蓝海的时候大家忙着搞钱，红海的时候，如果再粗放式的抢钱，只能被有策略、有打法、能落地的公司给拍死在沙滩上了。在这样的情况下，数据很重要，这个几乎已经成为了大家的共识。但是企业在实际应用数据的过程中，基本商都会遇到很多问题，如何做企业数字化诊断？如何让数据和业务相结合？本篇文章九数云BI为你解答。

一、企业数字化诊断痛点

1、花大价钱买断BI、部署BI，然后开始闲置，关注数据、使用BI的只有那么几个IT或数据分析师

2、概念很宏大、成功案例宣贯得很好，但实际分析停留在表面，用来做个数据大屏，汇总汇总数据指标，深入分析了也没人看

3、数据结果很明确指向业务有问题，但没法撬动业务层，去深入挖掘问题产生的具体原因，并解决问题；

二、企业数字化诊断工具

九数云是一个适用于中小企业数字化建设和企业数字化诊断的工具，专为成长型企业而生。企业无需IT、无需大量资源投入，也能轻松实现业务数据的整合管理和价值挖掘，用数据驱动商业决策，助力企业增速领跑。

三、企业数字化建设

进行完企业数字化诊断，如何将数据与业务进行强绑定？

1、IT、数据分析师做底层业务搭建，数据分析由业务直接完成

IT及数据分析师提供底层的数据支持，如取数、数据清洗，将清洗好的数据交给业务部门，由他们直接搭建如下强业务主题的数据看板

这样做有以下几点好处：

数据分析师提供逻辑上的123点影响因素，业务端按照实际业务，列出细节性的456，

2、从简单的业务入手，解决不对人只对事的繁琐流程

公司是利益的聚合体，这个利益不是集体利益，而是个人利益，如果因为你追求你的业绩而损坏了别人的利益，那谁都不会乐意配合你

因此我们要学会先使用数据分析工具，先帮大家解决个人问题：

如重复算账，人工核账，多表格分发等

这些个人问题既浪费她们的时间，又不能对她们的业绩产生好的影响，你给她们解决了，对于工具的抵触情绪降低，也就更容易接受数据、数字化工具是起作用的

拿电商公司举例，电商企业和快递公司对账，需要把各仓库提供的物流账单/ERP的出库单核销的明细数据与快递公司发来的订单运费明细一一核对，以此来检查物流账单是否有错误，是否有重复，涉及的费用明细多达几十项

如果使用excel进行对账，5个财务需要花一个月，帮他们用九数云BI搭建了可以配置参数的简单的看板，1个人花7天就对完了，且永久复用，每个月定时更新一下就行了

3、不要堆砌复杂指标，找到关键痛点

之前看到过一张数据看板，我直接两眼一黑，密密麻麻的数据指标，请问下跟excel表格有什么区别?

在做业务数据分析的时候，一定要学会下剥数据

比如销售业绩不好，展示的层次一定是

第一层：能够标识销售业绩异常的指标是哪些？比如同环比、月度趋势

第二层：能够初步看销售业绩异常的原因的是哪些？比如前期，我们根据行业特性和业务情况将收入划分为客户、渠道、品牌、小组、品类、区域、发货方式等多个维度，这一步我们就来确认，哪个维度出了问题？

第三层：进一步下钻，比如我们发现是因为客单价大幅降低，而影响客单的因素有：客户满意度、客户平均消费水平、客户消费倾向、会员占比等等。这个时候我们再来关注这个类别的指标

以上就是企业数字化诊断嗯的痛点、工具和建设过程介绍，希望对你有帮助！