如何克服数字化转型过程中IT系统所面临的困难和挑战？

最容易碰到的问题就是自己分析的数据不准确，导致辛苦了半天，分析出来的结果不具备参考价值，甚至都是错误的。

我有一个同事就是做数据分析师的。当然，我们公司目前这方面的工作刚刚起步，还很不成熟，所有相关的数据库还没有建立完毕，处于正在建立的阶段。收集数据的方式也是在摸索中进行。所以收集到的数据很有可能是不准确的。

有一次，领导要求我这个朋友对市场收集回来的关于市场目标群体的消费习惯，兴趣爱好进行数据分析，找出其中的规律。于是我这个朋友就找到市场部的同事要来了近三年的市场活动数据，对接客服，要到了近三年的客户消费信息和记录。光是文件夹本身就有几十兆的大小，可想而知这些数据是多么的庞大。

经过几个日夜的不懈努力，终于初见成效，将这些数据进行了系统的梳理和分类。可是在分类过程中，发现其中一些关于市场活动的数据前后存在矛盾的现象。参加活动的人数和实际转化的人数对不上，有的时候现场转化的人数比实际参加活动的人数还要多。这显然是存在问题的。

于是他就找到了相关部门的相关人员了解情况。工作人员看完之后，又核对了一下自己手头的记录，发现确实有一些数据没有及时更新，而且数据录入的时候出现了一些问题，导致数据录错了。

我这个同事当时听完之后想死的心都有，就是因为数据出现问题，他这几天的工作都白干了，班也白加了。最终没有在规定的时间完成工作，还被领导说了一顿。

作为数据分析师来讲，分析的数据一定要是准确的，不然，所有工作都是百搭。

虽然近两年来“大数据”的概念越来越多的被媒体以及行业提及，但“大数据分析”在国内的发展却仍处于初期阶段。数据分析是数据处理流程的核心，因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。

所谓“大数据分析”，其和以往数据分析的最重要的差别在于数据量急剧增长。由于数据量的增长，使得对于数据的存储、查询以及分析的要求迅速提高。从实际 *** 作的角度看，“大数据分析”需要通过对原始数据进行分析来探究一种模式，寻找导致现实情况的根源因素，通过建立模型与预测来进行优化，以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。

从行业实践的角度看，只有少数几个行业的部分企业，能够对大数据进行基本分析和运用，并在业务决策中以数据分析结果为依据。这些行业主要集中在银行与保险，电信与电商等领域。以银行业为例，目前大型国有银行在其主营业务中均引入了数据分析，但深度尚可，广度不够，尚未扩充到运营管理的所有领域;而中小银行在数据分析方面的人员与能力建设尚处于起步阶段。对于支撑起我国庞大国民生产总值的建筑业、制造业以及贸易行业，其数据分析应用远远没有进入规模化发展阶段，这些行业在IT方向的开支主要集中在公司日常的流程化管理领域。

数字化转型是企业目前最重要的关注点，它深刻影响着企业的战略规划、业务创新等各个方面。

企业管理者需要有针对性地思考如何有效提升人员的技能并且采取具体的举措来发挥人员的技能。

IT系统所面临的挑战和困难和关键举措

数据获取、分析与应用能力：能够准确的获取、分析和使用数据，使得数据能够支持到企业生产、经营、决策的各个方面

新兴架构与开发测试能力：在企业中使用新兴架构方法与技术，支持更加快速的交付、更加稳定、可靠、安全的系统平台

高效运维与安全保证能力：高效的运维和更加安全的保障，确保业务系统永不间断，保障任何时间、任何地点、任何设备的访问

高效协作与快速交付能力：与组织内部成员、虚拟劳动力或外部合作伙伴均能高效协作，共建生态系统，并采用敏捷高效的工作方法

高效协作与快速交付能力是保证数据、架构、开发测试、运维、安全等不同角色人员高度合作的基础

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