数据应用规划是对企业数据化的一次整体梳理和全局设计。企业数据化建设中的数据应用规划工作，就类比于企业信息化建设中的IT规划工作。传统的IT规划要回答几个基本问题，比如整体的技术架构、应用架构、数据架构，需要构建多少个应用产品，他们的主要功能和相互之间的关系等等。

而企业数据化中的数据应用规划，则是在企业进行整体数据化转型之际，回答并实现以下内容：

• 构建数据应用规划体系，让数据化建设有章可循

• 梳理企业业务内容与流程

• 规划企业数据应用场景

• 规划企业指标体系

• 规划企业标签体系

• 规划企业数据应用API

• 数据资源盘点

• 进行数据应用规划的实现排序

「构建数据应用规划体系」

构建数据应用规划体系，让数据化建设有章可循。

数据应用的规划一定是渐进的，甚至第一次的规划内容可以支持后续半年到一年的数据化建设。因为当前数据应用的内容丰富，各个视角、各种纬度都会让我们看到很多的内容。而且数据应用都应当是建立在数据中台的基础之上，只要中台的构建是完整和健壮的，数据应用规划只是一个数量问题，并不存在很大的统筹意义。

所以「数据应用规划」很重要的一部分是构建一套体系，甚至是一个数据应用规划的工具，能够让人们很清楚知道未来一段时间数据应用建设的内容及步骤，同时能够方便地进行快速迭代即可。

「构建企业业务内容与流程」

企业业务是数据应用的基础。只有了解了企业的业务，了解了整体的流程，数据应用才能找到发力点。

同时，数据语言并不是大多数企业业务人员所能直观理解的，将企业所有业务场景描述清晰，然后以此为起点进行后续描述，能够让企业业务人员有一个入口，从对业务场景的认知一致向下，进行数据应用场景，数据指标、数据标签、数据API，数据源等盘点与关联，层层深入。

「规划企业数据应用场景」

数据应用场景的规划是企业数据化规划的核心内容，对于每个业务场景，最基本的数据应用场景就是「业务统计」了，然后可以再根据所掌握的数据情况，开展很多的数据挖掘和分析工作，最后是算法类的数据应用相对应的也是较为明显的业务价值等。数据应用场景能够直接反应对业务的支撑并进行相对定性甚至是定量的业务价值评估。

「规划企业指标体系」

数据指标体系对数据应用场景进行直接的支撑，同时企业内标准指标体系也是一个硬核刚需。数据指标的意义，定义，计算口径都需要在一个公共区域被企业整体认可，这样就能在一定程度上避免各个业务部门各说各话，指标打架，数据统计结果不一致的问题。

「规划企业标签体系」

数据标签体系是围绕着实体产生的，是对实体的描述和行为的总结，在企业数据化建设的后期，标签的重要程度一定会超过指标体系的，或者说标签本身就是对实体的指标体系。标签是到单体的，所以后续的一起“精准”都会大量依靠实体上的标签来进行。

「规划企业数据应用API」

在很多与应用系统交互的场景下，我们可以直接使用数据API进行对话，很多技术难度较高的算法类应用，最终对外的表现也是数据API，「数据API」的规划如同「数据指标」，「数据标签」一样，作为「数据应用的三大原子粒度单位」。

「数据资源盘点」

数据资源盘点可以完全复用上一章节内所提到的内容，数据资源作为数据应用最原始的“食材”，是一切数据应用落地实现的基础，如果不能准确掌握数据资源的情况，那么这个分析的链条就是中断的和不完整的，最后的落地性和可行性也是存疑的。

「数据应用实现顺序」

前面的所有步骤为我们勾勒出了一条条的完整数据供应链。从最初的明细业务场景，到我们可以做的数据应用（数据价值），到原子指标、标签、数据API，到数据资源，我们可以看到数据被一步一步压缩萃取，直到最后可以被用户和应用使用的过程，甚至可以想象得到业务价值的最终产生。这个过程中，哪些数据应用应当优先实现呢？这就依赖于一套相对科学的评估模型了。

笔者整理了以下几个关键要素，用于评估工作。

一、业务价值

• 可量化价值或者可定性价值，业务部门认可

• 数据成果能够直接驱动，其他条件影响较弱或已经具备条件

• 需求迫切
  
  

二、实现难度

• 技术难度可控

• 工作量可控

三、数据支撑情况

• 是否有数据支撑

• 数据是否充足

• 数据质量是否满足要求

评估模型也需要同时根据企业当前的数据化建设理解程度和建设策略进行适当调整，当我们认可评估模型后，就可以对所有当前规划的数据应用进行完整评估，然后根据当前企业所能够付出的人、财、物、时间等情况开展针对性工作。

数据应用规划是企业理清数据化建设的有力工具，也是传统技术、应用、业务价值、数据中台等各个要素的关键纽带。数据应用规划是企业，尤其是大型企业进行完整数据化转型的保障。

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