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以守为攻型企业典型的行为模式有：
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☆为特定用途购进多种分析与可视化工具，虽然从根本上来说这种行为是好的，但是这种行为不总是会起到好效果，结果导致大家对IT的印象变得更加支离破碎，并且产生了“工具过载”现象。伴随着“工具过载”而来的，是人们越来越高涨的失望情绪：“我们没有办法再控制我们的系统了，反倒淹没在了一片数据汪洋之中。”或者像一个在一家大型保险公司工作的运营主管所描述的那样：我们现在需要一个快速的解决方法，使我们的保险经纪们能够着手处理客户们的无索赔等级分类工作。因为缺少时间和钱，我们现在只能采用临时性的办法完成这项工作，这种行为在长期来看，使高效的数据应用更难实现了。
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☆逐项、不兼容地购买外部数据也会导致“工具过载”，“工具过载”使各项技术手段的融合变得更加困难。伴随着“工具过载”而来的，还有进一步的数据过载。
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☆将数字化创新工作交由企业自有的“创新加速器”来做。媒体对此种模式都抱以正面的宣传态度，而且从根本上看，支持年轻企业家追求科技化的未来，也确实是件好事情。我们也确实遇到过个别企业，他们将创新成果应用于企业经营并获得了成功，但是实事求是地讲，由“创新加速器”孵化出来的初创企业，获得创业成功的比例还是很低的。在没有核心领域背景背书的情况下，建立一个“创新加速器”，或者从狭义的角度来说，贸然去参与一家数字化初创企业的发展，这在某种程度上释放了一种错误的信号，就好像我们已经拥有一支规模很庞大的创新军团了。这种错觉会消磨人们在核心领域追求创新的动力。
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这听起来有些荒谬，但是对长期的数字化效益来说，却存在着极大的隐患，尤其是当以攻为守者凭借他们的机会主义获得了首次成功的时候，又或者当他们成为本职工作和部门工作的良好内部推动者的时候。因为上述情况加深了人们的印象，即多亏了有新的工具和诸多新的数据，才使得我们没有偏离正轨。此外，我们在加速器这个问题上还有很多“百搭牌”。因此，我们并不需要彻底地改变什么。消息从上层传达到基层，然后再反馈回来，这样就很好。
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来自硅谷的大数据发明者在某种程度上可能是吃了高估自己的亏。逐步获得数字化进展的“以守为攻”型企业，自己将这种进展贴上了大数据的标签，都或多或少地有些自欺欺人。正如杜克大学心理和行为经济学教授丹·艾瑞里（Dan Ariely）的格言所说的那样：“大数据就好比是青少年性行为。所有人都在谈论，但是没人敢去尝试。偶尔有几个人真去尝试了，却弄得一团糟。”
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“以守为攻”者的根本问题是：
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他们总是尽可能地大声疾呼大数据概念。他们夸大了自己在数据过载的情况下取得的成功。然而，他们并没有寻找到真正意义上的改革模型，这种模型可以为他们开启更广阔的前景，帮助他们占领所在行业内的数据分析制高点。
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我们得承认，很难用恰当的语言表达上述情况。但是项目经验告诉我们，夸张的表达有助于我们认识到问题的存在。
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选择一个比较中立的概念去描绘企业的数字化现状，和一些被数字化改革折腾得够呛的职业经理人的心情，那么这个概念应该是这样的（见下页图）：
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图的左下角描述了企业里数据分析活动的现状，诚实地说，许多人对实际情况是不满意的。
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图右上角所描述的情况就很难把握了，它包含了一个非常抽象的范畴，即数字化的未来幻景。同时，也回答了“未来可为企业带来长效竞争力的、数字化驱动的经营模型到底是怎样的”这一问题。
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图里的数字化未来幻景是通过现实中的应用案例构建的，这些案例来自例如谷歌、亚马逊、网飞、贝宝、Bluekai（数据管理软件公司，于2014年被甲骨文收购）等数据分析领域的“明星企业”。来自奥托集团的代表们都有理由去考虑，我们究竟打算怎样去获得跟他们一样的数字化竞争力。实际上，（在数字化方面）我们跟他们的差距还很大！在与他们的数字化竞争中，我们暂时不可能取得胜利！另一方面，在这个数字化未来幻景中，还存在很多雄心勃勃的数字化驱动下的初创企业。企业管理者和来自施瓦本的机械制造工程师异口同声地发问（他们也确有权利知晓），我们想要的只是这100万美元吗？如果没有一个一个的消费者，这该如何实现？如果他们晕乎乎地拿钱去了股票交易所，那我们就需要关注一下我们的季度财务数据或者月销售额了。
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总体来看，这张图就是脱离现实太远。我们很难发现，图里描述的未来幻景到底跟大多数企业的日常工作有什么关系。考虑到新近的大数据项目经验、这些项目产生的成本，以及项目带来的应用成果，我们就更难去相信，在可预见的时间内，这个图中描述的数字化现状是如何发展成为图中描述的幻景的那种规模的，就如同图中的箭头穿过，直指图的右上方。
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然而，这就是大部分行业中的大多数企业的数字化目标。“以守为攻”战略能够实现的前提是，你的对手也正好在“以守为攻”。如果你的对手有很好的发展战略，那你就只能等着倒霉了。此时，“以守为攻者”会比想象中的更快被“将死”。
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在项目中，我们最好还是考虑一下这个问题：我们可以想象一下，如果明天谷歌、苹果或者亚马逊要涉足我们的行业和市场了，那我们该怎么办？
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[1]本书德文原版出版于2015年。——编者注
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智能数据：如何挖掘高价值数据 [:1704272158]
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智能数据：如何挖掘高价值数据 第2章 数字化海啸——完全不关注数据也行不通
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“我们需要银行业，但不一定需要银行。”
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——比尔·盖茨
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沿价值链产生分化
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“没人会在网上买书。人们在买书之前，需要翻阅实物，并且听一听资深售书员的建议。”1996年，当杰夫·贝佐斯推动亚马逊上线的时候，好多人都这么说。在2005年前后，当第一个电子书阅读器问世的时候，大部分的书商都认为：“客户需要实实在在地摸到书籍，感受纸张的质感，并且还要能够用笔画出书中的重点章节。”2008年，两个年轻的企业家尝试性地为Zalando[1]创立了一个小型网店，主要用于出售人字拖，当时德国大部分的大型鞋类销售企业都坚信：“没有人会在网上买鞋的，因为买鞋前必须要试穿。”在一些零售贸易中，现实情况是这样的：在必要时，一些专营市场中的不易腐烂的食品可以在网上售卖。在线食品贸易所需的物流费用是很少的。当然，在购买生鲜食品之前，人们还是需要先看看实物的。