数字化|数字化转型不可或缺的6个要素( 三 )

企业想要扭转这种局面，需要依靠专业的数据团队构建大数据应用场景，让业务人员了解数据的真正价值，并不断提高数据业务实践能力，不断积累数字化转型的经验。
六、中台中台企业依靠数据中台可以梳理数据资产、构建数据模型、沉淀数据应用。面对业务和管理问题时，一味地增设应用却不建设数据中台，会导致重复建设的情况，造成数据烟囱林立，内外部数据无法实现共享和打通，也就无法沉淀数据应用能力。
数据中台可以帮助企业实现内外部数据的打通和融合，实现全域数据分析和应用。
业务部门可以在中台之上自由地享用数据服务，而后端技术部门也不必为前端业务的简单需求绞尽脑汁，可以留出大量时间和精力研发更高水平的应用产品，因为通过数据中台，业务部门自己就可以解决这些基础需求。
数据中台是企业数字化转型的核心内容，可以说，企业不搭建数据中台便无法顺利进行数字化转型。
然而，有些企业将以上的内容都建设完成了，但仍不能成功转型。这是为什么呢？原因在于以下3 点。
1. 数据无法良性地动态循环尽管有些企业将以上 6 个方面都进行了梳理和建设，但其数据是静态的，没有形成良性循环，不能实时更新与回流，也就无法为前端业务提供实时动态的数据分析。
2. 数据缺少体系化的管理有些企业完成了数据的前期治理，但是仍遗留了一些问题。比如每个模块的数据都独立存在，呈点状分布，没有实现连通；数据与数据之间没有业务逻辑联系；即使每个业务模块的数据都很标准，但相互之间没有叠加效应，产生的效益仅限每个单独的业务模块或业务部门使用，无法发挥全局数据的价值。
3. 数据使用陷入“畸形模式”通常会有一些业务模块较为重要或占据市场份额较大，这些模块的数据应用较频繁、集中，数据的质量也较好。这为企业发展重点业务提供了较大帮助，但也带来了一些问题。譬如因为这些业务模块数据治理较好，赋能业务价值较大，企业便会将数据治理的重点放在这些地方，从而忽略其他业务模块的数据治理。
虽然重点业务模块的数据赋能价值越来越强，数据智能运营越来越专业，但是其他业务模块的数据应用却很弱。这些单点业务的数据应用、日趋完善，却越来越难与其他业务模块的数据融合，企业为了维持这些业务模块的数据赋能，只能不断加大投入力度进行维护，最后走入怪圈，造成企业数据应用的“畸形模式”。
数字化转型是企业围绕“数据赋能业务”的核心进行全面布局并长期坚持的工作。为了实现数字化，企业不仅要关注以上内容的建设，还要注意数据运行、数据管理、数据使用的情况。只有这些要素运转顺畅，企业才能真正实现“商业智能”，从而成功转型数字化。
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