所有企业都在争相提取海量数据中的价值，但是哪些数据最有价值以及如何在日益严格的监管中挖掘和利用数据价值都是悬而未决的问题。
从数据中提取价值绝非易事，但在当今竞争日益激烈的市场环境中必不可少。
在普华永道第22次年度全球CEO调查（收入超5亿美元的300名美国企业高管）中，有88％的人都认为2019年是他们在数据价值挖掘方面将超越竞争对手的关键年。
普华永道（PwC）的杰伊克莱恩（Jay Cline）表示，由于过去很多新兴技术已经将有价值的数据汇聚起来，2019年大部分企业都会比往年更加努力地从自身商业模式出发，在法律和道德的监管范围内提取数据价值并加以利用。
PwC的调查结果也印证了这个观点，94％的受访者认为客户偏好以及客户需求是关键数据，但只有15％的受访者实际上拥有对应的综合数据。
01 最具价值的数据类型
调查显示，企业中最有价值的数据就是消费者数据。消费者数据中有四个子类别中被认为是最佳消费者数据类型：偏好、行为、身体状况以及地理位置。
企业中最具价值的数据类型（来源：PwC）
“有趣的是，4％的受访者认为地理位置是2019年最有价值的数据类型。我认为，随着物联网的不断普及，这个数字还会攀升，因为地理位置从人工智能的角度来看是至关重要的，能够帮助企业了解消费者的购买力、消费模式等消费者信息。”
地理位置还能为企业员工赋能。这一点对于某些商业模式来说极具意义。例如，在制造业中，你可以发现生产过程中的最佳模式。或者，如果销售人员上门推销时也可以根据潜在消费者的地理位置优化销售人员的出行路线。
02 如何获取重要数据？
普华永道也在调查过程中向受访者询问了下面这个问题：贵公司获取有价值数据的最关键方式是什么？
出现频率最高的3个答案都与更好地利用已有数据有关。
排名第一的答案就是利用人工智能与数据分析算法，更好地利用已存在于业务系统中的数据，从而形成自己的数据宝库。
排名第二的方式是通过联系已有客户、获得客户同意后收集更多相关的客户数据，例如观察并记录他们的行为或直接请求消费者的同意。
第三个最受欢迎的方式与其它市场参与者进行信息交换——利用现有的供应链或合作伙伴关系，创建信息共享的合作模式，这绝对不失为一个双赢的商业策略。
第四则是发布新产品从而获取更多的数据，这也是物联网的用武之地。
数据获取（来源：PwC）
03 数据获取过程中最大的难点
信息共享交换的最大难点就是法律或法规是否允许。据调查，33％的受访者表示，他们无法适应新出台的数据保护和隐私法律。根据GDPR或CCPA（加州消费者隐私法），这种信息共享模式无法轻易实现——除非得到消费者的明确同意。
其它难点
最令人惊讶的调查发现是6类难点的受访者比例是相近的。
“很多受访者认为数据价值无法得到有效利用的问题出在管理上，一个业务部门的数据被封锁在该业务部门，未与其它部门共享，所以数据价值无法得到有效利用。另外，30%的受访者认为他们缺乏优秀的数据分析人才去发现数据价值，因此人才短缺也是重要原因之一。”
并且，28％的受访者表示他们现有的信息系统无法配合完成数据挖掘工作，无论是大型机还是其它基础架构，数据通常不会在系统之间共享，最终导致价值被困在这些系统中。
调查显示，数据价值提取的最大障碍是数据的可信赖度较差。34%的受访者都表示由于数据的不完整性导致算法判断出错。
例如，如果该企业拥有某消费者的多个地址，就会产生数据分析的质量性错误：哪一个才是该消费者的实际地址？隐私问题的冲突也会带来数据可靠性方面的挑战。
这些数据质量问题正在不断地消耗数据价值。
04 数据价值提取的专家建议
“我对客户的总体建议是通过回答以下这三个问题来审查自己的数据策略，”Jay Cline说，
“在下一个业务周期中，哪些数据对我们最重要？
我们已经拥有哪些数据？
我们缺少哪些数据？”
“以上这三个问题是数据策略的基础。制定了与业务相符的策略后即可改善自己的业务模式，突破原有的业务障碍，彻底检查业务系统并淘汰不适用的部分。然后再训练或雇佣人员提取数据价值。这就是我所说的综合数据战略。”
Jay Cline是普华永道美洲隐私实践小组的主管，也是全球隐私实践小组的主要领导人之一。
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