数据驱动企业经营的五大优势都是什么。

趋势一：数据驱动企业经营管控模式升级，用数据治理企业

在传统的企业管理模式下，我们常受限于“管理半径”与企业业务复杂度及规模之间的矛盾，加之大部分企业的内部数据质量不高及透明度低，从而使得高层很难向下管理穿透，只能依赖于人工主动发现问题并基于繁琐的流程层层汇报以处置各类事件。然而面对日益多元化、复杂化的形势，传统人海战术式的治理模式已存在瓶颈，治理成本高、效率低等，这对企业竞争力的影响是致命的，美国兰德公司的研究表明：“世界上每100家破产倒闭的大企业中，85％是因为企业管理者的决策不慎造成的。”

“让听得见炮声的人来做决策”是任正非专门研究美国特种部队作战总结出来的，这与传统的企业管理模式形成了鲜明对比，然而要实现这样的管理模式升级尤为不易，依赖传统“能人”决策机制显然已不再适用，我们需要一个数字化的新型经营管理体系以支撑企业的运作，更确切的说，未来应形成即时感知、科学决策、主动服务、高效运行、智能监管的企业新型治理形态。

趋势二：从”支持决策“到”主动赋能“

过往我们对数据驱动的认知往往与”以数据为中心进行决策“这一概念重合。“以数据为中心进行决策”顾名思义就是用数据来支持决策，通过对数据的整理、抽取，将数据转化为可读的知识，形成分析结果，决策者根据分析报告的结果考虑并决定决策结果，决策由人做出。以数据为中心进行决策，人为决策的本质未变，即使按照“仅依靠数据、不依靠经验和直觉去决策”的原则去要求决策者，但决策者作为个人的局限性仍无法避免。而且，随着数字化时代环节日趋复杂多变，高频次决策和动态调整的需求越来越多，仅以数据为中心的决策方式难以应对快速决策需求；同时，仍旧打不破企业业务流程环节多、决策链条长、信息不对称等传统决策模式下存在的问题；此外，没有完全体现当下自动化智能化的发展趋势，在这种定位下，数据驱动所带来的效率和价值都会大打折扣。

未来，随着AI技术的深入应用和人机协同工作方式的普及化和深度化，企业自动化、智能化程度大幅提升，“人找数”将越来越多地转变为“数找人”，机器能够基于对数据的收集、治理、加工、处理、洞察开展主动预警、自动化智能决策甚至是自动化业务执行等服务，主动推动决策和业务发展，充分释放数据价值。

趋势三：从数据“驱动决策”到同时驱动“业务自动化执行”

在技术如此强大，数据如此丰富的今天，数据驱动决策已有一定局限性。因为“好的决策”不仅依赖于高质量的统计分析报告，更依赖于报告使用者的能力，需要具备特定经验的人依据报告的内容去发现规律，从而进行决策。

但近几年随着数字化技术的不断突破，“统计分析报告+能人经验”的决策模式不再匹配当下时代的竞争，而需要基于“数据+规则/算法”直接驱动业务更高效执行，因此大家开始关注数据如何直接驱动业务执行，随之而来的是自动化和智能化运营新场景应用开始兴起。以某农牧公司为例：受客户流失问题的影响，该公司每年都要花费大量成本开拓新市场新客户。但即便如此，每年也依然有大量的老客户流失，导致业务增长异常缓慢。更大的问题是：该公司往往都是在客户流失之后，才能基于一段时间无交易这一现实，开展动因分析和制定对策。即使花费了大量的营销成本试图赢回客户，却往往是亡羊补牢，为时过晚。与此同时，近年来，该公司借助社交和交易的线上化平台，积累了大量客户数据。基于这些数据，这家企业开展基于客户行为数据的分析，以提前预警客户流失风险。对于有流失风险的客户，系统直接通知业务员采取事前行动，并提供行动的标准业务动作，取得了很好的效果。在这个例子中，该农牧公司基于数据发现问题，提出预警并直接驱动采取相应的行动，是数据驱动价值实现的典型表现。

趋势四：从服务决策层到服务所有用户

数字化时代，随着企业管理的重心从以“控制和命令”为核心的威权式管理向以“服务和指导”为核心的赋能式管理转变，企业内部从决策层、管理层到执行层的各层级人员都面临更大的挑战。决策层希望能感知到全局的经营情况，构建敏锐的洞察规划能力，开展数字化的定量决策或基于算法的智能辅助决策。中层管理者希望能够实时感知到业务全过程，能更快甚至预判业务开展过程中存在的风险及问题，基于业务标准化及规则开展透明化过程可视结果可控的管理。执行层被赋予了更大的决策权，希望能够协同更高效的数字化能力，基于透明的数据及规则体系自驱执行，让业务执行更敏捷、更主动。

基于新一代信息技术，企业的业务全过程以数据的形式被跟踪记录下来。数据量大幅增加，数据维度多元化，数据来源复杂化，数据实时化、标准化，数据不再只服务于高层决策。企业更希望用数据赋能企业各层级管理人员，赋能听得见炮火的前台人员，赋能一切需要用数据支持管理的人员。在数字化时代，企业将围绕数据进行多维度的价值挖掘，用数据驱动企业经营。

趋势五：从提供数据报表到管理场景元宇宙

区别于“以数据为中心进行决策”，数据驱动强调的不是用数据被动支撑决策，而是机器基于数据和模型主动帮助或者替代人做出决策。将数据驱动按照人对数据使用的深度逐层展开。我们认为，数据驱动的发展从呈现到融贯，有呈现、预警、建议、决策和融贯五大阶段，企业开展数据驱动也将从“只呈现结果不做判断”开展不断升级，直到“将虚拟与实际打通”，构建起元宇宙。

呈现阶段是数据驱动的起始阶段，这个阶段的核心是要你看见，即将数据结果呈现给用户，只反应客观事实，不做判断，如数据报表。预警阶段是数据驱动的初级阶段，核心是助你分辨，即基于数据判断好坏优劣，如红绿灯、仪表盘。数据驱动的中级阶段是建议，核心是帮你抉择，即基于数据做出行动建议，如商品选择、抖音推荐。决策阶段是数据驱动的高阶段，这个阶段的核心是替你决断，即基于数据自动决策和执行，如银行贷款。数据驱动的高阶段是融贯，核心是虚实合一，即将虚拟与实际打通，如元宇宙。