傳統企業(yè)進(jìn)行數據分析還缺少什么？

傳統企業(yè)進(jìn)行數據分析還缺少什么？

在搜索引擎、綜合門(mén)戶(hù)、社交網(wǎng)絡(luò )、即時(shí)通訊及電子商務(wù)等以互聯(lián)網(wǎng)長(cháng)尾經(jīng)濟模式運作的企業(yè)中，數據分析一直備受關(guān)注。這些企業(yè)走在數據分析技術(shù)和應用的前沿，不斷革新基礎數據架構，積累了海量的數據，擁有龐大的數據團隊，在其相對精準定位的業(yè)務(wù)領(lǐng)域內不斷深化數據分析相關(guān)應用實(shí)踐。
可是在傳統行業(yè)的企業(yè)里，雖然對在管理與經(jīng)營(yíng)決策中應用數據分析手段越來(lái)越受到重視，但是與互聯(lián)網(wǎng)公司相比，傳統企業(yè)數據分析應用的深度和效果還遠遠不夠。那么在傳統企業(yè)里開(kāi)展數據分析到底缺少什么呢？以下根據在傳統企業(yè)長(cháng)期實(shí)踐的經(jīng)驗，羅列一些個(gè)人感受。
首先，企業(yè)里最不缺少的是數據分析工具。近幾年來(lái)，我們驚奇的發(fā)現在接觸的很多案例里，企業(yè)往往已經(jīng)擁有一個(gè)甚至多個(gè)數據分析工具，比如早已購買(mǎi)了主流的商業(yè)智能套件或數據分析與數據可視化工具。這說(shuō)明企業(yè)已經(jīng)意識到數據分析的重要性，可是錯誤以為購買(mǎi)一套先進(jìn)的商業(yè)智能或數據分析工具，有一個(gè)在運行數據分析平臺就跨入了數據分析時(shí)代。
其次，傳統行業(yè)里缺乏對數據分析的普遍重視。除了少數精細化管理的企業(yè)，很多傳統企業(yè)以人治為主，認為日常業(yè)務(wù)已經(jīng)了然于胸而不需要數據分析。還有一些企業(yè)認為數據分析僅面向高層管理，花費大量預算上馬的商業(yè)智能/經(jīng)營(yíng)決策系統，卻僅定位為面向高層管理人員提供少量高度匯總的數據(體現為KPI看板等)，不能起到輔助管理決策的效果，更不能跟蹤管理決策的落實(shí)并促進(jìn)經(jīng)營(yíng)決策的開(kāi)展。而高層管理者往往并不使用專(zhuān)門(mén)為他構建的系統。
再次，與互聯(lián)網(wǎng)公司相比，傳統企業(yè)缺少專(zhuān)業(yè)的數據分析人員，缺乏數據獲取與分析技能。在大多數傳統企業(yè)里沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的數據部門(mén)、崗位或角色，管理與運營(yíng)決策的數據需求往往由IT部門(mén)承擔，而很多企業(yè)的IT部門(mén)也是建構不完整，技能以IT體系規劃運維為主。因此企業(yè)數據缺乏足夠的能力規劃與落實(shí)數據分析工作。
然后，傳統企業(yè)往往缺乏確立數據分析工作的重點(diǎn)。與互聯(lián)網(wǎng)公司相比，除了在用戶(hù)量和數據量方面無(wú)法與互聯(lián)網(wǎng)公司之外，在傳統企業(yè)中普遍存在著(zhù)經(jīng)營(yíng)范圍廣、組織機構龐大、管理層級多、業(yè)務(wù)邏輯復雜等特點(diǎn)，在集團化經(jīng)營(yíng)的企業(yè)更是存在多個(gè)業(yè)務(wù)板塊及復雜的控股關(guān)系等問(wèn)題，這些復雜情況是短小精悍、精準定位的互聯(lián)網(wǎng)公司所遠遠不能比擬的。試圖在傳統企業(yè)里全方位開(kāi)展數據分析工作的挑戰是非常巨大的，即使在同一企業(yè)里也不存在單一有效的分析對象、分析模式和分析手段，因此傳統企業(yè)開(kāi)展數據分析工作必須根據一段時(shí)期所面臨的管理及經(jīng)營(yíng)問(wèn)題有效識別核心的數據分析需求，缺乏重點(diǎn)的數據分析工作既不現實(shí)也缺乏效用。
再后，我們發(fā)現在傳統企業(yè)里往往缺乏有效獲取數據的手段。傳統企業(yè)里核心業(yè)務(wù)系統一般超過(guò)一二十個(gè)，數據庫系統類(lèi)型各異，數據庫實(shí)例數量多，EP電力信息化網(wǎng)，同時(shí)還擁有大量的手工維護數據文件。在一個(gè)中等規模的業(yè)務(wù)系統里往往超過(guò)1000張表，更別說(shuō)有些核心業(yè)務(wù)系統還是封閉的系統，從業(yè)務(wù)數據庫中直接提取業(yè)務(wù)數據的難度非常大，幾乎等同于恢復完整的業(yè)務(wù)邏輯。因此很難以較低的成本在短時(shí)間內有效集成數據，很多企業(yè)即使建立了數據倉庫，也無(wú)法完全滿(mǎn)足數據獲取的需求。
最后，傳統企業(yè)缺少對數據資產(chǎn)的全面掌握。因股權、歷史、業(yè)務(wù)等原因，很多集團化經(jīng)營(yíng)或擁有龐大營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)絡(luò )的企業(yè)未采取集中式系統，業(yè)務(wù)系統和數據庫還分別部署在異地的、獨立的下屬組織機構或終端店面，而管理和經(jīng)營(yíng)決策、產(chǎn)品和市場(chǎng)戰略的職能卻在集團總部、營(yíng)銷(xiāo)總部和業(yè)務(wù)板塊子集團、區域管理機構等。不掌握核心數據資產(chǎn)的事實(shí)與管理和經(jīng)營(yíng)決策的職能需求之間存在的矛盾，是數據分析工作的首要障礙，很多該類(lèi)型的企業(yè)為獲得管理和經(jīng)營(yíng)分析所需數據，只能通過(guò)手工收集下屬提交的數據填報報表來(lái)實(shí)現，數據分析工作的范圍、深度和效率極其不足。
因此，在傳統企業(yè)的管理及經(jīng)營(yíng)決策中全面普及數據分析的技術(shù)和應用，尚且任重而道遠，而互聯(lián)網(wǎng)公司津津樂(lè )道的大數據等領(lǐng)域的應用，當前階段在傳統企業(yè)里更是遙不可及。

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