前面靖笙談論過企業大數據應用和企業信息化的異同，這里從實施落地的角度做進一步的探討。

     傳統的企業信息化建設往往是需求驅動的，從企業信息化應用的普遍發展規律來看，企業信息化的發展是自下而上地從滿足執行層的低級需求向決策層的高級需求發展，國際上有專門研究企業信息化的個人和組織提出過反映其發展規律的水平評價模型，其中典型的包括諾蘭模型、米歇模型和如下圖所示的IBM五階段發展模型，這些研究成果都揭示了企業信息化發展普遍存在的階段性上升的客觀規律，就像攀登臺階一樣，企業信息化的發展水平只能這樣拾級而上，由于高階段往往是以低階段工作經驗和成果為基礎，追求跨越式發展是不符合客觀規律的，而在IBM提出的企業信息化發展五階段模型中，第五階段才是IT促進業務創新。

    如靖笙前文所論述的觀點，企業大數據應用是以創新和變革作為其核心目標的，根據上面IBM提出的企業信息化發展五階段模型，可能會有人認為企業大數據應用是不是應該在第五個階段才開展的事情？而對于當前大多數中國企業來說，其信息化還處于一二、最高第三階段的水平上，這IT促進業務創新毫無疑問還是一個很遙遠的愿景。

   但靖笙認為，這和當前企業發展的現實需要是有所偏離的，因為上面以IBM為代表提出的發展模型是在傳統企業信息化的語境下進行的，傳統的信息不充分或者說不對稱的市場背景是企業開展信息化工作的基本假設。根據這種假設，企業信息化當然也自然只考慮企業分內的人財物和大事小情，這明顯是一種企業以自我為中心而且有明確組織邊界作為數據范圍的前提，在這種假設里面，大部分的數據生成工作都由企業負責自主完成，外部廣大消費者的聲音并沒有經過數據化采集而匯入企業信息系統的數據流轉鏈條里面。

    傳統以交易為中心的企業價值鏈思維中，信息不對稱不但不是一個問題，甚至還是一個可以利用來維持權力和制造稀缺效應的謀利工具。在企業內部，經營生產過程中是一個環節一個環節單向推進的，每個環節只需要處理好和上下環節的信息銜接即可，無須了解全面的信息；而對于企業來說，消費者被看成是一個對本組織無話語的外人，售前的接觸企業都只為了讓他們做出購買決定而展開各種灌輸洗腦式的廣告宣傳活動，向消費者推銷自己產品的好處，但卻并不愿意真正細心地聆聽每位消費者的聲音。

     也正是這種信息不對稱的假設導致了企業各部門自掃門前雪的本位思想的盛行，而這種思想指導下的企業信息化毫無疑問也是分散而各自為戰的，企業各部門根據自己的業務職能分工和工作信息收集的需求，聘請不同的技術廠商分別建設自己部門的信息系統，這些系統相互之間的數據設計各自表述、五花八門，當這些系統越來越多，在企業內部形成的數據孤島也越來越多。同時，由于信息系統技術上有相當高的專業門檻，普通的業務用戶并不了解系統內部的運作機理和數據的存放格式，除了必要的輸入輸出界面，大多數企業信息系統缺乏支持業務人員直接訪問和理解系統內部數據的手段，對大多數數據的用戶來說就是技術黑箱，從黑箱里提取出需要的數據都要通過向系統的開發人員提出開發需求后再進行開發的方式來實現，這種方式毫無疑問對雙方來說都是越來越吃力不討好的。各部門主導下建設的信息系統大多數是滿足執行層的操作型信息處理需求，這種需求很明顯的特征就是數據的信息碎片化。舉個例子，拿銀行核心業務系統中的存款業務處理交易來說，為了完成一筆存款業務，最少信息需求只需要柜員輸入賬號和金額就夠了，這樣可以大大縮短交易處理時間，可后果是存款業務活動過程前后大量的信息就丟失，而從保留下來的存款流水數據中，如果需要了解包括客戶情況在內的更多信息，勢必需要根據賬號從其他數據庫中做更多的關聯查詢，以此我們可以看到，作為業務處理結果記錄的流水數據，只會保留業務信息的一些碎片。而偏偏所有業務處理計算機程序都是按這種最少數據集的思路指導開發的，所以對于企業的決策者來說，做決策所需要的整體信息就廣泛分布在不同系統的數據碎片中，缺乏自動集成只能靠繁重的面對面會議討論和人工整合分析工作。“數據孤島”、“數據黑箱”和“數據零碎”無疑是傳統企業信息化遺留下來的“小數據瓶頸”，這種瓶頸在互聯網面前已經越來越成為一個影響企業可持續發展的瓶頸和障礙。

     互聯網被譽為是一場屌絲逆襲的平民革命，互聯網從最早的IT發燒友樂園到今天的全民網化，推動的力量都是來自全世界人民渴望充分知情權和自由表達權的集體意志，現在全世界幾十億人無時無刻不在互聯網上傳播他們各種遭遇、心情和見解，傳統商業中消費者是互相隔閡的孤立個體的基本假設已經早已不再成立，今天的事實是，面對企業，消費者已經抱成一個巨大無邊的虛擬社團，在這個團里充斥著對企業及其產品服務的各種用后體驗評價，而且這些評價信息通過互聯網的流轉和保存而形成企業之外大量存在的用戶社交行為大數據，這些大數據里面有各種對企業的期望和不滿，如果企業不能及時收集、聆聽并處置就很可能因負面口碑的持續發酵，被消費者用手指和腳同時投票而被判徒刑，互聯網讓消費者掌握了絕對的商業話語權毫無疑問是當今任何一個企業不得不面對的事實。

      所以，我們從這個事實出發回頭審視過往認為很靠譜的假設已經被動搖了，傳統企業組織賴以維護自我為中心的生存根基已經被徹底結構了，企業如果想在新時代存活下來，與消費者的關系必須從故弄玄虛物以稀為貴的自以為是走向真誠地與每一位消費者交朋友、持續主動傾聽每一位消費者的想法，建立更開放的組織形態過渡，原來的組織圍墻已經被打破了，消費者成為企業中特殊的“生產者”，他們通過互聯網各種渠道持續貢獻自己的想法、創意和對企業各項活動的關注和意見，影響企業各項業務決策和組織行為，第四次工業革命所提出的智能工廠，本質上是一個消費者實現自己創意的C2B私人定制產品智造過程的基礎設施。

     要完成這個消費者高度參與的產品智造過程，傳統企業管理理論中單向傳遞的價值鏈思維已經不能再有效指導企業在新時代的生存和發展了，而以用戶為中心，圍繞用戶創意和體驗要求來組織各項生產力要素建構社會化大生產的價值網絡的思想，才是在當前網絡經濟條件下指導企業求生存謀發展的正確選擇。

    因此，應對新工業革命中內外部一體化運作的生產方式變革要求和滿足共享經濟中贏得用戶口碑的現實需要，企業在繼續推進自身信息化發展、打破原來傳統企業信息化那種一畝三分地的“小數據”瓶頸的同時，也要啟動對互聯網上消費者大數據的廣泛采集和利用，并融合到企業各項業務創新和優化工作之中，從這個角度來說，互聯網和產業革命在倒逼企業盡快開展企業大數據應用。

    在這種時代背景下，IBM之前基于封閉的企業組織所提出的企業信息化發展階段模型，也和企業當前的迫切需要存在一定的偏離，用傳統企業信息化的理論和方法來指導企業大數據應用，也就不可避免有很多不能適應的地方。

    傳統企業信息化隨著數據資源積累，帶來的數據問題也越來越多，負面影響越來越大。在十多年前，以IBM為首的企業信息技術業界，提出了數據治理的概念和一系列的技術解決方案，IBM自身就是數據治理的典型代表。1992年之前，IBM在數據治理方面存在很多問題，沒有明確的可依賴的數據源，沒有統一定義的數據標準，沒有明確的數據責任人， 數據質量低下。1995年，IBM在ERP里面做了業務數據標準，將所有的業務定了15大類業務標準、79個分類子業務標準，這樣全公司看到的是一個統一的業務定義。2004年，IBM成立了數據責任人論壇，2005年成立了數據治理委員會，之后又成立數據審核委員會。1992年，IBM全球有128個CIO、155個數據中心、80個Web拓展中心、31個不同的網絡、16000個應用。通過數據治理，IBM簡化了基礎架構，并降低了管理的復雜度。2007年，IBM全球只有一位CIO，主數據中心變成了6個，Web拓展中心變成全球統一的網絡，16000多個應用變成4000個左右。

    IBM尚且如此，可見企業數據治理是一項非常艱巨的任務，企業數據治理的目標是保證企業數據的有效性、可訪問性、高質量、一致性、可審計和安全性。在傳統企業信息化的話語體系下，數據治理的出發點和落腳點是企業自身的IT系統，如何發揮企業數據價值創造直接的經濟收益并不在其目標范圍內，因此這樣的數據治理是一種管控思維，把數據看成需要被企業內部管控的資源看待，但并沒有提出把數據看成資產來經營，從思想認識的根源上就未能讓治理后的數據和企業變革和創新驅動戰略建立清晰的關聯，簡單來說對待大數據資源缺乏應有的“生意頭腦”。這種數據治理的需要通過組織的行政力量來強制推動，而非商業利益的內在動機，除了在數據治理技術上的大量投資，還要依賴企業行政管理力度和各部門的執行自律才能保證治理效果，成難毀易，經常是費力不討好。

     大數據涉及不同來源的復雜數據，倘若缺乏得當的數據治理，那就更難正確地整合成有價值的信息。在移動互聯網時代，每個人都是大數據的創造者，隨著技術的成熟，數量遠超蕓蕓眾生的傳感器，將成為忠實而智慧的大數據采集者。蔚為壯觀的數據，來自于社交媒體、電話GPS信號、公用事業智能儀表、RFID標簽、數字圖片和其他數據源中的在線視頻。對企業來說，大數據應用是一項系統工程，不可能一蹴而就，大到大數據技術平臺的搭建、組織的變革、政策的制定、流程的重組，小到元數據的管理、主數據的整合、各種類型大數據的個性化治理和大數據的行業應用，無不需要艱苦細致的工作。這給傳統的企業數據治理或者數據管理方式，帶來了范圍、形式、內涵三方面的巨大挑戰。

     而另一方面，在大數據應用環境下的數據治理工作是對傳統企業信息化數據治理的延續和擴展。它不可能與傳統企業數據治理切割，延續性既是保護歷史投資的需要，也體現了數據治理準則的一脈相承。不同類型數據的整合，結構化數據與非結構化數據、準結構化數據的整合，主數據與社交媒體等其他類型數據的整合，不同部門乃至不同行業數據的整合，都需要大量細致的工作。大數據治理涉及人員、流程和軟件，大數據需要去偽存真，需要刪繁就簡，需要化大為小。凡此種種，不勝枚舉。

     我們可以看到，企業大數據的應用本身也是一場在新工業時代對傳統企業信息化的徹底變革，而考慮中當前大部分的中國企業并沒有完成第三次工業革命的信息化與工業化的融合任務，這場企業數據大變革還必須與企業信息化的補課工作同時進行。這樣的變革過程類似把一幢已經使用了很多年的磚木混合結構的樓房改造成鋼筋混凝土結構的大工程，由于不能在改造的過程中把住戶遷走，也不能影響住戶各項日常活動的情況下完成這樣偷梁換柱式的工程任務，其難度可想而知是多么的巨大，影響是多么的深遠，而相關動作都是牽一發而動全身，零敲碎打的各種單點解決方案是根本無法完成這樣艱巨的任務的，為了避免邊干邊看邊施工的方式給企業可能帶來的坍塌性后果，動工前期的長遠謀劃和周密安排就絕不是隔靴搔癢多此一舉，而是關于企業未來命運的重大設計和規劃。

      可以說，今天已經不缺乏對企業大數據應用來自消費者和市場一線的強大動力，目前很多企業雖然擁有大數據資源，但是并未能有效利用而形成有價值的數據資產，必須尋找一條合適的路徑完成這場大變革！而考慮到大數據是一個全局性系統性工程，呼應這種巨大動力更需要一種自上而下的戰略性思考和全局性安排，要實現這場企業數據大變革的理念一致、功能協調、結構統一、資源共享、部件標準化等系統的方法，從全局視角出發，對變革的各個層次、要素進行統籌考慮，企業通過頂層設計制定大數據應用的總體規劃，明確企業發展大數據應用的目標、路徑和方法。

    盡管“大數據是資產和核心競爭力”概念已經被廣為接受，但當前“如何管好大數據資產”和“如何用好大數據資產”對于很多企業來說還是個說不清楚的問題，目前大數據在企業微觀層面的理論探究還處于初期，知識建構仍存在空白，而業界也仍然缺少成熟的理論和工具手段，也就是說是對企業來說，開展企業大數據的相關工作很可能陷入一種摸著石頭過河的盲目性。

      創新和變革都是大命題，而恰恰這個領域是企業完成新工業革命的核心，正因如此，企業開展大數據應用時面臨的問題必然很多，且與歷史遺留的數據問題盤根錯節，這不是沿用企業信息化的老套路，提出一些需求、建設一些系統、采取一些局部措施所能解決的，為什么企業大數據應用要開展頂層設計工作？我相信您已經有了自己的答案了。

本文節選自靖笙個人專著《企業大數據資產管理業務頂層設計參考手冊》,本專著其他內容敬請繼續關注。