大数据项目实施的成功与失败

这是一篇随手写：

1. 有的企业数据中台实施了好几年，为什么越实施越闹心，数据治理了好些年为什么还是有这么多问题。

2. 企业搭建数据中台团队，招了一大堆牛人，最后什么效果那么差，还是解决不了业务线看数问题。

3. 企业上了数据中台、有标签系统、画像系统、数据资产管理，但是为什么数据还是那么乱，口径还是无法对齐？

4. 数据治理与数据中台一样是一个复杂的体系，概念众多，方向众多建设也是众多的。数据治理是一项长期而繁杂的工作，很多时候大家都为如何做好数据治理而感到困惑，甚至很多时候对此失去了信心。

5. 数据资产同样的问题，这个提了有很多年，但是为什么”数据资产“建设起来感觉很轻松，但是又找不到价值呢，就像形象工程一样摆在那里。

6. 今天早上刷朋友圈也看到一个类似的内容：平台技术十多年过去了，不断看到大量企业依然在数据整合上进进退退，看似工具上了一堆，但各工具产生的数据不整合好又怎么得到有效的洞察决策呢？

我自己经历了无数个数据中台建设，数据仓库标建设，数据价值及洞察分析推进业务落地及改进， 也想从中找到一个标准一个好的案例来说， 就按照这样实施就会做到满分，但是然并软

7. 数据产品经理发展到今年也基本上达到这个领域的天花板， 必须得有新的突破。数据产品经理入门门槛变的更低，天花板变的更高， 好多人都走在迷茫的数据产品经理路上， 比如说让一个数据产品经理梳理指标体系，请问这个是数据产品经理强项部分吗？数据产品经理去梳理过程还得去对口的商分、对口的数据运营去做。

当然有人说我有一套方法论能让数据产品经理按照这个业务主线就可以把指标体系整理出来了？我想问整理出来的指标体系对吗？合理性怎么样？能用吗？我到现在还没见到数据产品经理总结并提炼出来的一套指标体系让业务直接去使用；

8. 随着现在大数据方向的工具化平台化越来越丰富，让让大数据从业的门槛变的更低，同时大数据建设的门槛也是越来越低，数据类项目的实施失败率反而越来越高了，失败项目对企业的对大数据的热度也越来越伤，这是为什么呢？

比喻一下，这几年短视频非常火，现在视频或短视频的创作编辑工具已经非常普及，一个普通有手机的民众就可以简单的拍摄编辑上传并发布视频。同理的大数据这个方向与短视频创作是非常相似的，那为什么短视频工具或平台直接降低短视频的创作难度，而大数据工具泛化，让大数据建设槽点越来越多。

ps： 哈哈，再次当一次搅 x 棍 ， 上面有很多的数据问题，在 20 多年中一直是存在的，这么多年过去了为什么一直解决不了呢？而且只要是做数据类项目实施必然会出现😆。