京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
传统企业如何转型 一切业务数据化
近几年来,由于互联网企业的兴起,中国的企业界如同一池春水,水面被吹皱、甚至搅乱了,传统企业纷纷提出要向互联网转型,即企业要利用互联网的平台来开展业务活动。今年1月份,中国的企业界甚至成立了“中国企业互联网化推进联盟”,来推动传统企业向互联网化转型。
但传统企业究竟如何才能实现互联网化?一个企业的线上业务和线下业务又怎样才能融汇贯通?尽管业界已经探讨了一两年的时间,面对这些问题,很多企业的领导人还是一筹莫展,感觉象天狗吃月亮、无处下手。
我认为,这个切入点,现在正在变得越来越清晰,它就是“数据”,信息技术发展到今天,互联网化的本质和核心,其实就是“数据化”。
不妨以互联网的典型企业——电商为例。
和传统的线下实体店相比,电商的经营模式究竟有什么不同呢?先撇开互联网,我们会发现,电商跟实体商店最本质的区别,是电商每卖出一件产品,都会留存一条详尽的数据记录。也正是因为可以用电子化的形式保留每一笔销售的明细,电商可以清楚的掌握每一件商品到底卖给了谁,此外,依托互联网这个平台,电商还可以记录每一个消费者的鼠标点击记录、网上搜索记录,所有这些记录形成了一个关于消费者行为的实时数据闭环,通过这个闭环中源源不断产生的新鲜数据,电商可以更好的洞察消费者,更及时的预测其需求的变化,经营者和消费者之间因产生了很强的黏性。
线下实体商店却没有办法做到这一点,你要问任何一家实体店的老板:你的货都卖到哪去了?他可能只知道一个省、一个市或者一个地区卖了多少,却无法回答他所生产、经营的每一件商品究竟卖到了哪一个具体的地方、哪一个具体的人、这个人还买了其它什么东西、察看了哪些产品、可能喜欢什么?换句话说,线下店即使收集了一些数据,但其数据的粒度、宽度、广度、深度都非常有限,由于缺乏数据,实体店对自己的经营行为、对消费者的洞察以及和消费者之间的黏性都十分有限。
就此而言,一家电商和一家线下实体店最本质的区别,是是否保存了足够的数据。其实,这正是互联网化的核心和本质,即“数据化”。当然,这不是一个简单的数据化,而是所有业务的过程都要数据化,即把所有的业务过程记录下来、形成一个数据的闭环,这个闭环的实时性和效率是关键的指标。这个思想,也可以简单的概括为:一切业务数据化。
可以设想,如果今天有一家实体店可以把自己所有的生产行为、经营行为和管理行为全部都数据化的话,理论上,它就可以和电商比翼齐肩了,互联网只是一个工具,其目的是数据化,通过数据化,让一切业务都变得可以分析,从而更好的掌握市场和用户。
阿里巴巴公司是全世界电子商务的领头羊,拥有比美国两家电子商务翘楚“亚马逊”和“Ebay”加起来还大的数据,但这样一个大数据公司,今天仍然在强调“一切业务数据化”,即认为自己的“数据化”工作还没有做深、做透,还要用更多的数据记录更多的商业过程。
其实不止传统企业的转型,扑面而来的整个信息经济,无论是互联网金融、在线教育(MOOC)、还是智慧城市,其核心都是数据化,人类将通过越来越普及的电子记录手段建构一个和物理世界相对应的数据世界。这个数据世界在时间、空间二个维度上不断衍生、扩大,形成一个和真实世界对应的镜象和映射,因为这个数据世界可以随时被重构、被分析,人类因此可以更好的了解过去、把握未来。
换一个角度,我们甚至还可以断言,随着数据化的不断深入和扩大,整个人类的历史都将以数据的形式而存在,数据就是静态的历史,历史就是动态的数据。因为人类记录历史的手段,无非就是数字、文档、图片、音频、视频等等,所有这些形式,都是数据。数据越丰富,就可以更好地再现昨日的社会、分析当时的情境。就此而言,历史的碎片,就是游离的数据;历史的迷雾,就是模糊的数据;历史的盲点,就是缺失的数据。当历史和现实都可以用数据重建、分析和解构的时候,我们就象有了一个水晶球,可以更好的在迷雾中看清问题、发现盲点、把握未来。企业如此,社会治理亦如是。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04