传统企业开展数据分析工作缺什么？

在搜索引擎、综合门户、社交网络、即时通讯及电子商务等以互联网长尾经济模式运作的企业中，数据分析一直备受关注。这些企业走在数据分析技术和应用的前沿，不断革新基础数据架构，积累了海量的数据，拥有庞大的数据团队，在其相对精准定位的业务领域内不断深化数据分析相关应用实践。

可是在传统行业的企业里，虽然对在管理与经营决策中应用数据分析手段越来越受到重视，但是与互联网公司相比，传统企业数据分析应用的深度和效果还远远不够。那么在传统企业里开展数据分析到底缺少什么呢?以下根据在传统企业长期实践的经验，罗列一些个人感受。

首先，企业里最不缺少的是数据分析工具。近几年来，我们惊奇的发现在接触的很多案例里，企业往往已经拥有一个甚至多个数据分析工具，比如早已购买了主流的商业智能套件或数据分析与数据可视化工具。这说明企业已经意识到数据分析的重要性，可是错误以为购买一套先进的商业智能或数据分析工具，有一个在运行数据分析平台就跨入了数据分析时代。

其次，传统行业里缺乏对数据分析的普遍重视。除了少数精细化管理的企业，很多传统企业以人治为主，认为日常业务已经了然于胸而不需要数据分析。还有一些企业认为数据分析仅面向高层管理，花费大量预算上马的商业智能/经营决策系统，却仅定位为面向高层管理人员提供少量高度汇总的数据(体现为KPI看板等)，不能起到辅助管理决策的效果，更不能跟踪管理决策的落实并促进经营决策的开展。而高层管理者往往并不使用专门为他构建的系统。

再次，与互联网公司相比，传统企业缺少专业的数据分析人员，缺乏数据获取与分析技能。在大多数传统企业里没有专门的数据部门、岗位或角色，管理与运营决策的数据需求往往由IT部门承担，而很多企业的IT部门也是建构不完整，技能以IT体系规划运维为主。因此企业数据缺乏足够的能力规划与落实数据分析工作。

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