创新增长：探索如何借助创新商业模式实现可持续的业务增长
企业数据该完成什么“任务”？
企业常说“我们数据很多”，但真相是，数据越多、越杂、越割裂，距离“可用”就越远。我们在一线观察到，无数组织在数字化转型过程中，误把“数据连接”当成了终点，而忽略了真正应该回答的问题：
“我们收集这些数据，是为了完成什么业务任务？”
“这些任务，数据真的在帮我们完成了吗？”
这正是 Job-to-be-Done 的视角——跳出技术手段，回归业务本质。对企业而言，数据的价值，不在于有多少系统被打通，而在于能否以低成本、高可靠地完成一个个关键任务。
数据连起来 ≠ 任务就完成了
在我们服务的一家工业设备制造商中，客户服务、产品设计、销售部门分别使用独立的系统：
- 客户服务系统中记录了设备运行数据和维修记录；
- 销售系统中记录了初次合同与联系人信息；
- 产品研发团队维护的是技术规格和更新历史。
三者“都在”，但没人能回答一个最关键的问题：“某个设备客户目前的满意度趋势如何，是否即将流失？”
数据都在，但任务失败了。为什么？因为这些系统是“被连接”的，但客户视角没有“被统一”。想完成“预测客户流失”这个任务，还需要人手动拉数据、拼表、对字段，结果是：慢、错、不敢信。
这就是“集成思维”的局限——看似连接了，实则对任务无感。
转向“统一”的思维：从任务出发，反推数据结构
在 JTBD 的视角下，我们不会先问“数据在哪里”，而是先问：“我们想完成什么关键任务？这项任务的完成，依赖哪些信息的统一视图？”
以“提升销售转化率”为例，这背后的任务链是：
- 识别潜在客户的真实意向
- 精准判断当前阶段和阻力点
- 制定个性化跟进策略
为了让销售能完成这三个任务，他们需要的不是“看十个系统”，而是：
- 一个自动整合了CRM、网站行为、历史报价与支持记录的统一客户视图；
- 一个能根据客户特征推荐下一步动作的建议引擎。
这才是“以任务为起点的统一”，而非“为了集成而集成”。
从“系统”视角到“任务”视角的转变
构建“智能数据核心”：让系统围绕任务而非围绕系统建构
我们建议企业构建一个“智能数据核心”（Intelligent Data Core），它的目标不是“连接所有系统”，而是围绕关键任务，提供一致、可靠、实时的信息支持。
它的关键特征是：
- 以“任务”为出发点定义数据结构，而不是以“系统字段”为出发点。
- 数据统一不是在系统里完成，而在中台完成：即通过数据仓库 / lakehouse 平台统一建模。
- 把整合过的数据反推回业务系统（Reverse ETL），让一线员工直接用到“任务视角”的数据。
- 智能参与数据治理：AI 能主动识别冲突、建议合并、发现异常，辅助建立“黄金记录”。
简而言之：智能数据核心是完成关键任务所需的“数据能力平台”。
实施建议：从“最高价值的未完成任务”开始
企业不需要从一开始就搭建庞大的数据平台，可以从这三步开始：
- 识别一个“当前最卡的任务”：例如，“客服无法识别高价值客户”、“销售跟进不精准”等；
- 梳理这个任务需要哪些信息统一呈现：哪些字段、哪些来源、哪些时间维度；
- 围绕任务构建最小化可用数据产品（Minimum Viable Data Core） ：用最小代价统一视图，并回推到业务系统中。
企业应先帮助一线完成一件难事，再逐步拓展数据统一的覆盖范围。
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