就目前來說，資料分析可能是當今企業為解決商業問題最熱門的一種手段，但是有缺陷的專案不僅不能解決問題，還將導致決策者誤入歧途，造成重大的損失。

如今，由於數字化轉型的失敗，資料分析很少能吸引IT和商界領袖的興趣。

事實上，利用科學方法、流程、演算法和技術系統從結構化和非結構化資料中提取一系列見解的資料科學舉措可能會以任何方式失敗，導致浪費時間、金錢和其他資源。主要由於決策者誤入歧途，導致缺陷專案對企業的損害大於利益。

資料質量差

有問題資料會導致錯誤資料科學，因此花時間確保資料的高質量至關重要。對於任何分析工作來說都是如此，資料分析也是如此。

當企業將不乾淨的資料用於資料科學專案時，最終將”看看那些產生奇怪產出的模型，並看到它不能代表現實業務或流程，使事情變得更好。

有時，由於資料集中的偏差或差異，導致資料質量較差。

沒有明確定義要解決問題的標準

對於一些擁有多個系統的企業，在許多情況下，業務隨每個系統而變化，因此將會導致不同的流程或計算業務內指標的方法產生變化。

這可能是資料科學失敗的一個主要原因。由於基於修改後的業務流程進行重複計數，調查結果可能會誇大其份。要解決這個問題，組織必須制定資料分析計劃，概述一個特定日期，其中資料可以驗證，每個人都理解並認同的共同標準。

缺乏相關資料

資料科學失敗的另一個可能是不能提供解決特定問題所需的特定型別的資料。

向問題丟擲大量資料不一定能獲得答案。

有一種假設認為，大資料將帶來見解，而實際上這種情況很少見。智慧、定製且通常更小的資料集通常提供強大的可概括模型。

缺乏資料透明度

團隊需要透明地使用他們用於構建任何給定模型的資料。

當領導不信任該模型或理解解決方案時，資料科學專案就會失敗。解決這個問題的方法是，必須能夠”分析結果視覺化”並將其傳達給可能不具備技術或統計技能的利益相關者。

缺少決策層的擁護

資料科學工作需要決策層中的擁護者，以確保專案獲得足夠的資源和支援。

“充分利用你掌握的資訊是我所說的現代CIO的責任。”有了所有這些資料，您就有能力從中學習並智慧地使用這些資料，而這是 CIO 可以用來幫助其功能跨組織地使用的東西。

在確定銷售過程中可以做出的新策略和修改方面，自適應器從資料科學工作中獲得了最大的收穫。這與我們的產品或IT基礎設施、營銷無關，僅此而已。從業務流程最佳化的角度來看，它對我們幫助最大，能夠更好地從內部銷售中處理和管理線索。

人才短缺

技能差距困擾著 IT 的許多方面，資料科學也不例外。許多組織根本就沒有維護專案或獲得最大價值的技能集。

“博納非資料科學家的需求量很大，很難得到，而且成本高，”Tracy（Tracy Huitika, CIO, Beanworks）說， Beanworks是一家基於雲的賬戶付費自動化提供商。這個職位通常需要物理學或科學博士學位，以及在 R 和 Python 中編寫程式碼的能力。

Johnson說，資料科學專案失敗的最大原因之一是缺乏繼續管理該專案的運營人才。他表示：”讓一位出色的資料科學家在沒有計劃的情況下建立模型，透過市場調整和資料變化來執行持續改進的運營，就像為一輛汽車設計工程，並將鑰匙交給一個10歲的孩子一樣。

公司需要獲得合適的技能組合，無論是透過聘請或利用精通資料科學的外部專家，以保持模型投入生產後。

資料分析不是正確的解決方案

如果某個特定問題一開始就不需要資料科學作為解決方案，該怎麼辦？這種對學科的誤導性使用可能導致失敗，因此值得在何時何地不應用資料科學方法、流程和工具進行大量思考。

“導致資料科學專案失敗的最大事情之一是，如果資料科學、演算法和機器學習甚至不是正確的解決方案，”Riley 說。

“您可能根本不需要機器學習模型：你可能需要簡單的迴歸，你可以花大量的時間和精力去經歷所有不同的排列，而不用資料科學，”Riley說。”我們陷入了這樣的情況之一，即我們正在研究財務資料科學建模，以視覺化預測器，從而實現業務線的未來財務成功。事實證明，最好的用途只是統計迴歸。

解決方案

企業需要以不同的方式思考數字化轉型

企業需要以不同的方式思考數字化轉型

數字化轉型之路1：好的工具還是好的人才？

淺談企業數字化轉型四大驅動力

企業數字化轉型失敗的八個原因

數字化轉型之路2：用資料洞察對抗直覺型決策

數字化轉型之路3：敏捷資料革命，從一個搜尋框說起

數字化轉型是關係企業未來十年發展的機遇，企業如何抓住這一機遇，以下幾點建議可以參考借鑑。

堅定數字化轉型的決心，並長期堅持

企業必須有認知：數字化轉型已經不是“選擇題”，而是關於生存和長遠發展的“必修課”，已成為各國促進經濟發展、重塑競爭優勢的關鍵力量。

2020年，中國數字經濟依然保持蓬勃發展態勢，規模達到39.2萬億元，佔GDP比重為38.6%，增速是GDP增速的3倍多。

然而，企業要意識到數字化轉型並非易事，是一項系統性的工程，週期長、見效慢、失敗率高，在石油、汽車、基礎零部件等傳統行業中，數字化轉型更具挑戰性，成功率僅 4％-11％。還涉及到新技術的引入和運用，是企業戰略、組織架構、管理制度、人才結構、組織文化、商業模式等的全面調整，企業不能急於求成，也不能簡單以成敗來定義。前期由於經驗不足，很可能導致業績下滑，這要求企業在轉型早期對試錯有較高的容忍度。企業可以做階段性、漸進性評估，長期績效才是最終目標。

公司高層要有清晰的數字化戰略，從上到下推動

企業要從上到下深刻理解數字化轉型，認識到數字化轉型是一個系統工程，需要頂層設計來指明方向，並制定數字化戰略。紅杉資本有過一項報告，指出數字化轉型成效與戰略密不可分。

數字化轉型初期，切忌盲目推進，應先找準數字化轉型的切入點，按照既定戰略推動，一步步在企業執行實現。“一把手”全域性統籌、跟進，並對公司上下進行數字化文化培訓，加強整體數字化文化建設。《2021年中國企業數字化轉型研究報告》顯示，75.6%的受調研企業認為最高領導人在數字化轉型中的有決定性的作用。國資委印發的《關於加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》中也明確要實行數字化轉型一把手負責制，領導班子中明確專人分管。

得人才者得天下，數字化人才引進與培育

企業數字化轉型應該培育一批數字化人才，可以內部培養和外部引入相結合。比如，內部可以針對性培養，還不可以高薪引進有經驗者或者聯合院校、科研機構和行業協會，打造複合型團隊。

同時，企業在組織上應做出相應的保障，如設立專門的數字化部門，增加數字化崗位，為數字化人才提供成長的空間、完善職業發展道路、利用高薪和福利吸引和留住數字化人才、打造創新試錯的數字化文化等。

資料就是財富，構建資料中臺底層保障邏輯

數字化時代，資料就是隱形價值。企業在進行數字化轉型的過程中，一定要佈局資料建設及資料戰略，佈局資料中臺，打通多平臺，整合多渠道多維度資料來源，並統一資料標準。

目前很多企業各個系統獨立執行、割裂、分散，資料壁壘非常嚴重，存在大量的資料孤島。因此，企業必須對資料架構進行最佳化，可以藉助外部資料中臺，打破資料壁壘，實現資料的互聯互通和開放共享，打造一個協同生態。還可以依託外部垂直行業資源及經驗，合理規避部分風險，實現數字化轉型的外部支援保障。

數字化轉型是大勢所趨，符合數字化賦予的社會及企業價值。對於傳統企業來說，更是兼顧了數字化轉型與節能減排的發展訴求，利用大資料、人工智慧、區塊鏈等技術有效改進生產工藝流程、提高裝置運轉效率、提升生產過程管理的精準性，實現生產效率和碳減排的提升。但不可“操之過急”，一定要把握轉型的節奏，穩中有進。

低程式碼如何助力企業數字化轉型？

透過前邊對數字化轉型的講解，大家應該明白這種轉型改革並不是針對某個人、亦或是某個部門，而是企業整體所有員工的共同改革。這樣一來有一個問題就出現了，數字化本身算是前沿的領域，很多技術、應用都只是侷限在IT部門，像銷售、市場、製造等部門可能並不瞭解數字化，也就很難在發展中提供足夠的助力。

要知道數字化轉型可是一個系統級的工程，如果沒有企業整體的共同發展建設，那麼是很難成功落地，併發揮巨大作用的。

通俗來講，你可以理解為將企業業務場景的資料與流程搬至線上，透過數字化來運轉與呈現；這一過程，大多數企業完成了從紙筆、Excel到使用CRM\ERP等管理系統、甚至定製開發企業應用的轉型。

應用功能越來越多，成本卻越來越高，而且使用起來也越來越繁瑣，不同業務之間的資料不相通，業務也難以協同。這無疑與企業渴望透過數字化轉型來降本增效的初衷相悖。所以低程式碼的各種應用及服務就開始大規模的發展起來，併成功在眾多數字化轉型企業中實現了價值。

低程式碼開發有哪些優勢？

1、成倍增長的開發速度

除了從一開始就實現更快的開發之外，低程式碼平臺還有可能透過每個專案加快軟體開發生命週期。這是因為，每次開發人員構建新的程式碼塊時，他們都可以將其儲存下來，以便在下一個專案中複用。

2、解決開發商短缺問題

有經驗的開發人員無法跟上對軟體不斷增長的需求。低程式碼開發透過提高生產力和促進公民發展來幫助應對這一挑戰。

3、成本更低

傳統的應用程式開發需要很高的費用，這主要是因為開發人員需要耗費很長的時間需要手工編寫大量的程式碼，人力成本很高，但是使用低程式碼開發平臺開發應用程式，只需要編寫少量的程式碼，而且無需花費大量時間進行測試和修改，所以人力成本比較低，開發費用也比傳統應用程式開發低，能夠為企業節約一筆費用。

4、維護性更好

對於傳統應用程式，維護和升級需要很長時間。開發人員必須手動修復錯誤並新增新功能。但是，透過低程式碼平臺開發的應用程式，維護難度和程式碼量也較低，所以，可以提高系統的維護性。

5、頻繁迭代以獲得更好的解決方案