近年来，美国世通、安然财务丑闻案、我国蓝田股份和银广夏的利润神话破灭事件等因公司治理失控引发的危机频出，使人们意识到公司治理的重要性和紧迫性。但是构筑卓越的公司治理体系决非易事，企业面临着内部控制缺陷、财务管理不当、信息孤岛、手工作业繁多等问题，传统的IT系统和管理方式很难满足法规遵循和公司治理要求。
从中国企业(内资)现有情况看，最突出的问题是信息部技术懂得多、业务懂得少，所以单纯由他们组成的信息化建设队伍显然过于单薄而没有说服力，而业务部业务懂得多、技术懂得少。当技术资源与业务资源不能有效地结合时，矛盾就出现了：信息部的数据分析透着“不懂业务”的尴尬，而业务部的决策显现着不够科学的非理性。企业应当由各分管部门的主管或精英组成一个信息化委员会，直接对最高决策者提供解决方案。由于他们处于承上启下的位置，因此他们的见解将很有价值。而且，通过他们可以调动每个员工的积极性，了解到基层员工的真实想法，还可以协调各部门之间的利益关系。那数据分析到底该怎么走?它真的离我们那么远吗?其实，只要企业重视数字化管理方式、重视数据分析、重视信息部门的作用，那么数据分析离我们并不远。
有些企业的管理者受到其思想的局限性将信息化简单地理解为传统手工的计算机替代 ;另有些管理者因为害怕管理模式的变革会引发利益重新分配从而导致企业内部失衡，于是也只好退而求其次，用先进的技术和设备去模拟落后的管理流程。这样的信息化充其量只能使工作效率有所提高，而无法对手工管理的松散模式带来质的变革，也无法为管理者们提供最优决策信息，根本不能称之为数字化下的信息系统。所以，不少国内企业在做信息系统投资决策时，都会有些犹豫不决。因此，分析投资如何带来期望的回报就是信息系统投资决策的重要内容，也是提高现有信息系统投资收益的重要内容。
对于信息化程度较高的企业应该都有这样的感觉：信息系统的使用让他们从原有的作业模式中解脱了，信息系统不仅灵活、而且强大，更重要的是提供了很多完整的解决方案支持我们的经营活动，但是当我们的业务需求逐渐的满足后，我们又难免会有这样的困惑：我们怎样进行数据分析?
这个问题我曾经考虑过多次，被我们奉为经典的案例数不胜数。购物篮分析连算法代码都公诸于世了，挖掘出的成果还有什么可保密的?既然“啤酒与尿布”是被“自动数据挖掘工具”给挖掘出来，那就应该有源源不断的精彩案例传颂于世;而“啤酒与尿布”已经走红多年了，怎么还是在唱独角戏?购物篮分析是高端应用，高端应用往往意味着高投入，高投入就必须有高回报，仅凭一个从海量的交易数据中挖掘出销售额占比微不足道的“啤酒与尿布”的案例，似乎很难打动追求投资回报的企业。我深信不疑的认为数据分析的重要性、必要性，并且只要努力追寻其中的规律，就一定会创造出属于自己的神话。虽然我们强调，关联挖掘算法的价值在于它的穷举性可以发现人们未曾关注到的类似“啤酒与尿布”这样潜在的关联规则;但这是否意味着，它可以拒绝人们用已知的关联规则来验证它的可信度?再次回味“啤酒与尿布”这个案例，我已经不太相信能够再次创造出这样神话般的故事了。实际上，我甚至认为自己被这个案例误导了，过分神话了数据分析。通过实践，我认识到，其实数据分析就存在于报表的字里行间中，关键是要去发现它、了解它。
我曾经看过一个牛肉拉面馆的案例。面馆老板凭借着多年的经验管理着门店，每天关心门店的销售额多少。当某段时间销售额低落的时候，面馆老板总是分析附近竞争店的活动和天气因素，甚至分析到顾客情绪的变化。然而这些变化真的影响了门店销售吗?那么，具体是什么原因影响了拉面的销售额呢?他们都说不清楚，只是一种感觉。仔细分析一下才知道真正的原因，原来大厨是招聘来的，老板给大厨制定了每月销售量，大厨为了多卖多拿提成，在每份拉面中多放了几块牛肉，自然门店生意就好了，但老板看到每天牛肉被吃掉的速度实在太快，让大厨少放几块牛肉，门店销售额自然回落了。其实我们最关心的“门店销售额”是无法帮助我们分析原因的，因为它只是一个经营结果，而非经营优劣的原因。我们的企业老板每天关注的公司销售额仅仅是一个结果。业务部门不能象企业老一样仅仅看销售额这个结果，我们要分析的是造成结果的原因。我们的习惯做法就是分析企业哪些产品的销售占比和以往的销售占比相比偏低?影响这些产品销售降低的原因是哪些?用促销额占比，来分析促销力度是否过度以致造成毛利损失，或者促销占比太低结果导致人气不足。
在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。很多企业的公司老板或采购部负责人往往会说信息部的业务能力偏低，无法提供精确的数据，理由是往往能够从数据报表中发现“不懂业务”的痕迹。目前国内企业信息部门确实缺乏与业务经营相关的业务知识，但是这种差距还远没达到不可弥补的程度，而且更多的问题存在于信息部门与业务部门的合作关系中，而不仅仅是某个部门的问题。例如，曾经有一个企业的采购部经理举了一个例子，信息部为采购部提供的自动补货订单中没有考虑过供应商的送货量要求，这就说明信息部不了解采购部的特性。还有，信息部提供的淘汰商品是根据销售数据提供的，但是某些商品是有特性的，包括：某些暂时缺货的商品销售量肯定低的;某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰;某些商品包装偏大适于在节假日销售，在平日销售偏低都不能淘汰，某些商品是拍卖陈列的不能淘汰，……，等。种种理由说的头头是道，似乎件件都是信息部门的弱项，但是听听信息部门是怎么说的。采购部门往往只在口头上批判我们不了解商品特性，但是就是不肯在系统的商品资料里进行标志，而我们也不可能了解每个商品的特性，就算记住某个也不可能全部记住，因此每次我们都被驳斥得哑口无言，久而久之公司老总就认为信息部确实不懂业务，也就不再重视信息部门的意见了。业务部门往往利用某些特性来驳斥信息部数据的这种情况太普遍了，然而，问题的实质是业务部门总是不将商品特性经验贡献出来，并输入信息系统中，也难怪信息部门就显得永远不懂业务了。其实这是各位老总需要关心的重要问题：为什么业务部门就不愿将业务经验变成系统数字呢?
