3）驾驭数据供应链
时间：2022-02-21 09:10:01 | 来源：行业动态
时间：2022-02-21 09:10:01 来源：行业动态
在强调消费者与数据供应的同时，强调一下企业自身的管理能力是非常必要的，因为只有具备相应的驾驭能力，才能确保内部外部数据有效传导转化为价值，进而构成消费者协同的正向循环。
传统供应链最棘手的物流瓶颈在数据供应链中并不存在，但数据供应链柔性和敏捷性的表现仍然差强人意。大部分企业可以通过供应链管理平台清楚地知晓物料的属性、所处的运输环节以及目的地和用处，有了RFID等物联网技术后更是如此。数据供应链管理远未达到这样的水平，很多企业不清楚需要对哪些数据进行管理以及如何管理，也不清楚数据来自于何处以及该如何使用，数据质量的得不到保证，数据冲突时有发生，数据分析不能灵活地响应业务需求。某种程度上这是由于数据管理本身的复杂性所致，但更重要的原因可能来自企业内部，突出体现为组织不支持和工具缺乏两方面。
传统企业应通过组织创新强化面向数据的职能。一方面，当前的IT组织大多是面向系统的，不同的系统功能服务于不同的前后端职能，IT部门职责在于确保系统稳定和功能完善，而面向数据的职责并未被明确定义；另一方面，IT仍被大多数企业视为辅助性活动，与前端部门的甲乙方关系根深蒂固，很难实现数据驱动的业务创新。企业可以通过组织创新来改善上述问题。一是在公司高层、职能管理和执行体系三个层次全面加强数据相关职能的定义并理顺流程。为保证变革杠杆的有效性，全职的首席数字官、独立的数据职能管理部门、独立的数据服务中心，在大型传统企业中上述配置至少要实现一个。二是授权数据部门（或数据高管）开展基于数据的业务创新并配置相应资源。数据部门可采取类似于创投孵化器的运作模式，把数据资源作为吸引创意的核心资源，小范围试点并快速迭代，当业务规模达到预设标准后移交业务部门。
传统企业应引入先进的数据资产管理平台。一旦至上而下地明确了数据相关职责，数据治理机制就会提上正式日程，这时需要选择正确的实施工具。新技术平台需要满足大数据、实时性、安全性等技术要求，也需要具备元数据管理、知识图谱、可视化等功能要求，但更值得强调的是理念和架构上的领先性，即数据资产化、管理端到端和开放透明。数据资产化是指将数据比照为可增值、可交换的资产，对数据所有权、使用权、收益权等资产属性加以管理，并支持数据的登记、评估、买卖、审计等类资产操作；管理端到端旨在落实数字供应链的理念，企业需要实现对数字实体（Data）类似于对物理实体（Thing）的关注，定义并持续记录其位置、动作、状态等信息，做到过程的可追溯、可预测、可干预；开放透明则强调对多边商业模式的支持，满足多数据源（内外部）和多数据用户（内外部）灵活接入和访问。
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