点击蓝字 · 关注我们
数字经济蓬勃发展时代，数据已成为关键生产要素。随着国家政策对数据要素价值释放的方向引领，数据赋能企业经营决策、业务模式创新的需求不断强化，以及新兴技术工具的有效支撑，推动数据向数据要素化、数据驱动化阶段跃迁，实现数据价值崛起。
企业在数字化过程中积累了大量的数据，如果这些数据被有效利用，用得好是一种资产，没有被利用则是一种负债，不但占用存储空间，而且存储设备还要耗费资源和人工管理成本。有数据没有分析是一种巨大资源浪费，而有分析没有数据也是在做无用功。
01
企业面临的用数痛点和困境
数字经济时代，数据要素价值凸显，企业认识到数据重要，但在用数时普遍遇到以下问题和困境：
▶ 数据管理基础薄弱，数据孤岛严重
随着企业信息化建设突飞猛进，企业管理职能精细划分，信息系统围绕不同的管理阶段和管理职能展开（如ERP、MES、PLM，SRM、CRM、HR等），企业中“多系统并存、系统数据耦合度高”的情况越来越明显。各个业务系统间数据分散，标准均不统一，没有统一的数据分析平台，多数据源分析困难。
▶ 业务分析及时性及准确性差
在企业没有分析系统的支撑下，各分子公司、各业务部门大部分靠手工汇集数据制作报表，数据收集困难，业务口径不统一，手动分析整合效率低下，分析结果滞后，准确性不高。
▶ 决策支持缺乏有效数据支撑
企业领导在决策时无法及时看到关键的业务数据和业务分析报表，经营管理决策全靠领导个人经验，缺乏有效数据支撑。
▶ 生产经营乏闭环管理
企业在生产过程无法及时监控，生产计划传达混乱，设备状态监控、维保巡检效率低下，质量问题、客诉管理缺乏闭环机制。
▶ 没有数据分析团队或数据分析组织
目前多数中型企业对数据的利用率不高，一方面，是因为目前企业还没有足够高质量的数据作为有价值的输入，导致数据用不起来。另一方面，是因为企业对数据分析或利用的认知不够，重视度不够。企业为应对激烈竞争的市场和不确定的未来，要提前制定数据应用策略，建立或储备数据分析人才，保证企业的数据充分有价值的被利用。
02
从原始数据到智慧的转变路径
通常提到的数据，其实指的是原始数据，数据本身是没有意义的，必须被赋予其业务属性才真正有意义和价值。从数据到信息，从信息到知识，再从知识到智慧，这个赋予业务属性的过程就是数据价值转变的路径。
企业的原始数据是指未经加工处理的数据，是指没有被修改、清洗或筛选的数据。也就是数据采集或数据生成过程中所获取的初始信息。我们如今的时代，是互联网的时代，也是大数据的时代。大数据表明数据不仅量多，层次多，而且是海量的。
原始数据的类型：原始数据的类型很多，如文本、图像、视频、声音等。文本数据可以是纯文本，也可以是结构化的数据。这些数据都是原始数据，需要进一步加工处理和分析才能得出有用的信息。
原始数据的重要性：原始数据是进行数据分析的基础，而准确的数据分析可以帮助企业做出正确的决策。因此，原始数据的质量和精确性直接影响到最终决策的正确性。
原始数据的处理：原始数据可能会受到各种因素的影响，例如数据采集的过程中产生的错误、数据清洗过程中的处理错误等。对于这些问题，需要对原始数据进行处理。处理的过程包括数据清洗、转换、整合、分析等。这些步骤的目的是将原始数据转化为可用的数据，并提升数据的质量、可用性和可靠性。
企业数字化转型加速前进
数据价值唤醒仍面临多重挑战
第一，数字化触点建设薄弱，无法实现全域数据统一收集。大部分企业数据零散分布在官网、APP、小程序等多个渠道，由于缺乏便捷有效的数据采集工具和数据连接能力，导致很多企业尚未建立全域触点数字化体系，无法实现交易数据、营销数据、客户行为数据、AIoT数据等的全面采集。
第二，数据治理程度低，缺少高质量的数据资产沉淀。企业各部门的信息系统往往是分散建设，由于缺少统一的数据管理标准，不仅导致各业务部门采集数据存在口径不一致的问题，而且可能因为不规范的数据采集、存储、处理方式，导致产生异常数据、缺失数据等“脏数据”，从而影响数据资产的价值释放。并且，企业以往的数据治理工作多从单一目标出发，如配合顶层规划、数据平台建设，以及局部的专题治理等要求而进行，导致数据治理的实际效果并不理想。随着业务部门逐渐成为企业数字化的核心，统一数据规划和标准、满足业务部门的分析和应用需求成为企业数据治理的重要趋势。
第三，数据应用场景受限，数据价值难以发挥。一方面，当前数据应用于企业内部经营分析、业务提效方面的价值凸显，但受限于数据规模和数据颗粒度粗，企业利用数据驱动精细化客户经营仍面临挑战。因此，企业需要利用技术将客户经营系统与数据系统打通，用数据指导进行客户触达，比如用数据优化广告投放的精准度，用数据帮助运营人员进行精细化客户运营，甚至是指导销售成单的话术沟通。另一方面，伴随数据应用场景的持续扩展，企业对于数据应用的实时性和智能化需求增加。如何基于实时数据快速实现数据分析和洞察，且具备自动化和智能预测能力，是促进企业数据价值释放的关键之一。
业务与数据更深度融合
驱动数据价值持续释放
伴随企业数字化转型走向深水区，数据作为高质量生产要素的价值持续凸显。
一方面，目前企业内部通常仅有部分业务场景实现数据驱动，仍有很多业务场景需要进一步加强数字化改造，因此需要构建面向全域业务的一体化数据赋能能力，逐步将数据能力深度应用于各细分业务场景。
另一方面，企业数字化转型将更加重视大数据及数据智能技术与业务场景的深度结合，通过构建集数据采集、治理、智能化应用为一体的数据智能基础平台，实现数据赋能业务创新和发展。
进入数据驱动的全新时代，全链路数据能力将助力企业实现更多的数据智能场景应用，持续为业务韧性发展和创新增长保驾护航。
识别·关注·顶置
公众号｜数发三创孵化器
数字经济，财富增长新模式