毕马威革新数据策略蕴育数字投资新业绩正在当下

　　来源：中国经济网日前，国务院印发《十四五数字经济发展规划》（以下简称《规划》），强调数据要素是数字经济深化发展的核心引擎，并提出了要充分发挥数据要素作用，加快数据要素市场化流通，推动中国数字经济达到世界一流水平。
　　毕马威中国副主席吴国强表示，在数字经济蓬勃发展的当下，数据已成为关键生产要素，正在加快促进生产力发展和改进生产方式，同时数据要素也正为加快经济社会发展质量变革提供动力。数据的挖掘、存储、治理、分析应用，正在对企业研发、生产、营销、管理等各个环节产生深刻的革新。它是企业了解客户、赢得青睐的重要途径，深挖数据中隐含的洞见，有助于企业制定新的入市策略，发现新的收入来源，并从竞争对手处夺取市场份额。越来越多的企业认识到数据的价值，不断加大数据投资，以增强企业竞争力。
　　科技、媒体及电信行业（TMT）处于数据创新的最前沿，坐拥庞大的数据资产，然而，拥有数据并不等同于抓住机遇。为了更好地了解TMT行业的数据全景，近日，毕马威与HFSResearch合作，对300多名来自北美、欧洲和亚太地区的TMT行业高管进行了调研，发布《数不宜迟革新数据策略、斩获数字投资新业绩》报告，研究揭示了TMT企业规模化采用全面的数据策略所面临的挑战和未来的前进方向，以及在数据利用方面行之有道的企业可能获得的回报。
　　报告显示，只有29的受访TMT企业规模化采用全面的数据策略，而大多数TMT企业并未充分利用数据带来的机遇。同时，超过70的受访TMT企业认为，大规模有效利用数据将带动商业模式的重塑。研究表明TMT企业目前未充分利用数据资源，同时还表明通过在所有价值链活动中对数据善加利用，企业有机会获得超额财务回报。
　　毕马威认为，为了缩小这一差距，TMT企业计划在未来两年大幅加速推进数据访问、数据管理、数据分析以及相关职能建设，将此类工作置于与其他数字化转型项目同等重要的地位。
　　TMT企业目前未充分利用数据资源
　　许多TMT公司在短短几个月内加速完成了本应长达两年之久的数字化转型。然而，数据往往没有被作为数字化转型的一部分被考虑在内。当被问及未来12至24个月的数据使用情况时，46的TMT企业强烈认为，由于云部署是数字化转型的关键基础，新冠疫情导致企业将最紧迫的重心转移到云部署上，从而阻滞了数据部署的推进。
　　毕马威中国通信、媒体及科技行业主管合伙人陈俭德认为，至少数据和数字化转型应该处于相同的优先级别；在许多情况下，在寻求真正的差异化竞争优势的过程中，数据应该是更优先的。否则，企业有可能错过那些重要并且能够为商业决策提供价值的数据。但是报告显示，只有11的企业认为数据部署优先于数字化转型，而且数据的利用程度很高。而超过48的企业认为数字化转型优先于数据部署。
　　从总体上看，57的受访企业没有明确的企业级数据策略，只有32的受访企业充分利用了客户数据。只有超过40的企业报告称，自己在数据安全、治理、合规性和主数据管理等关键能力方面达到了理想或者一流水平。只有大约25的企业认为他们在数据安全方面拥有一流的数据架构和开发。不到10的受访企业认为在数据商业化、数据管理和架构以及数据质量和治理方面，已达到世界一流水平。
　　TMT企业意识到数据投资的重要性
　　毕马威中国陈俭德表示，TMT企业计划在未来两年大幅加速推进数据访问、数据管理、数据分析以及相关职能建设，将此类工作置于与其他数字化转型项目同等重要的地位。接近70的企业计划在2022年增加数据相关活动的支出。大约9的企业计划将其数据相关支出增加10以上。
　　毕马威中国通信、媒体及科技行业管理咨询服务合伙人高人伯预计，有效的数据使用将在改善财务关键绩效指标方面起着关键作用，包括在未来两年内提高投资回报率、创收和增加利润。超过80的受访TMT企业的人认为，在未来12至24个月内，数据投资将是所有其他技术相关投资中回报最高的投资。
　　半数以上的TMT企业预计，当他们在数据方面的投资增加25时，客户服务、网络安全、人才管理和后台运营方面的绩效将提高4或更多。超过80的受访TMT企业同意，在未来12至24个月内，有效的数据使用将加强员工的协作和工作能力。超过70的TMT企业认为，有效并广泛地使用数据将很有可能带动商业模式的重塑，企业互通互联将极大地提高运营效率。
　　大多数受访者还同意，支持云访问将释放数据潜能。毕马威中国数据治理主管合伙人陈立节认为，在未来两年内，云可能成为所有关键的财务和运营数据的储存库，创新的数据使用将有助于以数字化的方式提供产品和服务。重要的是，大约有三分之二的受访者将云计算视为数据创新的催化剂，并正在设计解决方案，包括作为微服务（小型、解耦组件服务的集合）的应用。
　　TMT企业必须开始将数据策略作为企业的基本能力
　　随着研究深入，毕马威发现许多企业在未来几年高度重视挖掘使用数据的价值，但在相关能力上存在不足。例如，虽然大多数企业都有基础设施计划和方案来连接各数据筒仓的数据，并对数据管理和访问的云使用进行标准化，但只有不到50的企业有明确的企业数据策略。基础要素可能已经到位，但如何获取数据的全部价值仍然任重道远。