随着以社交网络为代表的web3.0的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布,人类已迈入"大数据"时代。企业拥有的数据量正在急速剧增。这些数据不仅来自于企业内部开展的各项业务,也来自于外部信息源的采集。内外部数据的汇集、存储、积累,形成了企业不可忽视的一项重要资产。但是,各企业利用数据资产发掘商业价值的能力却良莠不齐。今天,阿里巴巴已经对海量数据进行严格过滤筛选、深度分析挖掘,获取大量商业价值,而有些企业则仍然停留在数据的获取和存储阶段。虽然造成这种差异的原因各不相同,但究其根本还是各企业对于数据管理的前瞻性理念和具体策略的制定、实施。其中最为突出的问题是很多企业根本不存在数据策略。那又如何制定符合企业实际情况的数据策略以应对当前竞争日益激烈的市场环境呢?本文根据A企业实际情况,制定一套符合企业发展需要的数据策略,并进行实践研究。首先,以A企业数据应用现状分析为研究起点,梳理企业目前拥有的数据资产、数据治理情况、数据分析团队能力等现状,明确企业所拥有的数据的类别类型、存在形式、管理成熟度、管理团队构成和能力,发现A企业在制定数据策略过程中面临的挑战和问题。其次,研究和分析A企业数据管理分析需求,确定需求和现状之间的差异。主要研究内容包括丰富和完善数据资产、加强数据治理、建设专业数据团队、提升数据相关能力等方面的需求。以此为基础,制定A企业的数据策略。第三,基于差异分析,提出具体数据策略。主要内容包括提升数据整合和分析效率、加强数据的质量和安全性、提高数据驱动业务的能力和建设数据文化等方面的策略。然后,展望A企业在实施数据策略后可能带来的成果,主要分析A企业最为关注的门店选址分析,顾客细分,人力资源分析,门店运营分析等。最后,进行总结,并分析本次研究的局限性以及下一步研究方向。