数据地位的持续攀升和数字经济的高速发展,让企业数据应用成为新的“时尚”。数据有限而价值无限,每个企业都希望从数据金矿中采炼更多。但知易行难,并非所有企业都能发掘出数据的价值,赋能经营管理。究其原因,重要问题之一就是企业数据应用没有聚焦场景。

从数据流程上来说,数据应用属于“最后一公里”。在这之前,企业需要通过信息系统或物联网设备收集数据,然后便是数据的存储、管理等环节,最后才是数据的分析应用。同时,为了保证数据的规范和质量,数据治理在整个过程中也是少不了的。可以说,所有应用之前的环节都是为了保证数据应用价值的大化。而恰恰是这“最后一公里”让不少企业犯了难,那么问题到底出在哪里?是缺少技术手段吗,并不是,5G、物联网、大数据、人工智能等技术的突破和发展为企业收集、治理、分析数据提供了巨大的便利;是缺少指导方法吗,也不是,数据分析方法理论早已成熟,市面上也不乏数据中台建设、商业智能(BI)平台建设的理论和实践;是缺少数据人才吗,还不是,人才虽有缺口,但每年都有众多新鲜血液补充进入行业,企业也通过各式各样的培训来强化人才素质。问题就出在场景上。当然,并不是说技术、方法、人才等这些其他因素不重要,而是这些因素背后的基本要素,也是企业数据应用最基础和最重要的一点,就是要有场景支撑。

场景是什么,是企业某一类具体的问题和需求所在。只有在明确场景的前提下,数据应用才能是有价值的,因为有需求,能解决企业问题。但是场景也最容易被企业忽略。首先,不同行业和不同企业的情况存在本质的区别,同样的成功方法或模式不一定适用所有的企业,企业忽略自身场景直接生搬硬套的做法并不可取。其次,各类前沿技术和新兴概念给企业带来机遇的同时也带来了问题,部分企业开始盲目应用人工智能技术、建设数据中台,企业反而忽略了自身是否有应用场景支撑,是否真的需要这些。另外,不少大量一次性的、临时的需求并没有构成场景,但是却实实在在地消耗了企业的IT资源,而企业也没有意识到这些需求本身就构成了一类场景。

因此,在建设数据应用时,企业首先应该思考的就是有没有场景支撑。对应前文提到的三点,首先,企业需要想清楚其他成功的方法或模式和自身情况是否匹配,需要明确哪些是通用的,哪些是特色的。其次是否应用新技术不是看新技术有多智能,是否建设新平台也不是看新平台又多炫酷。需要看的是新技术和新平台是不是企业真实需要的,企业是不是有应用场景能够落地。最后,一次性的、临时的数据应用需求是否能够通过自助分析这一BI应用模式实现,通过IT准备数据,业务人员自助分析的方式来扩大数据生产力。而一但明确了场景,企业在建设数据应用时就能够把握住最根本的需求,从而少走弯路,让数据的价值得以充分的体现和发挥,真正打通数据流程的“最后一公里”。

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