是的，咱们都必须要学习数据资产应用了！
来源 | 公众号-小鸟编程
作者 | 伊姐的广告DMP
有一天有一个哥们把一个朋友介绍到我们公司来了，他说你们不是做大数据的吗？我们这儿有很多数据你买不买？我说啥数据？这个哥们从包里整出一个硬盘说，“80G，卖给你”。
我觉得很好笑，相信你也笑了。
大数据是当下绕不开的一个话题。在非专业人看来，中国很多做大数据的，做广告DMP的公司，追求的是什么？追求的就是Data，追求的就是数量。这是一个很大的误会，大数据追求的不是数据的数量，追求的是数据的实时性，数据的维度、丰富度和特点。所以我们做大数据的时候，很多企业走入第一个误区，追求的是多，但没有抓住大数据的内涵，
一个人喜欢吃什么用什么，某个群体喜欢做什么买什么，大数据都能预测。然而，在这个似乎数据都比你自己更了解自己的时代，你自己的思考就显得尤为重要。
有些企业还不知道要用大数据做什么，就先拉起一个大数据团队，让他们自己去研究，这样大数据团队就很难办了，最后可能产出不明显，出来了一些成果也不知道有什么用，这种情况到最后往往就失败了。所以，应该反过来，先从结果出发，从应用场景来看，大数据能帮我做什么？是效率方面的提升还是业绩的直接提升？确定了大数据的应用场景之后，根据场景去看数据模型怎么建、需要哪些数据，如果数据不够，再去和外面合作或者交易需要的数据。
理顺了应用场景之后，就可以开始建地基，这个是“数据基础平台(DMP)”，用于数据资产的收集，有了数据基础平台的收集之后，就是数据资产的管理，最后是数据资产的应用。这里面可以细分有七层，我们从下往上看，第一层是产品研发，第二层是业务运营监控，第三层包括了客户洞察、体验优化与智能客服，再往上是精细化运营与营销、业务市场传播、业务经营分析，一直到最顶层的战略分析。
应用场景金字塔的底座“数据基础平台”，这个应用场景非常重要，是把客户的数据形成一个客户画像存在公司级的数据库里面。金字塔的第一层是“产品研发”，大数据应用在这里，一方面可以提升产品研发效率，另一方面是可以做热门的个性化产品研发，通过规模化的手段实现个性化的定制。金字塔的第二层是“业务运营监控”，就是通过大数据去监控异常变动，比如通过大数据来及时监测KPI，快速生成可视化图片，一看就明白哪个点出了问题，就可以及时避免损失。
数据基础平台（DMP）中有个刚性的应用场景就是帮企业做精准营销，即：广告DMP，主要是帮数据拥有者（可能是广告主、也可能app开发者或网站所有者等等）收集数据资产，按照其需求进行数据加工，并将加工结果用于指导运营优化、广告投放、人群标签交易变现等任务。其商业模式是“来料按需加工”，收取加工费用。
而实际情况是，今天许多企业在数据基础平台这个地基的建设上，就遇到各种困难。
第一个，业务部门不知道大数据有什么用，也不知道在业务的哪些场景里能用到大数据。
第二个，企业内部数据孤岛非常严重，不同业务部门的数据库各自为政，跨部门使用数据非常困难。
第三个，组织架构不合理。业务部门觉得数据部门高高在上，数据部门又不了解业务，发挥不了数据的价值。
第四个，仅仅做数据的收集和统计，变成了KPI系统，每天看的是新增、留存、激活、渠道和数据，其他都不看了。
那么，怎么调整组织架构呢？首先要设立一个中央级的数据部门，同时每个事业部里都要有数据团队，但分工有差异。中央级的定位更多是数据的整合、数据产品的建设、平台的建设等等，事业部门要考虑更多的是，公司级大数据资产怎么在业务部门快速响应业务需求、推动业务的发展。当然，CEO的角色也很重要，他来亲自管理这个大数据部门，这样一方面可以让大数据在决策层发挥威力，另一方面，大数据整合往往有很多部门层级，CEO亲自管理可以提高沟通的效率。
刚才说的两点具体操作，是做好数据的业务规划和优化组织架构。从三个层面总结了一些建议：第一，尽可能多地获取相关数据，这个数据尽量让用户来提供，还要打通数据，通过技术提升数据质量，而不仅仅依靠规范来提升；第二，从战略上规划大数据业务的切入点，切入有利于业绩提升的场景；第三，建立容易让大数据落地的组织架构，采用集中+分布式策略，就是刚才说的要有中央级数据部门、每个事业部还要有数据团队。
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