为什么说BI是企业迈出数字化转型第一步的最佳工具？

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想选择这样一个主题来聊聊，是因为前段时间看到一份麦肯锡对企业IT中高层的问卷报告，调查了目前中国企业在数字化转型的一些共性问题。

从报告中，可以看到其中占比最高的三个关键性问题是：①数字化转型启动成本过高 ②人才缺乏、方法缺失③缺乏清晰的商业模式、部门配合模式。

因此，想借这篇文章，围绕企业在迈出数字化转型第一步时最常遇到的3座大山，结合经验给出一些有效的解决方法，并在文中说明为什么我会认为BI是能够低成本初步解决这3大难题的最佳工具。

01 搞明白：在迈出数字化转型第一步时，都是哪些困难在阻碍我们？

困难1 ：转型启动成本高，见效慢，老板质疑不支持

这个问题是非常典型的，对于IT部门来说，很难对领导描述清楚数字化转型后带来的业务价值和成果，所以大多数老板在不明确价值的时候，在听到做数字化转型前期需要投入的IT资源及人力成本后，天然会对数字化转型产生质疑或否定。

困难2：缺乏清晰的部门配合，IT做了业务不用，业务想做IT给不到

这一点比较关键。很多人都以为数字化转型应该从IT部门开始，但事实上很多企业的数字化转型是由财务、营销这些经常接触数据、需要数据的部门开始推动的。

而这造成的局面就是理论上该由IT部门推动的数字化转型，但实际去做后才发现应该由财务、营销部门推动，这两者之间缺乏清晰的配合模式，而光这一点就把很多数字化项目拍死在第一步。

困难3：缺少数字化转型的专业人才

实际上在整个数字化转型的发展上，IT人才一直是十分缺乏的，问题的根源其实并不在IT人员的数量上，而在IT以及业务整个的观念以及思维方式的转变。比如过多的报表需求并不是IT人员能够及时去响应的，而是需要业务的配合去推进，需要“it懂些业务，业务懂些it”。但如何培养这类“复合型数字化转型人才”是个大问题。

02 想清楚：面对这3点困难，我们要怎么去解决，解决思路是什么？

困难1 ：转型启动成本高，见效慢，老板质疑不支持

解决思路：

正常来讲我们一般会采取两种办法。

第一种方式：使劲跟老板吹，把结果描述得非常好，有可能老板信了，就会给钱开始干，但成功概率很取决于你跟老板的关系。

第二种方式：先做一些案例给老板看，这个很重要，成功率也比较高。先通过一些小的案例，让老板看到数字化的效果和价值，如果需要得到更好的效果，那就需要更多的投入，这样获得老板支持的概率更高。

而在这块，BI相较数据中台、数据湖等项目，在前期能更好解决老板的问题。

为什么这么说？

我们分成本和见效周期两点来说。

成本方面：以数据中台为例，其项目实施常带来巨额开销，一个数据中台项目的花费起点一般高达百万以上，而一个BI项目的平均价在20-50万不等（要看购买的功能及公司体量，也可尝试年费bi，会更便宜）。对于初步探索数字化转型的企业来说，其数据通常不需要复杂的治理或只需进行少量治理即可，因此无需建设数据中台，可以直接部署BI工具，“轻量”迈出转型第一步，在后期再根据实际情况考虑要不要上数据中台等。

见效周期方面：相较数据中台项目的1-3年时间，BI项目周期短，且能以终为始，老板想要快速见效，看到价值，BI就是目前技术最成熟、最直接出成果的方式，只要能成功刺激到领导肾上腺素多巴胺，一拍大腿：这钱花的值！后续转型之路就能走的更顺。

困难2：缺乏清晰的部门配合，IT做了业务不用，业务想做IT给不到

解决思路：

企业要推行数字化转型的改革，很重要的一点就是要跟业务方站在一起，站在业务的角度才能更加靠近公司的发展战略，IT的发展也能更加清晰。但是想要从业务端开始推行也绝非易事，想要获得业务端的信任与支持很难，对于业务部门来说他们关注的更多还是投入的成本和显性的价值。

因此，IT在与业务尝试合作的时候，一定要学会将很多的IT技术转化成业务能够理解的东西，并且一定要尝试去了解业务，从业务的角度去描述价值，这样他们才能愿意跟IT开展合作。

而BI非常适合用来解决这个问题。

为什么这么说？

我们这里继续分两点来说，不过这里是分IT和业务两个人群来说。

对于IT来说：

BI能帮IT打通融合多种数据源，快速构建起企业自己的数据中心，同时能帮IT告别重复取数给数工作，降低信息部门数据压力，IT只需按照业务的数据需求做好基础数据的清洗处理后，按权限下放给业务去取数分析即可。业务通过BI解决自己的数据分析问题，看到了初步价值，自然后续愿意跟IT开展合作。

对于业务来说：

BI就是给业务人员用来解决业务数据问题的，天生离业务人员更近，能加速企业从数据到数据资产，再到数据价值的过程。说通俗点，在以前，企业业务数据很难在短时间内转化为对有效的信息，对业务活动进行复盘以及重新规划未来活动，业务人员需要从数据库中调取相关数据，然后通过Excel表格输出，再经过分析才能得出业务信息，整条路径耗时很长，而这时获取的信息已经失去了时效性。但BI通过企业级的数据管控，能帮助业务“以更短时间、更低学习及操作成本”完成分析。

总的来说，数字化起步越好，并不是报表越来越多，而是展现出来的数据要有人用，要让IT人员把数据推到前面去，让业务方知道怎么去用，而BI就是用来解决这个问题的。

困难3：缺少数字化转型的专业人才

解决思路：

关于数字化人才，目前仍然存在一个认知误区，即只有互联网、软件等高科技行业里的程序员、工程师等才是数字化人才，这是对数字化人才的狭义理解。随着数字化改革的不断深化，数字化人才的边界也在拓展。对于企业来说，需要多培养自己的“复合型数字化人才”，以实际情况来看，这部分人主要来自企业内的营销、财务等部门。

那如何培养？这里给出3个建议。

1、首先定位好企业数据人才的培养方向，根据企业数据发展现状去定位这类“数据人才”要培养成哪种方向，并设计好人才培养方案。

2、其次开始提升数据人才的基础能力。通过数据分析思维及工具培训，培养好有一定数据基础的“数据人才”，随后通过企业数据分析竞赛、线上线下培训课堂等形式以赛促学，以赛促用，激励员工去学习实操。

3、最后做好数据人才能力的评估，明确企业内“数据人才”的发展路径，将不同程度/类型的人才用至不同的数据岗位，最大化发挥其数据才能。

但回到现实，对于大多数企业来说，可能这些设计过于耗时繁杂，且需要投入专门的人力去做，性价比不高。针对这类企业，建议可以借助乙方公司的力量，以国内知名BI厂商帆软为例，他们就已经为近400家企业提供了数据人才服务，帮助企业培养了10000+数据人才，覆盖了金融、地产、零售、制造、医药等行业。借助其专业的培养体系，培养属于自己企业的数据人才。