来源：雷火官方 发布时间：2025-12-04 16:31:48
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。
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？
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：
更让人担忧的是，大部分企业还没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处理问题。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。
大部分国央企对数字化转型的理解，停留在系统建设层面（在不进行国产替代前）：
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——每个部门依据自己的需求，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。
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。
于是又投入上亿资金，建设企业级数据中台。希望能够通过技术方法，把所有系统的数据抽取、清洗、整合到一个统一的平台上。
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。
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。因为他们都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，假如没有数据质量的考核机制，再强大的技术也无济于事。
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，没有办法解决人的问题、组织的问题、机制的问题。
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。
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在做的工作中用这样的平台吗，他苦笑着说：不用。因为这样的平台只能看，不能操作。我们做调度决策，还是要在原来的TMS系统里。这样的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。
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）。
这种结构在工业时代是高效的，因为业务相对来说比较稳定、标准化，每个部门只一定要做好自己的事。
因为数字化的本质，是让数据在组织中自由流动，以此来实现端到端的业务协同和快速决策。
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。
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。
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。
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。
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：我的系统按照这一个规范产生数据，我也按照这一个规范使用数据。
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。
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。
关键是：我们没推倒重来建新系统，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。
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。
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。
数据仓库里有海量数据，但大部分都在睡大觉。因没有业务场景，没有应用系统来使用这一些数据。
IT部门建了数据仓库，然后等着业务部门来提需求。但业务部门往往不清楚自己需要什么，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。
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，就能拿到个人需要的数据。
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。
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。
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。
因为业务部门觉得这是IT的事，跟我没关系。他们已有自己的工作方式，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。
这样的一个过程很痛苦，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。
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。
IT部门的角色，从主导者变成支持者——业务部门提需求，IT部门提供技术上的支持，共同开发数据应用。
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。
关键是：这一个项目从一开始就是业务主导的，首席财务官有强烈的动力推动，所以能落地。
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。
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。
不要选那些看上去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。
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。
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。
不要选那些技术上很前沿但不成熟的场景，比如要使用到复杂的AI算法、实时流计算等。
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。
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础信息、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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——
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：
他们用了18个月时间，打通了生产运行的核心数据。现在，集团总部可以实时看到每个电厂、每台机组的运作状况、能耗水平、故障预警。
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。
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之间的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强及行业领军公司可以提供深度咨询与数字化赋能培训，助力企业在激烈的市场之间的竞争中脱颖而出，实现数字化AI转型和业务的持续增长。服务机构包括：
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新时代助力中国公司实现数字化卓越。
