数据运营能力构建六步法之：数据服务推广&数据动态优化

数据服务推广是指通过培训宣贯、赛事举办、交流分享、外部合作等方式，丰富推广渠道，推动企业数据文化及数据生态建设，构建数据用户画像，精准触达内外部各类数据使用方。

建立企业数据文化，构建数据驱动型的组织是数据服务推广的关键。数据服务推广存在供给、需求两方面难点，业务与数据人员互不理解、各说各话。在供给方面，由于数据人员不懂业务，且业务侧需求个性化高、变化快，导致供给侧无法及时响应、投入产出比低，多数数据部门疲于应付业务部门数据服务需求，停滞于被动的服务模式。在需求方面，业务部门在用数方面已不止于数据提取、报表开发等基础需求，数据统计分析、数据应用场景挖掘需求越来越多，但是由于数据分析应用门槛高，业务人员不懂数据，不清除数据有哪些、如何用，导致数据需求无法得到满足，不能充分发挥数据要素价值。因此，建立企业数据文化，构建数据驱动型的组织是推动数据内部共享的关键。

数据用户运营是数据服务推广的主要抓手，围绕用户的获取与留存，构建以数据用户为中心的推广策略。一是提升用户触达率。企业数据的目标群体包括企业内部的员工个体、部门群体、分公司和合作伙伴等多种类型。因此，可以通过公司总体宣贯、企业门户网站、内部OA系统、合作伙伴网络等方式让更多目标群体关注到数据。二是唤醒用户数据意识。例如充分嘉奖数据应用和创新的部门，设立企业“数据应用奖”。三是提高数据友好性。用户运营的目标是让数据被用起来，但往往在很多企业的情况中，数据因为无法被业务人员理解而被废弃。因此，需要从数据用户的角度来理解和呈现数据，让数据可见、可懂、可用，包括以数据易于理解的方式进行命名和描述。四是提高数据易用性。降低数据使用技术门槛，例如通过参数设置就可以快速适配数据的不同业务逻辑和要求，降低业务试错成本。

图 1 数据用户运营案例

积极发展数据要素生态合作伙伴，构建数据产品体系，参与数据交易流通市场，加强数据对外服务能力。北京电力在数据市场收益方面，充分释放电力大数据价值，发挥电力大数据“晴雨表”、“风向标”作用，不断建立数据服务的市场化合作。主导“水、电、气、热”多种能源独立开发，与城市大脑专班、环保局、房管局保障单位、科技园区等建立数据服务合作关系，提供数图分析报告等多元数据服务，形成电力数据维度的城市画像、城市体检，实现常态化支撑政府城市治理的指挥调度、执法研判、风险预估。与中关村环保科技园园区、北京国际大数据交易所签订《电力大数据合作与交易框架协议》，签订多项数据服务合同，合同签订金额达236万元，累计到账127万元。在2022年全球数字经济大会上实现全国首个能源行业百万元级数据线上交易，电力大数据服务多场景不断促成数据变现。

数据动态优化是指通过核验数据的准确性、规范性、应用量、投入产出比等信息，对不一致、性价比低的数据进行变更或处置，优化数据配置的过程。数据动态优化主要包括数据核验、数据变更、数据处置等内容，建立对数据目录、数据内容以及数据访问权限的规范化维护流程，实现数据动态更新，对数据持续升级优化。

数据需要根据数据使用情况和业务发展情况进行动态优化，以提升数据供需两端的适配性。一方面，构建一套完整的数据核验机制，对数据的定义、内容、结构、权限进行持续核验，以保证数据信息的完整可信。另一方面，建立数据应用分析机制，持续跟进数据应用情况，通过评估分析，触发数据的迭代优化，保障数据建有所用、用有所得。中国移动在运营过程中对数据订购情况进行持续跟踪和分析，重点关注长期无订购的数据以及定制化数据需求涉及的数据，提升数据价值密度。长期无订购的数据无法产生数据价值，同时长期消耗昂贵的大数据储算资源，所以将其下线处理，结束数据生命周期，或者进行优化改造后再上架开放。定制化数据的复用度低，价值密度低，数据开放和服务周期长，通过对定制化数据进行分析，评估其潜在共享价值，提炼和沉淀共性数据内容，进行共性、标准化改造后补增入数据开放清单。

构建多维度场景化数据使用评价体系是提升用户体验的依据。中国联通集团实现数据服务运营全流程闭环可视评估评价，建立场景化“数据好用”评价体系，建立面向共性数据/能力使用和总部省分两级生产线落地标准的指标评价体系并持续跟踪。中国移动构建价值化数据价值评估模型量化数据，基于四象限矩阵价值划分准则，制定层级式资产价值化运营策略，通过数据生命周期管理流程促进数据“优胜劣汰”，形成良性的数据内循环。

图 2数据使用评价体系