是的，咱們都必須要學習數據資產應用了！
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7年前
來源 | 公眾號-小鳥編程
作者 | 伊姐的廣告DMP
有一天有一個哥們把一個朋友介紹到我們公司來了，他說你們不是做大數據的嗎？我們這兒有很多數據你買不買？我說啥數據？這個哥們從包里整出一個硬盤說，“80G，賣給你”。
我覺得很好笑，相信你也笑了。
大數據是當下繞不開的一個話題。在非專業人看來，中國很多做大數據的，做廣告DMP的公司，追求的是什么？追求的就是Data，追求的就是數量。這是一個很大的誤會，大數據追求的不是數據的數量，追求的是數據的實時性，數據的維度、豐富度和特點。所以我們做大數據的時候，很多企業走入第一個誤區，追求的是多，但沒有抓住大數據的內涵，
一個人喜歡吃什么用什么，某個群體喜歡做什么買什么，大數據都能預測。然而，在這個似乎數據都比你自己更了解自己的時代，你自己的思考就顯得尤為重要。
有些企業還不知道要用大數據做什么，就先拉起一個大數據團隊，讓他們自己去研究，這樣大數據團隊就很難辦了，最后可能產出不明顯，出來了一些成果也不知道有什么用，這種情況到最后往往就失敗了。所以，應該反過來，先從結果出發，從應用場景來看，大數據能幫我做什么？是效率方面的提升還是業績的直接提升？確定了大數據的應用場景之后，根據場景去看數據模型怎么建、需要哪些數據，如果數據不夠，再去和外面合作或者交易需要的數據。
理順了應用場景之后，就可以開始建地基，這個是“數據基礎平臺(DMP)”，用于數據資產的收集，有了數據基礎平臺的收集之后，就是數據資產的管理，最后是數據資產的應用。這里面可以細分有七層，我們從下往上看，第一層是產品研發，第二層是業務運營監控，第三層包括了客戶洞察、體驗優化與智能客服，再往上是精細化運營與營銷、業務市場傳播、業務經營分析，一直到最頂層的戰略分析。
應用場景金字塔的底座“數據基礎平臺”，這個應用場景非常重要，是把客戶的數據形成一個客戶畫像存在公司級的數據庫里面。金字塔的第一層是“產品研發”，大數據應用在這里，一方面可以提升產品研發效率，另一方面是可以做熱門的個性化產品研發，通過規模化的手段實現個性化的定制。金字塔的第二層是“業務運營監控”，就是通過大數據去監控異常變動，比如通過大數據來及時監測KPI，快速生成可視化圖片，一看就明白哪個點出了問題，就可以及時避免損失。
數據基礎平臺（DMP）中有個剛性的應用場景就是幫企業做精準營銷，即：廣告DMP，主要是幫數據擁有者（可能是廣告主、也可能app開發者或網站所有者等等）收集數據資產，按照其需求進行數據加工，并將加工結果用于指導運營優化、廣告投放、人群標簽交易變現等任務。其商業模式是“來料按需加工”，收取加工費用。
而實際情況是，今天許多企業在數據基礎平臺這個地基的建設上，就遇到各種困難。
第一個，業務部門不知道大數據有什么用，也不知道在業務的哪些場景里能用到大數據。
第二個，企業內部數據孤島非常嚴重，不同業務部門的數據庫各自為政，跨部門使用數據非常困難。
第三個，組織架構不合理。業務部門覺得數據部門高高在上，數據部門又不了解業務，發揮不了數據的價值。
第四個，僅僅做數據的收集和統計，變成了KPI系統，每天看的是新增、留存、激活、渠道和數據，其他都不看了。
那么，怎么調整組織架構呢？首先要設立一個中央級的數據部門，同時每個事業部里都要有數據團隊，但分工有差異。中央級的定位更多是數據的整合、數據產品的建設、平臺的建設等等，事業部門要考慮更多的是，公司級大數據資產怎么在業務部門快速響應業務需求、推動業務的發展。當然，CEO的角色也很重要，他來親自管理這個大數據部門，這樣一方面可以讓大數據在決策層發揮威力，另一方面，大數據整合往往有很多部門層級，CEO親自管理可以提高溝通的效率。
剛才說的兩點具體操作，是做好數據的業務規劃和優化組織架構。從三個層面總結了一些建議：第一，盡可能多地獲取相關數據，這個數據盡量讓用戶來提供，還要打通數據，通過技術提升數據質量，而不僅僅依靠規范來提升；第二，從戰略上規劃大數據業務的切入點，切入有利于業績提升的場景；第三，建立容易讓大數據落地的組織架構，采用集中+分布式策略，就是剛才說的要有中央級數據部門、每個事業部還要有數據團隊。
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