及數(shù)據(jù)間關(guān)系之復(fù)雜，都超出了普通人的理解范圍。

那么，如何在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中應(yīng)用這些強(qiáng)大但卻不易理解的工具呢？這成為了企業(yè)面臨的一大問題。而本文將圍繞這一主題，探討在實(shí)際操作或項(xiàng)目管理過程中如何少走彎路。

數(shù)據(jù)能力的真諦

那么，到底什么是數(shù)據(jù)能力呢？我們通常認(rèn)為，資料的獲取、處理、運(yùn)用等能力即為技術(shù)能力。但實(shí)際上，數(shù)據(jù)能力還有更廣泛的一面，其中很容易被忽視的是數(shù)據(jù)規(guī)劃與數(shù)據(jù)運(yùn)營。

數(shù)據(jù)規(guī)劃系統(tǒng)的重要性

數(shù)據(jù)規(guī)劃系統(tǒng)是關(guān)鍵。為何許多企業(yè)能夠規(guī)劃出自己的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，而更多的企業(yè)卻只是在不斷地堆積數(shù)據(jù)？這是因?yàn)闃?gòu)建數(shù)據(jù)系統(tǒng)既需要時(shí)間、資源，又需要說服高層領(lǐng)導(dǎo)。業(yè)務(wù)部門往往因?yàn)檠矍暗臉I(yè)務(wù)需求而難以系統(tǒng)地構(gòu)建數(shù)據(jù)系統(tǒng)。近年來開始被炒作的數(shù)據(jù)中臺以及CDP等工具應(yīng)運(yùn)而生。雖然這些工具在一定程度上有助于數(shù)據(jù)規(guī)劃，但它們的應(yīng)用場景和效果卻各有不同。

數(shù)據(jù)運(yùn)營系統(tǒng)的核心作用

數(shù)據(jù)運(yùn)營系統(tǒng)同樣重要。很多時(shí)候，企業(yè)更注重技術(shù)的層面，而忽視了數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)層面。例如，在獨(dú)立站的建設(shè)中，設(shè)計(jì)能夠收集到更多的用戶交互行為數(shù)據(jù)，而這背后需要的是強(qiáng)大的操作能力。打通數(shù)據(jù)也不僅僅是技術(shù)工作，更重要的是讓用戶留下聯(lián)系方式，通過這些聯(lián)系方式打通不同平臺和接觸點(diǎn)的不同ID。這需要企業(yè)轉(zhuǎn)變思維，從獲取和應(yīng)用數(shù)據(jù)的角度重新考慮營銷活動和數(shù)據(jù)價(jià)值。

數(shù)據(jù)的最終應(yīng)用場景

在數(shù)字營銷和運(yùn)營領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的最終應(yīng)用場景多種多樣。例如，企業(yè)自己獲取的消費(fèi)者數(shù)據(jù)可以用于廣告投放、整合消費(fèi)者多觸點(diǎn)、私域運(yùn)營、動態(tài)營銷自動化等場景。這些場景的背后都離不開對數(shù)據(jù)的深入理解和應(yīng)用。

回歸業(yè)務(wù)本質(zhì)

最后要強(qiáng)調(diào)的是，數(shù)據(jù)遠(yuǎn)不只是報(bào)告、BI或數(shù)據(jù)挖掘的代名詞。真正的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是那些能夠應(yīng)用到特定場景、驅(qū)動特定業(yè)務(wù)（尤其是客戶運(yùn)營）的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不能釋放出更多的能量，那么它并不能被稱為真正的資產(chǎn)。企業(yè)需要重新審視自己的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，從業(yè)務(wù)的角度出發(fā)，深入挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。

無論是從技術(shù)層面還是業(yè)務(wù)層面，數(shù)據(jù)都是企業(yè)不可或缺的資產(chǎn)。如何更好地規(guī)劃、運(yùn)營和應(yīng)用數(shù)據(jù)，將是企業(yè)未來面臨的重要挑戰(zhàn)。關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的思考與實(shí)施

一、引言

數(shù)據(jù)資產(chǎn)是現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營的寶貴資源，而其價(jià)值遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的消費(fèi)市場運(yùn)營系統(tǒng)所呈現(xiàn)的部分。要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)，并非易事。這不僅需要規(guī)劃和開發(fā)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，更需要抵抗數(shù)據(jù)孤島的挑戰(zhàn)，以及在復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境中與數(shù)據(jù)結(jié)合的戰(zhàn)略能力。

二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的邏輯描述

我們必須明確一點(diǎn)：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)并非一蹴而就的過程。圖片來源：宋星的數(shù)據(jù)觀展示了傳統(tǒng)運(yùn)營系統(tǒng)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的差異。為了積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)，企業(yè)必須拓展其運(yùn)營系統(tǒng)的范圍，包括更多的數(shù)據(jù)運(yùn)營部分。

三、數(shù)據(jù)采集及標(biāo)準(zhǔn)化

當(dāng)我們擁有初步的方案后，接下來的關(guān)鍵步驟是進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。我們提前部署了平臺（CDP），當(dāng)獨(dú)立站的用戶數(shù)據(jù)被封裝在平臺中時(shí)，這些經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)可以直接用于后續(xù)的分析和利用。對于新的客戶，除了數(shù)據(jù)的拉通外，我們還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和流程的標(biāo)準(zhǔn)化。

四、數(shù)據(jù)預(yù)處理

在建模過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是極其重要且耗時(shí)的步驟。它關(guān)系到項(xiàng)目能否成功以及模型的精確度。以零售行業(yè)為例，我們不僅要收集交易數(shù)據(jù)，還要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用戶特征和商品特征，以便輸入到預(yù)測模型中。

五、模型構(gòu)建與驗(yàn)證

在預(yù)測用戶轉(zhuǎn)化行為的場景中，我們通常采用二分類模型進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)場景涉及多種商品或物品時(shí)，我們可以使用多分類模型進(jìn)行深入的分析和推薦。在初步搭建好模型后，我們需要進(jìn)行離線檢驗(yàn)和模型驗(yàn)證。這一過程結(jié)束后，我們會為模型創(chuàng)建畫像，以便更好地理解其背后的邏輯。

六、激活及在線檢驗(yàn)

當(dāng)模型達(dá)到一定的精度并得到驗(yàn)證后，我們可以將其上線并開始進(jìn)行在線檢測。這不僅是模型的最終激活步驟，也是整個(gè)流程的固化過程，使其變成一個(gè)自動化的模型產(chǎn)品。我們也會根據(jù)業(yè)務(wù)需求定期更新模型。

七、業(yè)務(wù)場景與建模的相互作用

一個(gè)成功的數(shù)據(jù)模型往往是商業(yè)洞察、數(shù)據(jù)和算法三者共同作用的結(jié)果。業(yè)務(wù)目標(biāo)決定了我們需要收集什么數(shù)據(jù)、使用什么算法以及進(jìn)行何種驗(yàn)證和策略制定。而不同的業(yè)務(wù)場景也需要我們對建模過程進(jìn)行微調(diào)。例如，用戶運(yùn)營、業(yè)務(wù)前端定價(jià)策略、廣告業(yè)務(wù)及供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域都可能需要我們建立特定的模型和策略。

八、結(jié)尾與聲明

以上內(nèi)容是針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的思考與實(shí)施過程的簡要描述。這些觀點(diǎn)僅供參考，具體實(shí)施還需根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。圖片來源及部分內(nèi)容已注明出處并經(jīng)原作者授權(quán)轉(zhuǎn)載。如有任何疑問或需要進(jìn)一步的幫助，請隨時(shí)聯(lián)系作者或相關(guān)機(jī)構(gòu)。最終解釋權(quán)歸原作者所有。

九、總結(jié)與展望

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理已成為企業(yè)競爭的核心。如何有效利用和管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，將成為企業(yè)未來發(fā)展的關(guān)鍵所在。通過不斷的探索和實(shí)踐，相信企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供強(qiáng)大的支持。未來，我們將繼續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的最新動態(tài)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為企業(yè)提供更多有價(jià)值的參考和建議。