原标题：苏春园：数据分析与决策的关键词是“自动化”
本文由36氪企服点评专家团苏春园原创。
36氪企服点评专家团——苏春园
————正文————
在上一篇文章中苏春园：当数据驱动成为趋势，CEO该做何改变？，我们聊到数据驱动决策是一把手&CEO工程，以及DT时代CIO=Chief Innovation Officer的角色升级。
今天我们来聊聊如何让创新落地，通过“自动化”的数据分析与决策，让“人”释放出来，专注于更有创意的思考以及更有温度的服务。
《数据的本质》一书中有一个很小的场景，但让我印象深刻：
车品觉（《数据的本质》作者：大数据专家，前阿里巴巴集团副总裁、现红杉资本专家合伙人，被誉为中国数据化思考第一人。）团队经常遇到的一个挑战，是数据生产与制作流程需要大量数据清洗整理与准备即ETL（Extract/Transform/Load）的处理过程，即便是阿里般强执行的节奏下，一份简单的分析报告也需要三天时间才能完成数据的预处理。结果业务部门自然态度冷淡，数据驱动不起来。
类似的场景处处都是，怎么办？
只好来一场硬仗！
首先争取到足够的“弹药”和“舆论”，包括强力的资源和人力投入、足够的时间，还包括马云和彭蕾等关键高层的理解共识；然后，内部不断研发迭代，上下游配套展开一系列的业务流程创新；最后，在“试错-升级”的反复磨合过程中，实现了大部分智能分析与决策的过程，从数据自动预处理、报表生成、维度自决，到问题自动排查、异常预警各个环节，全面驱动业务决策。
这场仗打了多久？
好几年。
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在上一篇文章中苏春园：当数据驱动成为趋势，CEO该做何改变？，我们聊到数据驱动决策是一把手&CEO工程，以及DT时代CIO=Chief Innovation Officer的角色升级。
今天我们来聊聊如何让创新落地，通过“自动化”的数据分析与决策，让“人”释放出来，专注于更有创意的思考以及更有温度的服务。
《数据的本质》一书中有一个很小的场景，但让我印象深刻：
车品觉（《数据的本质》作者：大数据专家，前阿里巴巴集团副总裁、现红杉资本专家合伙人，被誉为中国数据化思考第一人。）团队经常遇到的一个挑战，是数据生产与制作流程需要大量数据清洗整理与准备即ETL（Extract/Transform/Load）的处理过程，即便是阿里般强执行的节奏下，一份简单的分析报告也需要三天时间才能完成数据的预处理。结果业务部门自然态度冷淡，数据驱动不起来。
类似的场景处处都是，怎么办？
只好来一场硬仗！
首先争取到足够的“弹药”和“舆论”，包括强力的资源和人力投入、足够的时间，还包括马云和彭蕾等关键高层的理解共识；然后，内部不断研发迭代，上下游配套展开一系列的业务流程创新；最后，在“试错-升级”的反复磨合过程中，实现了大部分智能分析与决策的过程，从数据自动预处理、报表生成、维度自决，到问题自动排查、异常预警各个环节，全面驱动业务决策。
这场仗打了多久？
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