數字化轉型為何頻頻失靈？領導盲信高大上模型，認知成最大絆腳石

大家好，我是喬叔，今天咱們聊聊數字化轉型這事兒，看看高高在上的“模型神話”到底卡在哪兒，企業為啥總吃這個虧。

最近很多企業在推進數字化轉型，心里盤算著用大數據和人工智能一下子把業績帶起來，特別是零售和服務行業。

一番折騰下來，領導們以為只需幾個人、幾套系統，搞個“用戶畫像”模型，營業額就能蹭蹭漲，業務立馬升級。

但等報告出來了，數據團隊對系統摸得很熟，結果卻字里行間透露一個意思：領導要的東西做不出來，模型干巴巴的沒啥用處，最后只聽到一句“這玩意沒價值”。

大多數人一覺得模型沒效果，第一反應就是數據分析師水平差，其實根本問題在于公司內部認知不同步。

領導覺得數據萬能，只要喊幾句“AI”“精準建模”，業務增長就順理成章，忽略了數據只是幫著查清問題的工具。

而負責分析的員工一頭霧水：自己能用的原數據其實很單薄，想深度挖掘只能做點基礎報表，領導心里的理想模型，卻壓根建不起來。

說到底，很多高層把“高科技感”等同于業務驅動力，他們對數據管理的掌握只停留在表面。

你讓帶團隊的人坐下來搞清楚自己手頭到底有些什么數據，能不能支撐起這些分析，其實大多數人是懵的。

結果就是，業務線畫大餅“我們數據全有了”，真要送到分析團隊，才發現用戶基礎信息、消費場景、關鍵行為都一片空白。業務期望值一飛沖天，現實效果卻只會讓人懷疑人生。

很多企業把會用大數據工具、建復雜算法當作懂數字化的標志，卻忽略了最本質的問題：數據分析的出發點是明確業務痛點。

有數據不代表就能出奇跡，缺關鍵數據，再厲害的系統等于擺設。診斷只能說明問題在哪，真要解決，還得具體分析實際情況、理清用戶需求、結合市場行動。

模型再高大上，如果沒有貼合實際的數據，也沒法指望它解決所有問題。

解決這種認知差，第一步得是企業內部自己先把“身家底細”弄清楚。什么數據，什么字段，什么信息是真正掌握在手里的，要有個底，別總覺得系統一買啥都有了。

只有業務方先看到真實數據情況，才能提出靠譜的分析需求，也不至于陷入空想。

接下來，分析師也要多貼近業務，把復雜的技術名詞換成業務聽得懂的話，比如你不能說“模型泛化能力弱”，而是得說“沒有用戶的護膚習慣，我們做不了護膚品的精細推薦”。

業務遇到難題的時候，不要想當然把所有責任推給分析師，最好能一起討論，明確業務到底要解決的具體問題。只有互相聽得懂、問得清，問題才算在一個頻道上。

轉型不是一口吃胖子的事，也不是一上來就要搞最大的模型。比如先弄清楚用戶平均多長時間復購一次，數據團隊分析出結論后，業務可以據此調整運營動作，再看能不能提升。

這種“一步步積累、不斷驗證、慢慢完善”的方式，才是真正可行的路。現成的數據有多大能力，項目上線就有多大成效，靠空談是走不出來的。

數字化轉型不等于搞技術炫技，未來企業要的是業務和數據緊密結合。為了解決“數據神話”的困境，不應幻想那種一夜之間就能讓公司飛起來的模型。

企業成長和數據的關系，就藏在一次次具體業務問題的解決中，只有實實在在讓業務改進、業績提升，數據才配叫“核心資產”，轉型才算真正上了正軌。