“再不數(shù)據(jù)化智能化，就要被拍死在沙灘上了！”

大數(shù)據(jù)和人工智能已經(jīng)成為這個時代的主題曲，與此同時，焦慮感也開始在行業(yè)中蔓延，從初創(chuàng)公司到行業(yè)巨頭，都急切地想要跟上這股越炒越熱的浪潮。

但是在數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的嘗試中，如何改變慣有的思維方式，這些緊張的企業(yè)跑對方向了嗎？

焦慮的傳統(tǒng)企業(yè)

大數(shù)據(jù)和人工智能大行其道的今天，自然科學(xué)的思維方式被推到了至高的地位。

媒體、行業(yè)報告中曝光的例子往往讓人心動：處于發(fā)展早期、體量相對小的公司，通過幾個月的部署，迅速引入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才、上馬一套完整的數(shù)據(jù)庫，并建立較完整的數(shù)據(jù)搜集分析流程，產(chǎn)生立竿見影的價值。大批互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的后起之秀給傳統(tǒng)企業(yè)注入了巨大的焦慮感。

以快消巨頭雀巢為例，早在二十世紀(jì)八九十年代，雀巢美國的一些地區(qū)就開始做統(tǒng)計分析，隨后逐漸在全美國開展，希望對全球市場進(jìn)行數(shù)據(jù)化變革。但是，不同于中國電商數(shù)據(jù)的秒級更新速度，雀巢全球的大量線下門店電商數(shù)據(jù)的獲取速度最快也需要一兩天完成，而門店則需要一周甚至更長的時間。在全球很多地方，門店數(shù)據(jù)甚至無法提供。

并且，無論電商還是門店，所有被提供的數(shù)據(jù)在格式、質(zhì)量、細(xì)化程度等方面都會有很大差異，甚至連同一個產(chǎn)品的名稱代碼都不相同。毫無疑問，數(shù)據(jù)整合和清洗的工作量非常之巨大，而這也是雀巢目前在數(shù)據(jù)利用方面的一大難題。

數(shù)據(jù)變革是靈丹妙藥么？

到底哪種思維方式更科學(xué)，更有助于推動傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型呢？

企業(yè)是一個有機的系統(tǒng)，系統(tǒng)之美在于自然科學(xué)和社會科學(xué)兩種思維方式的辯證統(tǒng)一。具體來說，數(shù)據(jù)和決策應(yīng)該是分開的。數(shù)據(jù)的搜集不是為了考核，而是為了更好的決策。

準(zhǔn)確的決策依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。目前，盡管多數(shù)企業(yè)已經(jīng)有了數(shù)據(jù)積累的意識，但是搜集到的數(shù)據(jù)是否真實，仍然有待考證。數(shù)據(jù)出來再做工作的工程師，更多是在論證自己的想法，所以對數(shù)據(jù)有一定傾向性。此外，很多員工會將數(shù)據(jù)和自己的業(yè)績掛鉤，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集時進(jìn)行篡改。

而數(shù)據(jù)化管理的最大的難點，也就在于數(shù)據(jù)的真實性。很顯然，數(shù)據(jù)化變革的必要條件有二：妥善積累的數(shù)據(jù)，以及凡事有“數(shù)”可依的思維習(xí)慣。今天的數(shù)據(jù)時代下，多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)中已非常注重數(shù)據(jù)搜集，但是想要改變慣有的思維模式并不容易。

當(dāng)數(shù)據(jù)搜集是為了更好的改善，而不會跟績效掛鉤時，數(shù)據(jù)化變革才算真正實現(xiàn)。

如今，在數(shù)據(jù)成為了企業(yè)運營的重要資源后，對專業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺產(chǎn)生需求——以數(shù)據(jù)為核心，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)規(guī)范的有機融合。這就是引入數(shù)據(jù)管理的必要性，也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的核心。

億信華辰敏銳地把握著市場需求，圍繞數(shù)據(jù)全生命周期管理，從產(chǎn)生到傳遞、分析，再到呈現(xiàn)的每一個環(huán)節(jié)，彈奏出數(shù)據(jù)生命周期管理四部曲。經(jīng)過十多年技術(shù)沉淀和上萬次項目錘煉，億信華辰從數(shù)據(jù)錄入到存儲、管理到最終的應(yīng)用都自主研發(fā)出不同的產(chǎn)品支持。

企業(yè)可以通過億信報表采集軟件i@Report可以錄入結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，對于i@Report采集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與其他結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)都可以存儲到Petabase大數(shù)據(jù)平臺中。對數(shù)據(jù)的質(zhì)量管理可以通過數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺Esdataclean，對數(shù)據(jù)建模與ETL處理可以通過數(shù)據(jù)工廠，經(jīng)過加工處理的數(shù)據(jù)應(yīng)用有億信BI、豌豆BI和數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品。

可以說，億信華辰不滿足于僅僅是BI廠商的定位， 更致力于數(shù)據(jù)采集匯總、數(shù)據(jù)分析預(yù)警、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫軟件的研發(fā)與推廣，已成長為國內(nèi)唯一能提供全生命周期結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)存儲、處理、管理、可視化分析和應(yīng)用的廠商。億信華辰也憑借更加豐富的產(chǎn)品線，在大數(shù)據(jù)時代為企業(yè)提供全流程，全場景，全角色的數(shù)據(jù)應(yīng)用方案，以及賦予更多用戶大數(shù)據(jù)處理和分析的能力。