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谈到数据，我们常常会听到数字化、数据思维、数据化管理等字眼。甚有数据思维被誉为未来“企业管理的第一思维”之说。都说数据很重要，运用数据的思维更重要，那当我们谈及数据、数据化管理思维的时候，到底在谈什么？本文主要想和大家来探讨这些。

1、什么是数据化管理的思维？

一句话概括：企业在管理过程中，依靠数据发现问题、分析问题、解决问题、跟踪问题的管理方式，就是数据化管理。2、什么是数据化思维？

“数据化思维”是个新词。但其中的内涵，并不是个新鲜事物。所谓新鲜的成分，是我们对数据的解读有了另一种认知，或者说思维方式。

那数据化思维，到底是怎样一种思维方式呢？这里引用《企业数据化管理变革》一书中的理解：

“数据化思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。”

开篇提到数字化、数据思维、数据化管理思维，我们这里开始捋一捋数字化与数据思维之间的联系和区别。数据思维并不是将事物单纯地数字化。数据思维要求形成定性结论的基础是数据，但并不排斥定性的描述和结论。

我们经常看到，很多数据报告汇报了一些列数据，但并未形成结论，这就不叫数据思维，而是单纯地引用数据。比如下面这个例子。

错误示例：

2017年第三季度，某品牌在江苏地区的三个销售代理商分别完成销售130.4万、210.5万、98.6万，共计439.5万；去年同期他们分别完成销售额110.2万、150.3万、96.3万，共计356.8万。（注：该品牌在江苏地区只有三个代理商）

在这个例子中列举了很多经营数据，但并没有最终结论。第三季度总销售额439.5万是多还是少？三个代理商的销售额占比是否合理？和竞争对手相比，发展速度如何？只有数据没有结论，这不是数据思维。

这里笔者将上面的例子做个调整，就是数据思维的成果了。

正确示例：

2017年第三季度，某品牌在江苏地区的三个销售代理商 A、B、C分别完成销售130.4万、210.5万、98.6万，共计439.5万；去年同期他们分别完成销售额110.2万、150.3万、96.3万，共计356.8万。总体同比增长了23.2%，有明显增长，但并未达到预期的30%。

根据市场调研数据，竞争对手 XXX今年第三季度实现38%的增长，而其中在C代理商所负责的区域，竞争对手达到200%的爆发式增长，销售额达到约320万~350万。公司需要对C代理商进行重点关注，做出适当调整。（注：该品牌在江苏地区只有三个代理商）

我们对事物的变化形成定性的结论，一般有两种途径。一种是通过对数据对比和分析得到，一种是根据长期的经验积累形成的尝试来判断。前者可以称为“数据思维”，后者可以称为“经验思维”。那么接着又有下面一问了，到底什么是”经验思维”呢？

3、什么是经验思维？

经验思维是根据个人经验或者普适性的常识对事物做出判断，形成结论的模式。

经验思维有时候也是一种数据思维。经验丰富的人，一旦看到一组数据就能够做出定性的判断。这其中所依赖的，是在长期的数据积累。

举个例子，比如快消行业的营销高管，一看到某公司的营销费用占比才16%。就可以判断，这家公司的营销投入太低了。因为根据行业经验，快消品的行业营销费用占比一般不低于20%，有的甚至更高。如果明显低于20%，要么公司产品出奇的好，江湖上有口皆碑；要么就是产品的细分市场是个蓝海；如果都两者都不是，那么公司多半在业绩下滑，“大树将倒”。

笔者这里重点聊聊“经验思维”，并不是真的话题“跑偏”了。其实是捋清楚两者。因为，企业所谓的“数据化思维”，其沉淀下来的经验，是要相当程度转化成“经验思维”的。传承优秀知识和经验，不断开拓新的思维模式。这种“老带新”的模式是企业持续沉淀的踏实可行的方式，是有效落地、接地气的方案。

我们看宝洁公司，会有专门的 KM（ Knowledge Management）知识管理系统，来记录目前最好的方法（CBA，Current Best Approach）。把标准的操作规程（SOP，Standard Operation Procedure） 沉淀大企业管理系统中来。及时将来人员岗位变动，甚至离职，优秀的经验不会随成员消失。而是会通过知识管理系统传递给新的成员，最终一直确保转化为企业的无形资产。

“数据化思维”要持续发挥价值，就要不断地将其中的优秀的、可复制的操作流程标准化，不断地沉淀到企业知识管理系统，不断地分享给不同的团队。实现一份优秀经验，大家一起学习成长，整体提高企业效率和效能。

“经验思维”这么好，也有其应用的局限性，或者说是一些适用范围。下面两种情况下，“经验思维”可能带来的成效弊大于利。

①当市场环境变化太快时，抱守原来的经验往往会导致错误的决策。

②在快速变化的的市场或者行业中，企业或者个人过去积累的经验很快会过时，仍然基于过去的情况作出经验性的判断，往往会带来决策失误。因此，需要根据新的形式，通过数据形成量化的评价，并在此基础上作出判断。

经验思维不会过时，而经验思维也是数据思维的一种沉淀方式。但是，如果不注重积累经验，不注重以团队的方式积累经验，经验就永远只是个人的，而不能成为公司的。所以在组织层面，企业除了需要构建一个不断完善的工作流程之外，还需要一个不断积累的、不依赖于个人的知识沉淀流程或者经验积累流程，让经验积累在组织内部。

4、数据思维是先天的还是后天的

笔者认为：数据思维是一个综合性思维，但主要靠后天。

站在科学角度，人类的大脑分成左脑和右脑，有着不同的功能。左脑的功能侧重于逻辑、语言、数学、文字、推理、分析等方面，而右脑则侧重于画图、音乐、韵律、情感、想象和创造等方面。

数据思维要求能理性地对数据进行处理和分析，讲求逻辑推理。根据数据能够知道发生了什么，为什么会这样发生，有什么样的规律，这是左脑控制的；但数据思维还要有充分的想象力，能够将数据关联到管理流程和制度，并能创造性地提出不同的见解，这是右脑控制的。所以，数据思维是一个综合性思维，需要左脑和右脑的协调工作。

现在全球的数据科学家是极度缺少的，因为要做大数据分析工作，需要在三个领域有突出的表现：

① 信息技术，包括软件和硬件方面；

② 数学领域；

③ 经济和管理领域。

大多数的大数据应用都是商业行为，不是为了兴趣爱好。所以需要利用数学知识，借助 IT 手段，将对大数据的挖掘转换成商业应用。

所以，对数据思维的训练也需要从这三方面入手。

第一，要不断积累管理经验，熟悉企业的经营环境、市场竞争，对经济学和商业运作有深刻的理解，对企业管理有丰富的经验，通过数据结果能够知道企业到底发生了什么；

第二，要有基本的数据库相关知识，包括软件和硬件知识，能够在数据采集、数据存储、数据传输等领域理解最新的技术，能够熟练处理大量的数据，能够对数据的结构进行优化，提高数据处理的效率；

第三，要有审核的数学专业功底，根据数据集进行建模，能够对模型进行优化，并利用相关的算法进行计算，计算之后能够对数据进行解读。

当然，仅仅有以上三类知识和技能也是不够的，数据的呈现需要一定的设计技巧，需要用可视化的语言将观点表达出来，能够有效地传递信息。特别是在企业中，并不是所有人都是数据专家，甚至可以说所有人都不是数据专家。只能把精于对数据处理的那部分员工成为数据专业人士。所以需要对数据进行深度加工，然后以别人能够理解得了的方式来呈现，才能让数据挖掘结果得到认可。

5、企业管理者的数据思维

• 企业管理者为什么要有数据思维？

企业管理者对大数据和数据化管理的态度现状：

不同企业的中高层领导对大数据和数据化管理的感觉是不同的。真正希望利用大数据和数据化管理来提高本职岗位绩效的，往往是民营企业的中高层管理者。而且这个欲求的强烈程度与年龄无关，只与所处在的环境和个人心态有关。在某些国企或者事业单位，很多处于管理层的人基本都是多年才熬出来的。他们没有任何外部竞争的压力，大数据对于他们来说，只是处于好奇的阶段，只与大数据对自己有什么影响、对企业有什么影响，他们并不关心。

所以，给他们讲大数据，讲数据化管理，最多只能讲些故事或者与他们切身相关的例子而已；而对于民营企业的管理层，他们积极寻求在大数据时代的机会，希望在笔者的培训中能够找到帮助他们改善管理、提高竞争力的方法，甚至希望在这个领域能够有新的商业机会，所以他们对大数据更有兴趣。

现在的企业管理已经不是原来的传统的企业管理，数字化基础上的管理已经是现在企业管理的基本形式。如果没有数据思维，管理者在数据和事实面前会感到窘迫，并感到自己的权威受到挑战。所以管理者应该随趋势，与时俱进，用数据思维来武装自己，让自己的管理决策更加科学与合理，以便更加理性地处理商业环境下的各种关系。

随着数据技术的发展，企业面临的外部环境将更加复杂，需要处理的数据也会越来越多。如果企业还是在传统的思维模式，在市场竞争中必然会有落后于用数据来快速决策、高效处理问题的竞争对手。企业不重视数据，只会让自己在商业竞争中处于被动的位置。

• 如何培养企业管理者的数据思维？

培养企业管理者的数据化思维，可以分四步走。

第一步：自上而下的改革； 第二步：营造数据驱动的文化； 第三步：先复制，后创新；先有形，后有神； 第四步：循序渐进的培训模式； 第五步：分析竞争对手，向标杆企业学习。

①自上而下的变革

培养管理者的数据思维是一项长期而艰巨的任务。因为形成数据思维不仅仅是行为习惯的变化，还是思维模式的变化。改变一个人的行为比较容易，而改变一个人的思维模式则是非常艰难的。

企业在导入数据化管理的过程中，对管理者的数据思维培养是一项必要的工作。管理者没有数据思维，企业的数据化管理将是空的，数据会被管理者放置到一边，而无法起到应有的作用。

数据化管理是企业的管理变革。自上而下的改变叫变革，自下而上的改变叫革命。如果没有高层的推动，企业的数据化变革就不可能实现。所以高层首先要建立数据思维。在研讨目标、商议工作、布置任务的时候，都要用数据去量化。开会的时候问数据、听数据、分析数据，提出战略目标的时候用数据去说明目标。

管理学上有个高效原则是“向上取悦”。商业社会中，资本为王，老板是资本方的代表。上级决定下级的任务，评价下级的工作绩效。员工为了在企业中生存，需要满足上级的要求，以获得上级的赏识和认可。所以在企业中，自然而然地形成了“向上取悦”的管理方式，这种向上取悦执行得越到位，企业的执行力越高。

②营造数据驱动的文化

培养管理者的数据思维，需要以企业文化作为基础。数据化管理变革必然带来企业文化的变革。数据讲求的是量化、科学、实事求是，企业在管理中也必须重事实、讲数据。

③先复制，后创新；先变形，后有神

一种有效的方法“先复制，后创新；先有形，后有神”。开始培养数据思维的时候，光靠大量的会议讨论是不行的，需要借助具体的工作工具。

为每个岗位设计标准化的工作表格，为每个管理者设计标准化的数据分析模板。通过培训，教会每个人都使用这些表格和模板。在日常工作中，随时检查相关数据的表格是否严格填写，并在使用过程中，允许并鼓励员工提出改善意见和建议。对于好的建议积极采用，并及时更新原有的表格和模板。

经过一段时间磨合，员工就能够适应这种数据化的管理方式，并逐步内化到日常的工作当中。这就是先有数据表格的“形”，然后再追求数据思维的“神”。

初期设定表格和模板，不需要过度追求完美，表格和模板在实践中不断修订和完善，逐步形成适合企业的数据表格规范和数据分析模板。

不要因为追求完美而迟迟不推动企业数据化建设。更早开始，更容易取得成功。

④循序渐进的培训过程

要改变一个人的行为习惯和思维模式，培训非常重要。两方面原因，一方面要树立变革的动机，说服个人做出改变；另一方便，要为改变提供工具，培训说明工具的使用方法，完成变革期的顺利渡过。

企业可以指定变革时间表，按照时间表设定培训内容和培训计划，为不同层级的管理者指定不同的培训内容，包括技能的培训和动机的培训。动机培训是要告诉所有参与人员，公司为什么要做出变革，而技能培训则是提高参与变革的管理者适应新方式的能力。

培训的时候，高层最好亲自出席，并强调相关内容，传达变革的决心。每个层级必须给下一层级做培训，按照层级递推。并由相关的部门进行跟踪检查，并对每次培训进行打分。培训结束后，可要求每个参与培训的员工填写相关的反馈问卷，必要的时候进行培训效果测试。

本·霍洛维茨《创业维艰》指出，作为一个 CEO，能够驱动员工的有效工具只有两个：激励和培训。企业在推动管理变革的时候，一定要多多开展培训。

⑤分析竞争对手，像标杆企业学习

商业上的竞争是非常残酷的，每个企业都要遵守一定的游戏规则，而这个游戏规则有强者制定。强者，就是我们的标杆。

标杆，就是值得他人学习的榜样。企业可以根据标杆企业的做法，照猫画虎，学习他们的成功经验。变高企业的变革历程提供了一个方向和道路，企业照着这个路子走下去就好。从理论到实际，企业的实践还有很长的路要走，经验的探索需要付出很多的代价，而对标杆的学习和模仿是最简捷的方法