数据战略是所有数据实践的基础。它不是解决数据问题的修补工作，它不仅仅解决数据问题，它是一个长期的指导性计划，定义了解决数据挑战和支持业务目标所需的人员、流程和技术。
创建成功的数据战略要求业务领导者通过数据的视角对业务进行深思熟虑和客观的看待，并预测需要发生什么，以实现公司定义的具体目标。业务领导者应考虑：
员工需要什么，以便他们能够更有效地使用数据。
确保企业数据既可访问又高质量所需的流程。
实现公司数据存储、共享和分析的技术。
数据战略的目标是回答整个组织如何利用数据来支持制定业务决策的问题，并制定一个计划，将人员、流程和技术的作用编织在一起，使计划成为现实。
为什么要发展数据要素
谈到数据要素，就离不开过去二十年时间互联网产业的发展，而在互联网领域，我国处于世界领先的位置，所以相应的在数据要素领域内也有着很强的优势，这主要是因为我国人口多、市场大，所以容易有着很强的数据规模效应，另一方面也是因为对数据比较重视，各行各业的企业早就有了利用数据，实现数据价值的各种落地应用。
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具体的数据情况，可以根据中国互联网络信息中心《中国互联网络发展状况统计报告》，截止2021年12月，我国网民规模已经达到10.32亿，其中手机上网比例为99.7%，网络视频用户规模达到9.75亿，网络支付用户规模达到9.04亿，网络购物用户规模达到8.42亿，网上外卖用户规模达到5.44亿，在线办公用户规模达到4.69亿......
根据国际数据公司（IDC）预测，2025年时中国产生的数据量预计将达48.6ZB，在全球中的比例为27.8%。同样，国家工信安全中心测算的数据也显示，2020年我国的数据要素市场规模已经达到545亿，预计到2025年，规模将突破1749亿元，呈现爆炸式增长的姿态。
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此外，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《关于加快建设全国统一大市场的意见》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等一系列文件的发布更是说明了国家推行数据要素的决心，以及数据要素市场化的执行力，所以现阶段释放数据要素价值已经成为了数字经济发展、数字化转型等道路上的必经之路。
数据战略的要素
一、与业务战略的匹配
数据计划必须满足特定的业务需求，以产生真正的价值——否则，将面临将错误的项目优先级、错过的见解、浪费的时间和资源，甚至在整个组织中失去对数据计划的兴趣和信心的风险。
将数据战略与业务战略联系起来，为企业成功提供帮助。当企业数据计划支持公司目标时，就会获得业务支持，这意味着数据活动的优先级更高，整个组织都会获胜。
二、数据架构与技术
重点关注现代工具如何使员工能够更多地以数据为驱动力（即，避免现代化到现代化的心态）。思考技术的相关性、可访问性和性能。
相关性：谁将使用这种技术，它能满足他们的需求吗？技术应以有意义的方式为业务用户组织和呈现数据。
可访问性：部门和业务用户在访问数据时面临着如此多的障碍。考虑一个工具，使整个组织的每个人都能够做出数据驱动的决策。
性能：市场上有强大的技术可以加快数据转换过程。考虑使业务用户能够主动而不是被动的工具。
使用既定的方法和成熟的技术组合。
为数据生命周期的每个阶段提供地址技术。数据经历了大量的过程，使其具有分析就绪性，确保每个阶段都有正确的技术和流程，以保持数据完整性并产生最大价值。
数据治理的目标
对企业来说，数据治理的意义就在于能够不断提升数据质量，规范数据存储、传输、处理、分析等数据全生命周期的过程，让企业能够更方便快捷地使用数据，将数据转化为实际的价值资产。
有些人可能比较好奇为什么数据对企业来说这么重要，需要通过数据治理这一复杂、长期的过程来提升数据的利用价值。其实很简单，远的就不说了，前些日子中央全面深化改革委员会第26次会议召开，会上审议并通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，要全面提升数据地位，并宣布构建数据基础制度体系，这就是对数据价值的最好认可。
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所以说数据治理的意义是毋庸置疑的，企业应该考虑的是数据治理应该达到什么样的目标，朝什么方向大力发展。通常对于企业来说，影响数据价值的主要原因是数据质量过低，导致数据分析结果可信度低、准确性差，所以提高数据质量是大多数企业共同的目标。
数据战略路线图
数据战略路线图是你到这一点所做的所有工作的高潮，也是什么使你以前的所有工作都可行。已经确定了将从现状带到未来所需的所有行动，但在开始任何业务流程的设计、构建、培训或重构之前，至关重要的是要确定活动的优先级。
对于有助于弥合从当前状态到未来状态的差距的每项建议，定义它将提供的可行性和预期业务价值。该计划应优先考虑最容易实施的活动，同时也为业务提供快速胜利。
如果没有一个深思熟虑的时间表来执行数据战略中的所有计划活动，路线图就不完整。
文化变革和认同
成功创建数据战略，配备了路线图，就可以继续实施数据计划了。
最后，但并非最不重要的是解决变革管理问题，因为团队将处理大量的变革，也许还有新的责任和期望。如果不改变文化，企业的数据战略工作将无法发挥其最大的潜力。
考虑培训和赋能、预算支持和沟通，以促进数据驱动的文化、增加采用和改进决策。
培训和赋能：在评估员工技能和解决差距方面做了艰苦工作之后，现在需要制定一个计划，为他们提供成功和富有成效所需的知识。
考虑围绕数据素养、新技术、最佳实践和机构知识提供适当的指导和培训。
预算支持：创建数据战略不是一个一个完整的过程。需要考虑为路线图中的所有项目提供持续的预算支持和不可预见的更改。
要保持财务支持，必须非常具体地衡量和强调数据战略是如何帮助组织满足业务需求的。深入挖掘并讨论如何将这些时间用于提高工作效率和增值，而不是提供每周因自动化而节省的“小时数”指标。依靠拥护者和利益相关者来支持和担保ROI信息。
沟通：缺乏关于数据战略更改发生的原因和时间的沟通可能会对企业数据计划有害。需要一个沟通计划，详细说明应该通知谁、何时以及通过什么方法。
考虑流程或技术的变化，需要讨论哪些指标，即将推出的计划，以及数据扫盲等教育内容。与信息保持一致，显示有关进展和业务影响的有意义的统计数据，并庆祝胜利——小的或大的。高管在沟通方面的支持将产生巨大影响。
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