正文
对于许多传统企业来说，即使经历了信息化建设的过程，但限于条件，收集的数据类型也比较有限。一般是进销存的数据有，财务数据有，但其他数据就比较缺失了。有些企业是有 CRM 系统，但许多客户的信息都是死的，并没有实时更新和激活。对于一些财务和销量数据，也只是有一些宏观的总数，没有太多的维度分析。生产经营的目标，往往取决于老板拍脑袋，完全没有数据做决策的思维。我们这里看看就拿一个线下零售店来说，它和线上电商网站比，到底少了哪些数据。对于店铺卖了多少货，买了多少钱，每个 SKU 的具体销售情况，这些是可以获取到的。但是，有多少人看了某个商品，有多少人摸了某个商品，有多少人是回头客，像这些信息都是没有的，但电商网站就可以获取的到，就可以基于这些信息做出更精准的判断。
数据分析的痛点
再来谈数据分析，如果没有数据，就谈不上分析了。最近听到一个新员工讲到她在一个企业做数据分析的经历。当时一个部门，每天都在做各地仓库的配货，各个品类配多少，是凭经验来的，往往是漏洞百出，每隔一段时间，都要做次清货。于是她自告奋勇，在 Excel 上写了一段代码，根据以往的销售记录，来预测配货量。就这么一个简单的程序，让经营效率提升了很大。这里并不是这家企业掌握了更多的数据，而是采用了更多的数据分析的方法。这里我想说的是首先要培养数据驱动的思维，就是在各个业务环节，能不能基于某些数据来更好的做决策，利用机器去代替人工的工作。这种意识培养起来了，对企业就是一种革新，有了新的发动机。
