虽然数字化转型的逻辑在多数人看来并不是难事，但是在实际的转型过程中却出现了很多现实的问题，导致很多企业半途而废， 被新生代的公司挤出了时代。通过深入研究，我认为企业数据化运营的所有转型困境都可以用“堵、独、慢、漏”四个字来形容， 企业中的“CXO”、管理层，甚至基层员工都应该对此感同身受，这四种困境不但暴露了企业数据治理方面的不足，也显示出企业数据治理能力的缺失，以及内部员工对数据化缺乏信心。
堵：日常资料、报表信息量大，决策者难以捕捉有效信息。企业内充斥着多个称谓相似但数据口径不太相同的指标， 比如，决策者案头上积压着的各种数据日报、周报、月报、研究性报告、市场竞争分析报告等。从如此多的报告中识别与提炼出真正有用的信息太难了，所以，管理者在日常经营的过程中常常缺乏有用的数据来为决策作支撑。
独：信息分散在不同部门，缺少有效的整合。企业中各业务部门间的数据孤岛现象非常严重，数据分析各自为政， 缺少沟通及整合。企业中根本没有人了解信息或数据的分布以及如何获取，因而大数据只能是空谈。
慢：业务异动的发现和处理严重滞后。很多企业都缺少应对业务变化的主动机制和长效监控机制，当业务问题出现时，管理者通常被蒙在鼓里，自下而上的信息滞后，错过了修补的黄金时段，导致解决问题的时效性严重缺失，进而导致引发多种复杂问题，综合分析及同步处理问题的难度变得更大。
漏：关键分析成果取得成效，也难以沉淀。从问题发现、专题分析、解决方案制定再到方案验证，整个过程欠缺管理。资源持续投入，成本不断激增，但对数据的收集、整理、分析以及对有效方案的事后跟踪等，都没有积累和沉淀经验，最终导致数据治理举措低效和资源浪费。
