移动信息化研究中心 分析师 杨洋

这里是移动信息化研究中心在 T 客汇上的研报专栏。我们每周针对企业服务领域，进行深度解读。

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(一) 企业数据管理目前主在处理数据同时辅以挖掘数据做战术支持

本报告将企业数据管理分为

i. 处理数据型管理：更好的存储数据；更好的访问和分析实时数据；提高数据管理效率及降低数据管理成本。

ii. 挖掘数据做战术支持型管理：更好的响应客户；改善与内部业务伙伴的协调和融合；提高支持远程移动员工的能力。

iii. 挖掘数据做战略支持型管理：将数据当作企业的无形资产进行战略储备；提高快速响应市场变化和发现机会的能力。


目前多数企业数据管理的主要目标是更好的访问和分析实时数据、提高支持远程移动员工的能力、管理复杂基础架构中的成本和效率以及实现更好的客户响应能力。

多数企业目前处于数据处理阶段，且已经有较大比例的企业挖掘数据为企业做战术支持，但其目前很难做到挖掘数据为企业做战略型支持。

虽然不同性质企业数据管理目标都是数据处理的同时辅以数据挖掘做战术型支持，但在具体目标上呈现较大差异性。

1) 国企在数据管理的实践上较之私企更为深入


a) 国企将更好的实时访问和分析数据、更好的响应客户、改善与内部业务伙伴的协调和融合、提高支持远程移动员工的能力作为主要目标，「财大气粗」的国企更注重在夯实数据处理的基础后直接挖掘数据以更好的支持企业业务上的变革。

b) 私企将提升数据管理的效率以及降低成本、提高支持远程移动员工的能力、更好的实时访问和分析数据作为主要目标。私企现阶段在夯实数据处理的基础后更倾向于先提升数据管理效率及降低数据管理成本，再逐渐挖掘数据以更好的支持企业业务上的变革。

(二) 管理上过于困难和复杂成为企业数据管理的首要挑战

本报告将数据管理的挑战分为三方面：

i. 数据管理带来的挑战：数据和应用程序过于分散；信息化系统可拓展性不高；信息化系统过多导致接口过多；维护上过于困难；查询报告速度慢；增加的数据量。

ii. 数据本身问题带来的挑战：数据冗余；数据质量不高。

iii. 外部条件限制带来的挑战：成本和预算限制；数据库管理和维护的人手不够。


多数企业表示数据和应用程序过于分散、增加的数据量为当前数据管理的首要挑战。

多数企业目前无法彻底解决数据管理的问题，进而引发了数据本身问题得不到解决，外部条件愈发无法支撑其数据管理，而数据管理的问题亦成为企业数据管理过程中面临的首要挑战。

2) 国企数据管理面临的挑战较之私企更为严峻



a) 国企在数据管理过程中所面临的主要挑战是过于分散的数据和应用程序集成难、增加的数据量、信息化系统可拓展性低、成本和预算限制。国企的信息化系统多而且复杂，其核心业务数据分散在各个信息化系统中，而过于分散的数据和应用程序集成难且可拓展性低，使企业数据无法聚合以支持其更便捷高效的运营，而随着近几年数据量的剧增，加大了数据管理的困难度及复杂性，其需要企业投入更多的资源，随着数据管理的成本逐渐增高，企业给予的数据管理预算愈发捉襟见肘。

b) 私企在数据管理过程中所面临的主要挑战是分散的数据和应用程序集成难、增加的数据量、数据冗余。私企虽然信息化系统较之国企少且相对简单，但数据聚合问题仍是其无法绕过的「坑」，而数据量的剧增及数据冗余为其数据管理带来更多的边际成本，影响其提高数据管理效率及降低数据管理成本。

(三) 多数企业在数据管理的实践过程中，面临着有可能动「大手术」的风险

多数企业的信息孤岛问题严重，数据无法有效聚合，此问题在企业实践数据管理的初期尚一直阻碍着企业实现更好的数据管理，而随着信息化系统的不断上线、数据量的剧增，此问题将成为企业迈不过的「坑」，阻止企业进一步挖掘数据提升其战略性洞察力。而企业要将现有信息化系统完全打通，意味着企业需做高投入、高风险的「大手术」。为了更好的实现数据管理的价值，多数企业可能面临着动「大手术」的风险。

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