如果战略不能被清晰描述，便无法被精确衡量，无法被衡量则不能被有效管理，不能被有效管理，那么战略终将落空。战略，这一源于军事方面的概念，原本指的是战争谋略。无论是军队在战场上的战争，还是企业在市场中的竞争，都因“争”而需要战略。为保证企业在市场竞争中取得竞争优势，需要各种各样的职能战略来支撑企业战略，企业战略框架通常涵盖业务战略、职能战略、IT战略等，它们互相依赖，互为支撑。
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数据战略的定义
在数字化转型大环境中，企业的数据战略是与企业业务和数字化战略相关联并衍生的。企业的数据战略旨在回答企业将如何使用数据来产生价值——通常是通过数据驱动的洞察和业务流程，以及通过数据来支持的业务模型，企业如何管理数据以产生价值（收集、存储、处理、分发等）。
在早期，对数据重视度不足的情况下，企业战略往往更倾向于业务战略的规划，在当前数字社会背景下，国家明确将数据要素定义为生产力的重要组成，这一转变促使企业意识到数据的重要性，以及良好的数据治理在企业数字化转型的关键作用。因此作为数据治理体系的先行建设内容，数据战略建设日益得到企业高层的重视。数据战略的建设目标是为了更好地支撑企业业务战略的实现，所以数据战略建设必须符合企业的业务目标，数据战略与业务战略之间，遵循战略一致性原理。数据战略与公司业务战略相关联，数据战略为业务战略、职能战略提供框架，数据战略也与IT战略相互依赖。
目前市场上大多数企业在战略上主要有三大类型：
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决策领先型：通过数据改善商业决策，数据成为企业决策的核心，涵盖客户、市场、营销、内部运营、财务、人员等多个方面。
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运营领先型：致力于提高组织运作效率，如：优化流程增加产量、设备维护备件时间缩短、改善仓储效率优化库存；聚焦风险评估、预测模型、精准营销等。
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数据变现型：意识到数据成为企业整体价值的一部分，数据是第五生产要素、收集和获取企业数据资产，提升数据整体价值，进而在市场上流通对数据进行交易，实现数据产品的变现。
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数据战略的价值释放
数据战略到底有什么用，什么样的数据战略是好的战略，怎么才能通过数据战略进行价值释放，是每个企业高层会对数据战略进行思考的问题。
数据战略作为指导数字化转型的顶层架构，致力于发挥数据价值，顺应大数据高回报趋势进行调整，借助数据价值的释放推动企业等机构进行资产升级与扩充，推动数字经济的发展。数据战略能够推进企业完成业务数据化与数据业务化的信息化过程，助推企业数字化转型。包括：
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持续获取数据价值，将原始数据转变为数据资源，沉淀为数据资产，提高数据价值密度和企业竞争力。
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丰富组织数据文化，加强企业内部凝聚力，改善组织管理结构，提升运营对接效率。
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推动数据生态建设，有机结合供应链上下游，降低成本，通过深入场景的业务设计吸引客户扩大收入，实现降本增效。
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战略制定的模型
结合DCMM数据管理能力成熟度评估模型，数据战略能力域下细分数据战略规划，数据战略实施，数据战略评估三大能力项。针对这三部分如何把数据战略进行落地，可详见如下方案：
对于外部的因素分析，可以从国际形式，国家布局，监管要求，行业发展四个角度进行综合考量。并利用PEST，波特五力，3W1H，SWOT，七步成诗等方法去统筹考虑。最后提炼整体企业数据发展方向与目标。
比如，在国际形势方面，不同国家和地区有着各自的数据战略制度与模式，如美国的政务开放机制、欧盟的数据流通法律基础等，不同市场的区域区别是国际化战略的重要考虑因素。在国内首先需要考量国家的政策布局，我国从 2015 年起在大数据领域不断出台政策法规，从起步到深化阶段，积极推动大数据与实体经济深度融合，为企业数据战略发展提供了政策支持和方向指引。在监管要求层面，构建监管统计新格局，包括优化制度、完善非现场监管体系、提升风险监测预警能力等，可帮助企业企业在合规的框架下发展数据战略，保障市场平稳健康。行业发展角度，新业态、新组织、新管理模式不断涌现，技术赋能和市场约束促使企业在数字化转型、基础建设等方面不断适应变革，以制定符合行业趋势的数据战略。
数据战略的制定，是在所有利益相关者之间达成共识，包括但不限于：愿景陈述（管理原则、目的目标等）、规划范围、以价值为导向分析数据管理存在的主要差距、规划数据管理的短中长期目标、优化建设路线图。
在这一过程中我们可以辅助参考相关模型：
战略一致性模型（战略对齐）抽象了各种数据管理方法的基本驱动因素，模型的中心是数据和信息之间的关系。围绕这一概念的是战略选择的4个基本领域：业务战略、IT战略、组织和流程以及信息系统。帮助理解数据和数据管理是如何影响组织决策的。
阿姆斯特丹信息模型与战略一致性模型一样，从战略角度看待业务和IT的一致性。共有9个单元，它抽象出一个关注结构（包括规划和架构）和策略的中间层。此外，还要认识到信息通信的必要性（在图中表示为信息治理和数据质量支柱）
通过前期的因素分析、战略的制定，产出类似如下的战略规划文档，对数据战略初稿进行高层讨论，提出各方反馈意见。根据数据治理管理委员会的反馈意见进行修改，修改后提交给管理层，审批通过后，由数据治理管理委员会将战略以文件、网站、邮件等方式正式发布。
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数据战略实施
审批通过后，需要组织完成规划来逐渐实现职能框架这一过程，依据职能目标阶段性进行数据任务拆分，跟踪各项数据任务的实施情况，根据利益相关者结合组织的共同目标和商业价值进行任务优先级排序，并结合工作进展调整更新实施计划。
企业可运用数据战略四象限法则来优化资源配置与确定项目优先级。此法则将项目分为四类：第一象限项目高价值且高优先，直接关联核心业务与长期目标，应重点投资以确保竞争优势；第二象限项目价值低但优先高，对运营重要，需谨慎分配资源，避免影响高收益项目；第三象限项目低价值低优先，非重点关注，资源有限时应避免或少量投入；第四象限项目高价值但优先低，具长期潜力，可列入长期规划，适时推进。通过该法则，企业能明确项目重要性与收益性，指导资源合理分配，提升竞争力与市场反应力，实现数据驱动的业务增长，为企业创造长期战略价值。
对于数据战略的实施保障规划是非常重要的部分。通常项目管理过程中，为了保障顺利进行，都会提供资源，资金等方面的保障，在战略的实施落地中，同样需要有对应的组织、制定、流程、文化、人才的支撑。并在保障和评估的过程中建立对应的业务案例和投资模型，同时做好记录供审计和评估使用，多个层面保障战略落地。
