传统企业如何做数字化转型？呼声比较大的是生产制造业，所以以下很多都倾向于生产制造业的业务情况：第一阶段：数据连接、采集、整理数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要定向收集。比如：生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。库存可用过扫码等手段来收集，以及后续物流运输数据。销售可以通过改进业务流程，设置数据采集环节来收集数据。营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据。……数据采集的成本比较高，而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划，尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术，往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。采集到数据还只是第一步，后续需要有大量的工作保证数据质量，数据有问题分析再严谨都是空谈。建议在数字化规划阶段，需要对全数据链路进行详细设计，争取做到几个要点：①多个系统相联通，至少保证同一种数据在不同系统中是一致的；②通过数据链路设计使得相邻环节的数据可相互校验；③数据质量需融入日常运营管理流程。然后是数据整合。

    所以如果商家只存一两年的数据是无法对其进行深度分析，从而做出有针对性的营销活动的。黑暗数据主要包括难以计算的半结构化和非结构化数据，它需要人工去挖掘其价值，但是随着现代检索、自然语言处理、语义分析、情感分析，机器学习这些技术的发展，黑暗数据的可计算性正一步一步变得可能。另外，CRM的文本数据可以分析整个客户群，而不是把目光聚焦在在一个客户身上，社交媒体对品牌和产品的评论也值得企业关注。缩小企业差距的方法只有一个那就是提高企业KPI。如果你的目标是提高客户满意度，那么了解客户不满的原因是很重要的，因为只有这样才能对症下药。SynchronyFinancial副总裁SanjaySidwani表示：顾客满意度低的原因一般是产品功能不完善、用户体验差或者是因为价格。如果想要获得准确的原因，那么就需要收集大量的数据，并把数据分类，然后进行深度分析。下面就来介绍12种企业数据分析必备的数据类型，大家一起来看看，你的企业遗漏了哪些数据呢?数据企业客户的数据收集的难点是在获取渠道上，目前大多数的客户的数据都存在应用程序上和第三方平台上。旅游业大数据公司Boxever对500个消费者进行了调查。

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