一定要不惜代价去做的两个数据项目

现在企业数据项目琳琅满目，常见的有数据治理、BI、指标产品、数据中台等等，当然不同行业还有不同的细分数据项目，如果这些项目都上了，企业成本直线上升，可能根本看不到天花板，现在市场环境越来越差，全线项目都上，估计大企业都扛不住这个成本压力。

 

我个人并不赞同全线都上这些项目，很多时候结合企业实际系统情况、数据现状、业务现状等等因素你会发现很多项目都是没有必要的，但是很多人就会疑问有没有不管什么企业都要做的数据项目呢？

 

有，这就是今天我要讲的2个数据项目，必须要做，一定要做。

 

第一个项目，数据治理

数据治理项目，很多企业都不会注意到它，因为这种项目做完你是看不到直接产出的，很难在短时间或者根本感知不到ROI，所以会去考虑数据整理项目的企业多数是央企、国企类似这种性质的企业，因为毕竟企业不归属个人老板，那预算也不归个人出。我

 

为什么是这种看不见产出的项目必须要做呢？

 

数据治理是干嘛的，首先要了解清楚，它是做数据标准，做规范的，做数据管理制度，最终保证企业数据质量。你想象下你搞了一套BI系统，结果发现很多报表数据根本不对，再发现各部门坐在一起讨论业务结果的时候，大家所依赖的客观数据都对不上，A部门出的销售金额是含税的，B部门关注的销售金额是未税的，结果都叫销售金额，那这两个部门讨论报表结果不是鸡同鸭讲吗？

 

所以从这个示例可以看到数据质量首先解决了报表分析问题，还有的企业内部有很多业务系统，然后系统之间还需要一定的业务交互，回到上面的例子，两个系统的销售金额逻辑都对不上，你说怎么交互，一碰撞就会报错，因为数据根本没对上。

 

老板问本月销售额到底是多少，所以怎么汇报，业务部门定义的销售额是老板关注的销售额吗？这个问题值得深思，当然这还是冰山一角中的一角，但是应该可以让大家直观感受到我为什么来讲数据治理了。

 

所以数据治理做好了，不管你是搞中台、搞指标、搞分析等等这些最基础的先决问题都会迎刃而解。

 

第二个项目 数据运营

数据运营，简单来说就是利用数据驱动业务决策，优化业务或者管理流程等。

 

企业数字化转型的核心是数字化，然后才能转型。数字化的结果说白了就是数据沉淀，所以我们把企业各种业务、各种流程都数字化了，然后存在库里就结束了，那这些数字不过就只是一堆数字，它如何能帮助企业做转型？

 

所以从数字化到转型中间就是数据价值变现，这个就是数据运营，解决数据价值变现的最后一公里，数据价值生产链条中的最末端工作，也是最核心的工作，如果没有它，企业有再多的数据、再高端的技术工具、再高级的算法代码，那仍然没有任何价值，数据运营就是解决你这么多高端工具、高级代码最终的价值归宿。

 

对于当前市场，很多企业一直在纠结数据分析上，要做什么工具选型，要做什么样的仪表盘，要选什么样的服务商，要不要上指标平台，要不是搞数据中台，他们并不知道这些都不是最核心的，大模型都诞生了，这些产品、技术、工具都已经很成熟了，实在不太值得花很大精力去考虑如何选、选谁的问题，你们最需要考虑的数据价值如何变现？

 

只要数据运营实现了，那么多高端的工具、产品或者多高端的项目全部黯然失色，你的老板也会最满意，因为没有一家企业老板关注自身企业用到了行业里多么高端的技术工具，他们是生意人，他们关注的是数据帮助他实现了什么？这才是每家企业老板关注的核心。

 

当然说到这里，有很多企业又会觉得我没有预算呀，你说的数据治理、数据运营我是不是要投入很多的资金去实现，并不然。

 

数据治理，大企业有大企业的做法，小企业也有小企业的做法，只要思路是活的，那么条条大路通罗马，而关于数据运营，那可能更加简单，excel、python等等等，有的是免费的工具，只是你要具备有能够使用他们的人，最重要的是这个人懂得如何做数据治理和数据运营，这才是最关键的。

 

你不做数据治理和数据运营，企业仍然会去招聘数据团队，现在只是你把你招聘的关注点放到他们实际的数据应用能力上，当然你也可以引进外部力量帮助企业来实现数据价值变现。

 

数据治理、数据运营，我觉得如果企业预算是有限的，都应该投入到这2个项目，如果有更多的，那么你可以去做更多锦上添花的数据项目。

 

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