在數字時代，企業如果想要達成數字化轉型，就必須重新認識數據的意義和重要性。以前，數據在企業扮演的角色，主要是用於管理和評估業務狀況，並為長期規劃提供理據支援。數據的收集通常是最容易的部分，更大的挑戰在於如何利用數據，並將其轉化為有用的價值。
數據扮演的角色及其所帶來的可能性愈來愈廣泛，但要讓數據成為真正的價值來源，企業須徹底改變對數據的看法。它不是可有可無，而是企業最關鍵的戰略資產。
數據在企業中的角色變遷，大部分領導層未必知道意味着什麼，以及帶來的挑戰有多大。在數字經濟的推動下，未來數據能力將成為商業戰略的必然組成部分，企業需要為此而制定數據策略，這包括如何獲取那些數據，以及怎樣運用。別以為這是很容易的事情，即使對數據精通的互聯網行業，也未必能制定良好的數據收集及使用策略，遑論在數字化剛起步的傳統行業。
在制定數據策略時，筆者想分享幾個原則：
1. 收集不同類型的數據：每間公司都應該從全域來考量其數據資產，收集不同類型的數據以用於不同目的。數據種類雖然繁多，包括交易數據、客戶調查、社交媒體評論、客戶的profile等等，但是企業需要計劃好如何利用這些數據為業務作出貢獻，例如零售業可以更明智地決定如何配合客流量，在什麼位置擺放合適的商品；電子商務公司可以根據用戶以前的瀏覽及購買行為來決定用戶下次光臨時，應該展示哪些產品。
2. 把數據用於新產品開發及創新：數據可以為現有產品或服務提供更優質的客戶體驗，也可以作為構思和測試新產品的工具。例如Netflix利用其觀眾喜好的大量數據（題材、演員、導演、國家等等）來幫助製作及購買節目。通過分析數據，Netflix可以試播大量不同組合的節目，寄望其中一個或多個節目能夠突圍成功。這就是利用數據更快速、更廉價地進行決策。
3. 要看客戶怎麼做，而不只是聽他們說便可：行為數據是最直接反映客戶行為的鏡子，包括交易、在線搜索（衡量客戶的購買意圖指標）、點擊流數據（他們瀏覽了的頁面、點擊了的地方、在購物車中留下了的商品）。行為數據始終是最有力的客戶數據，行動比說話來得更實際，較市場調查訪問更有價值。這不僅是因為客戶可能撒謊，還因為有些人總是善忘，或錯誤預測自己未來行為或動機。
4. 打通數據孤島：以前，企業允許各個部門獨自生成和保存數據。數據策略最重要的一環，是設法將以前彼此分離的數據整合在一起，並分析它們相互之間的關聯。從不同數據來源收集，加上經過整合和分析，數據的能力比任何時候都更加強大。
5. 在制定數據策略時，質和量同樣重要：數據多並不代表其價值愈大，大量的數據治理費用所費不菲，必須通過精心挑選及精煉。由此可見，企業運用數據的方式也經歷了一場變革。
原刊於《信報》，本社獲作者授權轉載。
