在剛剛過去的2020年，很多企業(yè)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(yè)。想要數據分析得到有價值的洞見，并不是上一套IT系統(tǒng)那么簡單。

通過與一些廠商和企業(yè)交流，也發(fā)現國內企業(yè)數字化程度參差不齊的現狀，有的企業(yè)已經進行AI預測等創(chuàng)新性的嘗試，有的在重點梳理數據標準規(guī)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(huán)境企業(yè)戰(zhàn)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(yè)務，優(yōu)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(tǒng)企業(yè)CIO關于數字化的定義，很有代表性。降本增效、開源節(jié)流，數字化為企業(yè)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(yè)務梳理和管理流程的規(guī)范很多是在IT系統(tǒng)之外做文章，回歸到企業(yè)管理上。

CIO如何理解一把手工程？

推進企業(yè)數字化轉型必須是“一把手工程”已經成為業(yè)內共識，尤其企業(yè)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(zhí)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(zhí)行與配合。“作為IT的人你必須知道問題點在哪，去協(xié)調業(yè)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(xié)調這個協(xié)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(yè)務的關系越來越緊密，IT負責人需要懂得業(yè)務痛點，企業(yè)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(yè)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(huán)境也在變，企業(yè)可以先找一個點，小步快跑迭代，讓企業(yè)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(fā)布了新的產品和戰(zhàn)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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)尋找咨詢機構要結合自身的業(yè)務發(fā)展和咨詢實踐而定，一方面，四大等咨詢機構一般是戰(zhàn)略層面咨詢，在執(zhí)行落地過程中需要企業(yè)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(yè)有效管理，避免出現扯皮現象。

自助分析的挑戰(zhàn)

自助分析的能力是包括企業(yè)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(yè)務，業(yè)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(yè)文化不支持，或者業(yè)務不習慣用數據分析，也存在著挑戰(zhàn)。需要企業(yè)將數據規(guī)范制定統(tǒng)一標準，做好數據的追蹤反饋保證數據質量，讓業(yè)務有好的體驗，收獲價值，慢慢形成使用習慣。
責編AJX