数据孤岛的囚徒困境：为什么国央企花了几十亿，还是打不通数据?

一、当"数字化转型"成为最昂贵的

最近几年经常给国央企培训数字化转型、AI应用的议题与咨询项目。依稀还记得当时一位国有能源集团的CIO给我吐槽，如何向高层汇报数字化转型的三年成果：投入了8亿，上线了16个系统，培训了8000名员工。数据很漂亮。

但他说出的那句话，让我至今记忆深刻："我们建了一座数字化的巴比伦塔，每个系统都在说自己的语言，谁也听不懂谁。"

这不是修辞，而是残酷的现实。

他给我展示了一个场景：集团总部的战略决策会议上，总裁问："我们上个月的整体运营效率如何？哪些区域、哪些业务表现最好？"

这本该是一个简单的问题。但答案需要从7个不同的系统里提取数据——财务系统看利润，ERP系统看采购成本，生产系统看产能利用率，销售系统看回款周期，物流系统看库存周转，HR系统看人效……每个系统都有数据，但数据标准不一样、统计口径不一样、更新频率不一样。

最终，数据分析部门用了整整一周时间，人工拼凑出一份"可能不太准确"的报告。而这一周里，市场已经变了。

更可怕的是，当他们想要深挖"为什么华东大区的利润率下降了3个百分点"时，发现财务系统能看到结果，但看不到原因。要追溯原因，需要去销售系统看订单结构、去生产系统看成本构成、去采购系统看原材料价格波动、去物流系统看运输成本……

但这些系统彼此独立，数据无法打通。于是，一个本该用数据驱动的经营决策，最后变成了"凭经验拍脑袋"。

这位总监苦笑着说："我们每年在数字化上投入数亿，但真正做决策时，还是靠老领导的直觉。数据不是没有，是'有等于没有'。"

这不是个案。过去三年，我为国家电网、中石化、中国航天、中国移动、建设银行、中信证券、中国铝业、中远海运等十几家国央企做过数字化转型咨询与培训，几乎每一家都在经历同样的困境：

数据孤岛问题已经成为国央企数字化转型最大的"黑洞"。

投入巨大，却无法产生价值。系统林立，却无法协同。数据海量，却无法洞察。

更让人担忧的是，大部分企业还没有意识到问题的严重性。他们以为"再多买几个系统"、"再多建几个数据中台"就能解决问题。但实际上，他们正在把问题放大——每上线一个新系统，就多一座新的孤岛。

这不是技术问题，而是认知问题。

这不是执行问题，而是战略问题。

这不是某个部门的问题，而是过往累积的问题。

二、为什么国央企的数据孤岛如此顽固？

陷阱一：把"系统建设"当成"数字化转型"

大部分国央企对数字化转型的理解，停留在"系统建设"层面（在没有进行国产替代前）：

• 财务部门说"我们需要一个新的财务系统"，于是买了SAP

• 销售部门说"我们需要一个CRM系统"，于是买了Salesforce

• 生产部门说"我们需要一个MES系统"，于是买了西门子

• 供应链部门说"我们需要一个SCM系统"，于是买了Oracle

• 人力资源部门说"我们需要一个HR系统"，于是买了用友

每个部门都有系统，每个系统都"单独"很强大。但当这些系统放在一起，就成了灾难。

为什么？因为这些系统是"烟囱式"建设的——每个部门根据自己的需求，独立采购、独立实施、独立运维。系统之间没有统一的数据标准，没有统一的技术架构，没有统一的治理机制。

就像一个家庭，每个成员都在说不同的方言，谁也听不懂谁。

我见过一家大型央企，有73个信息系统。每个系统都有自己的"客户编码规则"：

• 财务系统用的是8位数字编码

• 销售系统用的是字母+数字混合编码

• 生产系统用的是产品线+区域的组合编码

• 物流系统用的是合同号作为客户标识

当你想要分析"某个大客户的整体贡献"时，你需要先做一件事：把这个客户在不同系统里的"身份"找出来，然后手工关联。一个客户，在不同系统里可能有4-5个"名字"。

这就是数据孤岛的第一层陷阱：你以为买了系统就是数字化，但实际上只是把线下的"部门墙"搬到了线上。

陷阱二：把"数据打通"当成"技术问题"

当企业意识到数据孤岛的问题后，第一反应通常是："我们需要一个数据中台！"

于是又投入上亿资金，建设"企业级数据中台"。希望通过技术手段，把所有系统的数据"抽取、清洗、整合"到一个统一的平台上。

这个思路听起来很美好，但实践中往往陷入三个困境：

困境一：数据标准的"政治问题"

数据打通的前提，是要有统一的数据标准。但在国央企里，"数据标准"从来不只是技术问题，更是"政治问题"。

什么叫客户？销售部门说"签过合同的才叫客户"，市场部门说"留过线索的就是客户"，财务部门说"付过款的才能算客户"。

什么叫收入？财务部门按照会计准则确认收入，销售部门按照合同签约金额算业绩，生产部门按照发货金额算产值。

谁的标准是对的？都对，也都不对。每个部门都有自己的业务逻辑，都有自己的KPI导向。

我服务过一家大型制造集团，光是统一"产品编码标准"这一件事，就开了半年的会。各个子公司、各个事业部，都有自己的产品编码体系，谁也不愿意改。因为改编码，意味着要改系统、改流程、改报表，工作量巨大。

最后，集团强推统一标准，结果是什么？各个子公司表面上遵守了新标准，但私下里还在用自己的老编码，然后再做一层"映射转换"。数据是"打通"了，但多了一层转换，数据质量反而更差了。

困境二：数据质量的"源头问题"

很多企业以为，数据中台能"清洗"脏数据。但他们没有意识到：垃圾进，垃圾出。

我见过一家能源集团的数据中台，投入了3亿建设，技术架构很先进。但当深入业务现场，发现一个让人哭笑不得的现象：

基层员工（省市公司与子公司尤为明显）在录入数据时，为了"应付系统"，随便填。比如客户地址，他们就填"同上"、"不详"、"待补充"。因为他们觉得"这个数据没人看，填了也没用"。

当这些脏数据被"抽取"到数据中台后，你做任何分析都是错的。你用AI做客户画像，结果发现有3000个客户的地址是"同上"。

数据质量的问题，从来不在"数据中台"，而在"业务源头"。如果基层员工不认真录入，如果业务流程不规范，如果没有数据质量的考核机制，再强大的技术也无济于事。

困境三：数据孤岛的"转移"而非"消除"

最讽刺的是，很多企业建了数据中台后，发现数据孤岛并没有消失，只是"换了个地方"。

原来是各个业务系统之间无法打通，现在是业务系统和数据中台之间"两层皮"——业务人员还是在用各自的系统，数据中台成了一个"数据坟墓"，数据躺在里面，没人用。

为什么？因为数据中台的建设，往往是IT部门主导的。他们从技术视角出发，关注的是"数据怎么存、怎么管、怎么治理"。但业务部门关心的是"我能不能更快拿到我要的数据、能不能更准确地做决策、能不能更方便地生成报表"。

当数据中台无法直接支撑业务场景，业务部门就不会用。数据中台就成了"面子工程"——花了钱，建了系统，但没有产生价值。

这就是数据孤岛的第二层陷阱：你以为技术能解决所有问题，但技术从来只能解决技术问题，无法解决人的问题、组织的问题、机制的问题。

陷阱三：把"数据打通"当成"目的"而非"手段"

更深层的问题是：很多企业把"打通数据"当成了目的本身。

领导要求"今年必须把数据打通"，于是IT部门就开始做数据集成、数据治理、数据中台……投入巨大，但很少有人问一个根本性的问题：

我们为什么要打通数据？打通之后要解决什么业务问题？能创造什么价值？

我见过太多企业，花了几个亿建数据中台，把所有系统的数据都"打通"了，然后呢？然后就没有然后了。

数据躺在数据仓库里，没人用。偶尔有领导要看报表，IT部门就临时开发一个报表页面。但这个报表也就看一次，之后再也没人打开过。

为什么？因为这些企业从一开始就没想清楚：

• 我们的核心业务痛点是什么？

• 这些痛点中，哪些是"数据不通"导致的？

• 如果数据打通了，具体能改善哪些决策流程？

• 谁会用这些数据？他们怎么用？

• 数据驱动决策的新流程是什么？

• 如何衡量数据打通后的业务价值？

这些问题没有答案，"数据打通"就只是一个技术项目，而不是一个业务转型。

我服务过一家大型物流集团，他们建了一个"全国物流数据可视化平台"，可以实时看到每辆车的位置、每个仓库的库存、每条线路的运输效率。技术很炫酷，领导视察时很喜欢。

但当我问调度中心的负责人"你们实际工作中用这个平台吗"，他苦笑着说："不用。因为这个平台只能'看'，不能'操作'。我们做调度决策，还是要在原来的TMS系统里。这个平台就是给领导看的'数字化成果展示'。"

这就是数据孤岛的第三层陷阱：你以为数据打通是目的，但实际上数据打通只是手段。真正的目的是让数据驱动业务决策，创造价值。

三、数据打通不是技术问题，而是组织变革

当我们深入剖析数据孤岛问题，会发现一个残酷的真相：

数据孤岛不是系统的问题，而是组织的镜像。

你的组织是怎么分工的，你的数据就是怎么割裂的。你的部门之间是怎么协作的（或者不协作的），你的数据就是怎么流通的（或者不流通的）。

传统国央企的组织结构，是"科层制+条线管理"：

• 纵向：集团→省公司→地市公司→区县公司，层层分级

• 横向：生产、销售、采购、财务、人力，各管一块

这种结构在工业时代是高效的，因为业务相对稳定、标准化，每个部门只需要做好自己的事。

但在数字时代，这种结构成了最大的障碍。

因为数字化的本质，是让数据在组织中"自由流动"，从而实现"端到端"的业务协同和快速决策。

但科层制的本质，是让权力"逐级传递"，让信息"层层汇报"。这两者是天然冲突的。

打一个比方：

传统组织像一座"堡垒"，每个部门是一个城堡，有自己的护城河、城墙、守卫。部门之间的沟通，需要"外交"——要走流程、要开会、要请示领导、要盖章审批。

数字化组织像一个"网络"，每个节点都连接在一起,信息可以"点对点"快速传递，决策可以"去中心化"快速做出。

当你试图在"堡垒式"的组织里建设"网络式"的数据流通，就会出现系统性的冲突。

所以，数据打通从来不是一个"技术项目"，而是一场"组织变革"。

关键转变（一）：从"条线分治"到"流程贯通"

传统国央企的管理逻辑是"按职能分工"：

• 销售部门负责签合同

• 生产部门负责做产品

• 物流部门负责发货

• 财务部门负责收款

每个部门都有自己的KPI，都有自己的系统，都有自己的数据。

但客户的视角是什么？客户不关心你的部门分工，客户关心的是"端到端"的体验：

• 我下单后，什么时候能收到货？

• 如果货有问题，怎么退换？

• 我的账款什么时候能结清？

这就是"流程视角"和"职能视角"的差异。

数据打通的第一步，不是"打通系统"，而是"打通流程"——以客户为中心，梳理"端到端"的业务流程，然后让数据沿着这个流程流动。

具体怎么做？

第一步：识别核心业务流程

不要试图一次性打通所有数据。先聚焦1-2个"核心业务流程"。

什么是核心业务流程？就是那些"直接创造价值、涉及多个部门协同、目前效率最低"的流程。

比如，对于制造企业，"从订单到交付"就是核心流程：

客户下单→订单评审→生产排产→物料采购→生产制造→质量检验→物流发货→客户签收→款项结算

这个流程涉及销售、生产、采购、质检、物流、财务等多个部门，每个环节都有数据。

第二步：绘制流程数据地图

把这个流程的每个环节，涉及的数据、系统、责任部门，全部画出来。

你会发现：

• 有些数据是"断点"——上一个环节产生的数据,下一个环节拿不到

• 有些数据是"冲突"——不同系统对同一个事实的记录不一致

• 有些数据是"缺失"——某个关键决策需要的数据，没有任何系统在记录

第三步：设计流程数据规范

针对这个流程，制定统一的数据规范：

• 数据标准（字段定义、编码规则、数据格式）

• 数据接口（系统之间如何传递数据、实时还是批量）

• 数据责任（谁负责录入、谁负责审核、谁负责维护）

关键是：这个规范不是IT部门拍脑袋定的，而是业务部门一起讨论出来的。每个部门都要承诺：我的系统按照这个规范产生数据，我也按照这个规范使用数据。

第四步：建立流程数字化闭环

基于流程数据规范，打通相关系统：

• 不是"大一统"的数据中台，而是"按流程"的数据集成

• 不是"抽取所有数据"，而是"只打通这个流程需要的数据"

• 不是"建一个新系统"，而是"让现有系统协同工作"

最重要的是：让数据在流程中"自动流转"。销售签了合同，生产系统自动收到订单;生产完成，物流系统自动收到发货任务；货物签收，财务系统自动生成结算单。

案例：某央企制造集团的"订单交付流程"打通

这家集团有23个分公司，每个分公司都有自己的销售系统、生产系统。集团总部想要实时掌握"订单交付情况"，但数据散落在各个系统里，根本统计不出来。

实际行动做法：

1. 聚焦"订单交付流程"这一个核心流程

2. 梳理出流程的12个关键节点，每个节点需要记录的数据

3. 制定"订单交付数据标准"，包括订单编码、交付状态、时间节点等

4. 要求所有分公司的系统，在这12个节点都要"上报"标准化数据到集团

5. 集团建立"订单交付驾驶舱"，实时显示每个订单的进度

6个月后，效果显著：

• 集团可以实时看到23个分公司的订单交付情况

• 平均交付周期从45天缩短到32天（因为瓶颈环节被可视化）

• 订单准时交付率从68%提升到89%

关键是：我们没有"推倒重来"建新系统，而是让现有系统"按规则协同"。每个分公司的系统还是各自独立运行，但在"订单交付"这个流程上，数据打通了。

关键转变（二）：从"数据仓库"到"数据服务"

很多企业建数据中台的思路是"把所有数据集中存储"——建一个巨大的数据仓库，把各个系统的数据都抽取进来。

但这个思路有两个问题：

问题一：数据"搬家"的成本和风险

把数据从业务系统搬到数据仓库，需要"ETL"（抽取、转换、加载）。但业务系统的数据结构经常变化，每次变化都要修改ETL脚本。维护成本极高。

更麻烦的是，数据搬过去后，就跟原系统"脱节"了。如果业务人员在原系统里修改了数据，数据仓库里的数据就"过期"了，要等下一次ETL才能更新。

问题二：数据"沉睡"在仓库里

数据仓库里有海量数据，但大部分都在"睡大觉"。因为没有业务场景，没有应用系统来使用这些数据。

IT部门建了数据仓库，然后等着业务部门来"提需求"。但业务部门往往不知道自己需要什么，或者提的需求非常泛泛："我想看销售数据"。

然后IT部门就做一个"销售数据看板"。但业务部门打开一看，发现"这不是我要的"。为什么？因为IT部门不懂业务，不知道业务人员真正要解决什么问题。

正确的思路是：不要建"数据仓库"，要建"数据服务"。

什么是数据服务？

就是把数据"封装"成一个个"服务接口"，谁需要什么数据，就调用相应的服务。

比如：

• "客户画像服务"：输入客户ID，输出这个客户的基本信息、交易历史、信用评级、偏好标签

• "库存查询服务"：输入产品编号和仓库地址，输出实时库存数量

• "订单追踪服务"：输入订单号，输出订单当前状态和预计交付时间

这些服务背后，可能需要从多个系统取数据、做计算、做整合。但对于调用者来说，只需要"调用一个接口"，就能拿到自己需要的数据。

数据服务的好处：

1. 按需提供：不是"先把所有数据搬到仓库，等人来用"，而是"你需要什么数据，我现场给你提取"

2. 实时准确：直接从源系统读取数据，保证数据是最新的

3. 灵活组合：不同的业务场景，可以组合调用不同的数据服务

4. 逐步建设：不需要一开始就"打通所有数据"，而是"每次建一个数据服务，解决一个业务问题"

案例：某能源集团的"客户360度视图"

这家集团的客户数据散落在销售系统、合同系统、服务系统、财务系统。销售人员想要了解一个客户的全貌，要登录4个系统，才能拼凑出完整信息。

整改的做法：

1. 不建数据仓库，而是建"客户数据服务"

2. 这个服务的后台，会实时从4个系统取数据、整合、返回

3. 前端做一个"客户360度视图"的页面，销售人员只需要输入客户名称，就能看到：

   • 基本信息（来自CRM系统）

   • 合同历史（来自合同系统）

   • 服务记录（来自服务系统）

   • 回款情况（来自财务系统）

3个月上线，销售人员非常满意。因为他们不需要学习新系统，不需要改变工作习惯，只是在原有系统里多了一个"更方便"的功能。

而且，这个数据服务是"活"的。后续如果要增加新的数据维度（比如客户的信用评级），只需要在服务后台增加一个数据源，前端自动就能显示。

关键转变（三）：从"IT主导"到"业务主导"

数据打通项目失败的最大原因，是"IT部门在唱独角戏"。

IT部门很努力，建数据中台、做数据治理、开发报表系统。但业务部门不买账，不参与，不使用。

为什么？

因为业务部门觉得"这是IT的事，跟我没关系"。他们已经有自己的工作方式，有自己的系统，"能用就行"。数据打通、数据治理，听起来很重要，但"不紧急"。

要打破这个困局，必须让"业务部门成为数据项目的主人"。

具体怎么做？

第一，让业务部门定义"数据价值"

不要IT部门自己去想"打通数据能带来什么价值"，而是让业务部门说：

• 你现在做决策时，最大的痛点是什么？

• 如果有某个数据，能让你的决策更准确更快速，那是什么数据？

• 如果这个数据能拿到，能给业务带来多大的价值？（量化：节省多少成本、提升多少效率、增加多少收入）

基于业务部门的"痛点"和"价值预期"，来确定数据项目的优先级。

第二，让业务部门参与"数据标准制定"

数据标准不是IT部门关起门来定的，而是业务部门一起讨论出来的。

比如，"客户"怎么定义？销售、市场、财务、服务部门坐在一起，讨论清楚：

• 什么叫潜在客户、意向客户、签约客户、老客户？

• 每个阶段的客户，需要记录哪些信息？

• 谁负责更新这些信息？

这个过程很"痛苦"，因为涉及部门利益、KPI调整、流程变革。但这个"痛苦"是必须经历的。

如果IT部门试图"绕过"这个过程，自己定一套标准，最后一定会失败。因为业务部门不认可，不执行。

第三，让业务部门承担"数据质量责任"

数据质量差，根源在业务源头。必须让业务部门对数据质量负责。

具体做法：

• 把数据质量纳入部门KPI：每个月检查数据完整率、准确率、及时率

• 建立数据质量监控机制：哪个部门的数据质量不合格，系统自动预警，直接发给部门负责人

• 数据质量与业务绩效挂钩：如果因为数据不准导致决策失误，要追责

只有业务部门真正"痛"了，他们才会重视数据质量。

第四，让业务部门主导"数据应用"

数据打通之后，不是IT部门开发一堆报表，而是业务部门说"我要用数据做什么"。

比如：

• 销售部门说："我想用数据预测哪些客户可能会流失，提前做客户关怀"

• 采购部门说："我想用数据预测原材料价格趋势，优化采购时机"

• 生产部门说："我想用数据分析设备故障规律，做预防性维护"

IT部门的角色，从"主导者"变成"支持者"——业务部门提需求，IT部门提供技术支持，共同开发数据应用。

案例：某建筑集团的"项目成本实时监控"

这家集团有上百个在建项目，项目成本管控一直是难题。财务部门只能事后核算成本，等发现成本超支时，项目已经快结束了。

财务总监提出："我需要实时监控每个项目的成本，一旦发现异常，立即预警。"

这个需求涉及多个系统的数据：

• 项目管理系统（项目进度）

• 采购系统（材料成本）

• 人力系统（人工成本）

• 设备系统（设备租赁成本）

• 财务系统（实际支出）

实操行动：

1. 财务总监亲自担任项目负责人（不是IT部门负责人）

2. 财务部门定义"项目成本监控"的数据需求和业务规则

3. IT部门提供技术支持，打通相关系统的数据

4. 共同开发"项目成本驾驶舱"，财务总监每天打开就能看到所有项目的成本状况

5. 系统自动预警：哪个项目的成本超预算10%，立即发短信给项目经理和财务总监

6个月后，效果显著：

• 项目成本超支率从28%降到12%

• 平均每个项目节省成本200万

• 财务总监成了数据应用的"推广大使"，主动跟其他部门分享经验

关键是：这个项目从一开始就是"业务主导"的，财务总监有强烈的动力推动，所以能落地。

四、数据打通的四阶段实施路线图

如何一步步打通国央企的数据孤岛？

过往咨询与培训经验来看，可以通过四阶段实施路线图。

第一阶段：选准"突破口"（1-3个月）

目标：找到一个"小而美"的场景，快速验证数据打通的价值

很多企业失败的原因，是"野心太大"——一上来就想"打通所有数据"、"建企业级数据中台"。结果战线拉得太长，投入巨大，迟迟看不到效果，最后不了了之。

正确的做法是：先找一个"突破口"，快速打通，快速见效，树立信心，然后再逐步扩展。

如何选择突破口？四个标准：

标准一：业务价值大

这个场景如果数据打通了，能带来明确的业务价值——降本、增效、提升决策质量。而且这个价值可以量化、可以衡量。

不要选那些"看起来很重要但实际很虚"的场景，比如"战略驾驶舱"、"经营分析看板"。这些场景往往是"给领导看的"，但不解决实际业务问题。

标准二：数据涉及面不太广

这个场景涉及的系统不要太多，涉及的数据源不要太复杂。最好是2-4个系统的数据打通。

如果一个场景涉及10个系统的数据，打通的工作量和复杂度会呈指数级上升，风险太大。

标准三：有业务部门强烈驱动

这个场景必须有一个业务部门的负责人"非常想做"、"愿意投入精力"、"愿意承担责任"。

如果只是IT部门自己觉得"应该做"，但业务部门不积极，这个项目一定做不成。

标准四：技术难度适中

不要选那些"技术上很前沿但不成熟"的场景，比如需要用到复杂的AI算法、实时流计算等。

第一个突破口，要选"技术上相对成熟、风险可控"的场景，确保能快速落地。

推荐的突破口场景：

• 场景一：客户360度视图 - 打通CRM、合同、服务、财务系统，让销售人员能快速了解客户全貌

• 场景二：订单实时跟踪 - 打通订单、生产、物流、财务系统，让客户和内部都能实时查询订单进度

• 场景三：库存智能调配 - 打通销售预测、库存管理、物流系统，优化库存分布

• 场景四：项目成本监控 - 打通项目、采购、人力、设备、财务系统，实时监控项目成本

第一阶段的交付物：

• 场景需求文档（业务痛点、数据需求、预期价值）

• 数据地图（涉及哪些系统、哪些数据、数据流向）

• 实施方案（技术路线、实施计划、资源需求）

• 价值承诺（3个月后能带来什么可衡量的业务价值）

第二阶段：建立"最小可行数据产品"（3-6个月）

目标：快速上线一个数据应用,让业务部门尝到甜头

选定突破口后，不要陷入"完美主义陷阱"——想把所有功能都做完美、把所有数据都治理干净再上线。

正确的做法是"敏捷开发"：

第1步：定义MVP（最小可行产品）

这个数据应用，"最核心的功能"是什么？先把核心功能做出来，其他功能后面迭代。

比如"客户360度视图"，核心功能是"一个页面能看到客户的基本信息、交易历史、服务记录"。至于更高级的功能，比如"客户流失预警"、"客户价值评分"，可以二期再做。

第2步：制定数据标准（仅针对这个场景）

不要试图制定"企业级数据标准"，那太庞大了。只针对这个场景，定义需要的数据标准。

比如"客户360度视图"需要统一"客户ID"、"客户名称"、"客户分类"，那就先把这几个字段的标准定清楚。其他字段，暂时不管。

第3步：打通数据（最简单的技术方案）

不要追求"最完美的技术架构"，先用"最简单、最快速"的方式把数据打通。

比如，可以直接在几个系统之间建API接口，实时调用数据。不一定非要建数据中台、数据仓库。

第4步：开发应用（用户体验第一）

数据应用的界面，要符合业务人员的使用习惯，操作要简单、直观。

不要做成"IT风格"的复杂系统，要做成"消费级产品"的简洁体验。

第5步：小范围试点（快速迭代）

不要一上来就全员推广，先选20-30个"种子用户"试用。

收集他们的反馈，快速迭代优化。每周发布一个新版本，持续改进。

第6步：量化价值（用数据说话）

这个数据应用上线后，带来了什么价值？要用数据说话：

• 销售人员查询客户信息的时间，从平均20分钟缩短到2分钟

• 客户响应速度提升50%

• 销售转化率提升15%

第二阶段的交付物：

• 数据应用上线（至少30个用户在使用）

• 用户反馈报告（满意度、使用频率、改进建议）

• 价值评估报告（量化的业务价值）

• 经验总结（什么做对了、什么需要改进）

第三阶段：复制"成功模式"（6-18个月）

目标：把第一个场景的成功经验,推广到更多场景

第一个突破口成功后，要快速复制，形成"滚雪球效应"。

第1步：总结方法论

把第一个场景的经验，总结成一套方法论：

• 如何选场景？

• 如何定义数据需求？

• 如何制定数据标准？

• 如何打通数据？

• 如何开发应用？

• 如何推广使用？

把这套方法论文档化、模板化，让后续的场景可以"照着做"。

第2步：选择第二批场景（3-5个）

基于第一个场景的成功，选择第二批场景。

这次可以适当"扩大战果"，选一些"数据涉及面更广、业务价值更大"的场景。

但还是要遵循"业务驱动、快速迭代"的原则。

第3步：建立"数据服务中台"

当场景增多后，会发现很多场景需要"类似的数据"。这时候，就可以建"数据服务中台"了。

但这个中台不是"大而全的数据仓库"，而是"按场景沉淀的数据服务"：

• 客户数据服务

• 产品数据服务

• 订单数据服务

• 库存数据服务

• ……

每个数据服务，都是"可复用的"，不同的应用场景可以调用。

第4步：建立"数据治理机制"

当数据打通的场景越来越多，数据治理就变得很重要。

要建立：

• 数据标准管理：统一的数据字典、编码规则、业务术语

• 数据质量监控：自动检测数据质量问题，定期生成质量报告

• 数据安全管理：数据分级分类，不同级别的数据有不同的访问权限

• 数据责任制：每个数据域有明确的"数据负责人"，对数据质量负责

第5步：培养"数据文化"

数据打通不是技术问题，是组织文化问题。要让"用数据说话、用数据决策"成为组织的习惯。

具体做法：

• 在高管会议上，要求所有汇报都要"用数据支撑"

• 在绩效考核中，加入"数据应用"的指标

• 举办"数据应用创新大赛"，鼓励员工用数据解决业务问题

• 树立"数据应用标杆"，宣传成功案例

第三阶段的交付物：

• 3-5个数据应用场景上线

• 数据服务中台（沉淀了10-20个数据服务）

• 数据治理体系（标准、流程、组织）

• 数据文化初步形成（员工开始习惯用数据）

第四阶段：构建"数据驱动决策体系"（18-36个月）

目标：让数据成为企业决策的核心依据，形成持续的竞争优势

前三个阶段，解决的是"数据打通"的问题。第四阶段，要解决的是"数据驱动"的问题——让数据真正影响决策、驱动业务。

第1步：建立"数据决策闭环"

什么是数据决策闭环？

• 数据采集：业务运营产生数据

• 数据分析：从数据中发现问题和机会

• 决策制定：基于数据洞察做出决策

• 执行跟踪：决策执行后产生新的数据

• 效果评估：用数据评估决策的效果

• 持续优化：基于评估结果优化决策模型

这个闭环要"自动化、常态化"，而不是"偶尔做一次"。

第2步：打造"智能决策引擎"

当数据积累到一定程度，可以引入AI技术，打造"智能决策引擎"：

• 预测模型：基于历史数据，预测未来趋势（如销售预测、需求预测、价格预测）

• 优化模型：基于约束条件，给出最优决策方案（如生产排程优化、物流路径优化、库存优化）

• 推荐模型：基于用户画像，智能推荐（如产品推荐、服务推荐、营销策略推荐）

但要注意：AI不是"替代人决策"，而是"辅助人决策"。最终决策权还是在人。

第3步：建立"数据资产管理体系"

当企业积累了大量数据资产，要像管理"固定资产"一样管理"数据资产"：

• 数据资产目录：企业有哪些数据？在哪里？谁负责？

• 数据资产价值评估：每类数据的价值是多少？（可以用"支撑了多少业务决策"来衡量）

• 数据资产增值：如何让数据资产增值？（持续提升数据质量、开发新的数据应用）

• 数据资产变现：数据能否对外提供服务？（在合规前提下）

第4步：建立"首席数据官制度"

数据战略这么重要，需要有一个高管层面的角色来统筹——首席数据官（CDO）。

CDO的职责：

• 制定企业数据战略

• 统筹数据治理工作

• 推动数据应用创新

• 建设数据人才队伍

• 确保数据合规安全

CDO不是IT部门的，也不是业务部门的，而是"跨部门"的，向CEO直接汇报。

第四阶段的交付物：

• 企业级数据战略

• 数据决策闭环（在核心业务领域运行）

• 智能决策引擎（至少3-5个AI应用）

• 数据资产管理体系

• 首席数据官及数据治理团队

五、国央企数据打通的本质是组织进化

当我们把国央企数据打通的全过程走完，会发现一个深刻的真相：

数据打通的过程，就是组织进化的过程。

传统工业时代的组织，是"机械式"的：

• 每个部门是一个"齿轮"，只需要做好自己的事

• 部门之间通过"流程和制度"来协同

• 信息是"自上而下"传递的，决策是"层层审批"的

• 组织的效率，取决于"每个齿轮的效率"

这种组织在"环境稳定、需求明确"的时代是高效的。

但在数字时代，环境是不确定的，需求是快速变化的。"机械式组织"的反应速度太慢了。

数字时代的组织，是"有机式"的：

• 每个部门不是"齿轮"，而是"细胞"，既有自主性，又能协同

• 部门之间不是通过"流程"，而是通过"数据"来协同

• 信息是"网络化"传递的，决策是"分布式"的

• 组织的效率，取决于"信息流动的速度"

这就是数据打通的深层意义：它不是在改变你的"IT系统"，而是在改变你的"组织基因"。

从"部门墙"到"数据流"，从"科层制"到"网络化"，从"权力驱动"到"数据驱动"。

这个进化过程是痛苦的，因为它挑战了既有的权力结构、利益格局、工作习惯。

很多国央企的数据打通项目失败，不是因为技术不行，而是因为组织"不愿意进化"——

• 既得利益者不愿意放弃"数据垄断"带来的权力

• 部门负责人不愿意让自己的"数据"被其他部门看到

• 基层员工不愿意改变"能应付就行"的工作习惯

但组织进化是大势所趋。那些能够突破"数据孤岛"的企业，会在数字时代获得巨大的竞争优势：

• 决策更快：从"层层汇报、周会月会"变成"实时数据、随时决策"

• 执行更准：从"凭经验拍脑袋"变成"用数据做预判"

• 协同更顺：从"部门扯皮、推诿责任"变成"数据透明、共同目标"

• 创新更多：从"创新靠个人灵感"变成"创新靠数据洞察"

那位国有能源集团的信息化总监，两年后又来找我。这次他的状态完全不同了。

他们用了18个月时间，打通了"生产运营"的核心数据。现在，集团总部可以实时看到每个电厂、每台机组的运行状况、能耗水平、故障预警。

更重要的是，基于数据分析，他们发现了很多过去"看不到"的优化空间：

• 某些电厂的煤耗比同类电厂高15%，通过对标分析，找到了问题根源

• 某些机组的故障率异常，通过预测性维护，减少了60%的非计划停机

• 某些区域的电力调度不合理，通过优化调度，节省了8%的运营成本

一年下来,光这些优化就节省了超过20亿的成本。

他说："过去我们总觉得'数据打通'是IT的事，是技术项目。现在我们明白了，数据打通是企业转型的核心，是组织进化的必由之路。"

这就是数据打通的真正价值：

它不是让你"看到更多数据"，而是让你"看到过去看不到的真相"。

它不是让你"建更多系统"，而是让你"做更好的决策"。

它不是让你"追赶数字化潮流"，而是让你"在数字时代生存和发展"。

对于国央企来说，数据孤岛不是一个"技术债"，而是一个"组织债"。

还这个债的过程，就是组织进化的过程。

而那些率先完成进化的企业，将在数字时代的竞争中，占据不可撼动的优势。

这条路很难，但值得走。

因为组织进化的红利，远比任何技术红利都要持久和深远。

唐兴通

国央企数字化转型顾问、AI营销与销售专家

沃顿商学院特邀演讲嘉宾｜美国营销协会艾菲奖评委

核心专长： AI商业创新、新增长战略、数字化转型

教学经历：从事咨询顾问、讲学20年，执教12+所全球顶尖商学院课程，包括清华大学、北京大学、中欧国际工商学院、哥伦比亚大学等。唐兴通先生累计为超过 30 万+企业管理层讲授数字化、AI营销、创新增长等前沿课程。他的课程内容深入浅出，理论与实践并重，不仅提升学员的实际操作能力，还能培养他们的AI时代新思维，使企业能够在激烈的市场竞争中占据有利位置。

实践方法论：作为《中欧商业评论》《清华管理评论》特约撰稿人，唐兴通先生深耕数字商业创新领域，累计出版18部专著。其代表作《引爆社群》《创新的扩散》等不仅跃居商业畅销书榜，更凭借其扎实的学术价值，被多所985/211高校选为博士/硕士研究生入学考试指定教材，并入选中欧国际工商学院核心课程教材。

企业实践： 为世界500强及行业领军企业提供深度咨询与数字化赋能培训，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现数字化AI转型和业务的持续增长。服务机构包括：

- 科技创新企业：华为、阿里巴巴、腾讯、京东、百度等；

- 全球企业：微软、惠普HP、奔驰、渣打银行、梅特勒托利多等；

- 国央企：华润、中石化、中粮、国机集团、国家电网、中远海运等；

- 金融行业：中国建设银行、招商银行、平安集团等；

- 制造业：上汽集团、广汽集团、一汽集团、三一重工、海尔、美的电器等；

- 医疗健康：正大天晴、迈瑞医疗、哈药、复星医药等；

人生理念： 秉持斯多葛式的平和智慧，以持续探索者的姿态，致力于在AI新时代助力中国企业实现数字化卓越。