數(shù)據(jù)地位的持續(xù)攀升和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，讓企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用成為新的“時(shí)尚”。數(shù)據(jù)有限而價(jià)值無(wú)限，每個(gè)企業(yè)都希望從數(shù)據(jù)金礦中采煉更多。但知易行難，并非所有企業(yè)都能發(fā)掘出數(shù)據(jù)的價(jià)值，賦能經(jīng)營(yíng)管理。究其原因，重要問(wèn)題之一就是企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用沒(méi)有聚焦場(chǎng)景。

從數(shù)據(jù)流程上來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)應(yīng)用屬于“最后一公里”。在這之前，企業(yè)需要通過(guò)信息系統(tǒng)或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)，然后便是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理等環(huán)節(jié)，最后才是數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用。同時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的規(guī)范和質(zhì)量，數(shù)據(jù)治理在整個(gè)過(guò)程中也是少不了的?？梢哉f(shuō)，所有應(yīng)用之前的環(huán)節(jié)都是為了保證數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值的最大化。而恰恰是這“最后一公里”讓不少企業(yè)犯了難，那么問(wèn)題到底出在哪里？是缺少技術(shù)手段嗎，并不是，5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的突破和發(fā)展為企業(yè)收集、治理、分析數(shù)據(jù)提供了巨大的便利；是缺少指導(dǎo)方法嗎，也不是，數(shù)據(jù)分析方法理論早已成熟，市面上也不乏數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)、商業(yè)智能（BI）平臺(tái)建設(shè)的理論和實(shí)踐；是缺少數(shù)據(jù)人才嗎，還不是，人才雖有缺口，但每年都有眾多新鮮血液補(bǔ)充進(jìn)入行業(yè)，企業(yè)也通過(guò)各式各樣的培訓(xùn)來(lái)強(qiáng)化人才素質(zhì)。問(wèn)題就出在場(chǎng)景上。當(dāng)然，并不是說(shuō)技術(shù)、方法、人才等這些其他因素不重要，而是這些因素背后的基本要素，也是企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用最基礎(chǔ)和最重要的一點(diǎn)，就是要有場(chǎng)景支撐。

場(chǎng)景是什么，是企業(yè)某一類(lèi)具體的問(wèn)題和需求所在。只有在明確場(chǎng)景的前提下，數(shù)據(jù)應(yīng)用才能是有價(jià)值的，因?yàn)橛行枨螅芙鉀Q企業(yè)問(wèn)題。但是場(chǎng)景也最容易被企業(yè)忽略。首先，不同行業(yè)和不同企業(yè)的情況存在本質(zhì)的區(qū)別，同樣的成功方法或模式不一定適用所有的企業(yè)，企業(yè)忽略自身場(chǎng)景直接生搬硬套的做法并不可取。其次，各類(lèi)前沿技術(shù)和新興概念給企業(yè)帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí)也帶來(lái)了問(wèn)題，部分企業(yè)開(kāi)始盲目應(yīng)用人工智能技術(shù)、建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，企業(yè)反而忽略了自身是否有應(yīng)用場(chǎng)景支撐，是否真的需要這些。另外，不少大量一次性的、臨時(shí)的需求并沒(méi)有構(gòu)成場(chǎng)景，但是卻實(shí)實(shí)在在地消耗了企業(yè)的IT資源，而企業(yè)也沒(méi)有意識(shí)到這些需求本身就構(gòu)成了一類(lèi)場(chǎng)景。

因此，在建設(shè)數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)，企業(yè)首先應(yīng)該思考的就是有沒(méi)有場(chǎng)景支撐。對(duì)應(yīng)前文提到的三點(diǎn)，首先，企業(yè)需要想清楚其他成功的方法或模式和自身情況是否匹配，需要明確哪些是通用的，哪些是特色的。其次是否應(yīng)用新技術(shù)不是看新技術(shù)有多智能，是否建設(shè)新平臺(tái)也不是看新平臺(tái)又多炫酷。需要看的是新技術(shù)和新平臺(tái)是不是企業(yè)真實(shí)需要的，企業(yè)是不是有應(yīng)用場(chǎng)景能夠落地。最后，一次性的、臨時(shí)的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求是否能夠通過(guò)自助分析這一BI應(yīng)用模式實(shí)現(xiàn)，通過(guò)IT準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員自助分析的方式來(lái)擴(kuò)大數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。而一但明確了場(chǎng)景，企業(yè)在建設(shè)數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)就能夠把握住最根本的需求，從而少走彎路，讓數(shù)據(jù)的價(jià)值得以充分的體現(xiàn)和發(fā)揮，真正打通數(shù)據(jù)流程的“最后一公里”。

來(lái)源：數(shù)據(jù)觀

作者：王文信，帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院

責(zé)任編輯：陳近梅