目前，我正在体系化更新数据资源管理/数据治理/数据中台系列文章。
01
缺少应用场景
这里是有歧义的，很多企业并不是缺少数据应用场景，而是不知道有哪些数据应用场景。
数据应用场景一直都在，只是需要企业去识别、去发现。
需要注意的是不同的应用场景是有大小、轻重、缓急之分的。
国家在去年发布了“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年），核心目标就是激活数据要素的潜在价值，并在 2026 年底，数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现。
比如汽车制造行业，数据有哪些有潜力的应用场景呢？
1.利用数据进行产品设计和仿真
在汽车设计阶段，设计师可以利用数据要素对车辆的结构、性能、安全性等方面进行模拟和预测。通过数据分析和优化，企业可以减少设计迭代次数，降低研发成本，并提高产品的质量和性能。
2.利用数据进行实验验证
在汽车制造过程中，企业可以利用实验数据进行工艺优化和质量控制。通过对生产数据的收集和分析，企业可以找出生产过程中的瓶颈和问题，然后采取针对性的措施进行改进和优化。
3.利用数据实现协同制造
作为链主，企业打通了供应链上下游的设计、计划、质量、物流等数据。通过数据共享和协同，企业可以与供应商、物流公司等合作伙伴实现敏捷柔性协同制造。这有助于减少生产延误和库存积压，提高生产效率和产品质量。
4.利用数据提升服务能力
通过整合设计、生产、运行数据，企业可以为客户提供预测性维护和增值服务等能力。例如，通过分析车辆运行数据和故障记录，企业可以预测车辆的维修需求和更换零件的时间，为客户提供更加精准的服务和支持。
汽车制造企业通过融合设计、仿真、实验验证数据等数据，提升了企业的创新能力、协同制造能力和服务能力。这有助于提高企业的生产效率和质量水平，增强市场竞争力。
不同的行业，各自都有不同的数据应用场景，只是很多企业缺少行业的最佳实践作为参考，这一块国家也在发挥引导和宣培作用，大家也需要积极探索。
02
缺少数据应用
数据应用场景是需求，决定了潜在价值。
但是，想要满足数据应用场景，则需要依赖数据应用的支撑，最常见的数据应用就是 BI 报表、可视化看板及数据大屏。
但是，这只是数据应用的冰山一角。
注意：这里的数据应用是名词，不是动词，泛指数据应用工具，是直接支撑业务发展的数据应用产品。
图片来源于网络
我们日常工作中需要经常和数据应用打交道，比如用户行为分析系统、运维监控系统、BI 可视化、用户画像分析系统等等。
随着，企业数字应用场景的不断深入，有些零售企业也上线了，自动化数字营销、智能供应链补货等数据应用。
相比于数据中台，这些数据应用就充当“数据前台”的角色。
数据前台实现数据要素价值的释放和落地，而数据中台更多职责是为数据前台应用做数据开发和质量保障的。
所以，单纯的上线了一套数据中台，如果企业自身缺少切实的数据应用场景和痛点，或者缺少对应匹配的数据应用产品做支撑，企业数据价值就很难发挥出来。
目前，相比于传统行业，互联网企业在数据应用方面走在更前沿。
比如各大互联网公司会基于渠道 ROI 的实时分析，自动调整营销投放的策略；再比如基于不同的用户标签，给用户推送高潜的售卖商品；再比如会基于用户圈选自动推送优惠券，进行新用户首购引导及老客户激活等等。
03
小结
相比于在数据工具层面上的投资，很多企业应该优先投资数据人才，如果实在没资源，至少培养一些业务好手，接受一些外部的数据分析应用的培训。
我们往往过度地夸大了数据中台或其他数据工具的作用，却忽略了企业自身行业的数据应用场景的挖掘和思考。
就像一些商业逻辑一样，没有数据应用场景为前提的需求引导，一切的数据工具都是炮灰。
再强调一下，数据应用（名词）并不是每个企业都有实力去采购或建设的。
这个时候，想要发挥数据中台的价值，可以往数据分析及挖掘方向去努力。
先通过人力的方式（核心是数据分析师，或者懂业务的好手学一些基础 SQL），尽可能挖掘数据价值，除了支撑企业的关键决策外，也需要积极去探索支撑一些具体业务问题，不管是营销、客户服务、成本优化等等。
如果准备躺平了，在巨无霸的数据中台之上，就插上几张经营报表，也不是不行。
祝好！
（正文完）
今天的分享就到这里，希望对你能有多帮助和启发。
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