一个价值2000万的教训

2019年，某新能源汽车品牌斥资2000万人民币，引进了一套行业领先的售后服务管理系统。

项目启动会上，供应商的PPT做得漂亮极了：智能派工、实时监控、数据看板、AI预测……老板听完热血沸腾，当场拍板：这就是我们弯道超车的秘密武器！

18个月后，这套系统变成了什么样？

• 服务顾问宁愿用Excel也不愿打开系统
• 技师抱怨录数据比修车还累
• 数据看板上的数字看着挺好，但没人信
• 老板问客户流失率是多少，没人能给出准确答案

这套曾经承载着无限期望的系统，静静地躺在服务器里，成了一具僵尸。2000万，买了个教训。

这不是个案，这是普遍现象

系统为什么会死

很多人把系统失败归咎于软件不好或供应商坑人。但真相是：系统死了，80%的原因在企业自己。

第一杀手：把系统当银弹

只要上了这套系统，我们的问题就都解决了！

这是最危险的想法。系统是工具，不是魔法。

案例：某4S店的智能派工闹剧

某4S店上了智能派工系统，结果：系统显示张师傅擅长三电维修，实际上张师傅半年前已经转岗了；系统显示李师傅今天空闲，实际上李师傅正在处理复杂故障。

问题出在哪里？ 不是系统不智能，而是系统依赖的数据全是错的。

第二杀手：重建设，轻运营

大多数企业把90%的精力放在选型和实施上，上线那天开香槟庆祝。然后呢？然后就没有然后了。

第三杀手：忽视数据治理

这才是系统死亡的根本原因。

数据治理（Data Governance）= 确保数据准确、一致、可信、可用的一系列规则和实践

没有数据治理：同一个客户在不同系统里有3个名字；同一个备件有5种编码方式。数据不可信，系统就没有价值。

数据治理的本质

Gartner研究显示：低质量数据平均每年给企业造成1290万美元的损失。

特斯拉的启示

特斯拉为什么能做到软件定义汽车？为什么能通过OTA（Over-The-Air，空中下载技术）远程升级？

因为特斯拉从第一天起就把数据治理当作核心能力来建设。 每辆车都是数据采集终端，每个数据都有统一的标准和格式。这不是技术问题，这是数据治理的胜利。