企业数字化转型的目的是提高企业的市场竞争力，加快企业的成长和发展。具体体现在以下三个方面：
- 提高企业的运营效率、降低成本、缩短生产周期，提升企业核心竞争力；
- 优化企业组织架构、业务流程、人才培养等方面，提高企业的管理效能和员工生产力；
- 增强企业对客户和市场的洞察力，提升客户体验，拓宽销售渠道，提高销售额。
企业实现数字化转型的三个核心环节：
一、企业数据文化和组织架构建设
数字化转型离不开企业组织管理架构的支持，企业需要梳理哪些角色参与数据管理、分配至哪些部门和人员、分别承担哪些职责，同时，建立体系化的数据管理制度和沟通机制，提高业务部门的参与度，推动企业数据文化和标准衡量体系的建设。
典型的数据管理组织模式
某证券机构关键角色权责体系
二、搭建数据管理平台，积累企业全端数据资产
1.数据治理
企业数据治理需要从源头上进行管控，这需要优质可靠的数据采集工具提供支持，对于最常见的 App、网页等业务生态，SDK 是最佳的数据采集方案。数据治理应拥有统一的数据采集框架，并支持多种数据采集方式。企业可以通过市面上 40+ 种 SDK 数据采集工具，灵活适配各类数据源，完成全域数据源的高效采集。
对于外部数据的接入，数据治理方案包含了多种数据接入的通道，可以快速的将外部数据接入到企业数据平台进行数据的存储和数据的分析、可视化。预置通道集成了一方业务数据库、Excel 等数据文件、三方电商渠道、微信生态的私域数据接入。同时，为了包容其他的数据源，整体设计以插件化的方式进行数据源的集成，除了下图的预置通道还可以快速集成其余数据通道。
同时，为了保证持续的数据接入可以对接入的数据表进行数据同步频率的设定，根据业务诉求在对应的时间、对应间隔上对数据进行更新设置。
对于外部接入进来的数据可以对数据进行快速的数据模型映射，将外部数据做简单的标准化和归一化的操作。对于每一个接入的数据都会记录在数据接入管理当中，知晓数据同步的具体情况。与此同时，为了帮助接入进来的数据的最终确认可以对接入的数据进行预览，确认无误后会将数据写入到底层存储当中。
2.数据打通
数据打通的核心是实现数据模型和标准的统一。企业数据的存储按照标准的四层数据分层进行，每层数据的存储进行差异化的类型定义和受众对象。在分层的基础上考虑数据模型本身的设计，遵循数据服务于业务，业务形态决定数据模型。
数据模型一方面考虑当前数据的实际情况，另外一方面考虑业务对于数据的实际诉求，将两者合二为一构建整个企业统一的数据模型体系。
每一个数据字段都有业务、技术、管理三个视角的数据标准定义，统一企业内部对于数据的理解和认知，避免数据同名不同义、同义不同名，保证每个数据在整个企业内部的唯一性。
统一数据标准
数据模型和标准完成统一后，基于 ID 之间的精准匹配，将两个不同用户在同一用户标识下 ID 相一致的用户进行关联，并以此将不同业务系统的数据进行用户 ID 的打通。通过 ID-ID 之间两两映射关系表，将多种 ID 之间的关联打通，比如手机号、身份证号码可以关联，手机号、邮箱账号可以关联，这样通过手机号就可以把身份证号码和邮箱账号也关联了。
将不同业务系统的数据进行用户 ID 的打通
3.数据质量
企业数据治理方案需要构建一整套完善的数据质量监控体系，包含质量规则引擎、数据质量异常监控报警、异常数据在线修复。
在数据质量看板中，企业可以结合业务梳理，通过可视化的形式选择数据和字段对数据质量规则进行配置，定义接入数据需要满足的质量要求。
根据用户设定的数据质量规则，所有进入数据平台的数据都会主动进行规则校验，并将不符合规则的异常数据及时通过异常看板，实时反馈给数据使用者。同时，平台会对异常数据进行实时修复和改正，并及时调整上游数据和规则。
数据质量规则校验后能够保证接入的数据符合数据质量要求，对于那些没有通过数据质量规则校验的数据，用户可在界面当中对异常数据进行修复和改正，经数据修复后的异常数据如果通过数据质量的校验可以将数据存储到底层数据存储当中。
4.数据管理
企业数据治理方案包含整套数据资产管理平台，涉及数据资产管理、数据开放平台、数据地图、元数据管理四个部分，帮助企业以可视化的方式实现数据管理。
在数据资产管理上，企业数据管理人员可以通过可视化的数据资产管理平台，快速查看当前数据大盘情况，也可以快速查询入口检索需要的数据。
通过可视化的数据资产管理平台查看数据大盘情况
数据开放平台通过数据 API 的方式将平台数据提供给业务部门，实现对业务的数字赋能。通过 Restful API 方式，一方面规避了数据团队人员对底层数据系统的入侵，另一方面帮助企业相关部门规范化使用数据，更好地监控业务部门对底层数据的使用情况。
数据地图能够按照不同的业务主体对数据进行集中化管理，帮助不同的业务部门整理和管控整个部门所属的数据资产。数据管理人员在日常工作中可以查看每一个数据的基本情况、数据列、数据血缘情况等信息，对上下游相关数据进行查询、分析，衡量每一个数据对其他数据的影响。
在元数据管理上，通过可视化、极简化的方式实现底层数据的管理工作，使所有日常数据工作标准化、规范化，解放专业数据人员，让更多非技术人员上手进行底层数据管理。
5.数据安全与合规
企业数据安全是越来越不容忽视的重点，为了保障企业本身的数据安全，神策数据治理方案对不同的使用者提供不同数据安全级别的控制，从取数和访问流程对数据进行隔离和区分，同时提供专门针对于数据安全的服务控制，切实保障企业数据安全。
企业数据合规化是企业数据治理的核心和红线，企业对于数据的收集和使用需要按照国家《数据安全法》《个人信息保护法》，海外按照欧盟 GDPR 为代表的各属地法律法规进行。对于涉及公民隐私等相关数据务必进行安全与合规化的管理和控制。
三、构建以客户为中心的数字化运营闭环
1.用户运营
在数据驱动用户运营的各环节中，企业均可用对应的数据指标作为核心指标衡量，如下图。
比如，新手期的激活，是所有产品都会重视的一个分析场景。首先，企业需要明确“激活”的定义，如客户完成哪个步骤称为激活；其次，企业需要明确注册到激活过程的流畅度；再次，企业需要明确设置的新手引导策略是否有助于激励客户完成全流程等。
2.产品运营
如下图，结合用户体验结构图，各个层面均有相应的关键指标，及细分评估指标，可采用一定的运营策略，促进产品用户体验提升及长远发展。
其中，战略层是比较抽象的一个层面。以银行业为例，其科技产品会更偏向于“平台”型的产品，对于整个平台来说，会给带来更大价值的功能或产品进行资源倾斜，如给予更多的曝光和更强运营策略。为做出更合理的决策，需要将所有的产品、功能以同一水平的视角，基于数据，用统一且公正公开的方法做价值的评估、贡献度的评估。
3.活动运营
一个完整的活动运营闭环，包含以下环节：设定目标——方案策划——技术实现——效果评估—— 策略优化，各个环节均离不开数字化运营驱动，如下图。
4.内容运营
即通过对内容的发布与反馈分析，结合用户需求洞察与判断，进行内容运营，其重点是找到对的人、用对的方式、送达对的信息，通过三者的不断调优，找到最合适的、高效的运营策略。
整体上，需要对每一类信息进行完整的管理，从对应的目标人群画像出发设置适用的信息，对业务整体的掌控也需要站在战略角度分析，以评估内容运营的优化空间。
5.智能运营
智能运营简单来说是将明确的运营计划，通过逻辑梳理赋能机器进行自动化的运营干预。如下图，为一个典型智能运营逻辑图：
以金融行业为例，触发行为的逻辑主要为：做了 A，如开通信用卡，完成注册动作；做了 A，没做 B，如浏览理财详情页 5 次，半小时没投资；具备属性 / 行为特征，如理财产品即将到期等。通过这三种方式排列组合，企业可以对用户进行非常精细的分层。
当目标用户分层清晰后，可以进行触达策略引擎的对接，企业可以将通道和营销系统打通，发送短信 / Push、发券 / 红包，同时，通过推荐策略引擎可以进行个性化展示，结合内容管理系统，可以给不同的人展示不同的内容，展示顺序和展示方式都可以不同，整体实现个性化运营，达到目标转化、分发效率、体验提升等。
其中，个性化推荐是一个较典型的场景，如下图：
整体上，个性化推荐的思路可概括为 : 从数据系统收集用户已有的行为数据，结合外部的数据源，汇总到数据集市，然后通过特征工程的挖掘以及模型训练推荐服务，传达到客户业务的后端，由后端在向前端用户端发送。在用户端我们又可以收集到用户行为数据，从而反哺到数据系统，形成体系化的循环。经历多次循环后，模型的准确度也会越来越高。
6.精准营销
精准营销涉及产品及业务智能化应用，可根据通道 + 粒度 + 时效性进行细分，如下图：
粒度：指可具体到群体还是精准化个人，如其可决定一个因子是用规则类的分层，还是精细到个人的推荐算法；
通道：指在产品内，还是产品外，决定了其对应的应用场景是什么。产品内的通道比如广告资源位 /item 栏目列表等；产品外的通道如短信、push、电销、广告等。
时效性：包含数据本身和数据分析的时效性等，在数据应用中极其关键，特别是个性化推荐策略更需要实时在线、个性化的千人千面展示。
以某金融产品为例。
某金融企业的业务场景主要包括三方面：其一，App 注册、开户和登录流程；其二，转账 / 交易等核心股票业务流程；其三，产品购买核心流程，具体如下：
结合场景，神策数据与金融企业梳理了五大类用户标签需求：通用和用户身份、业务开通属性、投资属性、产品购买核心流程、行为标签，具体如下：
在需求明确后，神策数据配合其完成了数据整合与互通，如下图，行为数据通过客户端 SDK 以及历史数据的 ETL 导入的方式进行采集，业务数据是通过个性化定制的 ID-Mapping 方案，关联设备信息和客户号，继而将行为数据和业务数据在同一平台打通。
在数据整合与互通的基础上，神策数据与该金融企业进行了基于 SDAF 运营框架的精准营销策略制定，如下图：
在此基础上，该金融企业实现了多元化的精准营销场景提升业务转化。