本文轉自知乎

作者：空白白白白

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經常有小夥伴會問我：什麼叫資料治理？什麼又叫做企業數字轉型？

資料治理：早在十年前各大諮詢公司就已經提供了資料治理的服務，其面向的物件主要是傳統企業。

企業的資料轉型：大家聽起來或許有些陌生，其實企業的資料轉型是在企業資料治理之上升華和提升出來的。

還有小夥伴問我：如何進入悶聲發大財的傳統企業做資料分析工作？

現在傳統企業的數字轉型潛藏巨大機會，需求也越來越大，

目前國內市場上哪些傳統企業都成立資料中心呢，比如：梅賽德斯賓士、相宜本草、雅培奶粉、拜耳製藥、通用、EF教育等等，這些都是我熟悉的打過交道的。其他的就不一一列舉了。

如果你是一個非常資深的資料專家，並且非常有戰略想法，你可以進入傳統企業做一個高位，幫助傳統企業做數字轉型，傳統企業給高管的現金絕對不輸於網際網路企業。

但是如果你只是一般的資料分析師，你抱著在網際網路競爭太激烈了，而想去傳統企業的這種想法，或者說靠著從網際網路出來能到傳統企業混個一官半職的高位，那你基本上這條路就走到盡頭了。

1、想混一官半職：大部分傳統企業的面試負責人不是傻子；

2、想在傳統企業爬得快：傳統企業的資料體量和維度都不會很多，技術再好在裡面發揮的作用還是螺絲釘。在傳統企業裡，很少一個數據人員能一步一步走上高層，基本上都是外聘居多。

但也不是說完全不可能，傳統企業的資料分析落地要比網際網路的難，很大原因是“人”、“規則”、“權利”的打通

這裡我給大家整理一套如果你想幫助傳統企業做轉型的一套打怪升級的方法。

企業的數字轉型當前之所以成為一個熱門的話題，是因為隨著資料越來越多的運用與企業的分析、運營、決策乃至於生產，人們發現通過資料能夠快速的提升企業的管理效率，讓企業面對市場更加靈活迅捷，從而獲得更多的收益。簡而言之，就是資料能變現成為實實在在的金錢了。

資料對於企業最大的提升在於，通過資料企業能夠形成分析-方案-執行-監控-分析的良性迴圈。那麼這個良性迴圈具體是什麼呢？

分析：通過資料，我們能夠客觀、快速的看清企業目前的經營現狀。看清了現狀，自然就能夠從其中發現問題。

方案：發現問題就要解決。通過資料我們能夠制定有針對性的解決方案，這樣的方案成本更低，更有針對性。

執行：具體的方案要有不同的部門、團隊、個人來執行。那麼在執行過程中方案是否不打折的被執行了呢？我們通過資料能夠監控方案執行中的各個節點，以確保方案被真正落地。

監控：當方案執行落地後，我們繼續監控企業執行的各項指標，看看問題是否已經解決，效益是否已經提升。當發現問題以後，又進入分析階段。

這樣的迴圈是一個企業進行精細化管理以應對快速變化市場的重要工具，尤其對於粗放管理為主的傳統中小企業更是效果顯著。這也是很多傳統企業願意投入成本進行數字化轉型的原因。

目前很多傳統企業在進行數字化轉型時往往進入到一個誤區，那就是喜歡全面的鋪開，喜歡“大資料”。這種誤區產生的原因主要是受到網際網路型企業的影響，作為企業數字化轉型的“先行者”，眾多的網際網路企業往往玩的是“大資料”，是全面的資料。

但在數字化轉型的過程中，網際網路企業的模式並不適合傳統企業照搬硬抄，

主要原因是：

a. 對於網際網路企業而言，資料是其經營產生的附加產物，成本較低。而傳統企業資料產生成本較高。這是因為網際網路企業的經營是通過線上系統，使用者及企業在系統中的操作和行為天然會留下資料，是經營行為的副產品，所以成本很低；對於傳統企業而言，其經營主要是線下的，為了獲得資料，就需要增加人工錄入，系統搭建，或者增加採集裝置，需要額外的資源投入，自然資料成本較高。

b.對於網際網路企業而言，資料分析是其分析使用者、分析業務最低成本的方式和方法；而對於傳統企業而言並非如此。由於網際網路企業面對的使用者數量眾多，並且往往難以線下觸達，因此通過資料分析就成為最低成本和最可行的方式和方法。而傳統企業的客戶往往數量有限，並且可以觸達，這是線上企業和線下企業最本質的區別。

c.對於網際網路企業而言，其天然具備資料分析的基因，而這部分基因是傳統企業最缺少的。企業的基因根本來自於企業的人員。在一個網際網路企業中，往往超過50%的人員組成是IT人員，由於其技術背景和高學歷，使得企業天然具有依賴資料、分析資料、以資料說話的基因。而傳統企業往往不具備這麼多比例的計算機相關專業的高學歷人員，天然的增加了在企業內部進行資料分析和資料建模的推廣難度。

因此，對於傳統企業而言，數字轉型固然是必然選擇，但其應與其業務特點相結合，探索一條最優的轉型路徑。傳統企業轉型時應優先從以下三個方面入手：

1.從企業／行業的“歷史經驗”入手。在任何一個企業／行業中，往往都有所謂的“歷史經驗”，很多尚未做數字化轉型的傳統企業往往依靠這些經驗來進行決策。某種意義上來說，“歷史經驗”代表了一種規律和特點，雖然沒有資料的量化驗證，但也體現了某種客觀規律。因此，從這些經驗入手進行資料分析，投入的資源較少，而且能夠較快速的形成可量化的模型。產生的模型可以指導企業更精確的把握機會，在成本和收入之間尋找最優的解決方案。

2.應從企業相對獨立的業務點入手進行數字化改造，切忌全面鋪開。數字化改造所需的資源和成本相對較高，如果一開始就全面鋪開，不但會影響到整個企業的業務開展，而且難以集中力量於一點進行突破。導致的結果是短期內企業業務受到影響，而數字化改造的成果卻遲遲無法體現。這樣容易讓企業上下對改造產生懷疑，提升改造的難度，甚至會導致改造的流產。相對而言，從相對獨立的一點入手，集中精力進行突破，力爭在短期內看到數字化改造的效果。這樣能夠提升整體的信心，降低整個改造推進到全公司的難度。

3.應著重建立員工對於資料的意識，在公司內形成以資料為目標，以資料為導向的文化。對於傳統企業而言，雖然不可能像網際網路企業一樣形成全員資料分析的能力，但應該在整個的企業考核和管理中強化資料的重要性。比如在制定績效時，更多設定KPI而不是KPA；在考核中要求拿出具體的資料增長來證明成績等。通過這樣的引導，能夠讓企業上下形成重視資料的文化，為企業的數字化轉型提供良好的環境。

面對當前快速發展的市場，傳統企業的數字化轉型勢在必行。而不同企業特點不同，因此更需要有針對性的轉型方案和策略。面對於紛繁複雜的現狀，用最小的代價，帶來最大的價值。

最後題圖其實我之前給大家分享如何幫助傳統企業數字轉型，我只用了一頁PPT，上面只有一個“人”