データ駆動型オペレーションの意味（98% の人が「ビジネスデータ化」と「データビジネス化」の本当の違いを誤解しています！）

98% の人が「ビジネス データ化」と「データ ビジネス化」の実際の違いを誤解しています。

転載／DaYuのデータライフ

「データビジネス化」とはどういう意味かと質問する読者もいました。この文章が最初に出てきたのは、アリババグループの内部声明「全業務データ化、全データビジネス化」だったと記憶しています。最初は特に何もなかったのですが、後から同じような発言が増えてきて、感動しました。少なくとも以下のものが含まれます:

ビジネスのデジタル化、デジタルビジネス。

産業のデジタル化、デジタル産業化。

エネルギー情報化、情報活性化。

......

この発言は非常に簡潔で高尚な響きがあり、誰もが引用したがりますが、人によって理解が異なり、その違いは依然として非常に大きいことがわかりました。誰もが自分の心の中に、以下に示すように自分だけの「ハムレット」を持っています。

ビジネスのデータ化とは、本質的には「データベースによる運用」であり、データベースによる運用の本質はユーザーの運用にあります。データはユーザーの属性と行動から得られます。製品のライフサイクル全体は、ユーザー獲得、ユーザーアクティビティ、ユーザー維持、有料コンバージョン、口コミによるコミュニケーションという閉ループプロセスです。このプロセスの各ノードは、実際に各ステージの目標を達成するためにユーザーの行動を刺激します。データを意思決定の基盤とし、データ指向になることがいわゆる「ビジネスデータ化」である。

——プロダクトマネージャー

「ビジネスのデータ化」に対する理解は、まだ浅い人が多いです。 「ビジネスのデジタル化」とは、単にユーザーの行動をデジタルで保存することではありません。情報が内部的にインデックス化（モデル化とも呼ばれます）され、ビジネス データが使用可能、分析可能、改善可能となり、運用段階に入った場合にのみ、ビジネスのデジタル化と呼ぶことができます。

——製品オペレーション

ビジネスのデータ化は分かりやすく、以前は「情報化」と呼ばれていたものです。 「データビジネス化」は実のところ、比較的理解しやすいものです。これは、顧客がビジネス目標を達成するのに役立つ示唆的な情報にデータを変換することを指します。ユーザーのデータをパッケージ化して他者に販売するという一般的な慣行は、データが顧客にとって商業目的を達成するためのコンテンツに変換されていないため、データの商業化とは言えず、多くの企業はまだ「データの再販」の段階にとどまっています。

——プロダクトマネージャー

私の記憶が正しければ、この文はジャック・マー氏によって提案されました。彼の本来の意図は、アリババのさまざまな事業によって生成され蓄積されたビッグデータによってアリババのエコシステムが豊かになり、同時にエコシステムに含まれるデータが新たな価値を生み出してエコシステムにフィードバックされることであるはずだ。これは相互に強化し合う循環論法です。

——プロダクトマネージャー

すべての業務オペレーションをデジタル化することで、業務の運営状況をより直感的に把握できるようになり、異なる業務の比較や評価もより便利になり、業務の管理と改善が促進されます。あらゆるデータのビジネス化は、データ収集をビジネス開発の中心に据えることを意味します。ターゲットを定めずに大量のデータを収集すると、コストが増加するだけでなく、管理者が重要なポイントを見失いやすくなります。

——教師

ビジネスデータ、ビジネスにはデータの結果があり、データが反映され、データビジネス、データ収集とビジネスを組み合わせてビジネスをサポートする必要があります。

——オペレーションマネージャー

すべてのビジネスがデータ化されるということは、パフォーマンスを定量化する必要があり、巨額の資金を投じる時代は終わったことを意味します。すべてのデータビジネスとは、データを活用してビジネス開発を推進することを意味します。自分の考えに基づいて決断する時代は終わりました。

——プロジェクトディレクター

さまざまな人から説明されると、一見明確なこの文章もわかりにくくなります。では、「ビジネスのデータ化とデータのビジネス化」とは具体的に何を意味するのでしょうか?

「すべてのビジネスはデジタル化され、すべてのデータはビジネス化される」という言葉はアリババから来ており、アリババの豊かなビジネスエコシステムが大量のデータを生成し、蓄積していることを意味します。これらのエコシステムに含まれるデータは新たな価値を生み出し、エコシステムにフィードバックすることができます。これは補完的な循環論法です。前者はビジネスデータの蓄積と収集を重視しますが、後者はデータの応用を重視し、データから価値を生み出すことに重点を置いています。

アリの説明は比較的マクロで、結局のところ、上司がスピーチで使用しているものですが、それを新しい方法で解釈した人もおり、それはより刺激的です。ここでは、私自身の理解に基づいて要約し、洗練させていきます。

第一層: オンライン

いわゆるビジネスデータ化とは、データアーキテクチャ設計、データモデリング、データストレージ、データ品質管理などの一連のアクティビティを含む、ビジネスプロセスで生成されるさまざまなトレースや元の情報を記録し、データに変換するプロセスです。ビジネスのデータ化は実はずっと以前から始まっており、以前は情報化と呼ばれていました。

OA システム、CRM システム、ERP システムに至るまで、すべてがビジネスのデジタル化に属します。しかし、伝統的な産業では多くのビジネスがオフラインで行われているため、デジタル化は非常に困難です。インターネット、特にモバイルインターネットの普及により、より優れたビジネスデータ化を実現できる DT 時代が到来しました。この段階は、ビジネスデータ化の初期段階であると考えられます。

第2レベル: プロセス

しかし、オンライン化は情報化時代の要件にすぎません。デジタル化により、ビジネス データに新たな意味合いが与えられました。つまり、ビジネスプロセスのすべてのデータを蓄積するだけでなく、データガバナンスを通じてデータサイロを解体し、上流と下流のシステムデータの統合を実現する必要があります。同時に、ビジネスオブジェクト、ビジネスルール、ビジネスプロセスの包括的なデジタル化を通じて、エンドツーエンドのビジネスプロセスの効率的で自動化された運用を確保し、プロセス全体の最適化のためのデータ基盤を築くことができます。これが達成されて初めて、ビジネスのデータ化は高度な段階に到達できます。

第一レベル: 運用化

業界の一般的な見解では、データビジネス化とは、業務システムに蓄積されたデータを統合し、データからパターンを見つけ出し、データに業務をより深く理解させ、データを使用して各業務の発展を推進し、データを各業務の運用に浸透させ、データを業務にフィードバックさせ、最終的にデータの価値を解放し、データ価値の運用のクローズドループを完成させることを意味します。

従来のデータ収集、レポート、指標、モデリング、BI、分析、マイニングなどはすべて、データビジネス化の手段です。

第2レベル: 製品化

データ運用は、データ商業化の保守的な形態です (たとえば、Alibaba は、独自の確立された複雑なビジネス コミュニティと成熟したデータ エコロジーに基づいて運用の概念を提案しました)。データ価値創造の一形態でもあるが、デジタル時代のデータ商業化は、データの製品化・商業化の観点から定義されるべきである。そうでなければ、このスローガンを叫ぶことに実質的な意味はありません。

いわゆるデータの商業化とは、データ統合に基づいて、データが製品にパッケージ化され、新しいビジネスセグメントにアップグレードされ、その後、専門チームによって製品化された方法で商業的に促進および運用されることを意味します。

この定義はより有益です。現在普及しているリスク管理やインサイトなどのデータ収益化製品は、次の図に示すように、データ商業化の典型的な代表例です。

第一レベル：相互昇進

まずビジネスのデジタル化があり、次にデータのビジネス化があります。前者は後者の基礎となる。第二に、データビジネス化によりビジネスのデジタル化に対する要件が高まり、後者が前者の原動力となります。最後に、これら 2 つは実際にはスパイラル改善プロセスであり、共同でビジネス運営、製品イノベーション、データ価値のリリースに役立ちます。

2層目: ネスト

ビジネスのデジタル化によってデータを知識に処理できれば、データビジネス化の要件をより適切に満たすことができます。データビジネス化によって知識が向上して初めて、ビジネス運営と製品イノベーションを推進できるようになります。ビジネスのデジタル化においては知識が終点であり、データのビジネス化においては知識が出発点です。

知識の面では両者は交差します。ビジネスのデータ化を強化すれば、データのビジネス化を減らすことができ、その逆もまた同様です。実際には、この 2 つは有機的な一体です。このネスト化は、データ ミドル プラットフォームとビジネス ミドル プラットフォームの関係にも反映されます。

この観点から、データを知識に加工するプロセスは、データのビジネス化、あるいはビジネスのデータ化の一部と見なすことができます。もはや絶対的な基準は存在しません。

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