为什么有的企业投入大量的人力、物力、财力做数字化转型建设最终做了个寂寞！企业领导没看到数字化的任何价值！

如果要问企业数字化转型建设最核心的体现是什么，大多数人通常会提到数据。然而，不同人和不同情境对数据的理解存在差异。

在技术人员看来，所谓的数据往往指的是字符，占用数据库空间。而在业务人员眼里，所谓的数据可能是需要录入、查询，也可能会变更存放位置的工作资料。

然而，在专业的数字化从业者看来，数据被视为生产力的关键!

但是对于大多数来自传统企业来说，数据会经历从工具到生产力的转变过程，而这个过程并不总是那么顺利的。

目前，大多数传统企业在数据应用方面存在以下问题：

一、数据化认知不足

这与企业数字化应用的深度直接相关。对于大部分传统企业来说，数字化转型通常仅限于工具的层面。此外，重复构建各种系统功能以及数据孤岛问题在这些企业中普遍存在。在许多领导层看来，数字化转型似乎就是购买软件，因此数字化认知的薄弱直接影响了对数字化的深刻理解，这也解释了为何数据不被充分重视。

二、数据共享困难

企业数据共享难主要涉及技术和管理两个层面。数据孤岛问题看似是由技术问题引起的，因为以前的建设缺乏规划，导致数据分散在各个应用系统中，造成了大量数据的重复录入。尽管从理论角度来说，只要企业拥有足够的资金和接口，打通这些数据孤岛并不是难题，但关键问题在于管理层面的孤岛问题，无论使用何种技术手段，如果没有有效的管理，问题仍然存在。

三、数据应用困难

尽管大多数企业进行了数字化建设，引入了各种数据并进行了大量数据采集，但这些数据通常仅限于系统内的“资料”。企业往往不知道如何充分利用、分析和追踪数据，使数据能够为企业管理提供决策支持。因此，目前大多数传统企业在数据应用方面面临挑战，这导致数据的价值无法得到充分体现。

四、数据运营管理困难

数据的价值取决于应用的深度，这要求企业必须建立有效的数据运营管理措施，以规范数据的应用行为，包括数据安全管理等。此外，企业还需要建立专业的数据管理组织，明确人员的职责和责任，具备专业的能力来挖掘数据的价值。然而，大多数传统企业在数据运营管理方面存在缺失，最直观的表现是组织结构不健全、人员专业能力不足、权责不明确等问题。

目前，在许多传统企业的领导层仍然存在一个误解：他们认为仅仅购买了报表工具和数据大屏就可以宣称已经实现了数据化转型。然而，实际情况却并非如此。这种外行看热闹，内行看门道的情况在数据领域同样适用。深入观察这些企业的数据大屏时，会发现其中存在许多问题。那些华丽的报表下面通常是一堆缺乏逻辑的数字，而不是真正有意义的数据。此外，这些所谓的数据大屏通常只是为了外部展示，相关领导只有在需要的时候才会查看这些报表，用来吹嘘一番。这种情况下，数据的价值仅仅体现在外部观众的羡慕眼光中，没有创造新的生产力。

因此，当前的数据仅仅是一些供展示的数字，缺乏创造新价值的能力。那么，如何将数据转化为生产力呢?

• 强化数据意识

首要前提是提高数据在整个数字化转型建设过程中的地位。这意味着必须增强企业领导层的数据管理意识，提升其数据管理能力。只有在高层管理层重视数据的情况下，企业的数据管理策略才能真正推动。

• 确保数据质量

数据采集和录入的及时性、有效性和准确性是数据质量的基本要求。如何筛选和清理数据是保障数据质量的重要手段，同时，相关的数据管理制度也是不可或缺的。众所周知，在数据质量无法保障的情况下，任何形式的数据体现都毫无价值

• 打通数据链路

这里的打通不仅仅是技术层面的各种系统数据接口的打通，更关键的是业务协同管理链路的打通。这包括打通管理孤岛，突破管理者的思维壁垒。这个过程比技术的打通更加困难，但也更具价值。

• 提升数据能力

数据能力不仅仅包括保障数据质量的能力，更重要的是数据分析、数据追踪和数据决策的能力。企业需要建立专业的数据团队，并提升数据的运营管理能力。

总之，要使数据成为生产力，企业必须在领导者的认知、组织管理、运营能力、技术能力等方面进行全面提升。数据质量是基础，运营管理能力是关键，如何应用数据才是核心。同时，不要忽视软件供应商的重要性。当前，数据报表技术已经非常成熟，对于常规的报表展示功能来说，这已经不再是难题，更重要的是如何选择合适的软件公司和报表模板，以及考虑用户界面的吸引力等问题。

综合上述观点，要使数据成为企业的生产力，不仅仅涉及技术层面，更重要的是涉及到企业的意识、管理体系、组织结构等这些生产关系的变革。只有拥有适应数据化的生产关系，企业才能有效利用数据来推动新的生产力发展。否则，过时的生产关系将妨碍新的数据驱动生产力的发展。企业只有在高层管理层察觉到数据的重要性、在技术层面建立连通性、在运营层面实现系统化和规范化，并将数据应用于管理实践中，才能将数据真正转化为生产力，推动企业数字化转型的发展。