后來，這一概念逐漸被一些行業所使用，引申為完成一件事情的最后，而且是關鍵性的步驟，通常也是產生結果觸達客戶的重要時刻。

如果我們把最后一公里的概念引用到企業數字化轉型的場景中，也特別有意義。為什么這么說呢？因為大家在數字化浪潮中可能都會有這種體會，那就是再高大上、再先進的數字化系統都解決不了所有問題。企業數字化轉型也不是一朝一夕可以解決的，在數字化轉型的過程中必然會應用一套或多套信息化系統，在數據庫中積累了大量的數據。

數據就像資金一樣，不能只在躺在銀行賬面里，而是要用起來，動起來才會產生更大價值。但現實是很多企業已經信息化了很多業務，在業務擴展下，數據不斷積累，但這些數據沒有被有效利用，被我們遺忘在了數據庫中。

數字化轉型最后一公里，就是將數據價值變現。

·  企業可以通過數據去洞悉生產運營情況，識別改善機會，評估生產績效，實現降本增效。

· 還可以將數據轉化為可視化的信息有助于管理者與員工更快發現、理解、分享業務表現，識別業務發展的機遇與風險，用數據取代經驗和直覺進行決策。

·  在內外競爭加劇的市場下，企業需要更加快速應對業務挑戰，需要迅速搭建分析模型，將運營數據轉化為業務洞察，協助業務產生價值，讓各部門及時獲取數據決策支持。

如何解決企業數字化轉型的最后一公里，助力企業成功轉型？我們認為企業應做好以下幾點：

怎么才能做到以數據為中心，養成企業用數習慣？企業要不斷建設數據文化，從管理層到基層員工學會數據思維。數據思維其實是用數據來探索、思考事物的一種思維模式，用數據來發現問題、洞察規律、探索真理。企業的數字化轉型過程需要的數據思維，就是用數據思考，用數據說話、用數據管理、用數據決策。

用數據思考，就是實事求是、堅持以數據為基礎理性思考，避免情緒化、主觀化，避免負面思維、以偏概全、單一視角。

用數據管理，就是對客觀、真實的數據進行科學分析，并將分析結果運用到生產、營運、銷售等各環節的業務管理過程中。

用數據說話，就是要杜絕“大概、也許、可能、差不多……”，而是要以真實的數據為依據，基于合理、有邏輯的“推論”，去說服別人，去匯報工作。

用數據決策，就是要以事實為基礎、以數據為依據，通過數據的關聯分析、預測分析、事實推理獲得結論，避免通過直覺做決定和情緒化決策。

今天的企業應具備什么樣的能力，才能更快，更茁壯地成長，哪些能力是企業必備的？我們可以思考下實際的工作中遇到什么樣的用數難點？

比如，很多企業一到月末，各職能部門、各種管理會議、各種管理決策等都在為報表絞盡腦汁、加班加點和費心操勞。

企業董事長，總經理等管理人員出差、旅游時，想實時了解企業的運營效率，應收賬款，資金或者庫存狀況，以便應對客戶需求，以及瞬息萬變的市場變化，往往求數不能，求表不得，心里倍受煎熬。

業務主管想實時了解下屬業務員的業務指標和總體業績，費勁周折，多方溝通，數據得不到及時查看。業務人員在外跑業務時，想實時了解自己負責的客戶收款狀況，現有待出貨量，交期不能達成時，也不能如愿。

是什么讓企業管理者和業務人員如此煎熬，為什么數據不能快速呈現，為什么想看的數據不能隨時看到，是我們的報表不夠用，還是報表不靈活？

今天我們來一起深入探討下企業應如何更快速、更高效地利用數據，解決企業的數據管理之痛。

我們先來盤點下，以星空ERP為例：

部分財務報表

部分銷售報表

部分采購報表

當然，還有庫存報表，生產報表，質量報表，管理會計報表……

實際上，星空系統的報表數量有270+，基本上覆蓋業務的方方面面。

但是，根據對大量企業的調研，發現這些ERP報表仍然不夠用，因為企業的業務和管理需求是變化的，固化的報表是無法解渴的。

星空已歷經10年，產品已經非常成熟，連續多年市場占有率第一，業務系統已經被2.5萬余家客戶應用實踐，系統和報表也經歷了不斷地更新和迭代，如果說報表還是不夠用，證明企業需要一種報表能力，要的是從業務到數據變現的思維邏輯，包括更快、更好用的數據分析工具，來滿足不斷變化的數據需求。

隨著現代企業組織形式的重構，對新一代企業級數據平臺產品也提出了新的挑戰。椋鳥型生態組織里的數據分析系統，要有基于場景的數據分析與展現能力，要有平民化的數據探索能力。椋鳥型生態組織里的業務決策，不再只是少數管理者的玩物，而是需要人人參與，讓聽得見炮火的人參與決策。

而由企業信息部門所主導的、基于傳統商業分析平臺的企業級報表系統，資源投入大、建設周期長、對于業務需求變化的響應速度慢，難以適應未來越來越快、越來越離散的業務分析需求。同時，數據分析系統與業務處理系統的功能隔離與權限脫節，也讓數據難以廣泛支撐存在于各種功能、流程中的實時業務決策訴求。

其實，星空已經為我們的客戶提供了一種無限場景，按需定制，多維數據分析的數據服務能力——輕分析，可以解決我們面臨的各種數據應用需求，有效解決報表不夠用的問題。星空輕分析可以滿足的場景如：業財分析報表+數字大屏+管理看板+自助分析+移動分析。

輕分析多層次場景應用

（1）多源，多賬套的支持。讓我們看數據不再單一，不用擔心數據融合的問題，不用擔心我用星空系統，原來老系統的數據沒法用。

多數據源支持

（2）人人皆可分析。在高速發展的數字時代，數據分析不只提供給管理者，而應是人人皆可分析。星空輕分析提供自助式數據分析的能力，技術要求降到最低，低代碼甚至零代碼即可做出需要的報表或者可視化圖表，讓人人成為數據分析師。

自助式分析

（3）數據報表可視化，數據聯動，穿透查詢到明細。

數據靈活應用

（4）移動應用，數據協同共享，可以一鍵分享到云之家，企業微信，釘釘等協同終端。

如果要談一個企業的靈活性，和決策高效性，不得不提移動端的數據應用，我們在很多場合談客戶體驗時，一般也都會談移動。

一個外貿型客戶的老板，他對目前的移動數據分析非常滿意。他經常到外地自駕游，每天不定時看下公司的銷售業績，應收，應付，目前還有多少庫存，賬目上還有多少資金可用。用移動數據分析隨時隨地看實時數據，一些異常信息通過預警也可及時收到提醒，還可以鉆取異常的原因，這樣他玩得也開心，玩的過程中，順便把公司的事處理好了。

移動數據服務星空Live

現在更多的企業將數據戰略視為企業智能化戰略重要組成部分，通過數據戰略明確高級管理層作為數據驅動業務轉型的領導者，期望結合大數據處理、數據挖掘、機器學習、深度學習、可視化等多種技術，從數據中提煉、發掘、獲取有揭示性和可操作性的信息，為管理人員和業務人員提供洞察、預測、風控、預警等智能化決策支持服務，讓數據發揮最大價值，讓數據智能成為企業智能化發展新引擎。

大數據是一種能力，但不等同于我們需要自己建一個數據倉庫、數據湖，也并不意味著外部的數據越多越好、算法越復雜越看不懂越好。基于外部數據，針對高價值場景下的應用，對應的高回報是成長型企業應該追求的。

通常從兩個方向，第一類：風險類優先，例如交易客戶的重大風險，法律稅務，工商變更等都屬于此類，這些都需要外部數據。第二類，融入業務場景大數據模型才是核心競爭力的構建關鍵，這部分我們務必要重視起來，通常所說的大數據小場景,就是如此。將業務數據風險管理方法，基于業務端到端流程的打通，匯集融合風險識別的關鍵數據，通過高質量風險數據管理模型的建立，達到業務風險態勢感知，實現端到端流程風險智能識別，提升風險管控效能。

過去企業要做風險類的管控，往往是企業自建一套，但也是內部數據為主，外部數據還要依靠第三方數據服務才行。周期長，成本高，多套系統查來查去，比較麻煩。

而如今，我們把這些能力做成標準功能，內置為星空數據智能服務，客戶只需訂閱，即可使用，一體化產品，低成本，開箱即用。

其實，數據的重要性，遠超出我們的想象，在不遠的將來對數據的應用會如同水電一樣，成為企業運營的必須品。數據是資產的概念也會更加深入人心，雖然數據現在沒有被列入企業的資產負債表，但要相信，這只是時間問題。

所以，對于成長型企業來說，要著眼當下，立足未來，腳踏實地用好數據，打通業務和數據相結合最重要的一公里，才是數字化轉型的關鍵。