“再不數(shù)據(jù)化智能化，就要被拍死在沙灘上了！”

大數(shù)據(jù)和人工智能已經(jīng)成為這個(gè)時(shí)代的主題曲，與此同時(shí)，焦慮感也開始在行業(yè)中蔓延，從初創(chuàng)公司到行業(yè)巨頭，都急切地想要跟上這股越炒越熱的浪潮。

但是在數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的嘗試中，如何改變慣有的思維方式，這些緊張的企業(yè)跑對(duì)方向了嗎？

焦慮的傳統(tǒng)企業(yè)

大數(shù)據(jù)和人工智能大行其道的今天，自然科學(xué)的思維方式被推到了至高的地位。

媒體、行業(yè)報(bào)告中曝光的例子往往讓人心動(dòng)：處于發(fā)展早期、體量相對(duì)小的公司，通過幾個(gè)月的部署，迅速引入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才、上馬一套完整的數(shù)據(jù)庫，并建立較完整的數(shù)據(jù)搜集分析流程，產(chǎn)生立竿見影的價(jià)值。大批互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的后起之秀給傳統(tǒng)企業(yè)注入了巨大的焦慮感。

以快消巨頭雀巢為例，早在二十世紀(jì)八九十年代，雀巢美國的一些地區(qū)就開始做統(tǒng)計(jì)分析，隨后逐漸在全美國開展，希望對(duì)全球市場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)化變革。但是，不同于中國電商數(shù)據(jù)的秒級(jí)更新速度，雀巢全球的大量線下門店電商數(shù)據(jù)的獲取速度最快也需要一兩天完成，而門店則需要一周甚至更長的時(shí)間。在全球很多地方，門店數(shù)據(jù)甚至無法提供。

并且，無論電商還是門店，所有被提供的數(shù)據(jù)在格式、質(zhì)量、細(xì)化程度等方面都會(huì)有很大差異，甚至連同一個(gè)產(chǎn)品的名稱代碼都不相同。毫無疑問，數(shù)據(jù)整合和清洗的工作量非常之巨大，而這也是雀巢目前在數(shù)據(jù)利用方面的一大難題。

數(shù)據(jù)變革是靈丹妙藥么？

到底哪種思維方式更科學(xué)，更有助于推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型呢？

企業(yè)是一個(gè)有機(jī)的系統(tǒng)，系統(tǒng)之美在于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)兩種思維方式的辯證統(tǒng)一。具體來說，數(shù)據(jù)和決策應(yīng)該是分開的。數(shù)據(jù)的搜集不是為了考核，而是為了更好的決策。

準(zhǔn)確的決策依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。目前，盡管多數(shù)企業(yè)已經(jīng)有了數(shù)據(jù)積累的意識(shí)，但是搜集到的數(shù)據(jù)是否真實(shí)，仍然有待考證。數(shù)據(jù)出來再做工作的工程師，更多是在論證自己的想法，所以對(duì)數(shù)據(jù)有一定傾向性。此外，很多員工會(huì)將數(shù)據(jù)和自己的業(yè)績掛鉤，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集時(shí)進(jìn)行篡改。

而數(shù)據(jù)化管理的最大的難點(diǎn)，也就在于數(shù)據(jù)的真實(shí)性。很顯然，數(shù)據(jù)化變革的必要條件有二：妥善積累的數(shù)據(jù)，以及凡事有“數(shù)”可依的思維習(xí)慣。今天的數(shù)據(jù)時(shí)代下，多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)中已非常注重?cái)?shù)據(jù)搜集，但是想要改變慣有的思維模式并不容易。

當(dāng)數(shù)據(jù)搜集是為了更好的改善，而不會(huì)跟績效掛鉤時(shí)，數(shù)據(jù)化變革才算真正實(shí)現(xiàn)。

如今，在數(shù)據(jù)成為了企業(yè)運(yùn)營的重要資源后，對(duì)專業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)產(chǎn)生需求——以數(shù)據(jù)為核心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)規(guī)范的有機(jī)融合。這就是引入數(shù)據(jù)管理的必要性，也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的核心。

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