那么,x轴上的数据用例是什么带你了解了解

对我们来说，一个数据用例，数据项目，数据计划，甚至整个数据策略都是关于三个问题:

第一个问题是我们要解决的业务问题是什么？将我们的数据项目与业务联系起来。最重要的是，它还提供了经济价值(如ARR、运营成本……)的衡量标准。

第二个问题是我们需要做什么来解决它？需要整体回答，因为我们不仅只需要数据和分析。我们必须考虑战略协作、基础设施，以及可能最重要的人员。这个问题的答案也让我们对投资有了一个大致的了解。

最后，第三个问题是我们将要做什么？形成一个可操作的计划。它可以让我们按时间顺序排列经济效益和投资。

当然有人会问，随着时间的推移，数据投资会是什么样子?与其他投资类似，数据投资的回报遵循熟悉的投资J曲线。

这里有两个要点要提出来:

(1)时间不会停止。因此，如果我们想最大化一年数据的经济价值，我们不应该浪费六个月的时间去考虑该做什么。

(2)曲线的形状只是估计。没有人能保证下降不会更深，甚至不会回升，或者达到收支平衡的速度足够快，或者不会像预期的那样持续急剧增长而且持续的时间足够长。

投资曲线并不是什么新鲜事。一直以来，对数据的投资通常不会像其他投资那样认真地管理。

在我的职业生涯中，曾在企业、咨询、初创企业和私募股权领域工作过。就我个人的经验而言，我提出以下几点看法:

?对于公司来说，我们经常会估算未来的影响来证明年度预算是合理的。实际的影响很少被测量。

?每个顾问均在说明单个项目的投资回报率。因此，客户最终会得到几十条“J曲线”(对于流失率模型、数据仓库、新的ERP、Tableau实现…)，这些曲线很难进行汇总，而且不会重复计算收益或错过任何投资。

?对初创企业的数据投资，往往受到下一轮投资对估值的影响的推动。因此，利益的实现往往被推迟。

?在私人股本领域，似乎得到了认真的管理。私募股权投资者收购一家公司，目的是根据关键业务指标进行估值，并计划在5-7年内出售该公司并获得利润。因此，数据投资的关键在于对这些关键业务指标产生的影响。在头几年大力投资。通过J曲线观察投资组合中的公司，在该公司从上升轨迹中获益时卖出(甚至为下一个收购者留下一些价值)，以支撑估值。