如何养成数据化管理的习惯？——企业大数据的作用

摘要：很多企业热衷于谈论大数据，却忽视企业内部的基础数据管理和内部管理团队的数据思维训练。不重视数据，就不会有数据；没有数据、也没有具备数据思维的管理团队，大数据跟你的企业就不会有任何关系。

目前关于大数据的讨论都还停留在概念的层面，且对大数据的定义本身都存在各种各样的理解。但有一点是肯定的，无论是大数据还是小数据还是微数据，作用都越来越大，影响着企业的经营管理决策，而且数据技术的应用水平直接影响着企业的综合实力。

管理学上对企业定义为“以赢利为目的的组织”—这句话会在本书中多次重复以示强调—意思是通过充分利用公司的内外部资源，将资源转换，实现增值，从而赢利。就像一个黑匣子，将资源输入黑匣子，在黑匣子内部实现资源的转换，包括生产资料本身的转换，劳动资料转入生产资料，知识或者技术转入生产资料等，黑匣子输出产品或者服务等形式的成果资源给客户，从而实现了资源转换后的增值，企业所获得的赢利就是这些资源的投入和产出之间差异的税后部分。

用数据发现浪费

企业是靠人、财、物和信息等资源构成的，企业的赢利也是通过人财物和信息等资源的转换带来的增值效益获得的。如果在人、财、物和信息等方面有浪费，产出必然减少，增值效应就会被弱化。那么通过数据分析就可以从人、财、物和信息等资源的浪费视角来优化资源，从而让资源得到最大化利用，提高产出量，实现赢利。落实到具体的行动中，有两个关键点需要考量。

一种浪费称做显性浪费，即看得见的浪费。假如生产 100 公斤的 C，需要 60 公斤的 A 和 40 公斤的 B，在实际生产 100 公斤 C 的时候，使用了 65 公斤的 A 和 42公斤的B，有7公斤的浪费，包括5公斤的A和2公斤的B。这种浪费就叫作显性浪费，是可以看得见的浪费。这种浪费可以通过工厂的废弃物品处理、生产线的副产品或者其他的可见物料来衡量。

另一种浪费称做隐性浪费，即看不见的浪费。这种浪费是由于未能物尽其用导致的。

用数据激励员工

用数据量化工作结果能够更加有效地将激发员工的工作热情，从而避免员工去做一些与工作无关的事情。

专业的人力资源管理者都在量化公司的考核，无论是推行平衡计分卡还是使用常规的 KPI，越能够做到量化，越能够彰显公平。而量化的相关指标如果能够紧密地跟公司所追求的结果结合在一起，则考核和对应的激励就跟公司的目标一致了。

用数据去招聘和培养优秀人才

企业的赢利需要资源的转化来完成，而驱动这个转化过程的是企业的员工。所以，有企业说，人力资源是企业最重要的资源，是高于其他资源的资源，因为人力资源会使用其他资源来完成企业资源的转化，是驱动其他资源转化的资源。人力资源的差异直接决定着企业对资源的使用和转化效率。

通过数据，可以帮助人力资源部门在筛选人才时，能够使用科学的方法来筛选，从而让企业的人力资源优于其他竞争对手企业的人力资源，提高自身优势。在同质化的行业中，技术并不形成企业关键竞争的壁垒，因为企业间的差异往往是人力资源的差异。所以，在这类行业中，企业会把招聘、培养和使用优秀人才作为自己在竞争中取胜的关键举措。

用数据优化资源配置

不同的资源配置方式必然带来不同的产出，资源配置的方法也体现着企业采用的不同的经营模式。比如自主品牌经营者肯定会在自身品牌上不断投入，其营销成本占比相对较高；一个 OEM 厂家更关注工厂生产效率，会将更多的资源投放到生产管理上。在不同的营销模式下，企业对各种资源的投入肯定不同，直销的公司更注重对业务人员的培训，因为他们采用的是人海战术的“推（PUSH）”销，而靠品牌营销的企业更注重选择合适的品牌代言人，通过“海陆空”的方式来投放广告，吸引消费者主动购买本企业的产品或服务，这种模式是“拉（PULL）”销。模式的不同，必然造成对资源投入的不同。

用数据改善内部管理

数据是企业内外部各种资源和资源活动的记录，通过对数据的分析，可以分析资源活动的有效性，从而总结出最有效的活动方式和方法，进一步优化公司的内部管理，提高内部资源配置效率和转化效率，让企业经营和管理活动更加有效。通过对人力资源效能数据的分析，探寻人力效能产出的规律，优化人力资源配置、合理配备更优秀的人力资源，从而提升企业人效。定期的人效分析给出在不同的投入产出条件下最优的人力资源配置。通过对员工基本信息表的数据分析，就能够看到公司人力的结构配比情况，包括横向的职能配备情况和纵向的不同层级的人员配备情况。

用数据提升客户体验

客户数据用来描述客户的画像、客户的行为习惯以及需求。通过对客户未被满足的需求的描述，企业可以改进产品和服务，进一步提升客户体验，从而引发客户的重复消费和再次购买，包括购买附加物。

客户数据是企业的关键数据之一，通过客户数据就能够分析客户的消费行为，对客户需求进行深度研究，设计或者改进产品或服务，提升客户对产品和服务的满意度，并根据客户的具体需求，改进管理流程。客户数据是企业经营和管理达到一定规模之后必须研究的数据。

用数据指导研发，发现市场机会

企业在实际运营过程中，通过分析数据，发现客户未被满足的需求，从而可以创造出满足客户需求的机会，发现新的市场机会。

宝洁公司在这方面是高手。宝洁公司每年花费大量的研究经费来研究消费者的需求，特别是消费者未被满足的需求，然后投入研发经费去开发新的产品，哪怕是细微的需求，也可以成为新的产品研究方向。

宝洁公司在研究消费者洗衣服的过程中，发现很多消费者喜欢夏天穿白色衣服，但白色衣服被洗过多次之后就会变黄，这是消费者的一个困扰。于是宝洁公司的研发人员发现了通过将蓝色与黄色中和，从而让衣服变白的原理，在洗衣粉中加入蓝色粒子，使得洗完的衣服更加靓丽。这个想法是在对印度消费者进行调研的时候发现的，因为印度消费者在洗白色衣物的时候，喜欢在水里添加几滴蓝色的墨水。

后来在研究中国消费者的时候，宝洁公司发现中国的消费者特别喜欢在洗白色衣服的时候添加几滴 84 消毒液，但这种做法需要谨慎操作，因为一旦消毒液浓度过高，容易把衣服漂出斑点。后来宝洁公司在洗衣粉配方中加入了具有漂白成分的一种化学物质，不使用的时候不产生双氧水，但融入水的时候会释放出双氧水的成分，且浓度相对均匀，不烧伤衣物。这些创新都是来自对消费者需求的研究，利用了消费者的智慧。

——本文摘自《企业数据化管理变革 : 数据治理与统筹方案》，作者：赵兴峰著

内容提要

很多企业热衷于谈论大数据，却忽视企业内部的基础数据管理以及内部管理团队的数据思维训练。不重视数据，就不会有数据；没有数据、没有具备数据思维的管理团队，大数据跟你的企业就不会有任何关系。

本书主要讲解企业经营大数据的概念及数据的重要性、数据分析与管理决策、管理部门的指标数据化与对标体系、财务部门的数据分析、企业的数据化之路。另外，书中结合实际案例讲解了企业大数据应用的最佳实践方法；并结合作者的实践经验详述了企业经营大数据治理过程中遇到的问题、阻力以及处理方法。

本书适合企业的管理者与数据分析人员，以及对大数据感兴趣的读者。

作者简介

赵兴峰

北京大学、新加坡国立大学MBA双硕士，西安交通大学工学学士，北京信宜明悦咨询有限公司创始人。
具有20年跨国公司经营数据分析实战经验，曾就职于宝洁、惠氏、摩立特、LG电子等国际知名企业，从事市场研究、商业智能、战略研究等。
目前专注于大数据时代下政府和企业的数据治理、数据统筹、数据分析和数据挖掘应用推广，致力于推动企业和政府利用数据实现战略转型与升级，构建智慧企业、智慧政府、智慧城市和智慧生态。