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2021年做數據分析需要關注的幾件事

2021-01-05 09:35:57  來源:IT168網站

摘要:在剛剛過去的2020年,很多企業更為迫切地需要數字化,也實實在在看到了數字化所帶來的價值。相關數據顯示,疫情后復工復產恢復較快的往往是數字化程度較高的企業。
關鍵詞: 數據 分析
  在剛剛過去的2020年,很多企業更為迫切地需要數字化,也實實在在看到了數字化所帶來的價值。相關數據顯示,疫情后復工復產恢復較快的往往是數字化程度較高的企業。想要數據分析得到有價值的洞見,并不是上一套IT系統那么簡單。
 
  通過與一些廠商和企業交流,也發現國內企業數字化程度參差不齊的現狀,有的企業已經進行AI預測等創新性的嘗試,有的在重點梳理數據標準規范等。其中有幾點值得關注。
 
  關于數字化的訴求
 
  “我們會隨著外部環境企業戰略進行調整,隨時調整目標,但是方向是一樣的,希望通過我們的數據,高質量的數據來進行挖掘,來拓展業務,優化我們的管理流程。這個就是我們定義的數字化。”這是某傳統企業CIO關于數字化的定義,很有代表性。降本增效、開源節流,數字化為企業帶來更多的競爭力,不少CIO也強調,無論是引入數據分析工具還是數據平臺,業務梳理和管理流程的規范很多是在IT系統之外做文章,回歸到企業管理上。
 
  CIO如何理解一把手工程?
 
  推進企業數字化轉型必須是“一把手工程”已經成為業內共識,尤其企業要構建全員的數據文化,高層的支持勢必大有裨益,而在打破一些固有利益時,沒有高層的支持也無法進行下去。在執行落地時,大的方向制定好,更為關鍵的是下面中層到員工的執行與配合。“作為IT的人你必須知道問題點在哪,去協調業務,老板是比較忙的,不可能老盯著你這個過程,凡事都是老板出來協調這個協調那個,我覺得作為IT負責人有點兒失職。”這是一個資深CIO的心里話,他所在公司正在進行BI項目,并取得了一定的成績。在項目初期,他認為需要取得高層的支持和認可,如今IT與業務的關系越來越緊密,IT負責人需要懂得業務痛點,企業的轉型是大勢所趨,在大勢中,每一個個體也在求變。
 
  項目周期長風險就大
 
  有專家指出,無論做BI還是其它項目,切忌搞個大工程,所以部門一起上,這樣成功率特別低,企業數據準備還是人員思想準備可能沒有那么充分。而且項目周期一長,風險就會增加,人員會迭代變動,新的技術在迭代,而且外部大環境也在變,企業可以先找一個點,小步快跑迭代,讓企業的組織、流程、文化和IT能力相匹配,形成合力,避免淪為IT項目,成為雞肋。
 
  需要怎樣的咨詢能力?
 
  2020年很多數據分析公司發布了新的產品和戰略,基本都有強調自己的咨詢能力。他們指出,結合國情,中國大部分企業數據意識和數據底子比較薄弱,除了產品和解決方案,更需要一定的咨詢能力,將自身在行業內積累的有效實踐經驗進行復用,所謂他山之石可以攻玉。與此同時可以看到不少企業也會找比如四大等咨詢機構來做咨詢,有的在非常垂直細分的領域會找特定的機構去咨詢。有專家指出,企業尋找咨詢機構要結合自身的業務發展和咨詢實踐而定,一方面,四大等咨詢機構一般是戰略層面咨詢,在執行落地過程中需要企業有較強的任務分解能力,需要有深厚的IT能力積淀。另一方面,也需要有較強的項目管理能力,在一個項目中,第三方咨詢與落地廠商,需要企業有效管理,避免出現扯皮現象。
 
  自助分析的挑戰
 
  自助分析的能力是包括企業和廠商都認為需要加強的一點,這里面涉及到數據信任問題,比如數據質量不高,數據出了問題無法及時得到反饋解決等,導致數據的使用者對數據本身不信任不滿意,數據很難被用起來。也有CIO指出IT后端需要把清洗過的多維度數據呈現到業務,業務可以去基于數據進行分析,但是要做好權限管控。此外,有了相關的IT支持,企業文化不支持,或者業務不習慣用數據分析,也存在著挑戰。需要企業將數據規范制定統一標準,做好數據的追蹤反饋保證數據質量,讓業務有好的體驗,收獲價值,慢慢形成使用習慣。

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責編:zhangwenwen

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