在獲取新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)后，企業(yè)還需建立數(shù)據(jù)治理機制，對數(shù)據(jù)進行妥善清洗與存儲，確保數(shù)據(jù)的可用性與一致性，并明確數(shù)據(jù)授權(quán)和更新制度。
關(guān)鍵成功因素2：明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何“創(chuàng)造價值”。
在評估企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)后，需確定如何運用其對企業(yè)戰(zhàn)略進行支撐與引領(lǐng)。具體而言，大數(shù)據(jù)可為企業(yè)帶來五方面的價值：
優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部運營流程：例如，某飲料公司運用復雜算法分析社交媒體大數(shù)據(jù)，識別對于重要議題具有影響力的品牌意見領(lǐng)袖，并對其進行針對性的引領(lǐng)，以提升營銷效果；某連鎖零售公司通過分析大量門店銷售數(shù)據(jù)，尋找產(chǎn)品之間的未知聯(lián)系，以提升捆綁銷售。
優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品與服務：例如，某娛樂公司運用電子公園通行證來采集游客在其主題公園中的活動數(shù)據(jù)信息，以此來優(yōu)化游客在公園中的體驗；某汽車安全信息系統(tǒng)服務商使用傳感器來收集車輛駕駛數(shù)據(jù)，以改進其產(chǎn)品的設計、生產(chǎn)與維修流程。
開發(fā)新產(chǎn)品新服務：例如，某保險公司使用插入式設備來收集駕駛行為數(shù)據(jù)、通過分析司機的駕駛習慣對其保險提供相應折扣，以主動保留駕駛行為較安全的客戶；某在線影片租賃提供商通過分析觀影檔案數(shù)據(jù)來針對性提升用戶觀影體驗，并提供分析結(jié)果給影片投資方以優(yōu)化影片制作內(nèi)容。
建立新業(yè)務模式：例如，某醫(yī)療保險公司通過對病人信息數(shù)據(jù)的預測性分析，向易患病的人群提供預防性關(guān)懷服務，以提高服務此類客戶的利潤率；某理財服務公司免費贈送個人財務軟件給用戶，在用戶使用時分析其消費數(shù)據(jù)，再向其精準推送相關(guān)廣告。
獲取生態(tài)系統(tǒng)控制力：例如，某企業(yè)級軟件公司通過對渠道伙伴的運營數(shù)據(jù)開展智能化管理與分析，鑒別渠道商的資質(zhì)與能力，并對業(yè)績進行預測和預警；某電子商務公司數(shù)據(jù)產(chǎn)品團隊基于其電商平臺沉淀的大量交易數(shù)據(jù)，為平臺上的賣家開發(fā)各類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，幫助它實現(xiàn)數(shù)據(jù)化運營和增收，提升電商生態(tài)系統(tǒng)對賣家的吸引力。
關(guān)鍵成功因素3：識別優(yōu)先應用場景。
對于公司業(yè)務部門（營銷、銷售和服務等部門），大數(shù)據(jù)可以幫助其創(chuàng)造以上五種戰(zhàn)略價值；對于公司職能部門（研發(fā)、供應鏈和人力資源等部門），大數(shù)據(jù)也可以幫助其優(yōu)化內(nèi)部運營流程。為識別公司業(yè)務與職能部門具體可能的大數(shù)據(jù)應用場景，可對標業(yè)界大數(shù)據(jù)應用實踐、基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)狀評估、剖析業(yè)務與職能流程中可能進一步采集的數(shù)據(jù)與應用方式，運用頭腦風暴和內(nèi)部研討會列出所有可能的大數(shù)據(jù)應用。需注意的是，大數(shù)據(jù)應用場景必須契合業(yè)務與職能部門的現(xiàn)實需求，切忌閉門造車、脫離實際。
表：各領(lǐng)域常見大數(shù)據(jù)應用場景示例
在確定可能的大數(shù)據(jù)應用之后，可通過價值創(chuàng)造與業(yè)務成熟度兩個維度對大數(shù)據(jù)應用進行評估和優(yōu)先級排序，以按順序推動相關(guān)大數(shù)據(jù)應用的落地實施。對于價值創(chuàng)造維度，可以用創(chuàng)造價值的多少（如提升運營效率、提升投資回報等）作為評估標準；對于業(yè)務成熟度維度，可以將所需數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可獲得性以及所需資源投入和大數(shù)據(jù)能力支撐（如資金、人才和跨部門合作等）等標準用于評估。
圖2：大數(shù)據(jù)應用優(yōu)先級評估與排序框架
關(guān)鍵成功因素4：數(shù)據(jù)→分析→洞察→決策支撐的產(chǎn)品化、常態(tài)化。
為將大數(shù)據(jù)高效應用于企業(yè)的日常運營，需要不斷將數(shù)據(jù)分析能力轉(zhuǎn)化為內(nèi)部應用產(chǎn)品，并將數(shù)據(jù)分析工作常態(tài)化。對于數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品化，可通過大數(shù)據(jù)應用戰(zhàn)略規(guī)劃、大數(shù)據(jù)應用場景設計、分析大數(shù)據(jù)以獲取洞察這一過程的牽引，不斷推動大數(shù)據(jù)應用產(chǎn)品的設計、開發(fā)與應用，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的可持續(xù)運營。而對于分析工作常態(tài)化，需要持續(xù)維護數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品并監(jiān)測實際使用效果，為業(yè)務與職能部門提供數(shù)據(jù)分析支持，并對其日常使用中的問題及時進行解答。
以某家電公司為例，其借助于收集存儲了上億用戶數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺，建立了需求預測和用戶活躍度等數(shù)據(jù)模型。以此為基礎(chǔ)，該公司為營銷及銷售人員開發(fā)了具有精準營銷功能的應用軟件，可輔助其面向區(qū)域、社區(qū)和用戶個體開展精準營銷；此外，還為研發(fā)人員開發(fā)了具有用戶交互功能的應用軟件，可幫助研發(fā)人員更全面地了解用戶痛點、受歡迎的產(chǎn)品特征、用戶興趣分布與可參與交互的活躍用戶。這些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品在日常應用中取得了巨大的成效，在系統(tǒng)運營的近一年里，該公司開展了數(shù)百場基于數(shù)據(jù)挖掘和需求預測的精準營銷活動，轉(zhuǎn)化的銷售額達60億元。