很多企业大学的培训赋能，从业务的需求访谈开始，定性的业务输入为主。这其实有很大的问题，就是对业务的刻画不深刻。
业务的核心几个构面：
（1）市场份额；
（2）业务体量；
（3）业务漏斗；
（4）业务增速；
（5）人均产能
企业需要认真的做数据分析和数据挖掘，才可能得出有价值的赋能切口。数字化赋能从数字化业务开始，显然，如果企业大学作为企业内部的一个单元，都不能用数据的方式来描绘一个业务的发展情况，大学是不可能设计出精细化支撑业务的赋能项目的。很多企业都很热衷于用数据来量化培训赋能的价值。不过这些数据，通常经不起推敲，比如：培训场次，培训覆盖面。这些是证明苦劳的，说明你没闲着，然后能说明什么？影响了多少人？这个也许有价值，也许没价值，核心是说不清。授课平均分。
这是非常可操纵的一个数据。别的不说，我问大家一个简单的问题。一堂课上完了，当天评一次分，一周后评一次分，一个月之后评一次分，你说会不会有分数差异？答案不言而喻。那你说现场评分的意义何在？行动改变，怎么度量，有人有量表来测，按程度打分。这东西可信吗？要打问号。至于业绩改变，如果你硬说业绩增加了，是你的功劳，也说不了什么。就是不知道有多少人是这么想的，特别是老板。那么，是不是数据化度量不重要？不是的，不是不对，是不够。大家发现没有，这些都是常规意义的培训赋能度量数据，更多是描述性分析。一直在描述，一直在总结，但就是一直没有行动的可指导性。而更重要的，其实是数据拆解的颗粒度，预测性数据、归因性数据。
企业大学要对自我有个要求，就是培训赋能项目要有业务结果。这个结果可以是直接的业务结果，也可以是间接的业务过程指标，但必须是可用业务价值衡量的。从定量开始，到定量结束，这才是数字化企业大学的应有之意。
培训赋能和业务的关系，要靠拆解。培训赋能绝大多数时候不能代替业务团队做业务，我们要做的是业务加速的动作。举个大家都熟悉的业务漏斗：广域客户——潜在客户——可触达客户——已触达客户——多次触达客户——成交客户——复购客户——忠诚客户。业务关心的是业务结果，但是我们可以帮助业务团队在业务结果前面的多个流程，做干预，做加速。比如，从可触达客户到已触达客户，假设过去的方式是地推、是品宣，那我们现在有没有可能通过各种培训形态，让这个触达效率提升呢，显然是有办法的。比如成交客户到复购客户，也是一个赋能的好切口，培训当然可以发挥作用。
企业大学的运营和维护就如做生意一般，其实生意没有简单粗糙的模型，从A直接到B。但是，生意又并不神秘，只要你去拆解，一定能找到一个业务漏斗。这个漏斗的每一个转化环节，都是我们数字化赋能的战场。
