根据观察，不少高管面对这类建议时往往相当无奈——传统企业在模式、文化、结构与系统层面与知名科技公司完全没有任何相似之处。换句话说，这类建议太过简单粗暴，根本没有落地实践的通道。数据与分析技术的使用就是个很典型的例子，如今的人工智能（AI）与机器学习也面临着类似的难题。
数据文化冲突
成熟企业的领导者需要首先理解数据文化的真正含义：这其实是一种期望、支持并鼓励员工们使用数据制定决策并优化业务流程的文化。面对任何新建议，我们都应该问一句“有数据和分析结论作为支持吗？”人们还必须有能力访问到自己需要的数据，企业还应鼓励大家展示自己的分析结果，包括其中不那么中听、甚至可能引发抵触的结果。
硅谷的不少初创公司就是在这样的前提与考量下建立的。然而，传统企业的组织结构与系统早就已经引入了某种形式的数据分析，如今只是需要通过AI预测分析进一步做出业务优化。我认识的一位高管就来自某家顶级数据驱动型初创公司，现在在一家大型消费品公司领导数据分析。回顾当初创业时曾经理所当然的商业实践、决策流程与系统方案，他只能用“文化冲突”来形容如今的新环境。
