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在当今的数字时代，数据战略管理作为组织顶层设计的关键一环，不仅定义了如何规划、获取、整合、利用和保护其数据资产，还指引着组织在数据驱动的道路上稳健前行。本节将深入探讨数据战略管理的定义、要点和体系。
组织数据战略管理是指对组织数据战略的制定、实施和评价与控制活动进行管理。它是一种过程管理，即通过全过程的管理来提高组织数据战略制定、实施、评价与控制等各项活动的有效性和效率。
1）数据战略制定：根据业务战略意图和宗旨、社会责任和价值观，对组织的外部环境和内部环境进行理性和科学的分析，对外部机会、威胁和内部优势、劣势进行诊断，重新确定组织的数据战略承诺与使命。根据组织数据战略的时间跨度，为组织数据战略意图和宗旨的实现确定阶段性的目标和实现该目标的路线图及资源配置。
2）数据战略实施：将计划好的数据战略完整并准确地变成现实的数据战略。对数据战略目标进行分解，构建数据战略实施的计划体系，布局数据资源和数据资产，制定相应的数据管理职能战略，提供必要的管理支持，包括组织、机制、人员和文化上的支持。
3）数据战略评价和控制：根据不同阶段的数据战略实施情况和最终目标的实现情况进行评价和控制，并对数据战略实施的计划和措施进行及时调整，对组织数据管理者的行为进行监督与激励。也可能终止数据战略实施，重新开始新一轮的数据战略制定过程。
围绕数据战略生命周期的关键环节——制定、实施、评价和控制，数据战略管理的要点如图3-4所示。
图3-4 数据战略管理的要点
在数据战略制定阶段，组织需要在所有利益相关者之间达成共识，核心在于构建一个全面、有前瞻性且可操作的数据管理蓝图。这一蓝图需紧密契合组织的整体战略方向，并深入洞察数据在推动业务增长、优化运营、提升决策效率等方面的潜力，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。
（1）阶段目标
● 战略愿景明确化：除了建立和维护数据战略外，还需明确数据战略如何助力组织实现长远愿景，如通过数据驱动的创新提升市场竞争力、优化客户体验等。
● 后续计划精细化：建立详细的监控和评估框架，不仅关注战略执行的进度，还需评估战略对业务目标的贡献度，确保战略与业务目标的一致性。
（2）阶段工作
● 制度流程的全面性：制定数据战略管理制度时，需涵盖数据采集、处理、分析、应用、安全等全生命周期的各个环节，明确利益相关者的职责，规范数据战略的管理过程，确保流程的无缝衔接和高效运行。
● 资源保障的多元化：除了传统的资金、人力支持外，还需考虑技术、工具、培训等其他资源的投入，以支持数据战略的顺利实施。
● 优化路线图的动态性：编制数据战略优化路线图时，应充分考虑外部环境变化（如技术革新、市场趋势）和内部需求调整（如业务重组、战略转型），确保路线图具有足够的灵活性和前瞻性。
● 定期修订与量化分析：通过定期的审查会议和量化分析工具，对战略执行效果进行全面评估，及时调整战略方向和实施策略，确保数据战略始终与组织目标保持一致。
数据战略实施是组织完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。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；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。在数据战略实施阶段，关键在于将战略蓝图转化为具体的行动计划和实际成果，同时保持对实施过程的监控和调整能力。
（1）阶段目标
● 实施情况的实时监控：建立定期报告和评估机制，确保管理层和利益相关者能够及时了解战略实施进展和存在的问题。
● 差距分析与方向明确：通过对比分析现状与目标之间的差距，明确后续改进的方向和重点，确保战略实施始终朝着既定目标前进。
● 资源优先级排序：结合组织的实际情况和业务价值驱动原则，对数据职能任务进行优先级排序，确保关键任务得到足够多的资源和支持。
（2）阶段工作
● 评估准则的科学性：建立基于事实和数据的评估准则，确保评估结果的客观性和准确性。在组织范围内全面评估实际情况，确定各项数据职能与愿景、目标之间的差距；同时，根据评估结果及时调整评估准则，以适应战略实施的新要求。
● 实施计划的灵活性：制订实施计划时，需充分考虑可能遇到的风险和挑战，结合组织业务战略，利用业务价值驱动方法评估数据管理和数据应用工作的优先级，并制定相应的应对措施。在实施过程中，根据工作进展和外部环境变化灵活调整计划内容。
● 与利益相关者沟通：定期发布数据战略推进工作报告、组织专题会议等，加强与利益相关者的沟通与交流，确保其了解战略实施的进展和成效。
● 资源与资金保障：确保数据和技术部门能够获得必要的资源支持（如硬件、软件、网络等）和资金保障（如预算、投资等），以支持数据战略的顺利实施。
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，同时做好记录供审计和评估使用。在数据战略评价和控制阶段，重点在于通过科学的评估方法和严格的控制机制来确保战略目标的实现和战略效益的最大化。
（1）阶段目标
● 业务案例的实用性：建立的业务案例需紧密结合组织实际和业务需求，能够清晰展示数据战略带来的商业价值和潜在回报。同时，组织还需要不断迭代和优化业务案例，确保其始终符合组织目标和业务驱动要求。
● 投资模型的可持续性：构建的投资模型应具备长期视角和灵活性，以适应不断变化的市场条件和组织需求。这包括对投资回报率（ROI）的持续监控和评估，以及对投资风险的识别和管理。模型还应包含对环境、社会和治理（ESG）因素的考量，确保投资决策符合可持续发展原则。
● 记录与审计的规范性：对业务案例、资金支持方法及活动进行规范记录和跟踪审计，确保数据的真实性和完整性。同时，进行定期的后评估来总结经验教训并优化后续工作。
（2）阶段工作
● 业务案例的标准化：根据标准工作流程和方法建立数据管理和应用的相关业务案例模板，确保案例的规范性和可比性。同时，鼓励高层管理者和业务部门的积极参与和支持以确保案例的实用性和可操作性。
● 评估模型的精细化：制定详细的数据任务效益评估模型和管理办法，以确保评估结果的准确性和可靠性。同时，利用成本收益准则来指导数据职能项目实施优先级安排并将其纳入审计范围，以确保评估过程的透明度和公正性。
● TCO（Total Cost of Ownership，总拥有成本）方法的应用：构建专门的数据管理和数据应用TCO方法，以衡量评估数据管理实施切入点和基础实施的变化，并据此调整资金预算。使用统计方法或其他量化方法来分析数据管理的成本评估标准和资金预算的有效性，以确保资金使用的合理性和高效性。
组织数据战略管理体系包括三部分：数据战略管理目标、核心职能和保障体系，如图3-5所示。
图3-5 组织数据战略管理体系
组织数据战略管理目标是在数据战略制定、实施、评价与控制过程中执行有效的举措，监督与控制数据战略设计和实现的全生命周期状态，保障数据战略设计科学、落地性强，保证数据战略按计划实施并能根据外部与内部环境变化及时迭代更新，支撑组织业务战略实现，为组织提供竞争优势。
组织数据战略管理目标是一个多维度、动态调整的体系，旨在通过精细化的管理手段，确保数据战略成为组织发展的核心驱动力。具体而言，它可进一步细化为以下几点：
1）科学性与前瞻性：确保数据战略的制定基于深入的市场调研、业务需求分析和技术趋势预测，使战略既符合当前实际又具备前瞻性，能够引领组织在数据领域保持领先地位。
2）落地性与可操作性：设计清晰、具体的实施路径和行动计划，确保数据战略能够转化为实际的工作任务和项目，被组织内部各级人员理解和执行。
3）灵活性与适应性：建立快速响应机制，使数据战略能够根据外部环境（如政策法规变化、技术进步）和内部需求（如业务模式调整、战略目标变更）的变化进行及时迭代和优化，保持战略的灵活性和适应性。
4）价值创造与竞争优势：有效实施数据战略，推动组织在数据资产管理、数据驱动决策、数据产品创新等方面的能力提升，最终转化为业务增长、成本降低、客户满意度提升等实际成果，为组织创造持续的价值并构建竞争优势。
核心职能是数据战略管理目标得以实现的基石。核心职能包括组织为实现数据战略管理目标，在数据战略制定、实施、评价与控制过程中所完成的一系列举措，具体包括以下三个方面：
1）数据战略制定管理：负责数据战略的规划与设计，包括明确数据愿景、设定数据战略目标、制定数据战略框架和路线图等。此过程需广泛收集内外部信息，确保战略的科学性和前瞻性。
● 信息收集与分析：广泛收集内外部信息，进行分析以确保战略的科学性和前瞻性。
● 明确数据愿景：设定组织的长期数据愿景，反映数据在组织中的作用和价值。
● 设定数据战略目标：根据业务目标，定义短期和长期的量化数据战略目标。
● 制定数据战略框架：构建数据战略的总体框架，包括数据战略管理原则、政策和标准等。
● 绘制数据战略路线图：制定实现数据战略目标的具体步骤和时间表。
2）数据战略实施管理：将制定的数据战略转化为具体的行动计划，并推动其在组织内部的落地执行。这包括制订详细的实施计划、分配资源、建立项目团队、监控进度、解决实施过程中的问题等。
● 制订详细的实施计划：根据战略目标，细化具体的执行步骤和方法。
● 分配资源：合理分配所需的人力、财力和物力资源。
● 建立项目团队：组建跨部门团队，明确团队成员的角色和职责。
● 监控进度：跟踪实施进度，确保各项任务按计划进行。
● 解决问题：及时解决实施过程中遇到的问题，调整计划以应对挑战。
3）数据战略评价与控制管理：建立数据战略的评价体系和控制机制，定期对战略执行情况进行评估，识别差距和风险，并提出改进措施。同时，设立KPI和建立反馈机制，确保数据战略与组织目标保持一致，并根据需要进行调整和优化。
● 建立评价体系：建立评价体系，包括评价指标和方法等，定期评估数据战略的执行情况。
● 识别差距和风险：通过评价发现实施过程中的差距和潜在风险。
● 提出改进措施：基于评价结果，提出改进数据战略实施的具体措施。
● 设立KPI：设立KPI来衡量数据战略对业务目标的贡献。
● 建立反馈机制：构建反馈循环，确保数据战略与组织目标保持一致，并根据反馈进行调整。
为了保障数据战略管理工作的顺利执行，组织需要构建全面而坚实的保障体系，具体包括以下几个方面：
1）数据管理组织：建立由高层领导挂帅、跨部门协作的数据战略管理组织体系，明确各级管理人员的职责和权限，确保数据战略方向的一致性和决策的高效性。同时，建立数据战略管理委员会或类似机构，由其负责数据战略的审议、批准和监督。
2）数据管理机制：制定数据战略管理的各项规章制度，包括数据战略管理制度、数据治理规范、数据安全政策等，将数据战略管理流程固化在政策中，确保管理的规范性和有效性。同时，建立定期审查和更新机制，确保制度与政策与时俱进。
3）数据标准规范：对数据战略生命周期中的关键管理环节进行标准化设计，如数据收集、处理、存储、分析、应用等环节的流程、接口和标准，确保数据战略实施的标准化和一致性。此外，还应建立数据质量管理体系和数据安全标准，保障数据的准确性和安全性。
4）数据人才：重视数据战略管理人才的培养和引进工作，建立人才培养计划和激励机制，为组织培养一支既懂业务又懂技术的复合型数据战略管理人才队伍。同时，建立人才晋升通道和职业发展规划，激发人才的积极性和创造力。
5）数据工具和技术：利用现代信息技术手段建设数据战略管理工具（平台），实现数据战略管理的数字化、智能化和可视化。通过工具对数据战略的全生命周期进行量化管理和监控，提高管理效率和准确性。同时，利用大数据、人工智能等技术手段对数据进行深度挖掘和分析，为战略决策提供有力支持。
6）数据文化素养：培育组织内部的数据文化氛围，通过培训、宣传、交流等多种方式提高全员的数据文化素养和意识。使全体员工认识到数据战略的重要性和意义，自觉将数据战略融入日常工作中去，形成全员参与、共同推动的良好局面。
7）数据治理：建立数据战略管理的管理机制和流程，包括数据战略管理相关的政策、标准和程序；监督数据战略管理政策和标准的执行，发现问题，对数据战略管理体系进行修正，确保数据战略在整个生命周期中得到恰当的管理。