每个企业都将数据视为关键资产,都有一定的数据主权,然而“放手”数据予之自由的需求却日益强烈——让这些数据信息为企业单位、部门及地区所知、所悟和所用。这就需要有将数据存储、管理和升级的能力,恰恰这种能力是“流量资产化”的核心要义,同时更需要将数据主权拔升到更高的战略地位上。

数据存储、管理和升级需要运用现代手段,即利用机器学习、自然语言处理及自动化等方法动态理解数据关系、引导数据储存并管理数据权利,从而进行数据构建及管理。全球数据隐私及保护相关的法律不断变化,同样需要上述能力。

随着对数据和客户、战略性及运营相关有价值的见解日益增加,我们已经进入数字化新时代。这个新时代中,不仅存在空前海量的数据——来源渠道更广,而且数据更为公开化。

对于已经踏上数字化之路的企业来说,他们越发清晰地认识到,要全面挖掘数据的潜力,应对数据予以“Free”——这并不意味着金钱意义上免费,而是指数据可被获取,而且普遍存在。当划分企业领域的传统边界逐渐消失时,广泛、公开地利用数据日趋重要,这也有利于分析师们使用这些数据创造价值,创造属于企业的流量资产生态

即便当数据公开时,我们仍需理清这些数据。传统意义上,“理清数据”意味着自上而下的赋予数据规范定义及访问权限层级,并建立层层深入的管理协议。这种杜威十进制分类方法,本质上是试图使用“蛮力”来控制混乱的形式化方法。

未来会有更多的企业运用现代化的方式进行数据管理,以求在数据管控和数据访问之前取得平衡。企业数据主权发展趋势中,需要更成熟的理论和技术来释放管理数据主权的资产价值,也就是进行流量资产化。

企业可从三个方面应对数据相关的挑战:管理及架构、全球法律合规、数据所有权。多数企业在这三方面中均面临各自不同且持续性的挑战,如:

1、企业如何在跨机构、跨职能进行数据披露时,仍能谨慎高效地管理这些数据?

2、企业如何将繁重且重复性的数据归类及管理工作自动化?

3、作为全球化的公司,企业如何遵守国家间差异巨大的隐私保护需求?

4、在企业之中,谁最终负责所有数据?

当公司发展成为洞察力驱动型企业时,企业数据主权趋势能帮助其理清上述问题和其他问题。毋庸置疑,这类转变需要企业在数据整合、数据记录、数据安全、数据沿袭、增强型管理及其他方面进行长期投入。但通过这些投入,企业能够打造出一个不断发展、学习和扩展的动态流量资产生态。

                   

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