当前，数据作为新的生产要素提到了关键位置，众多组织认为数据是重要的战略资产。可是，如何发挥数据要素的生产力，数据资产又如何为企业创造价值，确有些无从下手。那么，这就是数据战略要解决的问题。

当前，数据作为新的生产要素提到了关键位置，众多组织认为数据是重要的战略资产。可是，如何发挥数据要素的生产力，数据资产又如何为企业创造价值，确有些无从下手。那么，这就是数据战略要解决的问题。

企业怎么看待数据资产、数据的价值如何定位，对数据价值的期望是什么，数据又如何为企业战略和模式创新赋能等等。因此，组织要想管理好数据资产，发挥数据要素的战略性价值，就要制定组织的数据战略。

数据战略不是数据项目集合，数据战略不是实施策略，数据战略更不是项目实施计划。数据战略属于战略层的，不是执行层的，这是定位；数据战略是可执行的，不是摆着看的，这是要求；数据战略是动态变化的，不是一成不变的，这是与时俱进。

数据战略能力域关注整个企业数据战略的规划、愿景和落地实施，为公司数据管理、应用工作的开展提供战略保障，组织的数据战略需要和业务战略保持一致，并且要在利益相关者之间达成一致。数据战略应包括使用信息和数据以获得竞争优势和支持企业目标的业务计划。数据战略必须来自对业务战略固有数据需求的理解：组织需要什么数据、如何获取数据、如何管理数据并确保其可靠性以及如何利用数据。通常，数据战略由首席数据官（CDO）拥有和维护，并由数据治理委员会支持的数据管理团队实施。

在数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）中，数据战略包括数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估三个能力项，从数据运用的角度，考虑数据与业务的结合以促进业务的全方位发展，是对组织数据领域整体性、长期性、基本性问题的策略谋划。数据战略规划为组织数据管理工作定义愿景、目的、目标和原则，并且使其在所有利益相关者之间达成共识；数据战略实施则在评估组织数据管理和应用现状，确定与愿景、目标差距的基础上，依据数据职能框架制定阶段性数据任务蓝图，并确定优先级实施步骤；数据战略评估则是建立业务案例和投资模型，并在整个数据战略实施过程中跟踪进度，同时记录供审计和评价使用。

一、数据战略规划

数据战略规划是在所有利益相关者之间达到共识的结果。从宏观及微观两个层面确定开展数据管理及应用的动因，并综合反映数据提供方和消费方的需求。数据战略规划是整个数据战略环节的首要任务，也是数据战略的基础。

利益相关者是指组织内外部环境中受组织决策和行动影响的任何相关者，如合作伙伴、供应商、股东、客户、业务部门、规划部门、数据管理部门等。

【过程解读】数据战略的制定需要遵循科学的方法和流程，组织内外部利益相关者的数据需求以及数据管理的现状将会很大程度上影响到数据战略规划的制定和执行，首先需要识别利益相关者并对数据战略的需求进行评估，之后再遵循相关的管理流程开展数据战略的制定，并将制定后的数据战略文件在组织范围内进行发布，从而让组织内外部的利益相关者知晓和认可最新的数据战略规划。

【目标解读】数据战略规划的核心目标是能够建立和维护数据管理战略，包括明确数据治理的目的、建立数据管理工作的优先权、分析数据管理覆盖的业务领域范围、识别利益相关者等，并能够在数据管理战略维护过程中，及时监控和评估数据管理战略的后续实施计划，推动数据管理规划的落地实施。

二、数据战略实施

数据战略实施是实现数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。在实施过程中评估组织数据管理和数据应用的现状，确定与愿景、目标之间的差距，并依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标，并确定实施步骤。

【过程解读】数据战略的实施过程中首先应建立数据战略规划实施的评估标准，从而明确从哪些方面评估数据战略的实施情况。之后，根据评估标准对现阶段数据战略的落实情况进行分析，评估各项工作结果与数据战略规划的差异。最后，根据分析结果制定下阶段的数据战略实施路径，对数据职能任务进行优先级排序，并制定与详细的实施计划，提供相应的资源保障，推动后续各项数据职能任务的实施开展。

【目标解读】数据战略实施过程中需要定期对数据战略的实施情况进行跟踪评估，检查数据战略是否按照既定的目标去落实，如果没有达到既定的发展目标，则需进一步分析现状和目标之间的差距，明确后续数据战略的实施方向。数据战略实施一般是通过很多个数据职能任务来推动的，例如建立数据治理组织、建设大数据平台等，而组织能够提供的资源是有限的，因此需要对各个数据职能任务进行优先级排序，优先保障风险小、效益高的数据职能任务。

三、数据战略评估

数据战略评估过程中应建立对应的业务案例和投资模型，并在整个数据战略实施过程中跟踪进度，同时做好记录以供审计和评估使用。

数据战略评估中的业务案例指的是为描述数据战略任务合理性、必要性、可行性、预期效果等内容的分析，通常包含在项目的可行性研究报告中，是项目正式立项的前提。业务案例的目的是评估数据管理项目可行的方案，供业务负责人选择最佳方案，最终让决策者有信心批准数据管理项目。

投资模型指的是用以量化相对投资风险而建立的风险与回报之间平衡关系的数学模型，旨在通过构建相关评价指标，以系统分析的观点，科学、客观地对投资机会进行择优评价，以达到避免盲目投资的效果。

【过程解读】数据战略评估是对数据战略实施的情况进行总结评价，并在数据管理项目完成后，遵循合理的管理过程对各数据管理项目的实施效果进行评估。首先从时间、成本、效益等方面建立数据管理项目的效益评估模型，为数据管理项目的后评估提供依据。其次，可以制定数据管理项目的业务案例，确定数据管理和数据应用相关项目的范围、活动、期望的价值，并进行合理的成本收益分析。再次，可以建立数据管理项目的投资模型，对项目所需资金进行合理分配，从而符合相关的监管及合规性要求。最后，对数据战略进行阶段评估，根据效益评估模型的内容，定期从业务价值、经济效益等维度对数据管理项目已取得的成果进行效益评估。

【目标解读】数据战略评估的主要目标包括：建立数据管理项目的业务案例，帮助项目获取执行层面的支持；制定数据管理项目的投资模型，指导项目的成本收益分析；依据数据管理项目的效益评估模型对项目进行跟踪、审计和后评估。

数据管理成熟度评估（DCMM）是有效推进企业数字化转型的有力途径。重庆市软件评测中心有限公司，是西南片区唯一的DCMM评估机构，为企业数据管理能力成熟度提供专业评价，助力企业优化数据管理，实现企业数字化转型，推动数据资产化的深入发展。