大型传统企业怎样在公司级数据整合、数据治理、数据运营中把握好业务和数据的关系，逐步实现智能化转型( 四 )
当然，以上我觉得可能也没啥效果～珍重！
■网友
既然邀请我了，虽然可能是随机的，还是简单回答一点，手机打字，不做过多展开。你现在首先要做的是熟悉业务！1，无论在互联网企业还是普通企业，大家都会有这种感觉，就是现有系统中存在一些奇奇怪怪的功能，几乎或者完全没有用，并不是层级或者岗位不够而不用，就是一个鸡肋般的摆设！2，一套数据，需要收集哪些内容，哪些是现在迫切用的，哪些是将来可能要用的，哪些是其他行业在用而我们暂时不需要的，这些资料先整理出来，这些内容决定了你将来数据的扩展和延伸能力。3，捋顺一下业务流程，这套数据是如何流转的，各个部门都需要从哪些维度用数据，数据是否需要再加工，加工之后流转到哪里，常用功能有哪些，迫切需求是什么，大家（领导）想实现什么功能。4，现代企业中，就在企业内部，各种平台和系统基本上都是两只手数不过来，尽管如此，还是会有一些内部人员开发的小软件（比如简单的数据库或者宏）深受大家喜欢，因为它解决了当前最迫切的需求。不懂业务的人，拍脑门开发出来的软件没法看更没法用，理论数据与实际数据之间存在巨大差异，开发人员要做的是尽量把实际数据受到的影响剔除或者展示出来、方便业务部门改进、而不是弄一堆花哨的数据表和UI界面展示它有多么好看。5，行业内资深从业人员可能比刚毕业的博士生更值钱，就是因为这个人更懂实际工作流程，能够有效躲坑，避免不必要的损失。关于开发，一个字没提，希望对你有参考。
■网友
【按】：长江商学院著名教授、阿里参谋长曾鸣，提出用S2B2C模型帮助产业做数字化升级的思路，摘要如下：
曾鸣教授所说的S2b2C模型，帮助产业做数字化升级有几道手续：
做SaaS化的工具，
做资源集中采购，
做共同品质保证，
再做服务集成，
最后做智能的数据。
举例来说，菜鸟在传统物流行业里又是如何做到数字化转型的呢？首先，通过过电子面单这样一个所谓的SaaS化工具，利用标准化、信息化、在线化、数字化技术。接下来，进入到资源集中采购，利用自动化、绿色化的硬件创新。再通过模块化和集成化开始做服务集成，最后将全部的东西转化成数字化、在线化之后，便可累积成未来世界里数据智能的“物流大脑”，帮助整个行业做到实时匹配，且增加效率。
同样，滴滴、曹操在打车行业数字化转型的做法也很类似。
■网友
我对这个问题也很感兴趣。目前还没有看到成型的具体方案。
不过从整个的企业架构中，一致性的看法是在IT基础服务架构和IT应用服务架构之间，增加一层称作“数据架构”，这个数据架构主要完成数据的采集，分类，分析用来支撑和扩展IT应用服务的质量和范围。
从大数据的概念中，我们应该注意的是：不要把业务流程作为唯一的需求来定义数据架构，原因是如果这样做的话，就会限制数据分析和使用的范围，从而降低了企业从中发现新的商机的可能。
数据架构不仅要能支持现有的业务流程，同时要充分显示出能够支持大数据业务的特点：例如支持大规模的数据采集和存储，数据深度发掘和数据交互和长期利用等等。
■网友
只有一点建议：这个是一个系统工程，你可以尝试咨询/自学，但周期可能会很长，并且所谓外来和尚好念经，还是找一家靠谱的有成功案例的合作供应商比较直接有效。
■网友
这是一个系统工程，又不是一蹴而就的。既然有了一定基础了，建议还是找具体有用的业务场景来迭代，不要期望一下子解决所有问题。
■网友
IT技术上随便挑一个bi就完事了
具体业务上需要同时有行业经验尤其一线经验的人和懂实现的数据分析师操刀，而且最好是同一群人
最主要的难点在于公司内部，这种远不是找个团队或者某个领导一拍脑袋就能出结果的
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