1.“这只是IT部门的工作”
许多公用事业领导者将业务数据分析视为一项技术项目：交给IT部门，让他们构建仪表盘，然后神奇的洞察就会出现。但这种想法恰恰与麦肯锡公司在其公用事业数据报告中指出的第一个误区如出一辙。
事实是：数据分析并非孤立存在。对于公用事业公司而言，需要兼顾电网可靠性、基础设施、监管压力、客户期望等诸多因素，因此运营、业务部门、监管和IT部门的人员必须齐聚一堂。如果业务领导者将数据分析视为“某个IT项目”，那么由此产生的洞见将无法得到应用。
进行商业数据分析时，仅仅开发工具是不够的；你还要改变思维模式、行为方式和业务流程。不要把这些都交给IT部门。
2.“我们的系统已准备就绪，洞察将源源不断地涌现”
另一个常见的误解是：“我们已经有了所有这些系统，所以业务数据分析自然就水到渠成了。”麦肯锡再次指出：许多公用事业公司认为，将ERP、WAM、CIS、GIS等系统整合在一起就意味着“我们万事俱备”。但事实并非如此。
问题在于：你可能拥有所有数据，但除非你仔细考虑过哪些数据是什么格式、如何整合、如何清理以及人们是否可以以可用的形式访问这些数据，否则商业数据分析将会停滞不前。
例如，遗留系统可能使用不同的数据语言，数据孤岛可能依然存在。因此，对于公用事业高管来说，关键在于：在进行业务数据分析时，要绘制数据图。了解数据的来源、流向、质量以及如何将它们关联起来。
3.“构建数据湖，其余问题自然迎刃而解”
这或许是一种“半真半假”的误区：许多组织认为，一旦拥有庞大的数据存储库（“数据湖”），就能从中挖掘出洞见。但在公用事业领域，这种想法风险很大。麦肯锡也指出：缺乏业务背景的大型非结构化数据存储往往会变成昂贵的“暗数据”坟墓。
在进行商业数据分析时，数据湖并非最终目标。问题应该是：我们要解答什么业务问题？哪些分析用例能够立即创造价值？漫无目的地将所有数据都导入系统，往往意味着付出高昂的成本（存储空间、复杂性）却收效甚微。
因此，在公用事业领域规划业务数据分析时，要从结果入手，然后构建生态系统。
4.“数据质量和策略可以稍后再做”
另一个常见的错误是：对数据治理、数据质量和分析策略投入不足。跨行业的研究表明，企业如果没有明确的计划就贸然开展数据分析，往往会浪费时间、资源，并损害信誉。
在公用事业领域，数据通常来自成百上千个传感器、现场设备和智能电表，而这些设备采用不同的协议，数据质量也参差不齐。因此，商业数据分析的价值取决于数据的可靠性、流程的结构化和良好的管理。
如果你跳过这一步，你的分析结果将值得怀疑（“垃圾进，垃圾出”），你的领导层也会失去信心。
5.“信息孤岛并不重要；每个部门都可以进行自己的分析”
在公用事业领域，不同的业务部门（发电、配电、客户服务、监管、运营）通常各自开展分析或数据报告工作。但一旦形成数据孤岛，企业范围内的业务数据分析目标就会被割裂。从能源/公用事业分析的角度来看，数据孤岛是一个主要障碍。
如果A部门和B部门各自专注于自己的细分领域分析，而没有共享的数据策略，就会错失跨领域洞察。例如，将客户使用模式与电网资产状况数据关联起来，可能会发现新的维护重点。但如果这些数据各自独立，就永远无法了解全局。
因此，公用事业公司的高管们需要推动企业范围内的业务数据分析工作的协调一致，而不仅仅是按部门进行协调。
5.5.“只要我们投资，分析投资回报率就会很快到来”
这里说的“一半”是：人们普遍希望或相信，只要投资分析工具并聘请一些数据科学家，就能迅速获得丰厚的回报。但现实情况却并非如此。一篇博客指出，大型公司对分析支持体系的投入不足，导致项目失败。
尤其是在公用事业领域，您需要处理复杂的系统、遗留资产、监管限制和长期投资。因此，除非您既着眼于“快速见效”又兼顾长远目标，否则业务数据分析并不总能带来短期效益。
解决方法：选择一到两个具有明确衡量指标的高影响力用例（例如预测性维护或需求预测）。然后逐步扩大规模，展现价值，并逐步扩展。不要寄希望于“我们将在三个月内用分析技术彻底改造一切”。
把所有东西整合起来
当公用事业高管将业务数据分析视为一项任务（“让我们实施分析”）时，他们常常会陷入以下陷阱：将其交给 IT 部门，认为仅靠系统就能实现目标，在提出业务问题之前就构建数据湖，忽视数据治理，容忍数据孤岛，并期望立即获得投资回报。
相反，更好的方法是这样的：
•明确：您的目标业务成果是什么？（例如，减少 15% 的停机时间、提高客户体验评分、优化资产生命周期成本）。
•协调：让业务领导、运营、IT 和分析团队共同参与；业务数据分析是跨职能的。
•盘点：绘制出您已有的数据、数据存储位置、数据质量以及可访问性。
•有目的地构建：选择重要的用例。连接系统。清理数据。确保治理。
•衡量：从第一天起就跟踪各项指标，包括分析采用指标（谁在使用洞察？）和业务指标（哪些方面有所改进？）。
•规模：一旦成功显现，就扩展到更多领域，更高级的分析（预测/指导），而不仅仅是描述。
•重申：商业数据分析不是一劳永逸的；数据会演变，业务会发展，您的分析成熟度也必须随之发展。
另请阅读： 如何通过数据分析培训来促进业务
