管理会计师为您分析:低效数据策略的高成本

在当今数据持续增长的世界,访问数据和提炼有用见解的方式仍十分粗糙。“数据是新的石油”,无论你在其中处于什么位置,都不能否认我们的数字化未来已经到来,数据就是它的语言、燃料和货币。

在当前的生态系统中,如果企业需要外部数据来查找相关性*的受众、人口统计、策略等信息,并制定有关收入或产品的总体战略,就必须先确认正确的供应商,才可能大量购买其数据。这种情况导致的结果是,以高昂的代价接收数百万个可能存在重复的数据点。

这种选择的局限性显而易见,它只适用于有庞大预算和团队的大公司购买非特定数据产品。此外,即使对于非特定的、重复的数据,寻找正确的供应商也可能花费数月的时间。不过得考虑到这包括了代价昂贵的工作,来创建在组织之间传输数据的安全管道。

显然,在上述的环境中运营需要企业付出代价,这涉及三个主要方面:时间、金钱和风险。由于CFO或财务负责人负责对特定项目下达执行与否的决策,因此审查标准数据项目用例中的相关成本至关重要。

举个例子,假设你的营销团队提出一个可能带来稳定收入的大型广告活动方案,但其中一些费用暂不明确。你的任务是协助评估该方案的推行决策。鉴于数据策略往往效率低下,你可以从减少时间资源浪费开始进行考察。谁将研究所需数据以及在哪里找到它们?配置专门的资源来负责核对项目需要的数据,再审核供应商并购买数据,这*耗时。

供应一旦确认下来,就要构建摄取数据的基础设施。通常的做法是通过应用程序编程接口连接系统。要确保这一做法的安全性,将需要工程专业知识和技术设置。

团队将管道连接完毕,数据分析师开始接收和处理庞大的非结构数据集。就现状而言,数据处理仍欠缺灵活性和敏捷性。在摄取大量数据后,需要对其进行分类,找到并理解相关项目。购买数据缺乏灵活性,即打开整个数据流的开关而无法控制流出的内容,这是过时的数据代理生态系统的另一个产物,该生态系统是为那些支付得起费用的公司设计的。结果无一例外,你得到了无法使用的(或无用的)数据,而且很可能为此支付了一大笔钱。

但你要考虑的不止于此。

仍有一些其他成本隐藏在不明之处。从财务角度来看,金钱可能是决定是否承接一个项目的*明显因素,但仍然值得审视资金上的各种压力来源。列在首位的是,围绕客户获取成本将单位经济效益*化。尽管获取客户的直接成本与销售和市场营销相关,但数据项目包罗了更广泛的因素,包括为客户提供正常服务所涉及的与时间和资源相关的因素。

劳动时间被间接地投入到构建基础设施和获取完成项目所需的见解上。当然,财务主管知道在任何公司都是“现金为王”,因此,对于那些因资源效率低下(浪费)而需要大量预算的项目,减少现金流出是一个重要的考虑因素。

此外,还应评估项目的机会成本。这些资源还可能配置在什么地方?它们能否检索到*相关性的数据使项目得以顺利完成?

围绕数据成本的分析*终引发对数据风险缓解策略的需求。有关数据使用和隐私的法律法规不断完善,任何不注重数据治理方法的数据策略都面临风险,将因罚款、法律质疑、客户信任或商誉损失带来巨大的未来成本。通过优先考虑控制措施、安全性和合规性,可以*地降低数据策略中的风险和不确定性。

建立对数据管理的控制(而不是受制于外部机构),并确保数据和组织层面的安全,将彻底降低昂贵的纠正措施的必要性。由于围绕数据的规则在不断变化,要想避免那些可能给组织带来财务影响的变化,关键是要保持合规性和良好的数据治理。

简而言之,重要的是要从以下三个方面及其分项评估数据策略。

这一切归根结底也是我们大多数人追求的*终状态:数据民主化。这不仅是一个有趣的流行术语,它意味着,无论组织规模大小,都可以享受开放的数据访问渠道。这对企业盈亏产生明显的有利影响。在这个时代,具备敏捷性、灵活性和效率可以让企业脱颖而出,帮助其获得竞争优势,开放存取定制化数据已成为真正拥有自己的数据策略的必要条件。

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