企业如何让数据成为生产力.docx

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1、为什么有的企业投入大量的人力、物力、财力做数字化转型建设最终做了个寂寞！企业领导没看到数字化的任何价值！如果要问企业数字化转型建设最核心的价值体现是什么，大部分人都会说是:数据！然，不同的人、不同的场景对数据的理解是不同的。在一般技术人员眼里所谓的数据就是占用数据库空间的字符！在一般业务人员眼里所谓的数据就是那些需要录入、查询的、换了存放位置的工作资料！而在专业数字化人员的眼里数据就是生产力！但在大部分从传统企业里数据会由一个从工具到生产力的转换过程，而这个过程并不是一帆风顺的。当前在大部分的传统企业里在数据的应用方面存在如下问题：第一，数据化意识薄弱：这一切直接与企业数字化应用深度有直接的关

2、系，对于大部分的传统企业而言，数字化转型也仅仅是工具层面，且各种系统功能重复建设、数据孤岛现象十分严重，在很多领导意识里都认识数字化转型就是买软件，所以不难看出数字化意识的薄弱，直接导致了认知的深度，所以对于数据不重视也在情理之中：第二，数据共享难：企业数据共享难主要表现为技术与管理两个层面，数据孤岛看似是技术造成的，由于前建设毫无规划性可言，导致数据存在于各个应用系统中，造成大量的数据重复录入工作，此种场景只要企业有资金、有接口从理论角度来说打通不是问题，但关键的问题是管理的孤岛不打通，任何技术都是枉然。第三，数据应用难：虽然大部分企业进行了数字化建设，引进了各种数据，同时也采集了大量的数据

3、，但这种数据充其量只是一种存在系统内的“资料”而已，企业不懂的如何利用数据、分析数据、追踪数据，让数据为企业管理提供决策支持，最终没有产生任何价值，这就是当前大部分传统企业数据应用难的现状，数据应用难导致的结果也就是价值体现难。第四，数据运营管理难：数据的价值取决于应用的深度，这需要企业必须有一套行之有效的运营管理措施，来规范数据的应用行为，比如数据安全管理：还需要企业必须有一个专业的数据管理组织，定人定岗定责，用专业的能力来挖掘数据的价值，但大部分的传统企业在数据运营管理方面是缺失的，最直观的表现是组织不健全、人员专业能力低、权责不清等现象。当前在大部分传统企业领导人的意识里还存在这样一个误

4、区：认为购买了报表工具、数据大屏就对外宣称实现了所谓的数据化。正所谓外行看热闹，内行看门道，如果仔细观看一下这些企业的数据大屏就会发现诸多漏洞，花花绿绿的报表下是一张张缺乏逻辑的空洞数字，而非数据；而这些所谓的数据大屏，也仅仅是对外展示而已，相关领导也只有在此时才会打开这些报表吹嘘一番，如果说价值，也仅仅是在此时收获外来参观人群的那些羡慕的眼光，仅此而己。所以此时的所谓数据只是一些仅供展示的数字而已，没有任何生产新价值的能力，那么如何让数据成为生产力？老杨认为如下：1 .首要前提是必须提升数据在整个数字化转型建设过程中的地位，也就是说必须加强企业领导的数据管理意识、提升其数据管理能力；这是意识

5、侧首耍解决的；只有在上层重视的情况下，企业的数据管理策略才能推动；2 .保障数据质量：数据采集录入的及时性、有效性、正确性是数据质量的基本保障，如何筛选与消洗数据是保障数据质量的重要手段，同时配套的数据管理制度也必不可缺，众所周知在数据质量难以保障的前提下，任何形式的数据体现均亳无价值。3 .打通数据链路：这里的打通不仅是各种系统数据接口的技术打通，最关键的是业务协同管理链路的打通，打通管理孤岛、打破管理者思想壁垒比技术打通更难、但更有价值：4 .提升数据能力：数据能力不仅仅是保障数据质量的能力，最关键的是数据分析、数据追踪、数据决策的能力，不仅需要企业成立专业的数据团队，更需要企业提升数据的

6、运营管理能力：从以上不难看出，若想让数据成为生产力，企业就必须在领导者意识、组织管理能力、运营能力、技术能力上下功夫，其中数据质量是基础，运营管理能力是关键，如何应用数据才是核心。同时不要忽视软件供应商也是关键环节，当前数据报表技术已成熟，对于普通的报表展示功能而言这都不是事儿，只是看软件公司报表模板多不多、UI展现形式好不好看的问题，那么如何选择数据化的软件供应商？老杨认为：第一，看其行业经验，特别是行业成功案例的数量：第二，看其技术实力，能否解决数据链路打通过程中的所有技术问题；第三，看其数据化的运营能力，也就是说其是否有能力为企业提供数据化运营建设的方案，并指导企业对项目进行落地：为企业提供的是解决方案，而非卖产品;第四，看其服务意识及能力是否强大，能否为企业提供数据技术能力培训支持：为企业解决一时的技术问题不算什么，为企业培养出数据团队专业人才才是真价值；综上所述，企业让数据成为生产力，不仅仅是技术问题，更重要的是企业的意识、管理、组织等这些生产关系转型，有数据化的生产关系，才能适应数据化的生产力，否则落后的生产关系就会影响新的数据生产力的发展。企业只有在管理层意识上重视、技术上链路打通、运营系统化、规范化，管理过程中应用落地，才能让数据成为生产力，促进企业数字化转型发展。