【前言】

從事企業數據化工作7年，起初迷茫厭惡，如今不痛不癢。深知這是一條企業終將要走的路，不如讓自己走在前頭，留下點感悟。閑來分享關於數據分析的思考與知識，也希望能有老司機給我帶帶路。
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首先談談企業數據化運營的「道與術」。數據始於生產，卻又服務於經營。數據能讓我們知道什麼，又能給企業帶來什麼？

數據之道——數據「知道」

「知」體現在數據讓我們知道業務發生著什麼樣的變化，為什麼發生這些變化，這些變化需不需要去改變。「道」反映了數據對結果一語道破的作用，比如今年的業績多少，回款多少。

數據存在於企業各種各樣的應用系統，每個企業都會隨著發展逐步上線ERP、CRM、OA，PLM等系統。在這個發展過程，數據會存在不完整、不集中、不一致、不正確等情況。這些問題一方面是反映了存在的問題，另外一方面也反映了企業正在快速發展，哪一些建設在逐步的完善，這是一個過程，關鍵在於如何去利用這些數據？

數據的利用關鍵在於目的、技術和人

根據不同的目的，它對數據的要求是不一樣的，對數據的中間、問題的透露的柔軟度也是不一樣的。比如我們想對某一個事件進行數據追溯，這時候所需要的數據就非常精確。比如說我們發現一個質量檢測是異常的，那麼就需要分析這個異常背後各式各樣的原始生產記錄，這個過程對數據記錄的準確性要求非常高，否則得出的結論有可能是錯誤的。但對於公司高層領導來說，他需要的分析是一個宏觀的，一個趨勢性的結論。這時候個別的錯誤，並不會影響整個趨勢的判斷。很多決策的制定都是在一直部分情況下做的，通過一部分數據參考，對整個趨勢進行把握，從而得出一個決策。

第二個是技術，包括數據的清洗、篩選、主數據，把不正確的、不完整的、不一致的、不集中的數據通過技術手段解決掉。技術是保障數據按照業務分析邏輯「走路」的重要手段。

第三個方面是人，數據離開了人的探索就缺乏了「靈性」，比如某個異常點，這個異常點代表什麼，如何產生的，這都需要在這方面富有經驗的，有相關行業業務背景的人才才能探出。

所以從上面的角度來看，數據要能產生價值，離不開目的、技術和人才。我們有了一大堆數據，有各式各樣的系統，這些數據是不是就能讓我們知道發生了什麼事情，為什麼會發生，結果是什麼？不一定，我只是判斷一大堆數據，如果我想有大量的報告給一個老總去看的話，他肯定不會去看，因為看不懂。

知管理

數據能讓我們知道管理的異常。比如質量成本管理管理，某產品他的含量在中間含量的變化，統計了一段時間，發現波動非常大。

但實際上，它的上下浮動幅數是10%，我們通過消除質量方面的異常，把它的偏差控制在正負3%，換句話來說它主體的波動降到了6%。結果是什麼呢？通過這個過程，我們把這個產品的原料用量降低了12%，這個在我們行業，如果原料的採購量是1000萬的話，12%就意味著節省了120萬。這就是通過數據分析持續改進所帶來的一個非常明顯的一個效果。這也是企業領導所需要的結論，通過知道原因，去改進，把它變成企業的實際利潤。

道經營

道就是將數據結論以最直觀的方式展示給老闆看。以往領導要知道企業動態，賺不賺錢，需要進入到各個業務系統去查看數據，久而久之這樣的工作會變得枯燥無意義，領導無法以最有效率的手段得到自己想要的信息。但是，我們可以通過一些直觀的手段去把數據用最簡單的方式展現出來，比如通過搭建數據決策平台，將各個系統的數據整合，通過各式各樣豐富的圖表製作來進行分析展示。以郵件、簡訊或者微信的方式推送給領導，給到他們所需要的數據。

所以，總體來講，數據化的目的就是知管理、道經營。沒有管理指導性功能的數據都是無用的。

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