除了架构，没有数据人才，也做不了数字化转型，传统企业路在何方( 二 ) 大数

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另一方面，也可以像某医药企业做的一个尝试，现在页面上看到的是可视化决策平台，既做了管理驾驶舱，综合报表又做了查询，又做了专题分析，如下图所示。但是这些内容如何更直接有效的抓住用户的需求是大数据项目的难点。
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该医药企业的一个核心业务是商业物流的配送分析，企业对这个模块关注度非常高。那么从建设数据文化的角度应该怎么做呢?
该医药企业首先将医药的物流分析放在首位，开发物流效能模块，将之前企业的货车流动行为，在图形上展示出来每个节点都可监控，通过数据的形式点击每个节点可以看到实时的运营情况和后台相关数据。
通过这个角度，就让对于数据不是那么重视的业务部门，认识到“数据还是可以这么用，还可以这么帮助提升核心业务” ，这就是养文化。所以，一定要找到突破口，让业务部门觉得，数据分析有用，能帮助业务，达到这种程度，养文化基本就能做到了。
小结一下，通过推进数据文化建设，可以让业务部门逐渐支持，进而获得空间去推动IT能力的升级，从规范流程，保证数据准确，降低沟通成本，支持决策等角度提升数据中心地位，这个过程可能是缓慢的，但至为关键。
在这个阶段，传统企业有很多数据效率的问题，我们可以通过多观察业务，思考如何通过数据帮助业务部门提升。比如说数据的获取，最早反映的各种痛点都可以变成数据的突破口。
三、企业数据人才制度
1. 推动HR部门进行人才需求规划
有效的开展人才需求规划工作，已经不仅仅是人力资源的基本职能，也需要业务部门如大数据中心的协助支撑，即企业大数据人才梯队的建设不能只依赖于HR团队，还要需求方加强人才机制的主动性和灵活性。
调研数据显示，从传统企业HR部门的现状来看，只有7%的HR部门会主动帮助大数据团队进行大数据人才建设规划。
而40%的人力资源部门仍然停留在根据公司的发展要求预估需求情况，主要考虑员工数量对业务规模的满足，这里往往不会考虑到特殊人才的需求（大数据人才）。
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因此，对于数据团队而言，推进HR部门就大数据人才相关的人事工作，达成统一的标准，并提供了正式的工作操作流程和模板，是改变企业缺乏大数据人才的实质性步骤。
通过有效的沟通机制和人才需求监控机制的建立，可以帮助数据团队更加主动灵活的应对不同类型的数据应用背景，充分挖掘不同背景下的数据价值。
四、增大企业投入预期
要加大对大数据人才的资源投入是每个数据团队的诉求，但这往往得之不易。
数据团队要充分激发出企业的大数据需求，比如，抓住机会去推动一把手的数据项目建设，可以站在企业经营层面上，建立数据思考架构。
最终我们应该形成一套数据管控体系，这套管控体系可以说是IT的能力，也可以说是比业务更好的层次，去管理去理解业务，去支撑业务的有效手段。
或者，通过对标分析，找到优于自己的对标企业大数据人才投入，通过管理者能直接感受到的对标预期顺势加强团队的大数据资源投入。
结语
最后，需要明确的是，系统化解决大数据相关的组织和人才的问题，不仅仅需要在招聘和人才培养、继任体系搭建等方面运作一个又一个的项目，更需要企业的大数据中心在为企业经营决策中提供支持。
当然，大数据人才体系建设这件事，也是企业管理者们进一步实现自我价值的不可多得的契机。