目前数据分析师已经成为越来越多的公司的标准配置，但是实践中发现，大部分企业无法对数据进行统一管理，并且对于数据分析的认知有限，不知道企业业务是否真的需要数据分析、如何科学有效地开展数据分析项目，最后利用数据达到精准决策、精细化运营的水平。

下面是一位数据分析咨询师在工作中遇到的某中小制造企业数字化转型的项目，来看看他是如何给出解决方案的。

在我作为一名数据分析咨询师的生涯中，遇到过各种类型的问题。其中我记忆犹新的任务是帮助一家中小型制造企业数字化转型的项目。

该企业优化生产流程，并且优化供应链管理、减少库存和物流成本，以降低人力成本等方式控制成本，提高生产效率与企业盈利能力。

从数据分析项目咨询的角度分析，他们的最终目的其实就是数字化转型。以下是我和这家企业一同走过的转型路程。

了解与评估主要困境

这家企业在数字化转型的初期阶段还是有很多问题的。首先，他们的数据分散在各个部门和系统中，且没有统一的数据管理和使用规范，这对于实现数据分析带来了极大的困难。其次，他们对于数据分析的认识相对有限，尤其是在如何将数据分析应用到日常运营中来改善业绩方面。

数据孤岛

举个例子，这家制造企业在数字化转型之前，他们的销售部门和生产部门的数据相互孤立，导致了一系列问题。由于销售部门无法准确预测销售趋势，生产部门无法根据实际需求做出准确的生产计划。这种情况导致了两个极端的结果：一方面，由于生产部门无法及时调整生产计划，导致了过高的库存量，造成了资源的浪费和资金的占用；另一方面，由于供应不足，企业无法满足客户的需求，导致订单延迟交付和客户流失。

这也是绝大多数企业都面临的问题。

重技术轻业务

另外这家企业虽然有意进行数字化转型并且已经搭建数据中台，但由于该企业重技术轻业务，IT部门在开发过程中过于注重技术细节，而忽视了业务需求，导致新系统与实际业务流程不匹配。这种情况使得新系统难以满足业务部门的需求，影响了整个数据中台的效果。

除此之外，IT部门与业务部门之间的沟通不足也是一个挑战。由于缺乏有效的沟通和理解，IT部门无法准确把握业务需求，从而导致开发工作的滞后和延误。这种情况进一步加剧了业务与技术之间的脱节，阻碍了数据中台的顺利建设和运营。

无法正确应用

最后，在数据中台的应用阶段，该企业还面临着员工对于反馈和复盘的不重视问题。尽管他们开始使用新系统进行数据分析，但往往忽视了对结果的评估和改进过程。这种情况可能导致他们无法从错误中学习，并且无法及时纠正可能存在的问题，从而影响到整个数据分析的质量和效果。

解决方案

为解决该企业面临的这些困境，我们给出以下几点建议：

1重新规划数据中台，要求严格按照技术满足业务思路，让销售部门和生产部门能够共享数据。确保销售部门和生产部门都能访问和更新数据，以便实时了解销售情况和生产需求。

2设定数据标准和规范，制定统一的数据标准和规范，确保销售部门和生产部门使用相同的数据定义和格式。避免数据不一致，确保数据质量和准确。

3强化沟通和合作，促进销售部门和生产部门以及IT部门与各个业务部门之间的沟通和合作。定期组织会议、工作坊或跨部门项目，让销售和生产团队共同讨论数据需求、共享经验和解决问题，以及更好地对接业务需求和技术实现。

4数据分析和报告，提供可视化的销售和生产数据分析报告。帮助这两个部门更好理解数据，推动决策，同时促进跨部门的数据交流和共享。

5加强IT部门与业务部门之间的沟通与合作。定期会议和沟通渠道的建立，确保双方能够充分理解和共享信息，从而更好地对接业务需求和技术实现。

6持续优化和改进，及时收集业务方的反馈和需求，根据实际情况进行调整和改进，确保数据中台能够与业务的变化保持同步，持续为业务提供有价值的数据支持。

7加强员工培训，强调反馈和复盘在数据分析过程中的重要性。培训员工如何评估数据分析结果，并将其余业务目标进行对比。及时发现潜在问题和改进机会。

8建立反馈机制，设立定期反馈会议，让所有人参与到企业的数字化转型中来，分享他们的经验和观点，促进知识共享和学习。

9最后，注重数据的监控和分析。通过对数据分析过程的监控，能够及时发现潜在的问题和异常情况。将这些信息反馈给员工，并与他们一起分析和讨论如何改进和优化数据分析的过程和结果。在这个过程中，我们与企业的合作关系也从单纯的咨询服务转变为更深度的伙伴关系，我们共同关注企业的数字化转型进程，并时刻准备应对新的挑战。

总结

数字化转型并非易事，但是通过正确地应用数据分析，中小企业能够更好地理解他们的业务，优化运营，提高效率，最终实现数字化转型。