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想成为阿里腾讯那样的数字化公司，10年经验的我，教你要做什么


企业数据怎么搞？
【想成为阿里腾讯那样的数字化公司，10年经验的我，教你要做什么】目前来说国内企业把数据做的最好的是阿里腾讯 ， 他们之所以厉害 ， 就是因为无论是前期的规划还是后期的执行 ， 都很不错 ， 那我们应该能从什么方面学习到呢？
10年经验的我 ， 总结了这4个方面 ， 你肯定可以学到一些东西 。
什么是企业级数据能力
数据能力的应用 ， 往细了说 ， 有四个阶段 ， 分别是：描述阶段（报表〉、分析阶段、预测阶段（产品〉、分析阶段（平台〉 。
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信息时代 ， 尽管数据被称之为''工业的血液'' ， 但意识到企业数据的重要性 ， 并付诸实践的公司 ， 依然少之又少 。 最直接的例证 ， 就是''数据科学家''人才的稀缺 。
做企业级的数据 ， 最重要的是''思维上的转变'' ， 从可以用数据解决问题 ， 向通过数据建立竞争优势的方向转换 。 大数据时代里 ， 不论怎样强调企业级的数据能力 ， 其重要性都不为过 。
但有一点值得注意的是 ， 企业数据天生就是一个面向分析场景的基础设施 ， 因为只看商业智能所代表的报表体系 ， 并没有很强烈的现实意义 。
企业管理层所关心的 ， 是企业运转的是否有隐患、应对竞争对手的打法进展如何、成本是不是得到了有效控制、团队协作的效率有没有提升等等 。
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通过企业级的数据能力 ， 来驱动企业实现以数字化为支撑的核心竞争力 ， 是一项需要企业高层、中层、一线员工共同参与的工作、这个过程中所沉淀的数据能力 ， 需要长时间的打磨 ， 才能形成企业独特的核心能力 。
如何明确企业级数据建设目标
如何发现问题 ， 如何衡量结果 。
发现问题 ， 通常是在提及数据部门的众多需求中提炼出来的 ， 当某个需求包含三个必要的特征时 ， 其发现问题的价值最大：具备完整、统一的数据基础 。
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如何理解数据的基础概念
关于数据分析和商业智能的区别 ， 好像从来没有人能说清楚 。
商业智能的重点 ， 是使用相对简单的数学方法 ， 来对历史数据进行展示和呈现 ， 也就是''报表''；数据分析的重点 ， 是采用更复杂的计算逻辑 ， 并能够预测一些特定的问题、识别因果关系、确定最优解决方案的方法 。
可以说 ， 商业智能''更广'' ， 数据分析''更深'' 。
企业级数据往往满足于拥有''商业智能''的部分 ， 搭建报表产品来体现企业的''智能性'' ， 但数据分析 ， 也就是更加复杂的数学、统计、机器学习方法 ， 才能够推动企业''数字化''的转型 。
接下来便引出了更多的概念 ， 包括大数据、数据科学与人工智能 ， 这些学科在企业数据的建设中 ， 扮演了重要的作用 。
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如何建立企业级的数据分析能力
四个支柱：
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数据基础：重点强调数据的量与质 ， 尽可能多的采集有用的数据 ， 尽可能好的保障数据的质量 。 大多数时候 ， 数据不准确 ， 比没有数据 ， 问题更加严重 。
人才队伍：要从内部做起 ， 培养''懂业务、懂数据、能分析''的人才 ， 数据技术的积淀不能离业务太远 ， 同时也要有足够多的项目来历练团队的能力 。
业务流程：问题导向与价值导向同等重要 ， 高水平的成果要能够推广开来 ， 同时尽量避免做不成熟的业务 ， 项目管理的方法 ， 对于高层认可、应用推广、团队稳定性等要有适当的平衡 。


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