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
困局
这个标题有点唬人，因为我也没有各行各业的真实的经营数据，只是深感其受罢了。
别的不说，就拿当前企业在微信公众号上的营销投放来说，很多企业都大幅缩减了预算。
当前，企业都掰着指头过日子，算着每一笔预算应该怎么花，最好能花出来效果，本着“能少花就少花，能不花就不花”的原则。
整个大环境涉及到宏观的分析和洞察，这个我并擅长，因此就不展开了，也不是本文的重点。
一个字总结就是：难。
02
无数据还是不会用数据
在昨天的 2024 腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生（内部称汤神）发表了主旨演讲。
企业增长的核心在于跳出框架，探索产业的新发展。“以数提效、顺势而为、扬帆出海是企业破局增长的三个方向”。
其中明确提到，企业增长破局的一个思路是：以数提效，聚焦核心业务场景。
以数提效无疑是一个非常好且正确的方向，我没有任何补充。
我一直有个点没有特别笃定，刚好读者群也比较集中，大家都分布在各行各业，做大数据相关的工作，也趁机和各位探讨一下。
多数企业到底是：无数可用，还是有数不会用？
1.无数可用？
这两年各行各业都在推进数字化转型，如果无数可用，本身是因为企业数字化阶段还比较早期，甚至信息化的进程都没有完成。
我理解这类应该主要集中在个体户、夫妻店、以及微小型企业，对于他们来说数字化对他们来说可能太大了，他们的业务模式把财务收付款、美团运营搞好，其实就可以解决大部分业务问题了。
因此，除此之外的企业，应该面临更多的是有数不可用、不会用、用不好的问题。
这也是为什么市面上存在那么多数科类企业的原因，提供了各类数据环节相关的工具。
从终端数据采集、数据清洗加工、数据分析、数据可视化、数据营销等等。
2. 有数不会用？
有更多理由相信，多数中型企业面临的问题是：有数不会用、甚至面临数据不可用的问题。
当然，部分传统大型企业也面临同样的问题，中型企业更为突出罢了。
为什么企业有数据了，依然面临不可用、不会用的问题？
这个问题其实挺大的，很多数科企业本身也在围绕着客户的这类用数的问题，建设了一堆工具。
比如做数据集成、数据标准建模、数仓建设、指标规范化建设、BI、可视化等等。
这些工具哪一个能确保企业的数据可用？用好数据呢？
一款都没有。
因为，企业还缺少一系列核心要素，最重要的是：企业数据文化和数据应用人才。
工具毕竟是工具，工具不会直接产生结果，需要人来使用，加上个人的思考洞察，才能产生最终效果。
一般企业里面，使用这些工具的人包含数据开发工程师、数据/商业分析师、数据科学家等角色，当然，也包含一些多面手的产品、运营、市场、销售类人员。
而，中型企业往往缺少这类数据应用人才，老板偶尔下定决心，一般也就招 1~3 个数据/商业分析师。
数据分析师很多时候缺少业务主动权，即使分析出来一些结果，很多时候缺少能够给高层对话的机会和权力，很多时候，沦为一些核心经营数据报表、可视化看板提供方。
相比于这些数据应用人才，更为重要的点还是企业缺少数据文化，全员没有以数提效、提质的意识和动力，这里最核心的就是老板和中高层自身意识转变了。
所以，强烈建议一些老板和企业管理者，接受一些外部的数据应用的培训，不管是高校举办的，还是第三方的一些商业公司的课程，都可以积极参与下。
否则，即使一线基层通过数据发现的一些问题，老板们没有意识，也有动力驱动改变，那么，数据的分析结果就毫无意义。
03
不折腾，会输
“新时代的企业管理手段，最重要的一条就是：不折腾”。
这是前段时间在网络上看到的一句话，我认为有一定道理，但是不多。
因为没有完美的企业状态，任何企业都存在可被优化和提升的点，而优秀的企业一定是主动求变、求新、求质的企业。
背后的一切都是“折腾”。
传统企业折腾数字化转型一定是方向性正确的事情。
虽然，很多企业尝试采购了一些数据平台或工具，也许大概率没有得到预期的效果，但是，并不能说明数据工具没有用，或者数字化转型没有用。
当前，企业内部数据应用人才的缺失，已经成为企业深度数字化转型的明显短板。
这并非无解。很多时候，企业可以通过外部招募、内部培养、寻求数据公司人才外包等方式解决。
具体采用哪种方式，取决于企业自身的计划和管理方式了。
04
小结
今年很多数科公司大裁员，甚至倒闭了。
这是市场竞争的结果，现在市面上充斥着各类数据工具，但是，企业更紧迫的需求不是数据工具，而是，数据应用落地方案，要拿到结果。
这一块需要对业务发展有很深的理解和认知，不仅仅是行业 KNOW-HOW，而是，基于企业现状，有更进一步的落地 KNOW-HOW。
数科公司更多是一些数据工具产研和一些行业解决方案人才，行业深度数据应用人才主要分布在甲方企业（同类型的中大型企业、互联网企业），或在一些咨询公司里。
因此，数科公司对于企业更进一步地数字化转型来说，就有些力不从心了（当然这里不绝对，很多数科公司的解决方案部门，特别是负责人，通常具备某一行业的深度 KNOW-HOW，只是，他们不可能贴身服务某个企业）。
（正文完）
今天的分享就到这里，希望对你能有多帮助和启发。
我是唐晨，日更大数据+AI 领域知识和个人观点，关注 Data + AI 领域的小伙伴，可以点击关注公众号。
看看都是哪些角色在订阅唐晨说数，点击下方选项查看:
有任何问题想咨询我本人，可添加微信。
