企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,本質(zhì)是思維方式的轉(zhuǎn)型? | IDCF

來源:談數(shù)據(jù)?作者:石秀峰
筆者在《深入聊一聊企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個(gè)事兒》一文中給出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義,即:通過應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)來重塑企業(yè)的信息化環(huán)境和業(yè)務(wù)過程。本質(zhì)上來講,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,不僅是技術(shù)方面的升級(jí),更是企業(yè)文化、思維方式的轉(zhuǎn)變。
那么,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型究竟需要什么樣的思維方式?
一、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要什么樣的思維方式?

不知道你有沒有過這樣的感覺:不知道從什么時(shí)候開始,和人溝通過程,以及要說服別人的時(shí)候,光靠一嘴的“伶牙俐齒”似乎行不通了,別人總會(huì)要求你“用數(shù)據(jù)說話”;當(dāng)你給領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)工作的時(shí)候,領(lǐng)導(dǎo)也會(huì)要求你“用數(shù)據(jù)說話”。事實(shí)上,用數(shù)據(jù)說話就是一種思維方式的轉(zhuǎn)變。
數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)連接一切,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)一切、數(shù)據(jù)重塑一切,數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要素。數(shù)據(jù)在企業(yè)決策過程中,將發(fā)揮出越來越重要的作用,尤其是在商業(yè)活動(dòng)中,數(shù)據(jù)不僅能夠輔助企業(yè)快速做出決策,實(shí)現(xiàn)降本增效,甚至可以重構(gòu)企業(yè)的商業(yè)模式。
- 數(shù)據(jù)連接一切
- 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)一切
- 數(shù)據(jù)重塑一切
二、什么是數(shù)據(jù)思維?

古希臘哲學(xué)家說:“思維是靈魂的自我談話”。思維是一個(gè)比較玄乎,難以用一兩句話說的的清楚的東西,其本質(zhì)是人腦的活動(dòng),以探索和發(fā)現(xiàn)事物的本質(zhì)聯(lián)系和規(guī)律性。先看一個(gè)故事,說某天公司領(lǐng)導(dǎo)要求一項(xiàng)目經(jīng)理匯報(bào)項(xiàng)目的完成情況,對(duì)話如下:
項(xiàng)目經(jīng)理:報(bào)告領(lǐng)導(dǎo),項(xiàng)目已經(jīng)差不多完成了!公司領(lǐng)導(dǎo):差不多是差多少?請(qǐng)用數(shù)據(jù)說明下情況,能量化的盡量量化。項(xiàng)目經(jīng)理:項(xiàng)目已經(jīng)完成接近99%了!公司領(lǐng)導(dǎo):暈~~~故事中的項(xiàng)目經(jīng)理是數(shù)據(jù)思維嗎?顯然不是。盡管他的匯報(bào)中也用了“數(shù)字”,但并不是因?yàn)橛袛?shù)字,就是數(shù)據(jù)思維。就像我們問1+1等于幾?三歲小孩也能迅速回答出來。但這并不是數(shù)據(jù)思維,而是人腦根據(jù)人體的感官作出的一種自然反應(yīng),是人類進(jìn)化中對(duì)數(shù)據(jù)的一種天生攜帶感。我們判斷和分析事物的變化形成結(jié)論,一般有兩種方法,一種是通過對(duì)事物所涉及的一系列數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、匯總、對(duì)比、分析而形成結(jié)論。另一種是通過感官、經(jīng)驗(yàn)、主觀和感性判斷而形成結(jié)論。前者可以稱為“數(shù)據(jù)思維”,后者可以稱為“經(jīng)驗(yàn)思維或傳統(tǒng)思維”。數(shù)據(jù)思維是用數(shù)據(jù)來探索、思考事物的一種思維模式,用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題、洞察規(guī)律、探索真理。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程需要的數(shù)據(jù)思維,就是用數(shù)據(jù)思考,用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)決策。
- 用數(shù)據(jù)思考,就是實(shí)事求是、堅(jiān)持以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)理性思考,避免情緒化、主觀化,避免負(fù)面思維、以偏概全、單一視角。
- 用數(shù)據(jù)管理,就是對(duì)客觀、真實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析,并將分析結(jié)果運(yùn)用到生產(chǎn)、營運(yùn)、銷售等各環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)管理過程中。
- 用數(shù)據(jù)說話,就是要杜絕“大概、也許、可能、差不多……”,而是要以真實(shí)的數(shù)據(jù)為依據(jù),基于合理、有邏輯的“推論”,去說服別人,去匯報(bào)工作。
- 用數(shù)據(jù)決策,就是要以事實(shí)為基礎(chǔ)、以數(shù)據(jù)為依據(jù),通過數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)分析、事實(shí)推理獲得結(jié)論,避免通過直覺做決定和情緒化決策。
- 數(shù)據(jù)思維是一種簡化思維
- 數(shù)據(jù)思維是一種量化思維
- 數(shù)據(jù)思維是一種創(chuàng)新思維
- 數(shù)據(jù)思維是一種追求真理的思維
三、警惕,數(shù)據(jù)思維中的認(rèn)知陷阱!

數(shù)據(jù)很重要,然而,企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中, 也要避免掉入數(shù)據(jù)思維中的認(rèn)知陷阱。3.1 數(shù)據(jù)收集,越大越好?數(shù)字化時(shí)代,隨著企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的重要性的認(rèn)識(shí)越來越高,以及數(shù)據(jù)收集的技術(shù)、方法越來越完善,即便是小公司也可能輕易擁有海量的“大數(shù)據(jù)”。企業(yè)在數(shù)據(jù)的收集和分析和過程中,應(yīng)避免掉入“大而不全”的陷阱。
- 大,主要是指數(shù)據(jù)的量大,規(guī)模大,體量大;
- 全,指的是數(shù)據(jù)要全面、完整,考慮的數(shù)據(jù)維度要足夠多。
在馬陵之戰(zhàn)中,龐涓善于數(shù)據(jù)分析,一場戰(zhàn)役過后,他能夠通過分析戰(zhàn)敗敵軍丟棄的“灶”分析出敵軍的人數(shù)和戰(zhàn)力情況。而孫臏反其道而用之,通過編造“使齊軍入魏地為十萬灶,明日為五萬灶,又明日為三萬灶”的數(shù)據(jù),成功實(shí)施了誘敵深入,殺死了龐涓。龐涓之死,不僅在于其過于輕敵,但更重要的數(shù)據(jù)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,卻在暗地里偷偷增兵,如果龐涓能夠在觀察仔細(xì)一些,數(shù)據(jù)在收集全面一些,不難發(fā)現(xiàn)孫臏的“陰謀詭計(jì)”。企業(yè)的數(shù)據(jù)分析也一樣,不一定是收集的數(shù)據(jù)量越大越好,而更應(yīng)該注重?cái)?shù)據(jù)的完整性,重視數(shù)據(jù)治理,以實(shí)現(xiàn)全維度、全過程、全場景的數(shù)據(jù)分析,支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。3.2 有數(shù)據(jù)就一定有真相?數(shù)據(jù)作為當(dāng)前時(shí)代重要的生產(chǎn)要素其重要性是不言而喻的,但是有數(shù)據(jù)不一定有真相。早在2008年的時(shí)候,iPhone手機(jī)剛剛誕生不到一年,并沒有體現(xiàn)出如今這樣的優(yōu)勢(shì),手機(jī)界的霸主依然是諾基亞和摩托羅拉。那時(shí)候,移動(dòng)端智能終端設(shè)備還存在諸多不成熟的地方,很多人認(rèn)為智能手機(jī)就只是一種時(shí)尚,這股時(shí)尚風(fēng)潮也會(huì)很快過去,手機(jī)還得是要質(zhì)量可靠,皮實(shí)耐用的。而Nokia也不是完全沒有重視智能手機(jī),他曾經(jīng)做了一個(gè)高達(dá)100萬人參與的調(diào)研樣板,而在那個(gè)智能手機(jī)尚未普及,概念都不夠清晰的年代,絕大多數(shù)的用戶壓根不清楚調(diào)研所指的手機(jī)和他們自己所用的手機(jī)有何區(qū)別,大多數(shù)用戶面對(duì)這樣廣泛而粗略的調(diào)研,回答非常簡單:沒有興趣。畢竟:“誰會(huì)想攜帶一部笨重而續(xù)航差的智能手機(jī)呢?更何況它還那么脆弱”。但是誰又會(huì)想到,在不久之后,人們?yōu)榱速徺I一臺(tái)智能手機(jī),寧可去借錢,甚至去“賣腎”!因此,有數(shù)據(jù)也不一定有真相。數(shù)據(jù)很重要,但也不要過于迷信數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析樣本的片面性、時(shí)效性、數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量缺陷都會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)果失真。即使數(shù)據(jù)分析結(jié)果是真實(shí)的,也需要我們?cè)趯?shí)踐中不斷去驗(yàn)證。3.3 數(shù)據(jù)讓管理變得簡單?隨著數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)變得越來越簡單和低價(jià),即使是小公司也能擁有“大數(shù)據(jù)”。從而基于數(shù)據(jù)的整合、加工、處理、分析和挖掘,幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)中問題,幫助企業(yè)做出科學(xué)合理的決策,“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理”的時(shí)代已經(jīng)到來。但是世間萬物都存在不確定性,企業(yè)管理也一樣。管理決策、數(shù)據(jù)分析都存在一定的不確定性,即便擁有了百分百客觀的數(shù)據(jù)分析,也無法保證決策結(jié)果的百分百正確。企業(yè)管理中的不確定性,來自于影響企業(yè)管理決策的各種因素的變化速度和復(fù)雜性。這些因素包括企業(yè)內(nèi)部管理因素,例如:組織機(jī)構(gòu)、人員、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程、信息系統(tǒng)等,以及外部環(huán)境因素,例如:競爭環(huán)境、政治環(huán)境、法律環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等。復(fù)雜性帶來信息的膨脹和因素之間的因果關(guān)系模糊,快速變化使得決策難以跟上變化的速度。數(shù)據(jù)分析中的不確定性,來自于數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)分析等過程的不確定性,數(shù)據(jù)收集是否完整和齊全,數(shù)據(jù)處理是否合理和準(zhǔn)確,數(shù)據(jù)分析是否及時(shí)和有效,結(jié)果的解讀是否標(biāo)準(zhǔn)一致等等,幾乎每一個(gè)環(huán)節(jié)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(shí)。如果企業(yè)管理者缺乏對(duì)信息和數(shù)據(jù)的洞察力,缺乏透過信息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,缺乏決策后可能后果的預(yù)測(cè)預(yù)防推算能力,即使有了客觀完整的數(shù)據(jù),也不會(huì)讓企業(yè)管理變得簡單。數(shù)據(jù)能夠?yàn)闃I(yè)務(wù)賦能,但也要清楚事物是動(dòng)態(tài)變化的,任何預(yù)測(cè)都存在不確定性,必須結(jié)合現(xiàn)狀和需求,通過“數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的雙引擎驅(qū)動(dòng)”循序漸進(jìn)的推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
四、數(shù)據(jù)思維該如何建立和培養(yǎng)?

數(shù)據(jù)敏感度是對(duì)數(shù)據(jù)感知、計(jì)算、理解能力,是通過數(shù)據(jù)的表象理解事物本質(zhì)的程度。對(duì)數(shù)據(jù)敏感的人,看到數(shù)據(jù)能夠找出問題,找到規(guī)律,發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)或做出決斷;對(duì)數(shù)據(jù)不敏感的人,看到數(shù)據(jù)只會(huì)問這是什么,這反映了什么,這能說明什么?對(duì)數(shù)據(jù)毫無敏感而言的人,“數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)”,甚至不會(huì)想到以上問題。人并非天生就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生敏感度,人們對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度來源于經(jīng)驗(yàn)的積累,看的數(shù)據(jù)越多,種類越豐富,處理的問題越多、敏感性就越強(qiáng)。因此,數(shù)據(jù)敏感度是可以培養(yǎng)的。所謂培養(yǎng)數(shù)據(jù)敏感度,本質(zhì)上就是培養(yǎng)通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的能力,可以從以下幾個(gè)方面入手:
- 質(zhì)量評(píng)估,對(duì)數(shù)據(jù)的表象和質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估,判斷數(shù)據(jù)是否完整、是否準(zhǔn)確、是否符合業(yè)務(wù)規(guī)范?
- 識(shí)別真?zhèn)危?/span>能夠?qū)?shù)據(jù)的真假做出判斷,看出數(shù)據(jù)中存在的貓膩,例如:年度報(bào)告,本事業(yè)部今年老員工的離職率為0,實(shí)際上新入職的員工有大批離職的。
- 找到因果,能夠通過數(shù)據(jù)找到事物之間因果關(guān)系,從而找到產(chǎn)生問題的主要原因和根本原因。例如:產(chǎn)品銷量下降了,直接原因是客戶量減少了,本質(zhì)原因是市場出現(xiàn)了更具競爭力的產(chǎn)品。
- 找出關(guān)聯(lián),能夠通過數(shù)據(jù)多維采集和分析找到事物之間關(guān)聯(lián)關(guān)系,關(guān)聯(lián)分析是洞察事務(wù)本質(zhì)的重要方式,關(guān)鍵點(diǎn)在于數(shù)據(jù)維度全、數(shù)據(jù)樣本完整且具有足夠的代表性。
- 判別優(yōu)劣,能夠通過數(shù)據(jù)的對(duì)比判斷事物的好壞優(yōu)劣,例如:季度銷售完成率為50%的報(bào)告,如果沒有歷史數(shù)據(jù)作為對(duì)比很難判斷出這個(gè)季度銷售業(yè)績的好壞。
- 洞察規(guī)律,能夠從數(shù)據(jù)中找到事物發(fā)展的規(guī)律,例如:古人為了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要,順應(yīng)自然規(guī)律,通過對(duì)春夏秋冬、冷熱交替的不同時(shí)間的記錄和研究,總結(jié)出來了二十四節(jié)氣。
- 預(yù)測(cè)預(yù)估,能夠從已知的數(shù)據(jù)中提取到的規(guī)則,從而對(duì)未知的業(yè)務(wù)影響作出預(yù)測(cè)。
- 對(duì)于數(shù)據(jù)管理或數(shù)據(jù)分析人員,要能夠看得懂?dāng)?shù)據(jù)并理解數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)含義。
- 對(duì)于業(yè)務(wù)人員,要懂?dāng)?shù)據(jù),會(huì)使用數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)開展。
- 第一,缺乏明確目標(biāo)和范圍,例如:哪些業(yè)務(wù)需要研判,業(yè)務(wù)遇到的問題是什么;
- 第二,缺乏明確的判斷依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn),例如:產(chǎn)品銷量要提高多少?
- 首先,要搞清楚業(yè)務(wù)的目標(biāo)是否明確,如果目標(biāo)不明確,則先明確目標(biāo)。例如:通過收集和分析現(xiàn)有的數(shù)據(jù)報(bào)表情況對(duì)銷售業(yè)務(wù)現(xiàn)狀進(jìn)行研判,找出改進(jìn)點(diǎn)。
- 第二,在明確業(yè)務(wù)目標(biāo)之后,要搞清楚是否有業(yè)務(wù)判斷的標(biāo)準(zhǔn),判斷標(biāo)準(zhǔn)一定要建立起來,不然提升多少才算好都不知道,事后難免陷入扯皮和糾結(jié)。例如:XX產(chǎn)品同比增長20%
- 第三,定了判斷標(biāo)準(zhǔn)之后,要分析用什么樣的策略支撐實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。例如:優(yōu)化推薦算法、增加線下營銷活動(dòng)等。
- 第四,在明確了實(shí)施策略之后,要制定策略執(zhí)行計(jì)劃。例如:算法的升級(jí)需要誰來負(fù)責(zé)、什么時(shí)間完成?
- 第五,在明確行動(dòng)計(jì)劃之后,還需要通過數(shù)據(jù)來監(jiān)控執(zhí)行情況,并實(shí)時(shí)反饋執(zhí)行的效果。
- 第一,在一定程度上,數(shù)據(jù)就是證據(jù)和事實(shí),用數(shù)據(jù)說話,能夠增強(qiáng)你的說服力
- 第二,數(shù)據(jù)可以揭露問題,發(fā)現(xiàn)本質(zhì),用數(shù)據(jù)說話,可以輔助你做出正確的決策
- 第三,用數(shù)據(jù)說話要有量化思維,簡化思維,還要盡量避免使用太過專業(yè)的術(shù)語
寫在最后的話


玩樂高,學(xué)敏捷,【規(guī)?;艚萋?lián)合作戰(zhàn)沙盤之「烏托邦計(jì)劃」】,12月25-26日登陸深圳,將“多團(tuán)隊(duì)敏捷協(xié)同”基因內(nèi)化在研發(fā)流程中,為規(guī)模化提升研發(fā)效能保駕護(hù)航!!???
企業(yè)組隊(duì)和個(gè)人均可報(bào)名參加,一起挑戰(zhàn)極客烏托邦
