在搜尋引擎、綜合門戶、社交網絡、即時通訊及電子商務等以網際網路長尾經濟模式運作的企業中，資料分析一直備受關注。這些企業走在資料分析技術和應用的前沿，不斷革新基礎資料架構，積累了海量的資料，擁有龐大的資料團隊，在其相對精準定位的業務領域内不斷深化資料分析相關應用實踐。
可是在傳統行業的企業裡，雖然對在管理與經營決策中應用資料分析手段越來越受到重視，但是與網際網路公司相比，傳統企業資料分析應用的深度和效果還遠遠不夠。那麼在傳統企業裡開展資料分析到底缺少什麼呢？以下根據在傳統企業長期實踐的經驗，羅列一些個人感受。
首先，企業裡最不缺少的是資料分析工具。近幾年來，我們驚奇的發現在接觸的很多案例裡，企業往往已經擁有一個甚至多個資料分析工具，比如早已購買了主流的商業智能套件或資料分析與資料可視化工具。這說明企業已經意識到資料分析的重要性，可是錯誤以為購買一套先進的商業智能或資料分析工具，有一個在運作資料分析平台就跨入了資料分析時代。
其次，傳統行業裡缺乏對資料分析的普遍重視。除了少數精細化管理的企業，很多傳統企業以人治為主，認為日常業務已經了然于胸而不需要資料分析。還有一些企業認為資料分析僅面向高層管理，花費大量預算上馬的商業智能/經營決策系統，卻僅定位為面向高層管理人員提供少量高度彙總的資料（展現為kpi看闆等），不能起到輔助管理決策的效果，更不能跟蹤管理決策的落實并促進經營決策的開展。而高層管理者往往并不使用專門為他建構的系統。
再次，與網際網路公司相比，傳統企業缺少專業的資料分析人員，缺乏資料擷取與分析技能。在大多數傳統企業裡沒有專門的資料部門、崗位或角色，管理與營運決策的資料需求往往由it部門承擔，而很多企業的it部門也是建構不完整，技能以it體系規劃運維為主。是以企業資料缺乏足夠的能力規劃與落實資料分析工作。
然後，傳統企業往往缺乏确立資料分析工作的重點。與網際網路公司相比，除了在使用者量和資料量方面無法與網際網路公司之外，在傳統企業中普遍存在着經營範圍廣、組織機構龐大、管理層級多、業務邏輯複雜等特點，在集團化經營的企業更是存在多個業務闆塊及複雜的控股關系等問題，這些複雜情況是短小精悍、精準定位的網際網路公司所遠遠不能比拟的。試圖在傳統企業裡全方位開展資料分析工作的挑戰是非常巨大的，即使在同一企業裡也不存在單一有效的分析對象、分析模式和分析手段，是以傳統企業開展資料分析工作必須根據一段時期所面臨的管理及經營問題有效識别核心的資料分析需求，缺乏重點的資料分析工作既不現實也缺乏效用。
再後，我們發現在傳統企業裡往往缺乏有效擷取資料的手段。傳統企業裡核心業務系統一般超過一二十個，資料庫系統類型各異，資料庫執行個體數量多，同時還擁有大量的手工維護資料檔案。在一個中等規模的業務系統裡往往超過1000張表，更别說有些核心業務系統還是封閉的系統，從業務資料庫中直接提取業務資料的難度非常大，幾乎等同于恢複完整的業務邏輯。是以很難以較低的成本在短時間内有效內建資料，很多企業即使建立了資料倉庫，也無法完全滿足資料擷取的需求。
最後，傳統企業缺少對資料資産的全面掌握。因股權、曆史、業務等原因，很多集團化經營或擁有龐大營銷網絡的企業未采取集中式系統，業務系統和資料庫還分别部署在異地的、獨立的下屬組織機構或終端店面，而管理和經營決策、産品和市場戰略的職能卻在集團總部、營銷總部和業務闆塊子集團、區域管理機構等。不掌握核心資料資産的事實與管理和經營決策的職能需求之間存在的沖突，是資料分析工作的首要障礙，很多該類型的企業為獲得管理和經營分析所需資料，隻能通過手工收集下屬送出的資料填報報表來實作，資料分析工作的範圍、深度和效率極其不足。
是以，是以在傳統企業的管理及經營決策中全面普及資料分析的技術和應用，尚且任重而道遠，而網際網路公司津津樂道的大資料等領域的應用，目前階段在傳統企業裡更是遙不可及。
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<b>原文釋出時間為：2013-09-28</b>
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