企业大数据建设的误区

       廖华：清华大学应用数学系。中国企业改革与发展研究会研究员，曾任职某世界500强企业产品总监，擅长IoT、网络安全和大数据、企业管理应用、SaaS平台的架构和运营，熟悉IPD，业务型技术管理者。

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大数据建设往往和企业的数字化转型相关联，很多企业都在做数字化转型，但其数字化转型的效果往往差强人意，我们小结了一下，企业大数据建设容易进入以下误区：

1.只有过程，没有结果

大数据建设是要为公司的运营发展服务的，而很多企业的大数据建设是过程轰轰烈烈，也花了很多精力和费用，但时效性相对比较短，按运动的方式建设，是否真的对运营发展有实质性提升，没有一个很好的指标化的跟管理发展一致的结果。

2.只有系统，没有运营

在很多公司，大数据建设是方向，是公司领导布置下来的重中之重的任务，而一般情况下，大数据建设的任务往往是落在IT部门肩上，IT部门一般是后端部门，主要是做系统支撑，在具体建设的时候，就把重心放在系统建设、数据管理上，而真正去推动前端数据运营，数据挖掘，管理建设优化，IT部门推动力相对是比较弱的。

最后可能的结果，IT部门建设了一个庞大的系统，但是没人用。

以下是一个系统架构示例，供参考。

大数据平台架构图

3.只有展示，没有提升

国内很多企业，领导精通业务，对报表也很精通，但在数据管理，运营逻辑上就关注的相对少一些。导致很多大数据建设就等于大屏展示，漂亮的，带动图效果的，实时更新的大屏展示，就成为了大数据建设的成果。

从展示到提升，到效果跟踪，实际上是一个有效的管理闭环，目前看来很多大数据建设过程中，往往效能提升和效果跟踪，并没有做到可以执行的结果。

以下是一个销售管理的展示，供参考。

4.只有数据，没有分析

很多企业，在做数据展示的时候，只是展示一些简单的，纯粹的数据，而这些数据背后的逻辑，可能产生的问题，可以提升的效能，可以牵引进一步行动的建议，都没有做很好的分析。

以下是一个分析示例，可以找到成功样本和非成功样本的分布示意：

所以说，大数据其实并不只是纯粹的技术，要产生效益，还是要从管理角度进行分析和判断，进行一个持续有效的大数据能力的建设。