大道至简，传统企业大数据对内运营变现如何破局？

最近杭州FH放假，闲来无事一直在思考这个问题，想不到好办法，因此将当前的思考写下来，大家也帮忙参谋参谋，非常浅显，欢迎拍砖。

对于运营商等传统企业，本身拥有很多数据，虽然当前大数据对外变现很热，但对内变现在当下似乎更有现实意义，一定程度讲，当前大数据对内变现更为重要，为什么？

一是从收入角度看，在信息安全界限有待进一步明确前提下，在现有的机制体制下，对外变现商业模式有限，对外变现的收入也是杯水车薪，当前应以探索获取经验为主；

二是从传统业务讲，现在公司的核心存量业务提升的确到了一定瓶颈期，需要新的变革力量，大数据是其中一种，可能带来的效益是巨大的；

三是企业内的大数据意识渐起，看到了管理者和一线的期望，没有任何理由退却。

但跟其它大多数企业一样，大数据对内运营也面临困局，但在公司传统多级组织、机制、流程短期基本不变的情况下，如何寻求突破？

要知道传统企业不是白板一块，搞大数据必须尊重现状，找到切入点，难度比一些互联网企业更高一点，毕竟无法轻装上阵。

由此突然想到了王安石变法，在皇帝老子全力支持的前提下，如何突破重围，让变法落到实处，带给国家和老百姓以实惠？

假设我是王安石（大数据运营团队），我该怎么办？

以下就方法为上、自底向上、无为而治三个方面谈谈看法。

Part 1方法为上？大数据对内变现，如大数据营销，涉及企业的营销策划、目标定位、营销执行、营销反馈整个长流程，横跨多个部门多个层级多个岗位，可以说，牵一发而动全身，对于这么一个多目标的系统，如何才能实现大数据的变革？

由此想到了罗辑思维有一期讲到变法，有两种类型：效率性变法、活力型变法，分别对应单目标系统和多目标系统。

效率性变法靠权力推动，强调一定是先画蓝图，在施工，蓝图不对，一定会失败。它有两句台词： 第一句，我正确。 第二句，所有反对我的都并不正确。这种做事的方式对于集中精力干好一件事情是有效的，比如集中全国资源搞定原子弹，集中精力办好奥运会，集中精力搞好杭州FH，效率性变法有一个特点就是目标明确，权力驱动。

活力型变法可参考邓小平改革三论：猫论、摸论、不争论。 猫论：白猫黑猫抓到老鼠就是好猫。 摸论：摸着石头过河。 不争论：不要整什么意识形态，是是非非。之前看过腾讯做微信的过程就是活力型的方法：各地研发部都做微信的项目，而不是定各种战略之类的，谁做得好谁就胜出，最后广研部张小龙胜出。

活力型变法的启示就是面对目标太多，职责不清，相关利益千丝万缕的情况下，需要摸着石头过河。

很多企业转型用的恰恰是效率性改革的方法，成立各种战略委员会，每天讨论战略，用最多的资源不遗余力的推进，最后往往距离效率的目标越走越远。

感觉大数据本身并不是一个目标，而是一种手段，其在各个方面都可以产生价值，针对这种手段，到底如何使用，则每个企业不太一样，没有可借鉴的直接经验，对于这么一项看不清楚，但可能对于企业的很多方面都有价值的新东西，显然，活力型的做事方式似乎更适用它。

因此，大数据要获得成功，不是靠领导号召一下，全民营销就可以的，因为，它连基本的做事规范和手册都没有，这个跟很多传统企业的强调效率型的突进做事方法有所不同。

我们能在方法上翻身吗？

Part 2自底向上？传统企业的大数据对内变现，要尊重现状，实际在进行着改良主义的改革，就是不激进，不依靠顶层设计，而是依靠一线自发的力量和智慧来发展，企业上层运营管理更多的时候是将好的东西扩大推广。

这种方式面临很大的挑战，因为自底向上颠覆传统企业工作方式，我们能做好吗？这里提五点，也是最近感触较深的：

一是找准课题。不要神话大数据，关于大数据的应用场景，应该尊重企业的现状，某些企业渠道弱一点，某些企业拓客选择弱一点，某些企业流程长一点，因此大数据的发力方向各不同，总是要实事求是，有的放矢。

以宽带营销为例，搞清楚到底企业的短板在哪里，如果短板在宽带资源上，就不要硬拉着大数据上马，那也是性价比极低的事情，如果是客户发现，那么大数据可能就有用武场景。

感觉跟互联网企业还是差距很大，我们的需求调研，似乎在道上做得可以，但术上没有套路，调研往往是开个会讨论下，甚至凭着个人感觉就开始做专题项目了，缺乏严谨的论证。

二是启动效应。大数据作为新鲜事物，一线不一定明白怎么做，大数据运营者需要能主动给出一线建议，提供一些初步的东西，比如模型，产品等等，因为玩大数据还是有门槛的，说得再多，听得再多，也不如你实实在在做个东西摆在面前有说服力。

启动并不是一件容易的事情，大数据必须要有团队，如果没有一个能牵头做出活物的团队，没有成功的可能，不要搞什么虚拟组织啥的，一般价值不大，要做就专业一点，负责到底。

三是结果导向。很多情况下，大数据开始是搞不过一线的经验的，一线的执行人员，在长期的营销中已经总结出了一套行之有效的办法，大数据有它的优势，比如速度，准度，而传统方式往往顺应流程，实操性较强，我们在大数据应用中，也是跟传统方式博弈的过程，需能海纳百川，取长补短。

无论是一线面上对你如何满意，你的模型成功率多高，或者产品多么绚丽，评估大数据运营成功与否，只能数据说话，如果难以带来实实在在的效益，就难说成功，好的东西，一线追着你要，东西不好，就一边玩去。

四是反馈优化。大数据的价值发挥必然涉及到业务、数据、平台、产品、建模、安全等各个方面的协同，要有足够的钉子精神，在运营中去优化大数据策略和场景，并持续迭代。

传统企业其实做到这一点很难，因为一是大量的线下活动导致搜集数据并不容易，数据质量参差不齐，二是传统营销的流程还是很长，我们没法快速将一个创新数据想法进行论证，数据优化迭代周期还是太长，三是一线地域差异偏大，推进不快。说白了，我们还不是一个数据驱动的公司，要让其适应数据化的营销方式任重而道远。

五是转换心态。以谦卑之心去做运营，但我们似乎丧失了这个机能？举个例子，前段时间为一线开了大数据租户，但2个礼拜后，都没有使用量，偶然一个情况了解到，原来一线使用出了点小问题，但也不好意思来问，一方面一线似乎还是把运营者当成了布道者，另一方面我们也不关注到底有没真正服务到位，将自己的东西强加给对方就了事了。

很多现象反映出我们运营上的傲慢，有些行事的习惯根深蒂固，而我们自己却无法意识到，无怪乎外面人会说，传统企业缺乏互联网基因。

我们能否有真正的服务客户意识？

Part 3无为而治？但靠大数据运营团队能带来大数据的繁荣吗？

还不能，起步可以，但无法持久，这能解释以前很多数据类项目失败的原因。

以传统企业的BI为例，很多BI习惯于给鱼，无法给渔，这是症结。市场变化万千，实际不可能有人比一线更懂需要什么，做得再快，也跟不上一线的节奏。

大数据运营应该是让更多的人参与进来，让应用百花齐放，你可以是发动机，但绝对不要成为台上唯一的那个人。如果企业骨子里没有大数据的种子，就没法带来真正的大数据繁荣。

正如互联网的平台化思维，传统企业需要打造一个大数据开放共享平台和机制，企业内任何人都能以租户的形式在这个平台自主进行建模、产品开发、数据发布等工作，你要做那个推手，成为大数据的使能者，你的使命就是让更多的人成为你平台的客户，从而形成一个生态。

迪斯尼公司建造游乐园，作为乐园设计师，怎么才能设计出最科学，最符合游客需求的路线呢？答案是先不要设计，铺上草，让游客们自己走，走的多了，你把那个不长草的地方铺上路就行了。

这就是无为！无为不是不为，而是后为。要相信“星星之火，可以燎原”。

大道至简，传统企业大数据对内变现就好比改革，先从一个点撬动，然后一边变革，一边接收反馈，修正之前出现的问题，然后做成平台，然后推广，前人其实已经摸索了很多，总结了很多，但真正要领会其真谛，能付诸实践，又是何其困难，思想的禁锢还是让我们像井底之蛙一样，在无边的黑暗中去寻找光明。

行文很乱，随便看看，感谢阅读。