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什么是数字化、数据思维和数据化管理？
2020-08-31 10:22 栏目：行业动态 查看()
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。
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。
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。
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。（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。
这里将上面的例子做个调整，就是数据思维的成果了。
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。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？
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”。
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。
数据思维是先天的还是后天的？
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，并能国故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德国；
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。
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。
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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。
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。
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。（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。
这里将上面的例子做个调整，就是数据思维的成果了。
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。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？
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”。
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。
数据思维是先天的还是后天的？
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，并能国故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德国；
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。
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。
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郑重申明：正数科技以外的任何单位或个人，不得使用该案例作为工作成功展示！
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