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2021年做数据分析需要关注的几件事

原创 数据分析 作者:任朝阳 时间:2021-01-04 14:05:11 0 删除 编辑

在刚刚过去的2020年,很多企业更为迫切地需要数字化,也实实在在看到了数字化所带来的价值。相关数据显示,疫情后复工复产恢复较快的往往是数字化程度较高的企业。想要数据分析得到有价值的洞见,并不是上一套IT系统那么简单。

通过与一些厂商和企业交流,也发现国内企业数字化程度参差不齐的现状,有的企业已经进行AI预测等创新性的尝试,有的在重点梳理数据标准规范等。其中有几点值得关注。

关于数字化的诉求

“我们会随着外部环境企业战略进行调整,随时调整目标,但是方向是一样的,希望通过我们的数据,高质量的数据来进行挖掘,来拓展业务,优化我们的管理流程。这个就是我们定义的数字化。”这是某传统企业CIO关于数字化的定义,很有代表性。降本增效、开源节流,数字化为企业带来更多的竞争力,不少CIO也强调,无论是引入数据分析工具还是数据平台,业务梳理和管理流程的规范很多是在IT系统之外做文章,回归到企业管理上。

CIO如何理解一把手工程?

推进企业数字化转型必须是“一把手工程”已经成为业内共识,尤其企业要构建全员的数据文化,高层的支持势必大有裨益,而在打破一些固有利益时,没有高层的支持也无法进行下去。在执行落地时,大的方向制定好,更为关键的是下面中层到员工的执行与配合。“作为IT的人你必须知道问题点在哪,去协调业务,老板是比较忙的,不可能老盯着你这个过程,凡事都是老板出来协调这个协调那个,我觉得作为IT负责人有点儿失职。”这是一个资深CIO的心里话,他所在公司正在进行BI项目,并取得了一定的成绩。在项目初期,他认为需要取得高层的支持和认可,如今IT与业务的关系越来越紧密,IT负责人需要懂得业务痛点,企业的转型是大势所趋,在大势中,每一个个体也在求变。

项目周期长风险就大

有专家指出,无论做BI还是其它项目,切忌搞个大工程,所以部门一起上,这样成功率特别低,企业数据准备还是人员思想准备可能没有那么充分。而且项目周期一长,风险就会增加,人员会迭代变动,新的技术在迭代,而且外部大环境也在变,企业可以先找一个点,小步快跑迭代,让企业的组织、流程、文化和IT能力相匹配,形成合力,避免沦为IT项目,成为鸡肋。

需要怎样的咨询能力?

2020年很多数据分析公司发布了新的产品和战略,基本都有强调自己的咨询能力。他们指出,结合国情,中国大部分企业数据意识和数据底子比较薄弱,除了产品和解决方案,更需要一定的咨询能力,将自身在行业内积累的有效实践经验进行复用,所谓他山之石可以攻玉。与此同时可以看到不少企业也会找比如四大等咨询机构来做咨询,有的在非常垂直细分的领域会找特定的机构去咨询。有专家指出,企业寻找咨询机构要结合自身的业务发展和咨询实践而定,一方面,四大等咨询机构一般是战略层面咨询,在执行落地过程中需要企业有较强的任务分解能力,需要有深厚的IT能力积淀。另一方面,也需要有较强的项目管理能力,在一个项目中,第三方咨询与落地厂商,需要企业有效管理,避免出现扯皮现象。

自助分析的挑战

自助分析的能力是包括企业和厂商都认为需要加强的一点,这里面涉及到数据信任问题,比如数据质量不高,数据出了问题无法及时得到反馈解决等,导致数据的使用者对数据本身不信任不满意,数据很难被用起来。也有CIO指出IT后端需要把清洗过的多维度数据呈现到业务,业务可以去基于数据进行分析,但是要做好权限管控。此外,有了相关的IT支持,企业文化不支持,或者业务不习惯用数据分析,也存在着挑战。需要企业将数据规范制定统一标准,做好数据的追踪反馈保证数据质量,让业务有好的体验,收获价值,慢慢形成使用习惯。

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