【資料猿導讀】資料驅動的數字化轉型是一個體系化工作，需要從理論體系、平臺工具、資料、組織、機制五個方面，著手，建一個企業級的資料資產平臺，梳理清晰整個集團的資料資產，並藉助資料和智慧的演算法，在資料資產中發現新的業務價值點，創新產品和服務，從而構建資料驅動的數字化轉型

作者 | 史凱

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資料驅動的創新(DDI)已經成為了傳統企業數字化轉型的核心動力，從流程定義的轉型模態化到現在資料驅動的數字化轉型。

現代的企業是由資料構成的一個有機生態，在資料的金礦中結合智慧技術中尋找新的商業模式、創新產品和服務。但是具體如何去做，會面臨哪些問題和挑戰，應該如何去應對呢？全球領先的數字化轉型諮詢和交付服務商ThoughtWorks在2017年和某多業態物流集團客戶一起協作，利用創新精益的實施理論，結合大資料和智慧演算法，開闢了一條資料驅動的企業數字化轉型之旅。

客戶名稱

某超大型多業態物流集團

所屬分類

物流.新零售.航空.貨運.貿易

案例背景 

該客戶是一個多業態的物流集團，包括航空貨運、物流、零售、機場、跨境電商等多形態業務，集團總部希望打通各業態的使用者、訂單、支付、產品、服務資料，利用資料產生業務洞察，打造創新產品和服務。該集團是重組後的新生兒，所以業務不協同，資料不共享是與生俱來的現狀，這個痛點導致集團的打造數字化智慧物流網路的戰略願景的實現舉步維艱。

如何能夠打破組織結構的壁壘，將上百個業務系統的業務資料匯聚在一起，通過資料去產生新洞察，發現新業務，打造新產品，驗證新想法，從而驅動業務的快速迭代，是這個專案的目標和願景。而這個專案的特點是，該集團的高層很清晰的知道多板塊的融合協同，產生新的產品和服務的目標是建立在資料的打通，資料驅動基礎上的，所以一開始就成立了集團的數字化公司，並且由這個數字化公司來推動整個數字化轉型。

實施時間

2017年5月啟動專案調研

2017年6月完成整體規劃

2017年11月資料資產創新平臺初步完成

2017年12月，接入一個多個質量較好的資料資產，並開始進行價值挖掘。

2018年5月，完成資料資產創新平臺第一版的建設，並且持續在資料中找到了多個業務價值創新點。獲得了多個業務放的認可。

實施步驟

整個專案的目標是構建一個企業級的資料資產平臺，梳理清晰整個集團的資料資產，並藉助資料和智慧的演算法，在資料資產中發現新的業務價值點，創新產品和服務，從而構建資料驅動的數字化轉型。

資料驅動的數字化轉型是一個體系化的工作，從理論體系、平臺工具、資料、組織、機制五個方面，進行了以下的工作：

1、梳理企業級資料資產(EDF)

基於L-DAMF（Lean Data Asset Innovation Methodology)框架，識別、定位、梳理出集團的資料資產目錄，清晰，有體系的組織利用企業的資料。

2、制定精益資料級資料治理體系（Lean Data Governance)

總結管理職責、資料標準、資料質量、挖掘利用、安全規範、資料整合各方面的痛點，現狀，打造組織、管理、技術和執行四個維度的精益資料治理體系，建立持續的資料資產保障機制。

3、打造企業資料資產平臺(EDP)

分階段，分步驟，快速迭代，打造企業資料資產平臺，實現資料的獲取、儲存、探索、分析、利用全生命週期價值。為企業的各角色提供對應的資料服務。

4、建立資料分析團隊

建立業務分析師、資料分析師和資料工程師為核心的資料組織，持續的挖掘、產生資料洞察。

5、建立資料驅動的創新孵化機制

結合集團的創新孵化投資體系，建立資料驅動的創新孵化機制。

本專案是按照L-DAIM的框架作為指導的。精益資料資產管理的遠期目標是構建一個高質量、開放、協作的資料價值生態，讓企業的生態相關方都可以在這個價值生態中獲取、貢獻資料，利用資料探索業務創新，將業務創新落地成服務產生收益，而企業資料資產平臺則是這個目標的技術支撐和實現。

精益企業資料資產管理框架(L-DAIM)的實踐能夠幫助企業體系化管理企業的資料，並且構建可持續的資料資產治理機制，從而產生持續的資料創新：

1、資料資產的識別和治理

資料資產評估模型，幫助企業從業務價值、資料成熟度的角度評估和識別哪些資料是企業的資料資產，他們的成熟度、價值、安全級別是怎樣的。

整理企業的資料資產目錄，並且對應到這些資料資產目前的源系統、資料質量、資料所有者、利用情況等維度，構建企業資料資產全景圖。

建立資料資產的治理體系，從資料質量、資料整合、資料管理、資料利用的角度，構建對應的組織、技術、管理和制度體系，來保證資料資產本身可利用、可挖掘、可審計、可整合。

2、資料資產的獲取和儲存

構建企業級資料湖，根據企業資料資產目錄，將識別出的資料利用對應的數字化技術獲取並接入到資料湖，進行安全、高效的儲存和監控管理。

3、資料資產的共享和協作

當資料已經按照資料目錄的結構儲存到資料湖中，如何將這些資料有效的共享分發提供給需要的角色和組織去使用，這是資料資產管理的重要內容。

企業的資料使用方應該能夠全面的掌握企業有哪些資料資產，然後可以根據許可權高效便捷的獲取到這些資料資產和服務，資料資產的使用、分發、下載、都是需要被記錄，可追蹤，可審計的。資料資產管理框架致力於打造一個安全、開放、共享的資料資產協作體系。

4、資料創新的挖掘和探索

資料創新非常依賴於團隊的協作和技術工具，企業資料資產從資料到價值，重要的能力就是如何分析和挖掘這些資料。L-DAIM提供了一套資料價值探索的方法論和實踐準則，輔助以資料工程、資料科學的協作平臺工具，讓資料分析師、資料工程師、資料科學家能夠在一個工作臺上搜索資料、分析資料、挖掘資料，產生資料洞察。一個業務創新價值，是需要多角色的協作，快速迭代和驗證的。L-DAIM通過Data Discovery-Inception的方法，輔助以一套分享、討論、協作、甄選的創新論壇，幫助企業去識別資料洞察的價值、可行性、優先順序，讓使用者、業務人員、資料分析師、資料工程師和資料科學家通力協作，產生可以落地的業務價值和產品創新。

5、資料服務的構建和管理

資料集、演算法、模型和視覺化報表等都會以服務的方式提供出來，在統一的服務市場裡進行管理，使用者可以搜尋、獲取使用這些服務，並且給這些服務予以反饋、點評，從而識別出優質的服務。

6、資產和服務的交易和管理

最終，資料資產和服務，都是可以被交易的，所有的交易是被監控，被管理的。這個體系裡的每一個角色，都能夠通過提供資料、提供技術工具、提供分析服務等手段獲得對應的價值回報，從而形成協作，共贏的資料價值生態，促進企業的持續資料創新。

精益資料資產管理體系如何能夠在企業中發揮作用，是需要一個數字化平臺來支撐的。而本專案的目標就是在精益資料資產創新體系基礎上構建一個支援持續資料資產創新的平臺。

系統架構

本專案採用的架構如下圖所示：

整個架構是按照資料工廠(Data Factory）的思路來構建的：

每一個企業未來都是資料驅動的企業，所有的決策，產品的設計、研發、生產、銷售都會基於資料來進行。那麼每一個企業可以類比城一個數據工廠。

這個工廠有原材料那就是內外部的源資料，源資料通過運輸隊，也就是資料採集通道獲取到原材料倉庫中，這裡的原材料倉庫就是資料湖，資料湖是用來儲存原始資料。在原材料的基礎上，企業需要一個數據的實驗室，在這裡，利用資料探索、資料分析等方法，企業的資料科學家和演算法工程師與業務人員一起，嘗試各種新產品、新服務，進行各種實驗。如果實驗成功，那麼這就變成一個產品的設計方案，進入到車間流水線中量產成一個個的產品，也就是資料服務和應用。這些資料服務和應用是具有業務價值的，是直接能夠解決一個或多個業務場景的問題的。

這樣的服務和應用就會被放置到企業的服務/應用商店中，供內外部使用者所呼叫。

這個這個過程，都會由辦公室來進行整體的監控和管理，這裡的辦公室就是資料的治理，來確保資料的質量，產品的生產過程，最終服務和應用的交付質量。

在商店裡，哪些資料的服務和應用被呼叫比較多，在大部分情況下，那麼這些資料的價值就會比較高。

有了這樣一個數據資產創新平臺，企業的業務使用者、技術人員、資料分析師，資料提供者，資料使用者，都可以在這個平臺上開放、共享的協作。

商業收益

在這個專案中，我們幫助客戶構建了資料價值的生態：

以業務為目標，以演算法模型為工具，在資料的礦山中，識別出了以下種類的業務價值：

打通了過去的資料壁壘，解決了不知道企業有什麼資料，存在哪裡，如何獲取的共享協作問題，構建了適合於這個行業的業務人員的易用的資料探勘分析工具平臺。以下是核心的系統截圖：

案例投遞企業與作者

ThoughtWorks是全球領先的數字化轉型技術服務商，是一群極有天分的軟體精英，滿懷激情的匯聚在一起，以引導軟體創新、設計和交付的革命為己任，助推全球社會變革。我們不僅僅是一家軟體公司，同時也是一個社群：我們彙集滿懷激情的軟體精英，通過技術和客戶共同應對最艱鉅的挑戰。同時我們尋求IT行業的革新，並致力於對社會產生積極的影響力。

史凱（凱哥）是ThoughtWorks資料和人工智慧業務負責人。超過15年企業戰略諮詢及架構實施經驗，曾為眾多大型企業提供流程再造、IT規劃、ERP系統實施、雲端計算、大資料平臺架構實施服務。《連線-資料驅動的數字化轉型》的作者，資料驅動的數字化轉型的倡導者，精益資料資產創新體的提出者，專注利用資料和智慧等數字化技術為傳統企業提供數字化轉型服務。