大数据和人工智能大行其道的今天，自然科学的思维方式被推到了至高的地位。
“再不数据化智能化，就要被拍死在沙滩上了！”
大数据和人工智能已经成为这个时代的主题曲，与此同时，焦虑感也开始在行业中蔓延，从初创公司到行业巨头，都急切地想要跟上这股越炒越热的浪潮。
但是在数据化转型的尝试中，如何改变惯有的思维方式，这些紧张的企业跑对方向了吗/span>
焦虑的传统企业
大数据和人工智能大行其道的今天，自然科学的思维方式被推到了至高的地位。
媒体、行业 告中曝光的例子往往让人心动：处于发展早期、体量相对小的公司，通过几个月的部署，迅速引入大数据领域人才、上马一套完整的数据库，并建立较完整的数据搜集分析流程，产生立竿见影的价值。大批互联 领域的后起之秀给传统企业注入了巨大的焦虑感。
以快消巨头雀巢为例，早在二十世纪八九十年代，雀巢美国的一些地区就开始做统计分析，随后逐渐在全美国开展，希望对全球市场进行数据化变革。但是，不同于中国电商数据的秒级更新速度，雀巢全球的大量线下门店电商数据的获取速度最快也需要一两天完成，而门店则需要一周甚至更长的时间。在全球很多地方，门店数据甚至无法提供。
并且，无论电商还是门店，所有被提供的数据在格式、质量、细化程度等方面都会有很大差异，甚至连同一个产品的名称代码都不相同。毫无疑问，数据整合和清洗的工作量非常之巨大，而这也是雀巢目前在数据利用方面的一大难题。
数据变革是灵丹妙药么/span>
到底哪种思维方式更科学，更有助于推动传统行业的数字化互联 转型呢/span>
企业是一个有机的系统，系统之美在于自然科学和 会科学两种思维方式的辩证统一。具体来说，数据和决策应该是分开的。数据的搜集不是为了考核，而是为了更好的决策。
准确的决策依赖高质量的数据。目前，尽管多数企业已经有了数据积累的意识，但是搜集到的数据是否真实，仍然有待考证。数据出来再做工作的工程师，更多是在论证自己的想法，所以对数据有一定倾向性。此外，很多员工会将数据和自己的业绩挂钩，因此在进行数据搜集时进行篡改。
而数据化管理的最大的难点，也就在于数据的真实性。很显然，数据化变革的必要条件有二：妥善积累的数据，以及凡事有“数”可依的思维习惯。今天的数据时代下，多数传统企业中已非常注重数据搜集，但是想要改变惯有的思维模式并不容易。
当数据搜集是为了更好的改善，而不会跟绩效挂钩时，数据化变革才算真正实现。
如今，在数据成为了企业运营的重要资源后，对专业数据管理平台产生需求——以数据为核心，实现数据处理与数据规范的有机融合。这就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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