数据服务框架

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大数据落地的这两三年,一个崭新的时代已经到来。我们对以前一些传统行业的传统投资方式、传统的商业模式、传统的产品设想,都将要被打破。
用数据来驱动科技的创新,带来翻天覆地的全新的商业价值,这是一种不可抵挡的趋势,可能来得比想象中还要快,但凡希望用传统方式,来阻挡甚至阻止这种趋势到来,都不会成功
1 服务环境(人的因素)
◆ 诚信和道德价值的承诺
◆ 行为准则或标准
◆ 组织架构、汇报路线、权力与责任分配
◆ 纯净衡量、激励和奖励机制
◆ 人力资源政策(吸引,培训,评估,规划)
2 基础数据管理(策略层面)
◆ 数据源筛选
◆ 数据源合规处理
◆ 数据源评估
◆ 数据采集
◆ 数据入库
◆ 数据质量管理
3 数据技术(技术层面)
◆ 数据采集技术
◆ 数据清洗技术
◆ 数据储存技术
◆ 数据分析技术
4 数据应用(迭代开发)
◆ 识别客户的数据需求
◆ 识别客户运用数据的方式
◆ 设计和开发数据应用
◆ 向客户交付数据应用
◆ 收集客户反馈并迭代升级数据应用
5 风险与控制(运维层面)
风险:
◆ 需求不确定性风险
◆ 目标设定的风险
◆ 执行风险
◆ 数据资产安全风险
◆ 信息基础设施风险
控制:
◆ 沟通机制
◆ 规范目标设定程序
◆ 职责分离机制
◆ 数据资产管理体系
◆ 设施管理

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