数循环：数字化转型的核心布局

推荐序1 数循环，一种全新的思维方式
杜平
国家信息中心原党委书记、常务副主任
国家“十三五”规划专家委秘书长
推荐序2 数据要素视角下的数字化转型
马智涛
微众银行副行长兼首席信息官
引言 敏捷转型，从“以用促通”到“以通促用”
01 谁能早一步用好数循环， 谁就能最先赢得数字化转型的红利
数字化转型不全是技术活
数据战略、数据治理、数据中台，构建持续型数循环的 必经之路
堵、独、慢、漏，数据战略落地的四大阻力
数据治理精髓，切忌用短期解决方案解决系统问题
组织架构与配套激励机制，做好数据中台的前提
共享共创，提升数据中台的巅峰价值
数据思维 数字化转型是一个从错误中学习的过程

第一部分 数据战略缺位，只会局部胜而全局败
02 打通“内外视角”，构建全局化的数据战略
最致命：数字智能时代，企业数据战略缺位
最本质：企业数字化转型的战略之“道”
终局思维：企业数据战略必须基于业务战略
战略性数据是企业数据战略的前提
“从外到内”和“从内到外”，两个视角缺一不可
数据思维 从“无用—能用—有用—好用”的数据中， 建立城市的领导驾驶舱
03 做到“上下一体”，让数据战略真正落地
数据战略必不可少的“四大抓手”
数据驱动如何运作
建立数据驱动的企业组织架构
数据思维 数字化转型切入点 = 痛点解决后的影响力 × 解决痛点的概率

第二部分 数据治理6×6矩阵，学会挖掘数据所有“对”的价值
04 做好数据盘点，才能做对数据治理
结构化数据：企业中最容易搜索和组织的数据
非结构化数据：很难搜索、管理与分析的数据
半结构化数据：不符合关系数据库预期的结构数据
盘点数据资产是治理的抓手
做好数据资产盘点，实现数字化的第一步
数据思维 数据唾手可得，也可能会是最大的负担
05 布局6大模块，打造数据治理路线图
模块1 数据获取：最重要而又最容易被忽略的环节之一
模块2 数据同步处理：数据质控前置
模块3 数据部署：有序和结构化的分类组织
模块4 数据使用：“从看到用”必经的4个阶段
模块5 数据共享：打开再创新的窗口
模块6 数据重复使用、销毁、归档，晚不如早
数据思维 大数据不能包治百病
06 掌握6大通关要素， 避免数据过度治理
关键要素1 数据目的和价值：为什么需要数据，需要 什么数据
关键要素2 数据所有权，是对数据分发、获取和使用 的控制
关键要素3 数据安全性：只要转移数据，就可能有安 全隐患
关键要素4 数据隐私权：匿名数据的安全性变得越来 越重要
关键要素5 “无质量不数据”：资产化有助于价值的 穿透
关键要素6 公众认知：缺乏信任是问题的根源
解决棋盘矩阵的痛点，真正“以通促用”
数据思维 智能构建是“数据—信息—知识—智能决策” 的闭环
07 遵从3大阶段，将数循环框架推至全局
阶段1 收拢期：敢于“反地心引力”
阶段2 基础治理期：围绕数据生命周期，逐步落实
阶段3 架构成型期：数据中台的优质产出
数据思维 数字化转型全局化前必须跨越的3大陷阱

第三部分 建立数据中台，真正让数循环创造价值
08 企业中台，让隔阂的数据流动起来
数据中台建设刻不容缓
连接和共享是数据中台的核心
数据治理是数据中台的起点
数据服务促进快速创新
企业中台的“黄金法则”
完善相应的组织架构与配套的激励机制
数据思维 沉淀共性，让商业走向敏捷
09 数据专区，建立共创共享的社会生态
数字经济时代早已悄然来临
数据专区是探索“双轨循环”的最佳试验田
数据专区正悄然以各种形态引发热议
数据专区建设框架的5个要素
“区内区外”的思考，决定数据流动下产生价值的潜力
数据思维 大型跨国企业的数字化转型，成功与否在于全员是否具备数据思维

结语 从科技伦理、信息伦理到数据伦理，让数据持续循环的关键
附录1 美国大数据的发展源于“开放意识”
附录2 中国大数据发展的黄金10年
附录3 沙盒模式的全球格局探索