随着数字化相关技术、应用的发展，社会总体的数字化发展进入了加速阶段，所以如何处理数据，让数据从资产转化为实际的价值成为了当前企业的重要问题。
我们遇到过很多的企业，他们都有养数据的意识，想通过大数据或者商业智能 BI 来推动一些数据信息化的项目建设，比如企业的财务分析、经营管理分析、供应链分析、运营分析、市场分析等等，这都是很好的表现。
实际跟进和深入沟通的时候，就发现很多分析的想法是没有办法落地的，原因要么就是数据不全，要么就是核心业务系统缺失，数据零散的维护在 EXCEL 表中，并且这些表样不同的人维护还不一样。
这种情况下，还要提出做数据中台、上大数据，实际上很不现实。因为不管是大数据还是小数据，都需要从养数据开始。数据是基础，没有数据，什么数据信息化都谈不上。
比如财务的就上财务软件系统、涉及到项目管理的就上项目管理软件、涉及到合同类的还可以使用 OA 系统。这样能够将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台的数据库中，可以持久的保留下来。数据库中的数据规范性也比较强，也便于以后的建模和分析所需。
第二，如果暂时没有太大的预算投入去进行系统性的信息化建设，那就做到基础明细数据的规范化管理。
比如就拿 EXCEL 表来管理，统一模板、统一规范、统一维护。就是所有的部门、所有的人在日常维护基础业务数据、各类档案信息的时候，必须按照一个模块、一个流程来处理。这样的好处是，当以后有条件投入信息化的时候，至少基础的数据很容易被转换、初始化到业务系统中。
第三，数据规范化管理。形成无论什么时候开启一个新的业务、新的调整，要有这种数据策略，如何在一开始的时候就把数据规范给制定下来，再随着新的业务方向来同步进行。
第四，数据的颗粒化和标签化。尽可能采集、录入的明细数据，细节数据，这些明细细节数据，实际上就是通过给数据归类、打标签来实现的。简单来说，如果在 EXCEL 表上就增加字段列，将一条一条的数据归成不同的类型。
这样的标签越细致越好，但也不能太过，为了打标签而打标签，也要考虑到实际的应用价值。
第五，数据的准确性、完整性。规范定好了、要求也告诉大家了，但就是不执行、该填的数据不填、该填写规范的数据不填，因此需要把这种数据的工作纳入到日常管理规范中，需要采取一些管理手段。
我们在讲 BI，讲数据孤岛的时候不是给一线业务部门讲的，而应该是给跨业务、跨部门、跨组织的这些管理层讲的，只有从他们的视角里，这些业务系统和数据才是真正的孤岛。
深层次的原因就是：这些业务信息化系统并不是为管理层服务的，是为一线业务部门服务的，管理层不是这些业务系统的用户。
管理层绝对不会一个系统一个系统的登录进去看数据，他们没有这种使用习惯，他们更不会关注到各个业务系统的微观层面。大多数情况下只有管理层才会认为有数据孤岛的存在，所以是他们要求解决数据孤岛。
BI 是天然解决数据孤岛问题的，是为管理层服务的数据信息化系统。BI 要打破数据孤岛，全面的看数据，全面的管业务，BI 就是业务管理视角的自然延伸，要广度、也要深度。
所以，站在不同的角度，有的人认为是有数据孤岛存在的，一定要解决。有的人不认为有数据孤岛存在的，即使存在对他们也没有影响，所以不用解决，其根本原因是没有把握 BI 真正的服务对象，是企业管理层。
数字化运营比一般的业务运营更加加入和利用了数据、数字化技术手段，为企业的业务战略和决策提供了更加精细化的、可量化的、科学的数据支撑，从而有效的提升业务效率和管理效率，更好、更快、更优的达到企业经营和运营目标。
真正的利用数字化技术来推动组织、业务、管理的发展或变革。同时，高效获取数据。不像以往由人工层层手工处理、汇总加工处理，十几天才可能才弄完。现在可以通过技术手段直接连到业务系统数据源，从源头上对数据直接加工处理，数据每天用到的就是最新的。
消除部门壁垒、流程壁垒，改善和提升业务管理效率，提升业务协同能力。企业业务效率的提升、效益的提升一定是一个更深层次的流程上的变革驱动、组织上的变革驱动。数字化运营应该要做的事情是什么，推动数据可以在多个组织、多个部门、多个流程之间及时、真实、准确、完整、高效的流通，这样才能打消部门之间业务协作、协同的壁垒。
从企业高层管理的角度可以非常方便的通过数据一看到底，不同的业务板块、业务条线的业务，不同的组织、部门的业务效率，一线的业务实际情况等等，想看就看，一看到底。
所有的业务决策、管理决策必须有数据支撑、用数据说话，避免因主观情绪造成的判断失误。
更加深入的数据驱动、更加高效的协同配合、更加精细化的一看到底来支撑更加准确的科学决策，这就是数字化运营在传统的业务运营基础上加入的数字化的元素。
（全文完）
微信订阅号
微信服务号
微信客服
苏公网安备 32059002002276号. 增值电信业务经营许可证：苏B2-20211237
