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案例A：公司成立了專門的數字化轉型部門，但是員工卻很迷茫，不知道該如何體現自己的價值；參與某個數字化系統建設的員工管中窺豹，只是被動地完成任務，感受不到自己在參與“幾個”億的大項目。

問題剖析：

前期文章《數字化轉型成功必備的三駕馬車》強調了數據戰略的重要意義，但是實際在進行數字化轉型落地時，會存在執行變形的問題，戰略高高在上落不了的注定會失敗，對于數字化轉型首先要有自上而下的戰略藍圖作為方向牽引，其次，還需要進行充分的戰略宣貫，至少讓參與數字化轉型的核心團隊清楚全局規劃與個人職責之間的關系，即使是一塊磚頭或者一個螺絲釘，那也是在長城或者航母上的。上述問題產生的原因可能來源幾個方面：

藍圖不清晰，雖然管理層下定決心要做數字化轉型，但并沒有制定清晰的轉型路徑，一般數字化轉型藍圖是要包含宏觀的目標和可落地的實施路徑，并且由一個個的數字化用例（usercase）,逐步推動項目成功的。

戰略傳達不到位，管理層和一線員工之間還有不同層級的管理者，基層管理者忙于向上匯報，但是忽略了向下的價值傳達，會導致執行團隊迷茫，找不到方向

執行團隊經驗不足，除了自上而下戰略牽引外，一線數據和業務團隊也需要自驅地挖掘數據價值的應用案例，如果只是被動地等任務分配，項目也難以成功。

Top2 數字化轉型項目推不動

案例B：負責公司某個數字化轉型項目，原本雄心壯志準備施展拳腳大干一場，但是感覺每一拳都像打到棉花上，項目推動起來困難重重，出成績了各自邀功，出問題了各種甩鍋推諉責任，該出人干活了，都當縮頭烏龜，沒人沒資源。

問題剖析：

數字化應用場景的推動不單純是IT、業務或者數據團隊某一個部門的事情，而且轉型必然涉及到現有業務流程、工作流程、合作方式的變革，尤其是對于一些比較龐大的組織，內部的流程機制經過多年的沉淀和固化，當變革涉及到內部蛋糕的重新劃分時，必定阻力重重。

作為項目負責人在拿到高層的授權之后，首先需要基于項目目標及范圍，盡快協同各方確定各自的職責邊界，并與獲得各個團隊負責人書面的“簽自畫押”,在項目執行過程中，通過項目管理的技巧和手段，做好信息同步、會議溝通機制、問責機制等，再好的規劃，無法順利落地也只是空中樓閣。

Top3 數據指標無法全面監控運營情況，問題導向不明確

案例C：數字化轉型啟動后，牽頭建設了很多數據指標，把過去缺失的數據盡可能全面的采集，并指標化，但是實踐一段時間后發現，雖然有很多的指標，但是指標到底反映了什么業務問題并不清晰，更多時候，數據產品或者報表，只是看一看，就沒然后了，沒有 so what。

問題剖析：

指標存在的意義是監控業務過程或結果，輔助決策。所以，在構建數據指標體系之處，就需要從行業的業務形態，以及業務過程出發，基于專家經驗、行業標準以及不同的業務團隊確認好對應的kpi，KPI所反映的業務含義，以及異常的標準(預警閾值)，最好可以形成一套商業分析/業務分析的方法論流程，融合到數據工具中，讓即使是數據分析基礎較弱的業務團隊也可以把數據用起來，否則就真的只是一堆看似炫酷，但華而不實的可視化大屏了。

Top4 數據指標口徑不統一

案例D：不同部門做業務匯報，經常出現數據打架的情況，每次老板都會說你們下去對下數據，但最終都不了了之，怎樣才能真正做到數據口徑的統一？

問題剖析：

指標口徑不一致，一般來說需要加個限定范圍，也就是公共的核心指標定義的不一致，因為隨著數字化推進，每個人都可以接觸數據，算一些自己關注的指標，比如人人都可以利用自助BI可視化分析工具搭個日常業務監控的看板，在這個層面就很難對所有的數據查詢分析結果進行指標口徑的統一限定。但對于大盤核心指標口徑的統一，則需要有牽頭部門，比如數據團隊，通盤梳理核心指標及其定義，各方確認好，并建立一套指標定義公開共享，變更管理的機制或產品工具

Top5 花錢買了（或自建）數字化工具，但后來逐漸吃灰

案例E：公司搞數字化轉型項目時，買了一些數據產品和工具，開始的時候銷售為了順利賣出產品，花了很多時間做了基于我們行業的定制化解決方案，如數據指標、埋點體系等，但是一年多后，產品訪問人數個位數，逐步無人問津。

問題剖析：

“軟件公司想賣咨詢方案，咨詢公司想賣軟件產品“,這句話表面上是說不設邊界，擴大業務范圍，但實質是體現方法論和工具產品相輔相成的關系。對于一些B端的大數據產品公司，想要把產品賣出去，需要為不同行業的客戶提切中他們痛點的解決方案，然后才是工具，而咨詢公司如果還是停留在PPT階段，那業務就會越來越少，甚至有些問題chatgpt都可以幫忙回答了，所以有了基于客戶需求定制化的戰略規劃后，需要對應的工具支持方法論落地。而對于工具產品，不管是誰負責人承建，都需要把方法論應用的流程和運營機制建立起來，這樣才不會隨著人員的更迭，導致系統落灰無人問津。