2021年做資料分析需要關注的幾件事

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。相關資料顯示，疫情後復工復產恢復較快的往往是數字化程度較高的企業。想要資料分析得到有價值的洞見，並不是上一套IT系統那麼簡單。

透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，有的在重點梳理資料標準規範等。其中有幾點值得關注。

關於數字化的訴求

“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，希望透過我們的資料，高質量的資料來進行挖掘，來擴充業務，最佳化我們的管理流程。這個就是我們定義的數字化。”這是某傳統企業CIO關於數字化的定義，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，無論是引入資料分析工具還是資料平臺，業務梳理和管理流程的規範很多是在IT系統之外做文章，迴歸到企業管理上。

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資料文化，高層的支援勢必大有裨益，而在打破一些固有利益時，沒有高層的支援也無法進行下去。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，老闆是比較忙的，不可能老盯著你這個過程，凡事都是老闆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的心裡話，他所在公司正在進行BI專案，並取得了一定的成績。在專案初期，他認為需要取得高層的支援和認可，如今IT與業務的關係越來越緊密，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。

專案週期長風險就大

有專家指出，無論做BI還是其它專案，切忌搞個大工程，所以部門一起上，這樣成功率特別低，企業資料準備還是人員思想準備可能沒有那麼充分。而且專案週期一長，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專案，成為雞肋。

需要怎樣的諮詢能力?

2020年很多資料分析公司釋出了新的產品和戰略，基本都有強調自己的諮詢能力。他們指出，結合國情，中國大部分企業資料意識和資料底子比較薄弱，除了產品和解決方案，更需要一定的諮詢能力，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諮詢機構來做諮詢，有的在非常垂直細分的領域會找特定的機構去諮詢。有專家指出，企業尋找諮詢機構要結合自身的業務發展和諮詢實踐而定，一方面，四大等諮詢機構一般是戰略層面諮詢，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能力積澱。另一方面，也需要有較強的專案管理能力，在一個專案中，第三方諮詢與落地廠商，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，這裡面涉及到資料信任問題，比如資料質量不高，資料出了問題無法及時得到反饋解決等，導致資料的使用者對資料本身不信任不滿意，資料很難被用起來。也有CIO指出IT後端需要把清洗過的多維度資料呈現到業務，業務可以去基於資料進行分析，但是要做好許可權管控。此外，有了相關的IT支援，企業文化不支援，或者業務不習慣用資料分析，也存在著挑戰。需要企業將資料規範制定統一標準，做好資料的追蹤反饋保證資料質量，讓業務有好的體驗，收穫價值，慢慢形成使用習慣。