「再不數據化智能化，就要被拍死在沙灘上了！」

大數據和人工智慧已經成為這個時代的主題曲，與此同時，焦慮感也開始在行業中蔓延，從初創公司到行業巨頭，都急切地想要跟上這股越炒越熱的浪潮。

但是在數據化轉型的嘗試中，如何改變慣有的思維方式，這些緊張的企業跑對方向了嗎？

大數據和人工智慧大行其道的今天，自然科學的思維方式被推到了至高的地位。

媒體、行業報告中曝光的例子往往讓人心動：處於發展早期、體量相對小的公司，通過幾個月的部署，迅速引入大數據領域人才、上馬一套完整的資料庫，並建立較完整的數據蒐集分析流程，產生立竿見影的價值。大批互聯網領域的後起之秀給傳統企業注入了巨大的焦慮感。

以快消巨頭雀巢為例，早在二十世紀八九十年代，雀巢美國的一些地區就開始做統計分析，隨後逐漸在全美國開展，希望對全球市場進行數據化變革。但是，不同於中國電商數據的秒級更新速度，雀巢全球的大量線下門店電商數據的獲取速度最快也需要一兩天完成，而門店則需要一週甚至更長的時間。在全球很多地方，門店數據甚至無法提供。

並且，無論電商還是門店，所有被提供的數據在格式、質量、細化程度等方面都會有很大差異，甚至連同一個產品的名稱代碼都不相同。毫無疑問，數據整合和清洗的工作量非常之巨大，而這也是雀巢目前在數據利用方面的一大難題。

到底哪種思維方式更科學，更有助於推動傳統行業的數字化互聯網轉型呢？

企業是一個有機的系統，系統之美在於自然科學和社會科學兩種思維方式的辯證統一。具體來說，數據和決策應該是分開的。數據的蒐集不是為了考覈，而是為了更好的決策。

準確的決策依賴高質量的數據。目前，儘管多數企業已經有了數據積累的意識，但是蒐集到的數據是否真實，仍然有待考證。數據出來再做工作的工程師，更多是在論證自己的想法，所以對數據有一定傾向性。此外，很多員工會將數據和自己的業績掛鉤，因此在進行數據蒐集時進行篡改。

而數據化管理的最大的難點，也就在於數據的真實性。很顯然，數據化變革的必要條件有二：妥善積累的數據，以及凡事有「數」可依的思維習慣。今天的數據時代下，多數傳統企業中已非常注重數據蒐集，但是想要改變慣有的思維模式並不容易。

當數據蒐集是為了更好的改善，而不會跟績效掛鉤時，數據化變革纔算真正實現。

如今，在數據成為了企業運營的重要資源後，對專業數據管理平臺產生需求——以數據為核心，實現數據處理與數據規範的有機融合。這就是引入數據管理的必要性，也是數據資產管理的核心。

億信華辰敏銳地把握著市場需求，圍繞數據全生命週期管理，從產生到傳遞、分析，再到呈現的每一個環節，彈奏出數據生命週期管理四部曲。經過十多年技術沉澱和上萬次項目錘鍊，億信華辰從數據錄入到存儲、管理到最終的應用都自主研發出不同的產品支持。

企業可以通過億信報表採集軟體i@Report可以錄入結構化的數據，對於i@Report採集的結構化數據與其他結構化的大數據都可以存儲到Petabase大數據平臺中。對數據的質量管理可以通過數據質量管理平臺Esdataclean，對數據建模與ETL處理可以通過數據工廠，經過加工處理的數據應用有億信BI、豌豆BI和數據挖掘產品。

可以說，億信華辰不滿足於僅僅是BI廠商的定位， 更致力於數據採集匯總、數據分析預警、商業智能、數據倉庫軟體的研發與推廣，已成長為國內唯一能提供全生命週期結構化大數據存儲、處理、管理、可視化分析和應用的廠商。億信華辰也憑藉更加豐富的產品線，在大數據時代為企業提供全流程，全場景，全形色的數據應用方案，以及賦予更多用戶大數據處理和分析的能力。

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