企業數字化轉型：聊聊資料思維！

筆者在《深入聊一聊企業數字化轉型這個事兒》一文中給出了數字化轉型的定義，即：透過應用數字化技術來重塑企業的資訊化環境和業務過程。本質上來講，企業數字化轉型，不僅是技術方面的升級，更是企業文化、思維方式的轉變。

那麼，企業數字化轉型究竟需要什麼樣的思維方式?

01、企業數字化轉型，需要什麼樣的思維方式?

不知道你有沒有過這樣的感覺：不知道從什麼時候開始，和人溝透過程，以及要說服別人的時候，光靠一嘴的“伶牙俐齒”似乎行不通了，別人總會要求你“用資料說話”;當你給領導彙報工作的時候，領導也會要求你“用資料說話”。事實上，用資料說話就是一種思維方式的轉變。

數字化時代，資料連線一切，資料驅動一切、資料重塑一切，資料是企業數字化轉型的核心要素。資料在企業決策過程中，將發揮出越來越重要的作用，尤其是在商業活動中，資料不僅能夠輔助企業快速做出決策，實現降本增效，甚至可以重構企業的商業模式。

資料連線一切

數字化時代，人們所處的環境是一個由現實世界和網路世界組成的虛實交織的世界。人們把現實世界的事物、事實和聯絡，用資料記錄下來，形成了一個抽象的網路世界。在現實世界中的人、事、物，都有著眾多的特徵和千絲萬縷的聯絡，這一切都是透過資料來描述和連線，資料實現了人與人、人與物、物與物之間和互聯，形成了對現實世界的抽象。

資料驅動一切

數字化時代，在各種數字化技術的影響下，資料的特性和價值發生了很大的變化，從原來資料只是作為業務流程的輸入和輸出，轉變為驅動企業經營和管理的重要要素。企業透過將各業務領域的資料進行收集、融合、加工、分析、挖掘，從而能夠發現業務中問題，幫助企業做出科學合理的決策。資料是客觀的、清晰的，能夠幫助企業化繁為簡，透過繁蕪的流程看到商業的本質，更好的最佳化決策。例如：利用各類運營資料，驅動的精細化管理;利用客戶資料、商品資料、銷售資料等實現精準化營銷;利用訂單資料、商品資料、客戶資料，制定合理的生產計劃等等。

資料重塑一切

數字化時代，資料的價值不僅在於它可以記錄歷史，還能預測未來。資料對各行各業正在產生著天翻地覆的影響。例如：在金融行業，企業透過多維度的資料採集與獲取、資料的深度加工和應用，實現實時徵信、風險審計、內部管理、精準推薦、客戶預測、客戶流失分析等諸多應用場景。再如：在製造行業，企業透過對內部應用系統、外部電商平臺、物聯網IoT、以及相關產業鏈之間的資料打通和融合，探索和實踐智慧工廠、個性化定製、製造服務化、產業鏈全面協同等方面的應用，實現企業業務創新。

綜上，企業數字化轉型需要建立“資料思維”，從資料中發現問題、洞察規律，挖掘價值，幫助企業最佳化資源配置，擴大經營範圍，重塑商業模式。

02、企業數字化轉型需要資料思維，那麼，什麼是資料思維?

古希臘哲學家說：“思維是靈魂的自我談話”。思維是一個比較玄乎，難以用一兩句話說的的清楚的東西，其本質是人腦的活動，以探索和發現事物的本質聯絡和規律性。

先看一個故事，說某天公司領導要求一專案經理彙報專案的完成情況，對話如下：

專案經理：報告領導，專案已經差不多完成了!

公司領導：差不多是差多少?請用資料說明下情況，能量化的儘量量化。

專案經理：專案已經完成接近99%了!

公司領導：暈~~~

故事中的專案經理是資料思維嗎?

顯然不是。儘管他的彙報中也用了“數字”，但並不是因為有數字，就是資料思維。就像我們問1+1等於幾?三歲小孩也能迅速回答出來。但這並不是資料思維，而是人腦根據人體的感官作出的一種自然反應，是人類進化中對資料的一種天生攜帶感。

我們判斷和分析事物的變化形成結論，一般有兩種方法，一種是透過對事物所涉及的一系列資料進行收集、彙總、對比、分析而形成結論。另一種是透過感官、經驗、主觀和感性判斷而形成結論。前者可以稱為“資料思維”，後者可以稱為“經驗思維或傳統思維”。

資料思維是用資料來探索、思考事物的一種思維模式，用資料來發現問題、洞察規律、探索真理。企業的數字化轉型過程需要的資料思維，就是用資料思考，用資料說話、用資料管理、用資料決策。

用資料思考，就是實事求是、堅持以資料為基礎理性思考，避免情緒化、主觀化，避免負面思維、以偏概全、單一視角。

用資料管理，就是對客觀、真實的資料進行科學分析，並將分析結果運用到生產、營運、銷售等各環節的業務管理過程中。

用資料說話，就是要杜絕“大概、也許、可能、差不多……”，而是要以真實的資料為依據，基於合理、有邏輯的“推論”，去說服別人，去彙報工作。

用資料決策，就是要以事實為基礎、以資料為依據，透過資料的關聯分析、預測分析、事實推理獲得結論，避免透過直覺做決定和情緒化決策。

資料思維具有可簡化、可量化、可創新、追求真理等特點。

1、資料思維是一種簡化思維

我們當下生活在一個資訊浩大龐雜的時代，我們的身邊充斥著各種正面的、負面的、片面的、全面的、真實的、虛假的，各種各樣、真真假假的資訊，一不小心就會被紛繁複雜的因素所干擾。在紛繁的資訊中我們思考問題要善於簡化，抓住重點，聚焦核心問題，以終為始、抽絲剝繭、多維度收集資訊、多角度思考問題，找到高效的解決方案。

2、資料思維是一種量化思維

資料化的核心是量化，所有的業務都可以用資料來量化描述。在我們的工作中，用資料來量化業務是十分常見的，不論是企業高層領導作出的年度經營報告，還是企業日常的生產計劃、採購計劃、銷售完成情況等都需要用資料來量化描述。確少資料描述的工作報告，無論詞藻再華麗，語言再優美，結構再嚴謹，其內容都是蒼白無力的。資料量化一切，當文字變成資料、當溝通變成資料、當考核變成資料，皆可被量化的一切事物，正在將資料化變成社會發展的主旋律。

3、資料思維是一種創新思維

資料是一種“可再生資源”，我們能直觀看到、感受到的價值只是資料價值的“冰山一角”。資料具有可重複使用，組合使用，跨平臺使用的特點，企業可以透過多維度的資料採集、融合、重組、擴充套件和再利用，突破部門邊界、業務邊界、系統邊界、技術邊界的束縛，創新新模式，開拓新領域，確立新決策，不斷髮掘資料背後所隱藏的“價值”。

4、資料思維是一種追求真理的思維

雖然我們說“資料不僅能夠記錄歷史，還能預測未來!”。但是，我更要給你強調的是“資料不是萬能的”。要知道，世間萬物的關係是非常複雜的，我們雖然可以用資料來對其簡化，但簡化必然會導致誤差;我們也可以用資料來對其進行量化，但卻無法窮盡。更要知道，資料都是歷史的，而萬物是動態變化的，現有的知識都是也有真偽的。因此，我們需要深入探究資料的真實性、客觀性，不斷探尋隱藏在資料背後的真相，追求真理永無止境。

03、警惕，資料思維中的認知陷阱!

資料思維具有可簡化、可量化、可創新、追求真理等特點。數字化時代，每個人都應該建立起用資料思考，用資料說話、用資料管理、用資料決策的思維模式，培養用資料來發現問題、解決問題能力。

資料很重要，然而，企業在資料驅動的數字化轉型的過程中， 也要避免掉入資料思維中的認知陷阱。

1、資料收集，越大越好?

數字化時代，隨著企業對資料的重要性的認識越來越高，以及資料收集的技術、方法越來越完善，即便是小公司也可能輕易擁有海量的“大資料”。企業在資料的收集和分析和過程中，應避免掉入“大而不全”的陷阱。

大，主要是指資料的量大，規模大，體量大;

全，指的是資料要全面、完整，考慮的資料維度要足夠多。

給大家講一個戰國“孫龐鬥智”的故事：

在馬陵之戰中，龐涓善於資料分析，一場戰役過後，它能夠透過分析戰敗敵軍丟棄的“灶”分析出敵軍的人數和戰力情況。而孫臏反其道而用之，透過編造“使齊軍入魏地為十萬灶，明日為五萬灶，又明日為三萬灶”的資料，成功實施了誘敵深入，殺死了龐涓。龐涓之死，不僅在於其過於輕敵，但更重要的資料收集的不全面。孫臏撤退的過程中，表面在不斷減少吃飯的灶坑，卻在暗地裡偷偷增兵，如果龐涓能夠在觀察仔細一些，資料在收集全面一些，不難發現孫臏的“陰謀詭計”。

企業的資料分析也一樣，不一定是收集的資料量越大越好，而更應該注重資料的完整性，重視資料治理，以實現全維度、全過程、全場景的資料分析，支援企業的數字化轉型。

2、有資料就一定有真相?

資料作為當前時代重要的生產要素其重要性是不言而喻的，但是有資料不一定有真相。

早在2008年的時候，iPhone手機剛剛誕生不到一年，並沒有體現出如今這樣的優勢，手機界的霸主依然是諾基亞和摩托羅拉。那時候，移動端智慧終端裝置還存在諸多不成熟的地方，很多人認為智慧手機就只是一種時尚，這股時尚風潮也會很快過去，手機還得是要質量可靠，皮實耐用的。

而Nokia也不是完全沒有重視智慧手機，他曾經做了一個高達100萬人參與的調研樣板，而在那個智慧手機尚未普及，概念都不夠清晰的年代，絕大多數的使用者壓根不清楚調研所指的手機和他們自己所用的手機有何區別，大多數使用者面對這樣廣泛而粗略的調研，回答非常簡單：沒有興趣。

畢竟：“誰會想攜帶一部笨重而續航差的智慧手機呢?更何況它還那麼脆弱”。

但是誰又會想到，在不久之後，人們為了購買一臺智慧手機，寧可去借錢，甚至去“賣腎”!

因此，有資料也不一定有真相。資料很重要，但也不要過於迷信資料。資料分析樣本的片面性、時效性、資料本身的質量缺陷都會導致資料結果失真。即使資料分析結果是真實的，也需要我們在實踐中不斷去驗證。

3、資料讓管理變得簡單?

隨著資料收集和儲存變得越來越簡單和低價，即使是小公司也能擁有“大資料”。從而基於資料的整合、加工、處理、分析和挖掘，幫助企業發現業務中問題，幫助企業做出科學合理的決策，“資料驅動管理”的時代已經到來。

但是世間萬物都存在不確定性，企業管理也一樣。管理決策、資料分析都存在一定的不確定性，即便擁有了百分百客觀的資料分析，也無法保證決策結果的百分百正確。

企業管理中的不確定性，來自於影響企業管理決策的各種因素的變化速度和複雜性。這些因素包括企業內部管理因素，例如：組織機構、人員、產品、業務流程、資訊系統等，以及外部環境因素，例如：競爭環境、政治環境、法律環境、經濟環境等。複雜性帶來資訊的膨脹和因素之間的因果關係模糊，快速變化使得決策難以跟上變化的速度。

資料分析中的不確定性，來自於資料收集，資料處理，資料分析等過程的不確定性，資料收集是否完整和齊全，資料處理是否合理和準確，資料分析是否及時和有效，結果的解讀是否標準一致等等，幾乎每一個環節都存在不確定性

不確定性讓管理變得撲朔迷離，各種表象掩蓋了事實。如果企業管理者缺乏對資訊和資料的洞察力，缺乏透過資訊表象追溯本源的分析判斷能力，缺乏大局觀和利弊差異的決斷能力，缺乏決策後可能後果的預測預防推算能力，即使有了客觀完整的資料，也不會讓企業管理變得簡單。

資料能夠為業務賦能，但也要清楚事物是動態變化的，任何預測都存在不確定性，必經結合現狀和需求，透過“資料和業務的雙引擎驅動”循序漸進的推動企業的數字化轉型。

04、企業數字化轉型，資料思維該如何建立和培養?

1、培養對資料的敏感度

資料敏感度是對資料感知、計算、理解能力，是透過資料的表象理解事物本質的程度。對資料敏感的人，看到資料能夠找出問題，找到規律，發現機會或做出決斷;對資料不敏感的人，看到資料只會問這是什麼，這反映了什麼，這能說明什麼?對資料毫無敏感而言的人，“資料就是資料”，甚至不會想到以上問題。

人並非天生就會對資料產生敏感度，人們對資料的敏感度來源於經驗的積累，看的資料越多，種類越豐富，處理的問題越多、敏感性就越強。因此，資料敏感度是可以培養的。

所謂培養資料敏感度，本質上就是培養透過資料發現問題、解決問題的能力，可以從以下幾個方面入手：

質量評估，對資料的表象和質量進行評估，判斷資料是否完整、是否準確、是否符合業務規範?

識別真偽，能夠對資料的真假做出判斷，看出資料中存在的貓膩，例如：年度報告，本事業部今年老員工的離職率為0，實際上新入職的員工有大批離職的。

找到因果，能夠透過資料找到事物之間因果關係，從而找到產生問題的主要原因和根本原因。例如：產品銷量下降了，直接原因是客戶量減少了，本質原因是市場出現了更具競爭力的產品。

找出關聯，能夠透過資料多維採集和分析找到事物之間關聯關係，關聯分析是洞察事務本質的重要方式，關鍵點在於資料維度全、資料樣本完整且具有足夠的代表性。

判別優劣，能夠透過資料的對比判斷事物的好壞優劣，例如：季度銷售完成率為50%的報告，如果沒有歷史資料作為對比很難判斷出這個季度銷售業績的好壞。

洞察規律，能夠從資料中找到事物發展的規律，例如：古人為了農業生產需要，順應自然規律，透過對春夏秋冬、冷熱交替的不同時間的記錄和研究，總結出來了二十四節氣。

預測預估，能夠從已知的資料中提取到的規則，從而對未知的業務影響作出預測。

2、培養理解和使用資料的能力

“資料為王，業務是核心”，與其說培養理解資料的能力，不如說是理解業務的能力。只有將資料置於業務場景中，資料才能變得有意義。企業資料化轉型過程中，要求資料管理和資料分析人員懂業務，理解資料的對業務價值;要求業務人員要懂資料、會使用資料。

對於資料管理或資料分析人員，要能夠看得懂資料並理解資料背後的業務含義。

作為資料管理或資料分析人員，首先需要你摸清楚企業的核心業務價值鏈，甚至企業多處行業的整個產業鏈業務情況。其次，你需要逐步瞭解企業都涉及哪些業務域，每個業務域中包含哪些業務流程，每個業務流程之間的斜街關係，以及每個業務的輸入輸出等。最後，在理清楚業務域以及業務流程的輸入輸出後，需要對詳細列出每個業務的績效考核指標(KPI)，再透過對每個指標進行更細緻的拆分，最終落地的內容資料資料分析所需的報表、指標、維度、明細等。

對於業務人員，要懂資料，會使用資料指導業務開展。

資料來源於業務，並服務於業務。作為業務人員，首先你要知道資料對業務的重要性，清楚資料的標準，按標準規範輸入資料，並確保資料結果的正確輸出。其次，你要能夠識別業務資料的真偽，判斷資料質量的優劣，並能夠為資料質量的改善提供必要的改進建議。最後，你還需要加強對資料管理和資料分析工具的掌握，利用資料管理工具將資料合理、正確、規範的管理起來;利用資料分析工具自助進行分析建模、場景設計、資料探索、價值挖掘。

3、培養問題拆解的能力

資料思維的核心在於用資料發現並解決問題，學會用結構化、量化的思維方式去分析問題、拆解問題、解決問題，能夠讓我們事半功倍。

假如你是一家零售企業的資料分析師，日常主要工作是銷售資料的採集、整合、處理和分析。有天，公司領導突然讓你寫一個PPT，談一談如何用資料做業務預判、如何用資料賦能業務，提升產品銷量，實現業務增值?

這是一個典型的開放式問題，第一，缺乏明確目標和範圍，例如：哪些業務需要研判，業務遇到的問題是什麼;第二，缺乏明確的判斷依據和標準，例如：產品銷量要提高多少?很多資料專案往往都死於此，這時候就需要有問題拆解的思維。資料賦能業務的過程一定是一個循序漸進的，逐步建立共識的過程。

例如基於以上問題：

首先，要搞清楚業務的目標是否明確，如果目標不明確，則先明確目標。例如：透過收集和分析現有的資料包表情況對銷售業務現狀進行研判，找出改進點。

第二，在明確業務目標之後，要搞清楚是否有業務判斷的標準，判斷標準一定要建立起來，不然提升多少才算好都不知道，事後難免陷入扯皮和糾結。例如：XX產品同比增長20%

第三，定了判斷標準之後，要分析用什麼樣的策略支撐實現這個目標。例如：最佳化推薦演算法、增加線下營銷活動等。

第四，在明確了實施策略之後，要制定策略執行計劃。例如：演算法的升級需要誰來負責、什麼時間完成?

第五，在明確行動計劃之後，還需要透過資料來監控執行情況，並實時反饋執行的效果。

4、培養用資料說話的習慣

數字化時代，每個人都應該具有量化思維，習慣用資料說話。用資料說話不是單純的使用“數字”，而是用資料來支援觀點，做到有理有據。

第一，在一定程度上，資料就是證據和事實，用資料說話，能夠增強你的說服力

任何觀點都會有破綻，但資料擺在那裡卻難以讓人反駁。如果你是企業銷售主管，給領導彙報銷售情況，不要說你的市場競爭多激烈，你的銷售人員多努力，你的目標多高遠，直接說你增加了多少客戶，提升了多少客單量、實現了多少銷售業績、增加多少專案漏斗，這樣的彙報效果會更好一些。

第二，資料可以揭露問題，發現本質，用資料說話，可以輔助你做出正確的決策

數字化下，企業管理不僅需要管理者豐富的管理經驗，還需要有多維的資料支撐。如果你是一個企業領導，你更願意做薄利多銷，還是堅持確保每一單都要保證一定的利潤?貌似選擇哪個方案都可以，關鍵是要看具體的場景和資料支撐。正常情況下，假如是批產的產品，可以考慮薄利多銷，以量取勝;假如是定製產品，就需要考慮一定的利潤空間。如果只是從利潤角度考慮，有產品定價資料、銷量資料就能容易做出決策，但如果還需要考慮產品的市場定位，客戶的回頭率，企業的售後服務能力等因素，就不能只考慮價格和銷量兩個維度資訊，應該建立多維度分析模型，以幫助你做出更合理的決策。

第三，用資料說話要有量化思維，簡化思維，還要儘量避免使用太過專業的術語

量化，有利於對事物(業務)給出一個判斷標準，例如：提高產品銷量，提升使用者活躍度，到底銷售多少算是提高?怎樣的使用者才算活躍使用者?只有將指標進行量化，才能推動達成共識。

簡化，有利於抓住主要矛盾，直擊事物(問題)的本質，擺脫各種複雜情況，輕鬆應對難題。例如：某企業要其對10W+條物資編碼進行治理，透過對歷史資料分析，發現這些物資編碼中，有40%3年之內只用過一次，還有10%在業務中從來沒有使用過。基於這個分析結果，發現企業真正要花力氣治理的資料只有5W多條，而不是10W條。簡化的思維就是對複雜問題進行拆解、降維、極限歸納，篩選並只使用相關資料，從而找到簡單且可行的解決方案。

用資料說話本質上還是溝通，為提升溝通的效率，要儘可能使用“標準語言”，或者對方能夠聽得懂的語言。從這點上講，資料治理就顯得十分重要，統一企業的資料標準，明確業務術語、指標、維度的業務含義、規則等，能夠提升業務部門之間、業務與IT之間的溝通效率。

寫在最後的話

資料思維是一種“知行合一”的思維模式和行動總則。資料思維的建立，不僅僅需要對數字的敏感，更需要擅長觀察資料，從資料中找出問題、找到規律並提煉見解，讓資料賦能業務，服務管理。資料思維的建立，也不僅僅要懂資料，理解資料背後的業務含義，更需要有將資料用起來的能力，只有真正將資料用起來，才能檢驗資料的對錯，發現資料的價值。

參考文獻：

百度文庫—用資料管理

宣明棟—資料思維課