上一篇《什么是好的数据指标体系》小火了一把，一大波粉丝加了微信交流数字化转型和数据指标等方面的问题，总结Top5问题分享。
Top1：数字化转型战略蓝图不清晰
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案例A：公司成立了专门的数字化转型部门，但是员工却很迷茫，不知道该如何体现自己的价值;参与某个数字化系统建设的员工管中窥豹，只是被动地完成任务，感受不到自己在参与“几个”亿的大项目。
问题剖析：
前期文章《数字化转型成功必备的三驾马车》强调了数据战略的重要意义，但是实际在进行数字化转型落地时，会存在执行变形的问题，战略高高在上落不了地注定会失败，对于数字化转型首先要有自上而下的战略蓝图作为方向牵引，其次，还需要进行充分的战略宣贯，至少让参与数字化转型的核心团队清楚全局规划与个人职责之间的关系，即使是一块砖头或者一个螺丝钉，那也是在长城或者航母上的。上述问题产生的原因可能来源几个方面：
蓝图不清晰，虽然管理层下定决心要做数字化转型，但并没有制定清晰的转型路径，一般数字化转型蓝图是要包含宏观的目标和可落地的实施路径，并且由一个个的数字化用例(usercase),逐步推动项目成功的。
战略传达不到位，管理层和一线员工之间还有不同层级的管理者，基层管理者忙于向上汇报，但是忽略了向下的价值传达，会导致执行团队迷茫，找不到方向
执行团队经验不足，除了自上而下战略牵引外，一线数据和业务团队也需要自驱地挖掘数据价值的应用案例，如果只是被动地等任务分配，项目也难以成功。
Top2 数字化转型项目推不动
案例B：负责公司某个数字化转型项目，原本雄心壮志准备施展拳脚大干一场，但是感觉每一拳都像打到棉花上，项目推动起来困难重重，出成绩了各自邀功，出问题了各种甩锅推诿责任，该出人干活了，都当缩头乌龟，没人没资源。
问题剖析：
数字化应用场景的推动不单纯是IT、业务或者数据团队某一个部门的事情，而且转型必然涉及到现有业务流程、工作流程、合作方式的变革，尤其是对于一些比较庞大的组织，内部的流程机制经过多年的沉淀和固化，当变革涉及到内部蛋糕的重新划分时，必定阻力重重。
作为项目负责人在拿到高层的授权之后，首先需要基于项目目标及范围，尽快协同各方确定各自的职责边界，并与获得各个团队负责人书面的“签自画押”,在项目执行过程中，通过项目管理的技巧和手段，做好信息同步、会议沟通机制、问责机制等，再好的规划，无法顺利落地也只是空中楼阁。
Top3 数据指标无法全面监控运营情况，问题导向不明确
案例C：数字化转型启动后，牵头建设了很多数据指标，把过去缺失的数据尽可能全面的采集，并指标化，但是实践一段时间后发现，虽然有很多的指标，但是指标到底反映了什么业务问题并不清晰，更多时候，数据产品或者报表，只是看一看，就没然后了，没有 so what。
问题剖析：
指标存在的意义是监控业务过程或结果，辅助决策。所以，在构建数据指标体系之处，就需要从行业的业务形态，以及业务过程出发，基于专家经验、行业标准以及不同的业务团队确认好对应的kpi，KPI所反映的业务含义，以及异常的标准(预警阈值)，最好可以形成一套商业分析/业务分析的方法论流程，融合到数据工具中，让即使是数据分析基础较弱的业务团队也可以把数据用起来，否则就真的只是一堆看似炫酷，但华而不实的可视化大屏了。
Top4 数据指标口径不统一
案例D：不同部门做业务汇报，经常出现数据打架的情况，每次老板都会说你们下去对下数据，但最终都不了了之，怎样才能真正做到数据口径的统一?
问题剖析：
指标口径不一致，一般来说需要加个限定范围，也就是公共的核心指标定义的不一致，因为随着数字化推进，每个人都可以接触数据，算一些自己关注的指标，比如人人都可以利用自助BI可视化分析工具搭个日常业务监控的看板，在这个层面就很难对所有的数据查询分析结果进行指标口径的统一限定。但对于大盘核心指标口径的统一，则需要有牵头部门，比如数据团队，通盘梳理核心指标及其定义，各方确认好，并建立一套指标定义公开共享，变更管理的机制或产品工具。详见往期文章《数据指标口径不统一，真的能彻底解决吗?》
Top5 花钱买了(或自建)数字化工具，但后来逐渐吃灰
案例E：公司搞数字化转型项目时，买了一些数据产品和工具，开始的时候销售为了顺利卖出产品，花了很多时间做了基于我们行业的定制化解决方案，如数据指标、埋点体系等，但是一年多后，产品访问人数个位数，逐步无人问津。
问题剖析：
“软件公司想卖咨询方案，咨询公司想卖软件产品“,这句话表面上是说不设边界，扩大业务范围，但实质是体现方法论和工具产品相辅相成的关系。对于一些B端的大数据产品公司，想要把产品卖出去，需要为不同行业的客户提切中他们痛点的解决方案，然后才是工具，而咨询公司如果还是停留在PPT阶段，那业务就会越来越少，甚至有些问题chatgpt都可以帮忙回答了，所以有了基于客户需求定制化的战略规划后，需要对应的工具支持方法论落地。而对于工具产品，不管是谁负责人承建，都需要把方法论应用的流程和运营机制建立起来，这样才不会随着人员的更迭，导致系统落灰无人问津。
