這個事情我從16年開始研究和操作，有一些心得。但說一套理論不如講一個實戰案例。因為正在服務期，有些地方我可能會說得很模糊，但內核的東西其實各家都差不多。

某景區，邀請我們進行數據化合作，提出了一些他們自己都不是很能說明白的要求。按照以往合作路徑，我們都是案前評估——合作談判——簽約規劃——執行落地。

在評估過程中，我們發現了幾乎所有傳統企業都存在的問題。數據流程和管理模式非常原始和混亂；數據（成熟度）結構優化不足；幾乎沒有數據化頂層設計。很多中層以上管理者都不知道數據能干嘛，還亂花錢，買了套上百萬的數據管理系統，用了半年就沒人用了。

說詳細點，企業內部有很多個系統，票務管理、餐飲管理、酒吧管理、還有那套上百萬的管理系統……等等，分別服務于不同的部門和場景。但是各個系統間數據無法打通，更不用說數據應用和數據資產化。這一切的根源都是由于沒有頂層設計導致的。最初使用這些系統，都是為了提升該場景下的管理和運營效率。當時來看沒有錯，但放到現在，確實缺少數據治理的思維，票務系統數據沒有辦法和酒吧系統中進銷存的數據打通。

結果就是，企業積累了許多年的數據，還以為大數據時代能用一下。結果其實價值并不能算是很高。

具體解決方案和合作與執行過程我就不多說了，總之是我們啟動了合作，開始把企業的這些問題逐漸解決。具體方向是營銷+運營+數據化。

這里要提醒大家，企業數據化轉型是個漫長的過程，不要相信那些一套系統實現更新換代的鬼話。很多大數據企業，技術很厲害，但不懂市場和企業需求。可大部分情況是，企業自己都不知道自己的需求，強行拔苗助長，是很痛的。

在這幾年的市場探索中，我把公司定位于——

——“基于數據技術的增長型新營銷咨詢機構”。

因為我覺得未來的企業戰略方向只有一個，那就是“數據+流量”。所以，我這幾年主要以咨詢服務公司的形式幫企業實現“客情增長，運營增長，營收增長，數據資產增長”。

現在營銷的權重被我們無限淡化，因為大數據時代營銷根本救不了企業，商業模式才是實力的體現。模式=算法，算法需要數據。就是這么簡單的邏輯。

大部分企業是養不起一個數據技術團隊的，也缺乏數據思維和相關技術。這個時候一定要相信互聯網的趨勢，不整合資源而去單打獨斗，基本都沒有好下場。