大数据和人工智能已经成为这个时代的主题曲。与此同时，焦虑也开始在行业中蔓延，从初创公司到行业巨头，都渴望跟上不断上升的投机浪潮。然而，在数据转换的尝试中，如何改变通常的思维方式，这些紧张的企业会互相竞争吗？

　　焦虑的传统企业

　　随着大数据和人工智能的普及，自然科学的思维方式被推到了一个很高的位置。

　　媒体和行业报道中披露的例子常常令人兴奋:处于早期发展阶段且规模相对较小的公司会迅速引进大数据领域的人才，建立完整的数据库，并建立相对完整的数据收集和分析流程，通过数月的部署产生即时价值。A大量涌现的互联网玩家给传统企业注入了巨大的焦虑。

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　　以迅速消失的巨人雀巢为例，早在20世纪80年代和90年代，雀巢美国的一些地区就开始进行统计分析，然后逐渐开始在美国各地进行，希望对全球市场进行基于数据的改革。然而，与中国电子商务数据的二阶更新速度不同，雀巢全球最离线的商店也需要一两天才能以最快的速度获取电子商务数据，而商店则需要一周或更长时间。在世界许多地方，存储数据甚至不可用。

　　此外，无论是电子商务还是商店，所提供的所有数据在格式、质量和精化程度方面都会有很大的不同，即使是产品的名称代码也是如此。毫无疑问，数据集成和清理的工作量是巨大的，这也是雀巢目前在数据利用方面面临的一个大问题。

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　　数据改变是灵丹妙药吗？

　　哪种思维方式更科学，更有利于传统行业数字互联网的转型？

　　企业是一个有机系统。这个系统的美在于自然科学和社会科学的辩证统一。具体来说，数据和决策应该分开。数据收集不是为了评估，而是为了更好的决策。

　　准确的决策取决于高质量的数据。目前，虽然大多数企业已经有了积累数据的意识，但是收集到的数据是否真实还有待验证。提出数据并再次工作的工程师更能展示他们自己的想法，因此他们有一定的数据倾向。此外，许多员工会将数据与自己的表现联系起来，从而干扰数据收集。

　　数据管理的最大困难在于数据的真实性。显然，数据转换有两个必要的条件:适当积累的数据和根据一切“计算”的思维习惯。在当今的数据时代，大多数传统企业都非常重视数据收集，但是要改变通常的思维方式并不容易。

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　　当数据收集是为了更好的改进而不是与性能挂钩时，基于数据的改变就真正实现了。

　　如今，在数据成为企业运营的重要资源后，需要一个专业的数据管理平台——以数据为核心，实现数据处理和数据标准化的有机整合。这是引入数据管理的必要性，也是数据资产管理的核心。

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