在現實的世界中，數據構成的魔方也可以幫助我們進入全新的空間。問題的關鍵在于如何探尋并掌握數據之力，發現那些客觀存在的新市場、新客戶和新產品，創造出新的商業運營模式。本文試圖從集中化、全流程的角度，探索出一條適合當前企業現狀和未來發展的數據運營管理道路。
正文：
數據作為高價值的資產已經得到越來越廣泛的認識和贊同。由企業自主生產的數據、通過外部合作服務獲取的數據、外部經授權公開的數據，以及經過公開數據交易、數據置換等方式得到的其它數據等等，共同構成了企業賴以持續運營的數據基礎，不僅可以用于企業內部的成本管理、流程優化、決策輔助等運營管理各領域之中，更可以發現新市場、明確新客戶、創新新產品，進而構建全新的商業模式，形成新的產業互聯運營生態體系。
但是在具體實踐中，由于受到業務運營與技術實現之間的流程割裂，以及基于企業整體發展戰略的數據規劃的缺失等因素影響，數據的價值卻未能顯著展現。同時，在巨大的機遇利好面前，往往也伴隨著巨大的風險，如何利用完善的機制能力確保規避風險、抓準機遇就變得異常重要。
因此，亞信建議：打破數據壁壘，構建集中化的數據體系，貫穿數據運營管理的全流程，并由熟悉技術的業務專家牽頭負責具體工作。
圖1：集中化、全流程的數據運營管理體系架構
數據聚合
數據的有效聚合是數據運營管理的基礎，除利用各種IT工具和手段對企業現有的數據資源進行逐一梳理、標準化整合之外，還需要不斷的整合外部數據資源，持續的擴大自身數據規模。那么需要首先解決的問題就是基于企業的生產運營需要，將各類型數據來源梳理清晰：
（1）企業內部數據：由企業自身運營所產生的客戶信息、財務、銷售、業務等領域相關數據。這類數據格式規整，并且企業擁有自主產權，使用方便，可最大化發揮其商業價值。
（2）外部公開數據：主要包括政府公開數據，如人口統計報告、經濟運行報告等；另外還包括產業分析數據和調研報告數據。這類數據格式標準不統一，且為統計級數據，僅可用于宏觀經濟和市場環境等分析。
（3）自主搜集數據：主要包括通過網絡爬蟲技術獲取的網絡公開數據，以及通過數據供應商交易/置換獲取的數據。這類數據的格式標準極不統一規整、處理難度大，同時由于涉及到客戶明細數據，部分存在法律風險。
（4）項目合作數據：主要包括通過與外部企業戰略合作、項目運營等方式，在項目的具體實施過程中獲取的客戶數據。這類數據存在一定的所有權爭議，并可能會在適用范圍上受到一定的限制。
在對以上不同來源的數據進行整合的過程中，不可避免的會出現數據產權爭議、客戶隱私泄露等問題。我國刑法中明確規定：“國家機關或者金融、電信、交通、教育、醫療等單位的工作人員，違反國家規定，將本單位在履行職責或者提供服務過程中獲得的公民個人信息，出售或者非法提供給他人，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處或者單處罰金。竊取或者以其他方法非法獲取上述信息，情節嚴重的，依照前款的規定處罰。單位犯前兩款罪的，對單位判處罰金，并對其直接負責的主管人員和其他直接責任人員，依照各該款的規定處罰。”從以上法文可以看出，法律規定并不完善，缺乏權威解釋。
基于此，亞信的建議是：在采取嚴格審查數據供應商/合作商資質、建立黑名單制度淘汰低信用度數據源等自我保護的手段之外，盡量通過網絡公開數據采集以及借助官方認證開放的數據平臺進行客戶個人信息的交易、置換等操作，或者通過戰略合作項目運營的方式進行客戶信息完善補充，達到自身應用的目標。
數據利用
為了要達到對數據的深層次利用，在整合各類數據資源的基礎上有效挖掘出數據的價值，需要首先掌握利用數據所需的相關業務知識、統計知識和IT知識，將技術與業務有機結合，建立起數據利用的知識體系：
圖2：數據利用的知識體系
為了將知識轉化為落地實施的具體成果，必須借助體系化的方法，以及利用相應的數據處理工具（數據庫、EXCEL、SPSS等）才能實現：
圖3：數據利用的方法體系
數據貨幣化
CEO常常會說：“我要的不是你們把數據挪來挪去、存來存去，我要的是你們從中找到新型業務模式的創建途徑！”。因此，數據利用的最終目的是數據的貨幣化，即剝開最表層洋蔥皮的數據核心價值的層層展現。
為了更清晰的把握數據的價值，亞信將其劃分為四個遞進式的價值體現層次：
（1） “大漠孤煙直，長河落日圓”
靜態的各項數據是數據的最基礎價值體現，可以將其直接用于運營生產過程中。比如我們直接向具有理財偏好的客戶推薦P2P產品、向擁有私家車的客戶推薦車險產品等。
（2） “橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同”
靜態的各項數據并不是割裂孤立的，而是基于多樣的衍生變化形成了復雜的血緣關系、通過多方之間的相互作用構成了多層次的數據網絡。我們需要洞悉貫穿于整個業務流程的數據流程，從而形成數據抓手，使其可以在運營全流程發揮價值。仍然以擁有私家車的客戶舉例，通過客戶屬性分析、車輛配置模型分析以及理財傾向關聯分析等方法，發現男性年輕的中端車主更適宜針對性的推薦部分P2P產品，而顯著有別于基于傳統業務經驗判斷得出的目標客戶識別規則。
（3） “積土成山，風雨興焉；積水成淵，蛟龍生焉”
正如“不積跬步，無以至千里；不積小流，無以成江河”，數據基于其靜態價值、動態價值和相互之間的作用關系，形成綜合性的、體系化的應用，最終構成了獨立又彼此作用的數據產品，比如組件化的客戶分析、流量分析等分析類產品；客戶畫像、推薦引擎等算法類產品；以及數據決策支持系統等系統類產品。
（4） “沉舟側畔千帆過，病樹前頭萬木春”
數據的 “風雨”既至， “蛟龍”已生，善加利用必會在看似一片紅海之中獨辟蹊徑。數據產品的運營之于企業，對內可以實現運營管理創新，對外可以實現商業變現。至此，數據的宇宙魔方才真正對我們打開：
圖4：數據產品運營對內變現
圖5：數據產品運營對外變現
企業客戶、亞信、最終消費者以及外部各類供應商的整合應用，最終形成了創新的商業運營模式，數據發揮核心價值：
·企業客戶和消費者之間商業模式的建立，基于通過客戶運營可實現的價值主張；
·客戶運營從數據、產品、渠道和能力等方面進行；
·亞信基于自身能力優勢，并依托外部環境整合各類外部合作商，成為完整商業模式的必要組成部分，并發揮核心作用。
數據安全
數據資產的安全管理對于其可持續運營至關重要。只要數據走過的地方，就存在數據安全的問題，因此首先需要保障數據環境的安全，對網絡、用戶桌面、應用程序、數據庫和機房等數據外在環境的安全進行嚴格管理，實時監控“誰” 、在“什么時候” 、以“什么方式” 、訪問了 “哪些數據”、執行了 “什么操作”，通過利用系統工具保障網絡安全、實施智能運行維護保障硬件安全、提升主動防御保障軟件安全，以及制定制度規范保證人員安全。
其次，我們還需要對數據本身進行安全管理，對存在于眾多應用場景中的敏感數據加強監控和隱私保護--
（1）敏感數據分類：明確敏感數據可能存在的不同類型，將其分為個人隱私類數據、關鍵業務類數據、商業機密類數據等；
（2）定位敏感數據：對不同類型的敏感數據進行明細梳理，確定具體的敏感數據內容，如姓名、身份證號碼、地址、工作單位等個人隱私類數據；信用卡號、客戶賬號、交易明細等關鍵業務類數據等；
（3）確定敏感數據源：定義目標數據源。如含有某些內容的數據表、數據內容匹配某一格式（如信用卡號）等；然后掃描所有數據源，定位與敏感源相關的信息，同時標記敏感元數據；
（4）敏感數據脫敏：對敏感數據進行替換、截斷、隱藏、遮蔽、隨機化、加密、漂白等脫敏處理；
（5）數據使用監控：堅持數據使用三原則--
·讓數據屏蔽成為標準數據提供流程的一部分，從而在非生產環境中杜絕敏感數據的存在;
·絕不向第三方或離岸團隊提供未經屏蔽的敏感數據;
·絕不允許開發人員或其他無授權人員在未動態屏蔽敏感數據的情況下訪問生產數據.
數據維護
為保障數據運營工作的平穩進行，需要從數據的來源、引入、存儲、處理、更新、丟棄等全流程節點進行維護管理，建立數據的全生命周期運維體系：
圖6：數據全生命周期運維
結語：
數據運營工作繁瑣且艱辛，需要全盤掌控、統籌規劃、集中運營，方可發揮其內在魔力。在理論框架的指導下，還需要經過現實應用的不斷碰撞、磨礪，最終才能打磨出光芒四射的寶石！
作者簡介
陳鵬飛，亞信科技咨詢顧問，10年通信行業咨詢和運營經驗，專注于電信運營、數據分析挖掘、數據運營管理等領域，并對新行業合作運營、數據變現等有獨到見解。
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