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2021年做数据分析需要关注的几件事

大数据D1net  · 公众号  · 大数据  · 2021-01-07 15:16

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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。








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