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数据战略就是以数据为支撑的业务战略

数据驱动智能

2025-11-09

没有所谓的数据战略，只有以数据为支撑的业务战略。

简而言之：本文并非探讨技术规格、文件格式或查询引擎，而是面向企业领导者。就像数据湖仓是一种战略工具，它通过改善决策、降低成本、规避风险和加速创新，将您的数据转化为创收资产。它关注的是业务影响，而非技术炒作。

问题：当数据相关的讨论陷入僵局时

你是否曾经参加过数据相关的会议，却感觉自己需要工程学位才能跟上进度？你并不孤单。关于数据格式、处理引擎和开放表格式的讨论很快就会变成一个技术性的无底洞，让业务领导者不禁疑惑：这一切与我们的最终收益有什么关系？

以我的经验来看，99%的数据内容都集中在技术细节上。这造成了脱节：业务部门不理解数据的价值，数据团队也难以将他们的工作与真正驱动收入的指标联系起来。结果呢？基础层面的挑战悬而未决，导致后续的所有创新，从人工智能到数据产品，大多停留在理论层面。

没有坚实的数据基础，任何规模都无法扩大。这就像在房子还没建好之前就设计出梦想中的厨房一样。事实很简单：现代数据平台不仅仅是另一项基础设施。它是一项直接影响投资回报率、总拥有成本、风险敞口和创新战略的商业决策。它关乎竞争力，而非数据格式。

一经济效益分析：投资回报率和总拥有成本

1.投资回报率：现代数据平台如何带来真正的商业影响

从商业角度来看，Lakehouse 改变了团队与数据交互的方式，从而能够做出更快、更可靠的决策。以下是这些收益切实可行的原因：

（1）“极有可能”实现单一数据源：通过将以往分散的数据整合到一个新的平台，团队不再需要浪费时间核对报告或寻找数据源。财务团队可以全年生成一致、准确的报告，因为每个人都基于同一个可信数据集工作——这每年可节省六位数到八位数的人工成本。

（2）跨职能部门可复用数据集：市场营销、销售和分析团队无需等待 IT 部门，即可基于同一套干净、共享的数据集开展营销活动或实验。通过优化目标受众，更快的营销活动测试可带来超过 100 万元的季度增量收入。

（3）基于成熟业务实践的自助服务：业务用户可以直接访问和分析数据，遵循不受技术限制的最佳业务实践。这有助于更快地做出更明智的决策，并赋予团队竞争优势。

（4）决策就绪数据：通过内置治理机制，企业领导者可以信任他们使用或与同事和合作伙伴共享的数据，从而做出高风险决策，同时最大限度地降低代价高昂的错误和数据泄露的风险。

2.示例：财务报告效率

X公司的财务团队——由10人组成（3名内部员工，7名外部员工）——全年都在忙于编制和核对监管报告和管理报告。他们的大部分工作都涉及在多个系统中查找、准备和核对数据。

以湖仓一体的方式：

数据准备工作量减少 80%
数据核对工作量减少 50%
应用自助式和成熟的工作流程，可以优化和自动化报告生成。

考虑到节省的成本，该公司可以将外部支持人员从7名全职员工减少到2名，只需5名全职员工即可完成工作量。这5名全职员工的减少相当于每年节省约100万元的人力资源成本。

如果湖仓一体项目耗资 100 万至 200 万元，这仅从一个部门的报告就表明，1 至 2 年内就能实现明显的投资回报率——甚至还没有考虑到市场营销、分析或其他业务职能带来的收益。

简而言之，这些优势之所以能够实现，是因为 Lakehouse 从根本上解决了效率低下的问题——而不是因为有人承诺能创造奇迹。它旨在消除摩擦、减少人工操作，让团队能够专注于那些能够推动收入增长的决策。

三 TCO：现代数据平台如何降低成本和复杂性

传统架构——独立的数据湖、数据仓库和数据管道——会产生随着时间的推移而不断累积的隐性成本：

IT 和运营成本：维护多个系统和管道每年消耗数百万元的人工成本。
软件许可：专有平台通常需要支付昂贵的许可费用。企业每年可能要花费 50 万至 200 万元甚至更多，仅仅是为了维护多个垂直行业软件栈的许可。
供应商锁定：迁移历来都是一项极其困难且成本高昂的工作。谈判往往会产生隐性成本，而更换供应商的费用很容易达到 50 万至 100 万元。在我的职业生涯中，我不止一次目睹过耗资数百万元的迁移项目——其中的痛苦是真实存在的。

1.湖仓平台的优势：

统一架构：将存储、处理和治理整合到一个范式中，减少维护和运营开销——即使涉及不同的技术（尽管您的数据架构师一开始可能不同意）。
消除专有技术锁定：无需昂贵的迁移即可自由切换平台或集成新工具。这是一个由业务决定的过程，而不是由技术决定的过程。
优化资源利用：更智能地利用数据和资源可降低 20-30% 的云成本，将浪费的支出转化为每年数十万元的节省。

2.例如：IT整合节省

想象一下这样一家公司：它运营着多个仓库和数据湖解决方案，拥有15 名全职员工负责 IT 运维，每年支付 150 万元的许可费用。听起来是不是很熟悉？他们的 IT 团队一年中的大部分时间都花在：

维护和监控多个系统和管道
调试湖泊和仓库之间的集成问题
协调不同平台间相互冲突的数据集
谈判和管理复杂的供应商合同

通过向统一的 Lakehouse 迁移到单一的新范式：

日常维护所需的全职员工人数降至8-10 人，从而可以腾出 5-7 人从事更高价值的项目或降低外部人力资源成本。
许可费用降低30%至50%，每年节省45万至75万元。
整合的基础设施可将云计算和存储成本降低 20% 至30%，从而额外节省15 万至 30 万元。

迁移的灵活性避免了未来可能产生的50 万至 100 万元的成本，否则这些成本将用于更换供应商或重新架构系统。

3.其他注意事项：

人力资源挑战：熟练的数据工程师和分析师供不应求，人员流动率高，且即将面临退休潮。人工智能代理未来将包揽所有工作的说法固然美好😄，但现实是，人类的专业知识仍然至关重要——因此，高效利用现有员工是节省成本的关键因素。
采购技巧：在与存储或查询引擎供应商谈判时，您现在拥有了谈判筹码。您可以说：“如果价格不具竞争力，我们有一个替代方案，几天内即可投入使用。”这能赋予您的采购团队真正的谈判优势。

4.总拥有成本降低：每年约100 万至 200 万元。

除了数字之外，这种转型还带来了无形的好处：IT 团队可以专注于分析赋能而不是维护，业务团队可以更快地访问可信数据，组织可以获得战略敏捷性，从而采用新的工具或举措，而不会被传统供应商束缚。

四风险与治理：保障信任，降低风险敞口

数据不仅仅关乎速度或成本，它更是一项至关重要的业务资产。糟糕的数据治理和风险管理不善会导致经济损失、运营失误和业务机会的丧失。传统的数据架构往往会加剧这些风险：数据孤岛、策略不一致以及复杂的管道都会增加出错、延误和错失良机的可能性。

例如，考虑客户旅程和定制定价场景：代理商需要访问多个数据集——客户行为、当前价格、供应谈判以及潜在竞争对手的动向——才能提供最优价格。在传统系统中，访问这些数据集可能需要数周时间，并经过不同团队的审批。等到代理商拿到数据时，机会往往已经错失，导致收入损失和决策速度减慢。

现在想象一下，如果让人工智能代理来做这些决策会怎样。如果没有自动化治理和访问控制，这些代理就只能停留在老旧的思维模式中，依赖电子邮件、电子表格和人工审批流程。数据理论上是存在的，但实际访问却被限制，导致人工智能驱动的洞察进展缓慢甚至根本无法实现。

湖仓平台通过提供以下服务来应对这些挑战：

集中式治理：所有数据均被编目、版本控制和追溯。企业领导者和人工智能系统都能快速验证数据的来源、处理方式和访问者，从而降低运营和合规风险。
自动化合规：治理政策（包括数据隐私、安全和保留规则）在所有团队中自动执行，最大限度地减少人为错误和监管风险。
数据质量和可靠性：团队和人工智能系统可以访问一致、可信的数据，从而能够更快、更准确地做出决策，并降低代价高昂的错误发生的可能性。
去中心化访问与控制：业务团队和人工智能代理可以自助获取所需数据，同时保持细粒度的访问控制。决策速度更快，且不会损害安全性或合规性。

把它想象成一条现代高速公路：规则、车道和限速并不会减慢你的速度——它们反而能让你更快、更安全地行驶。数据湖仓的管理也是如此：清晰的规则和自动化的安全保障措施，让创新得以自由快速地进行，同时避免事故的发生。

战略优势：除了降低风险之外，Lakehouse 的治理模式还催生了一种数据驱动型文化，使人类和人工智能决策者都能自信且迅速地采取行动。这直接影响收入，减少错失良机，并支持可扩展的创新。

五战略与创新：将数据转化为竞争优势

如果贵公司的目标只是收集数据而不利用数据来获得竞争优势，那完全没问题——您可以专注于产品和服务，并将数据视为副产品。

但对于那些认识到数据如何能够增强业务战略的公司来说，情况则截然不同。现代化的湖仓将数据从被动资产转变为战略杠杆，从而实现更快的创新、更明智的决策和可衡量的业务影响。

协调业务团队和数据团队，很多时候，数据从业者在未与业务优先级保持一致的情况下，就匆忙投入人工智能、数据产品或新的分析项目。这会导致项目脱节、洞察无法利用，并令利益相关者感到沮丧。

在开始之前，先问问自己：如果这项功能存在，它将对收入、成本节约或效率产生哪些可衡量的影响？这个简单的问题可以确保数据工作不仅仅是技术实验，而是真正驱动业务价值。

Lakehouse 创建了一个共享基础架构，其中数据与业务流程直接关联，而不仅仅是进行技术跟踪：

业务团队和数据团队使用相同的可信数据集，每个数据集都映射到实际的业务流程，例如客户注册、定价决策或供应链运营。
实验和分析与可衡量的业务成果挂钩，清晰地展现了每项分析如何影响收入、成本或运营效率。
创新能够随着业务规模的扩大而扩展，因为洞察会自然地融入工作流程和决策点，而不是孤立地存在于仪表盘中。

通过将数据与实际业务流程联系起来，Lakehouse 使高管能够看到数据对业务 KPI 的影响，使分析变得切实可行。

六加速创新

借助 Lakehoquse，团队可以更快地试验和部署新解决方案，并快速试错，而不是假设开发和市场发布无需反馈就能成功：

人工智能与机器学习：人工智能代理可以实时访问可信的、受监管的数据，从而实现预测模型、动态定价和个性化推荐。
数据产品：团队可以创建可重用的跨职能数据产品，而无需担心信息孤岛或审批延迟。
更快的上市时间：诸如推出客户忠诚度计划或测试供应链优化方案等举措，可以提前数周或数月完成，使企业能够快速验证想法并在进行大规模投资前进行调整。
快速失败而不是假设成功：Lakehouse 让团队能够根据真实数据测试假设，高效迭代，避免推出无人问津的产品或服务。

七增强竞争敏捷性

Lakehouse架构提供了灵活的工具迁移和供应商更换方式，无需受限于传统技术栈。这创造了战略优势：

市场环境变化时迅速调整策略
集成下一代分析或人工智能工具

实际案例：想象一下，您聘请了一批经验丰富、薪资昂贵的新专家。在传统的技术栈中，最初的几周甚至几个月都耗费在培训他们使用复杂的遗留系统上，这会延缓他们为业务带来影响的能力。而使用 Lakehouse，您可以这样说：“这里有您需要的受控数据——您可以利用任何您熟悉的工具，生成收入洞察。”这大大加快了专家发挥作用的速度，让他们能够立即贡献力量，创造业务价值。

小结：
投资湖仓一体的数据中心不仅仅是数据基础设施的现代化改造，更是释放企业战略全部潜力的途径。通过将数据与决策、成本、风险和创新直接关联，您可以将信息转化为创造收益的资产。那些将数据视为战略杠杆而非仅仅是技术项目的公司，将行动更快、竞争更智能，并抓住他人错失的机遇。

你的下一步不是投入更多技术，而是将数据与业务影响相结合，让洞察力驱动可衡量的结果。