摘要:国内企业在收集并利用数据信息并帮助决策方面还处在非常初级的阶段,没有将其转化为企业拥有的核心竞争力。 |
管理层对深入的数据分析的战略意义认识不足:
企业的许多高层对数据分析的重要性有一定的认识,但还没有达到战略的高度,没有认识到数据分析与业务优化可以是与竞争对手拉开距离的利器。而CIO在深深陷入了“数据泥潭”挣扎的时候,却没有及时得到公司在数据方面的资源投入,包括技术、人员与流程等。回顾自己的经历,公司的信息化在高层的关注明显不足,老总可能只是在月度会议上让自己例行做一个报告,而对公司各业务部门才是其关注的重点,自己这个CIO有被边缘化的挫败感,而总结原因,发现一来老总与各业务部门对于数据分析的重点性认识上还是有距离的。
数据分析与公司战略和业务目标的结合程度不高:
数据分析与企业的基层业务结合已经非常成熟了,但数据分析对于公司的战略目标相结合的程度还是不高。老板们还是习惯于把数据作为一个简单参考,终其原因是数据的分析模型,或者是分析数据的颗粒度及全面性还有待提高。之前所在公司是做分销与零售领域的,数据分析对于业务运营层面的同事来说,非常重要,也成为其工作的核心平台,但还达不到支撑公司的战略的高度,业务过程数据还处于微观领域,与公司的整体业务目标关系不大。
数据治理的成熟度低:
数据治理是包括数据风险管理,价值创造,组织流程,策略,数据责任人等多项内容在内的综合治理体系。中国企业的数据治理成熟度大多处于初级的基本管理阶段,表现为有限制的企业可视度,基本的探索,查询,报表和分析,部分的自动化,多版本的真实情况等。距离成熟的数据治理环境,也就是持续优化阶段,表现为基于角色的日常工作环境,全然融入工作流、流程、和系统的能力,信息激发的流程创新,增强的业务流程和运营管理以及前瞻性的视野、具预测性的分析还有相当的距离。查看自己之前所写的文章,就知道大量的数据将自己淹没,自己在数据海洋中,用一个独木舟去找一个小岛靠岸的难度有多大了。
数据孤立,分散,信息基础建设薄弱,成为信息利用的障碍:
同一领域或是不同领域的多组数据进行交叉分析,才能得到对管理层有帮助的信息。但原来所在公司的信息建设基础还算薄弱,数据采集方法不一,数据统计格式不一,各系统之间互不相通,也缺乏系统性的数据收集方法,为数据的交叉分析设置了极大的障碍。
对信息的利用没有纳入管理流程:
公司对于数据的应用还是处于零散的,自发的,个别的应用,没有设置专门的数据治理部门和责任人体系对数据进行分析、提炼、并优化业务。
总之,国内企业在收集并利用数据信息并帮助决策方面还处在非常初级的阶段,没有将其转化为企业拥有的核心竞争力。
从这个角度而言,自己与各部门的业务管理者已经认识到,需要让自己的企业更有竞争力,必须让自己的企业有更敏锐的洞察力,而这方面能力的提升则是从“数据治理”开始。当时也进行了大力着手进行“数据治理”,期待中数据海洋中挖掘到“金矿”,只可惜,当初的方法与工具并不成熟,再加上经验缺乏,最终无果而终。
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