![](http://pop-sci.com/wp-content/uploads/2024/06/大数据3.png)
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。
![](https://pop-sci.com/wp-content/uploads/2024/06/image-11.png)
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。
![](https://pop-sci.com/wp-content/uploads/2024/06/image-12.png)
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:
![](https://pop-sci.com/wp-content/uploads/2024/06/image-13.png)
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。
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