前文導讀

如今數字化戰略轉型愈演愈烈，很多國企也加入了戰隊，說數字化轉型是傳統行業里一場盛大而又艱難的全民戰役一點都不為過。

說它盛大是因為企業如果真的奔著不達目的不罷休的目標，變革會是一場革新運動，需要革新企業員工慣守已久的管理思想、支撐已久又跟不上時代的系統，以及革新企業固化的管理流程、陳舊的IT技術等等，而每一種變革都能讓企業撕心裂肺。

所以這場戰役勢必非常艱難，同時也會是一場消耗費人力財力的工作，發展到如今這個階段，每家企業都走在了不同的數字化轉型旅程上，喜怒哀樂全都有，當然遲遲不上路的企業也大有人在。

如今這個時代斷不能如當年商鞅變法般進行霸道的法治手段來逼進轉型之旅，那么數字化戰略轉型如此之難，如果不跟上時代就早晚會在殘酷的競爭市場失去角逐的資格，企業怎么辦呢？從多數案例來看靠企業內部高層的意識覺醒，意識到整個企業需要數據化，需要一個現代化數據分析平臺來支撐企業發展，會是最好的驅動力。

01為什么說打造大數據分析平臺是數字化戰略轉型的內驅力

在談大數據分析平臺前先了解下BI的概念，那什么是BI，百度給出的簡要解釋就是商業智能，那么簡單直白點就是用BI工具做一套指標報表，這是最起始的分析雛形，而隨著企業數據資產日積月累，成系統成體系能夠完全覆蓋企業經營方方面面的指標體系的分析結果成了必需品，那面對錯綜復雜的業務數據，集團性企業還要聚攏各種不同的業務系統數據，打通全渠道來組織各業務維度，大數據分析平臺應運而生。

簡單點做分析的目的是為了看經過加工后的業務指標，從企業高層來說可以通過分析結果了解企業的宏觀運營面，基本面，財務面，而從不同業務部門來說通過加工后的業務指標是可以看出他們負責模塊是否發生了問題，供他們操作精細化運營，所以隨著大數據概念的深入，整個企業的決策者會有想看數據的意識，對數據有最基本以及最迫切的需求。

那對數據有了需求，這就會引出一個非常重要的問題，數據從何而來？

很多傳統的企業有ERP系統，有財務系統，有WMS系統，或者還有采購系統，生產系統等等，那么大家都想要得到數據，他們就會去從這些系統中去找數據，在找數據的過程當中勢必發現很多流程不完善，很多系統因為老化而喪失了數據采集功能或者出現數據質量問題，那么此時如果想要完整且精確度數據他們就會考慮在集團層面進行系統統一，系統規范輸入，各系統間的聯通性，那么當企業上下整體都意識到這個問題且對解決方法認知一致的時候再進行系統革新和流程革新就相對容易了，也容易走上數字化轉型的征途。

那么要搞大數據分析平臺建設除了數據的完整性還有一個點非常重要就是數據質量，因為源頭數據質量不行最終出來的分析結果就不準確，這個點對于業務方來說是非常敏感的，比如賬面數據和實際庫存數據對不上，采購數據和庫存數據對不上，銷售數據和門店實際銷售對不上等等等，所以當大家對于數據的精準性非常敏感的時候，大家就會去思考另一個問題。

什么問題呢，就是數據的規范性、標準性和一致性，那么這就是數字化戰略轉型的基礎要素：數據治理。

不管說企業的數字化戰略轉型是否真的要完全覆蓋所有的大數據計算比如云計算、AI，物聯網等等，這些都是立足于準確的數據之上打造的高樓大廈，如果數據質量不行，高樓總有坍塌之日，戰略轉型就走不到終點。

所以隨著整個大數據市場的發展，以及一些概念的大力普及，從目前的市場來看大數據分析平臺日益會成為企業的基礎配置，當大家對這一基礎配置進入剛需階段時候因為整個平臺建設的工程性，數據治理勢在必行也定會走完萬里長征，那么同時如果企業所有業務及流程沒有進入數字化那么就意味著企業沒有數據可以做分析，所有沉淀的數據成了死水，所有的業務好比進入了沙漠盲區，所以當內部都意識到需要為自己的業務決策方向打造一個現代化的數據分析平臺時，數字化戰略轉型的內驅力就形成了。

02大數據分析平臺應用不到位，內驅力能量不足

我們說要建設一個大數據分析平臺，它是企業一項系統工程，在1段內容一直在談平臺建設的底層基礎，但事實上整個平臺最終的分析應用才是核心。

為什么這么說呢？

建設大數據分析平臺最終目標是業務決策應用，這是結果，也是眾望所歸的最終結果，只有當這個結果成立的時候才能讓企業的內驅力能量越來越足，強到大家可以主動去克服系統革新、數據標準化、流程重塑等等過程中的諸多困難。

要是大家發現大費周章搞完底層出來的分析報表最終無法驅動業務或者支持業務的時候，這項需要浩大投入到工程就沒有了可被認可的ROI那么數字化轉型的征途多半會半途而廢，實現現代化數據分析不是企業數字化戰略轉型的目標，也不是起點，是給予數字化戰略轉型信心的一段關鍵里程。

所以企業在建設大數據分析平臺時，需要高層意識到在大力人力物力財力投入的基礎變革不是為了做出類似EXCEL就能實現的報表，我們要做的是集所有系統，集所有業務數據后的分析，業務分析、商業分析、競品分析、市場分析、企業人力分析等等等，是一套能夠將企業所有數字沉淀成數據資產從而盤活起來去助力企業經營決策的現代化分析系統平臺，去幫助企業了解歷史，總結現在，然后預測未來。

03大數據分析平臺建設藍圖布局

談完分析應用的重要性，那么在面對如何將整個數據分析平臺發揮出決策價值的思考面前，我們應該用全面的眼光去審視整個企業的分析需求，就不應將眼光放在大家通常關注的營銷板塊上，或者銷售分析，廣告投放分析、生產計劃分析等等之上，而忽略了財務分析和人力分析。

其實從數據中臺的概念被市場接受后，整個中臺的數據資產顯得尤為重要，那么財務作為企業特別是多層級集團的一大數據輸出，大家都在考慮走業財一體化的路線，將所有財務數據和業務數據打通，讓它們融合到一起發揮出更大的決策價值，數據中臺少了財務數據就不能算完整，所以財務分析勢必需要納入整個分析平臺之內。

當然人力板塊的分析同樣如此重要，企業要變革，人才是關鍵。回顧整個歷史每個朝代的更迭其實是當時應時而生的“人才”去推動的結果，奸臣斷送朝代，良才建立新朝，所以企業要變革，留住人才，激勵人才非常重要，那么通過整個數據分析平臺出具的企業人員360度數據不僅可以評估人才質量，同樣可以幫助高層或者HRD輸出合適的績效激勵政策以及賞罰政策去實現更科學的企業人力管理。

那我們可以對企業整個分析模塊做一個主要的布局總結：營銷運營分析、廣告投放分析、產品分析、渠道分析、財務分析、供應鏈分析、人力分析。當然不同企業由于業務不同，布局的深度和寬度也會略有不同。

現在很多企業都在推行業務人員自主分析，這不僅是在解放IT團隊的人力和成本，其次也是提升整個企業的數據分析技能，當全員都具備了數據分析思維，那么他們所做的每一步工作就都有了科學的客觀依據，真的從拍腦袋的粗放型工作走向數據化、走向精細化。

建設一個大數據分析平臺，如果從系統革新、數據治理再到前端分析應用開發，這個耗時周期非常漫長，龐大的集團可能就此走上萬里長征，為什么說是布局藍圖，因為一蹴而確實有難度，所以在具體落地的過程當中可以采取優先級排序和主輔項目的形式來按路徑去實現。

04市場上利用大數據分析平臺驅動數字化轉型的案例

多數企業有了內驅力后，那么對于要怎么做又會陷入一個困境，純靠自己摸索勢必實現周期長，如果前有古人，那么前方就像有了一盞照向黑暗遠方的指路燈，所以我們可以看下市場上已經成型的案例。

1、怡安利用Tableau打造專業人力管理分析平臺，擁抱數字化未來

怡安是一家世界領先的專業服務公司，在全球擁有50000余名員工，服務全球120多個國家，通過后臺數據庫沉淀數據再借助Tableau工具為不同的客戶做了詳細的用戶畫像以及薪酬績效各方面的分析，最終通過數據分析結果為客戶提供了減輕風險和提高績效的專業見解，以及在2020年疫情異常嚴重失衡幫助了企業制定了更加有效且順應當時的人力績效政策。

怡安相信了數字，相信了分析能夠驅動業務，選擇了Tableau在內部構建了一個完善的專業的數據分析平臺，她的收益就是在數字化轉型這條路上越走越順暢，越走越快。

2、東海證券基于Tableau打造業財一體化的大數據分析平臺，加速企業數字化戰略轉型

現在很多集團公司都在倡導業財一體化的概念，但都非常難落地，因為源頭非常錯綜復雜，業務系統和財務系統各自獨立，沒有交集，指標統計口徑也無法保持一致，那在大家達成要將業務、財務數據融合到一起建設企業整體數據分析平臺后，落地就會相對簡單，從數據層面去管控系統革新，流程再造。

東亞前海證券有限責任公司是經中國證監會批準的，全國性綜合合資證券公司，公司的業務范圍包括證券經紀、證券承銷與保薦、證券資產管理、證券自營等。

前海證券公司最初推行自助分析始于財務部門，因為很多傳統企業財務部門數據相對規整，所以開始從財務部門去做分析意識喚醒是非常常見的，財務人員也一直被各種分析報表困擾，財務遇上Tableau可謂是靈魂伴侶。

那前海著眼于財務部門，然后再推行到計劃財務部、人力資源部、綜合管理部等等業務及其他支持部門的速度就非常快了。因為要做企業整體的數據分析平臺，企業就會時刻去回溯各方質量不高的數據，這樣企業整體數據治理的速度也會被加快，良性循環，數據這塊就不會成為數字化戰略轉型的障礙而是成了一大有力的推手。

結語

數字化戰略轉型的內驅力是企業高層甚至上下對于打造現代化數據分析平臺的意識，轉型的基礎是數據治理，源頭根本在系統，轉型的未來在AI、在智能化或者還沒誕生的不可預見的更高端的技術，每一步雖然都不好走，還是祝大家能在不遠的未來走完這萬里征程。
編輯：lyn