·伦理问题:大数据“杀熟”、算法歧视等问题,要求数据的使用必须符合伦理道德。
总结
拥有数据就拥有财富,是因为数据在数字时代已经成为了:
核心的生产要素,直接参与价值创造。
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决策的基石,极大地降低了不确定性。
个性化的引擎,催生了新的产品和服务模式。
可交易的商品,本身具有巨大的市场价值。
ai的食粮,是驱动下一代技术革命的关键。
强大的护城河,能够巩固市场垄断地位。
因此,无论是国家、企业还是个人,都需要重视数据的战略价值,合法合规地收集、分析和利用数据,才能在未来竞争中占据优势,赢得财富。
怎样重视数据的战略价值,合法合规地收集、分析和利用数据,才能在未来竞争中占据优势,赢得财富?
非常好,这是一个从理论到实践的关键问题。重视数据的战略价值并合法合规地将其转化为竞争优势,需要一个系统性的框架。以下是具体的策略和步骤:
一、战略层面:将数据提升为核心战略资产
高层共识与“数据驱动”文化:
·自上而下推动:企业管理层必须先认识到数据是核心资产,而不仅仅是it部门的任务。设立席数据官(cdo)或类似角色,直接向ceo汇报。
·培育文化:鼓励所有部门、所有员工基于数据做决策,而不是仅凭经验。举办培训,分享用数据成功解决问题的案例,让“用数据说话”成为企业dna。
制定数据战略蓝图:
·将数据战略与企业的总体业务战略(如增长、降本、创新)对齐。明确回答:数据如何帮助我们实现业务目标?
·规划未来-年需要获取哪些数据、建设哪些数据能力、达成哪些数据目标(如客户满意度提升x、运营成本降低y)。
二、合规收集:在合法合规的前提下获取高质量数据
这是所有工作的基石,一旦违规,不仅会面临巨额罚款,更会丧失用户信任。
“合法、正当、必要”原则:
·透明与告知:在收集用户数据前,以清晰易懂的语言(而非冗长的法律条文)明确告知用户收集哪些数据、用于什么目的、存储多久。获取用户的明确授权(opt-)。
·最小化原则:只收集业务所必需的数据,不贪多。过多的无关数据会增加管理成本和风险。
·用户权利保障:建立便捷的通道,保障用户对其数据的访问、更正、删除(被遗忘权)、以及撤回授权的权利。
合规框架与技术手段:
·熟悉法规:深入研究并遵守《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》以及欧盟的gdpr等所有相关法律法规。
·隐私设计(priva):在产品设计和开的初始阶段,就将数据隐私和保护措施嵌入其中,而不是事后补救。
·数据分类分级:对收集到的数据进行分类(如用户信息、交易信息、操作日志)和分级(如公开、内部、敏感、机密),并据此采取不同的保护措施。
三、有效分析:从数据中提炼“洞见”(sight)
数据本身不是财富,从数据中提炼出的、能指导行动的“洞见”才是财富。
建设技术平台与团队:
·技术栈:搭建或采购适合自身规模的数据仓库(dataduarehoe)、数据湖(datake)、bi(商业智能)工具、以及高级分析ai平台。
·人才团队:组建包含数据工程师(处理数据)、数据科学家(建模分析)、数据分析师(业务洞察)的团队。业务部门也需要有懂数据的人才。