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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,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,仅此而已。
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;这是意识侧首要解决的;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,如何筛选与清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毫无价值。
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
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