微商大咖,数据资产？你并没有什么数据资产

摘要： 数据垃圾照样数据资产，这是一个问题。数字化转型是一个大的趋势，在这个大趋势之下，企业的向导们，经常把一句话挂在嘴边：“我们有那么多的数据，同事们，要把这些数据用起来呀！”同事们一琢...

数据垃圾照样数据资产，这是一个问题。

数字化转型是一个大的趋势，在这个大趋势之下，企业的向导们，经常把一句话挂在嘴边：“我们有那么多的数据，同事们，要把这些数据用起来呀！”

同事们一琢磨，没错！我们确实有许多的数据，但这些数据我们确实没有用起来。一种愧疚感油然而生。

不不不，先别着急忸怩，或许基本就不是你的错，说不定这些数据，压根就没有被用起来的希望呢！

数据垃圾照样数据资产，这是一个问题

数据绝对不都是资产，更多数据是垃圾。

大数据时代的一个最大的民众误解，就是让人们以为有这么一个万能的数据解构者，能够在容纳了海量的数据之后，发生出人类所不能企及的智慧与洞察。

但惋惜，数据越大，可能包罗的垃圾越多，大数据并不可能化腐朽为神奇，它只能在海量高质量数据的基础下发生作用。

然则现实天下中，并没有那么多唾手可得的高质量数据。

没有不存在保质期的数据

数据的保质期，是让数据酿成垃圾的一个主要因素。

好比，我们常说的Device ID（装备ID），我们以为它是一种长寿命的ID，惋惜，它的寿命可能比我们想象的要短。例如，苹果iOS的IDFA并不是随着手机“走完一生”，它的半衰期（所有苹果手机中一半的IDFA更新或无效的时间），约莫只有一年，而安卓的Device ID的半衰期甚至更短。更何况，今天，所有苹果手机的IDFA也快要随着iOS14的到来走到它生命的终点。（参看我的文章：

影响很大！iOS14对广告投放和数字营销事实有多大影响）

大部门的数据保质期都异常短暂，绝大部门的数据还不如Device ID的生命周期长。好比，DMP中的人的兴趣标签、在自有触点上抓取的用户行为数据、消费者提交的leads……

并不恒久的保质期，意味着手上握有海量数据的广告主，或许并没有若干真正可用的数据。

或者说，你的数据若要成为资产，不可能是死水一潭，而必须不停更新，有进（更新的数据）有出（过时的数据）。

最常见的一个误解，就是我们以为数据资产是一个静态的器械，但实际上，它基本就犹如永不停歇的轨道列车——存一潭死水容易，玩转一个轨道交通系统则太难！

没有数据系统的计划，数据不会酿成资产

谈到轨道交通系统，它的难度不只在于建设，更是在于建设之前的计划。

同样，确立数据资产的难度，也不在于获取数据自己，更在于数据系统的计划——没有好的计划，获取来的数据就可能不是资产，而是垃圾。

最典型的征象，是数据源头构建的随意性。

举一个例子，许多企业有两大类数据，第一类，是企业的客户信息，CRM中的客户数据，以及Leads数据，这些数据已经很成熟，它们等同于收入数据。第二类，则是种种外部第三方工具“辅助”企业抓取的，种种营销运营触点上的数据，这些数据最常见的运气，就是成为林林总总的报表。

这些报表，少部门在短时间内被行使一下之后，会跟随着更多的从来不被人哪怕只看一眼的讲述一起，进入永远不再被人打开的数据库中，甜睡，直到消亡。

这些讲述背后的原始数据，实际上是更具有价值、更接近于数据资产的部门，也随之进入企业经心构建的种种“数据仓库”、“数据湖”、“大数据系统”中，然后同样随之甜睡。

更糟糕的是，这些数据天生就是由差别部门所拥有的差其余第三方工具捕捉的，它们互不相关，各自为战，但却都信誓旦旦地说：“我的工具能够输出数据，是能够跟其他工具数据买通的。”但问题就在这里，没有哪一家的工具能够容纳其余工具的数据，人人都可以输出数据，这没错，但要最终实现对这些数据的买通，这些工具中没有一个愿意做。

但企业的老板们很放心，究竟，所有的数据都在“大数据系统”内里存得好好的，就像钞票存在银行一样令人放心。在需要买通这些数据的时刻，手艺同事把这些数据买通起来不就好了？

于是，有一天，当老板下达了要求，要行使某些数据，IT的同事们又不得不在这些系统内编写种种程序翻找数据，却发现，不是某些数据没有，就是数据打不通，要么就是没办法做下钻细分。于是，蔫蔫地汇报，只能给出一个也许的凑适用的数据。

老板固然不会开心，我们为你们买了这么多的工具，捕捉了这么多的数据，建了这么大的一个数据库，竟然，跟我说，只有一个也许的凑适用的数据？！

手艺同事们心中想：“mmp能给一个也许能用的数据已经拼了老命了！”

但，岂非没有发现，这中心最取笑的，正是工具越多越坏事、数据越多越坏事。工具虽强虽多，但却各自为战互不关联，工具越多反而越糟糕；数据虽多，却无法买通，积累地越多，处置起来越难题，徒增存储空间而已。

大部门企业的内部，要么没有数据，要么充斥着这样的数据孤岛。数据孤岛形成的背后，就是缺乏数据系统的计划。

有同伙问一个很要害的问题，既然各个数据工具网络的数据能够导入到企业的数据中台中，都已经导出来了，那为什么这些数据不能买通呢？

有两个缘故原由。

第一：缺乏买通数据所需要的主键（这正是我们在后面要谈到的问题）。

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第二：就算有主键，要把这么多工具的数据表，洗濯、去重、买通，这得是何等伟大、何等容易泛起错误的工程。这不像我们用Excel的Vlookup公式那么简朴。也就是说，理论上没问题，但落地可行性极差。大部门时刻，只能是需要什么数据，找到这些数据再暂且与其他相关数据对接买通一下，case by case，暂且应付一下而已。

以是，没有数据能力，基本谈不上什么数据资产。

没有数据能力，积累的数据越多越糟糕，就算有价值的数据，也会最终酿成甜睡的垃圾！

没有数据能力，别谈数据资产

数据能力事实是什么？

我有差其余明白。

数据能力，一样平常都以为是获取、处置、应用数据的手艺能力。

但我以为，数据能力另有另外很主要的两点，容易被忽视，从而导致企业就算搞定了手艺，也仍然不具备数据能力。

第一点，是数据的计划系统。这一点，在前面已经聊过。

为什么鲜有企业能够计划好自己的数据系统，而更多的情形是不停堆砌数据孤岛呢？

由于营业需求永远是迫切的，而成系统的构建数据系统既需要时间，又需要大量的资源，更需要说服老板，因此不是营业部门能左右的。

以是才有了这几年最先被炒火的数据中台，而且数据中台基本上只有阿里腾讯这样的大厂去忽悠，由于是卖给大老板们的器械。

以是，也才有了营销和运营系统中同样被追捧的CDP。CDP本质上是一个多渠道多触点的数据获取、组织、应用系统，而且自带数据买通整合的功效，以是，它天生也是自带数据系统的一种工具，天生是反数据孤岛的。

不外，虽然都能辅助解决数据的计划问题，我对数据中台和CDP的看法不一致。详细缘故原由不在这个文章中先容，有时间的话我再起一篇文章讲讲我的看法。这里简朴做一个注释，数据中台，许多企业基础不行，做不到，也用不起来。CDP，相对要容易一些，营业领域也更聚焦，用起来的可能性要大许多，只管仍然不简朴，但至少比大数据中台要现实。

第二点，是数据的运营系统。

企业在这一点上，比上一点更缺乏认知。

什么是数据的运营系统。简朴讲，就是没有运营，就没有数据，就没有数据资产。

最典型的：我们一样平常以为数据的获取是一个手艺性的事情。但实际上，它更是一个运营性的事情。

举一个例子。我花100万买了许多流量，进入到我的触点——某个H5页面。你也花同样的钱买了同样的流量，也进入到你的H5页面。在我的H5上，存在大量的可以供用户交互的设计，而你的H5上，基本只是让用户看看图片和文字。这两种差其余设计，就会导致数据网络上的显著差异：我的设计，能够网络到更多的用户交互行为数据，这背后，是靠的运营能力。

此外，为了买通数据，也需要运营。

与许多企业认知的不一样，买通数据并不主要是一个手艺性事情，而是需要让用户留下电话号码，用电话号码买通差别平台和触点上的差别ID。电话号码，就是我们前面所说的，买通数据所必须使用的主键。除此之外其他买通数据的方式，并不适用或并不可靠。

然则，要拿到消费者的电话号码，不能偷也不能抢，必须要让消费者心甘情愿地提供，这照样需要靠运营。

又好比，已往我们计划营销系统，或是详细到一个流动的营销，比较少把若何获取数据，若何应用数据思量在内。然则今天，一个营销系统，或是一个营销流动，不能捕捉到足够的消费者的数据，它的价值就折损了一半。

用不上的，也不是数据资产

数据就算被组织得很好，用不上也白费。没有思索清晰数据应用，数据最终会随着时间的推移而过时，最后进入垃圾堆。

数据应用话题太大，但详细到数字营销和运营领域，却是有许多应用的场景。

例如，今天企业自己获取的一方消费者数据就有许多应用场景：行使第一方数据举行的广告投放、消费者多触点的整合运营（后链路营销）、微信生态私域运营、动态性的营销自动化、更针对性地推荐、消费者/客户的生命周期运营等等。

这些场景是否跟你的营业相关？

我看到更多的情形，是数据最终被作为讲述呈现在老板的屏幕上，连大数据，也被明白为dashboard大屏，似乎不显示出来的，就不是数据，就不存在一样。

数据资产，远远不是数据讲述、不是dashboard，它也不是BI，也不是数据挖掘，而是实实在在能够在详细场景中被应用、能够驱动详细的营业（尤其是消费者运营）的，如燃料般的物质。它若是不能释放更大能量，又何谈资产之说呢？

以是，数据资产的逻辑，是下图的逻辑：

上图：传统上我们的消费者营销与运营系统是蓝色框内的部门，但为积累数据资产，一定涉及到更多的数据运营的部门。

要应用数据，需要花功夫做数据系统计划，需要花功夫用好的具有抵制数据孤岛能力的工具，但更主要的，也需要花功夫真正强壮自己的运营系统和能力，最后，还需要有能够连系数据与营业的谋划性人才。这些，都非一日之寒。

以是，把数据酿成资产，不是一朝一夕之事，也不是几个数据系统工具就能解决的。它实在就是今天企业数字化转型的核心问题。

写到这里，这篇文章想讲的事情差不多了。在下一篇文章中，我想接着今天这个话题中的最后一点，也就是若何应用数据资产做睁开先容。我想，这也是许多企业同伙们配合体贴的话题。

迎接人人在这篇文章下面留言，若是留言跨越30个，我就开写数据资产的应用。看人人的了！