數據驅動企業經營的五大優勢都是什么。

趨勢一：數據驅動企業經營管控模式升級，用數據治理企業

在傳統的企業管理模式下，我們常受限于“管理半徑”與企業業務復雜度及規模之間的矛盾，加之大部分企業的內部數據質量不高及透明度低，從而使得高層很難向下管理穿透，只能依賴于人工主動發現問題并基于繁瑣的流程層層匯報以處置各類事件。然而面對日益多元化、復雜化的形勢，傳統人海戰術式的治理模式已存在瓶頸，治理成本高、效率低等，這對企業競爭力的影響是致命的，美國蘭德公司的研究表明：“世界上每100家破產倒閉的大企業中，85％是因為企業管理者的決策不慎造成的?！?

“讓聽得見炮聲的人來做決策”是任正非專門研究美國特種部隊作戰總結出來的，這與傳統的企業管理模式形成了鮮明對比，然而要實現這樣的管理模式升級尤為不易，依賴傳統“能人”決策機制顯然已不再適用，我們需要一個數字化的新型經營管理體系以支撐企業的運作，更確切的說，未來應形成即時感知、科學決策、主動服務、高效運行、智能監管的企業新型治理形態。

趨勢二：從”支持決策“到”主動賦能“

過往我們對數據驅動的認知往往與”以數據為中心進行決策“這一概念重合?！耙詳祿橹行倪M行決策”顧名思義就是用數據來支持決策，通過對數據的整理、抽取，將數據轉化為可讀的知識，形成分析結果，決策者根據分析報告的結果考慮并決定決策結果，決策由人做出。以數據為中心進行決策，人為決策的本質未變，即使按照“僅依靠數據、不依靠經驗和直覺去決策”的原則去要求決策者，但決策者作為個人的局限性仍無法避免。而且，隨著數字化時代環節日趨復雜多變，高頻次決策和動態調整的需求越來越多，僅以數據為中心的決策方式難以應對快速決策需求；同時，仍舊打不破企業業務流程環節多、決策鏈條長、信息不對稱等傳統決策模式下存在的問題；此外，沒有完全體現當下自動化智能化的發展趨勢，在這種定位下，數據驅動所帶來的效率和價值都會大打折扣。

未來，隨著AI技術的深入應用和人機協同工作方式的普及化和深度化，企業自動化、智能化程度大幅提升，“人找數”將越來越多地轉變為“數找人”，機器能夠基于對數據的收集、治理、加工、處理、洞察開展主動預警、自動化智能決策甚至是自動化業務執行等服務，主動推動決策和業務發展，充分釋放數據價值。

趨勢三：從數據“驅動決策”到同時驅動“業務自動化執行”

在技術如此強大，數據如此豐富的今天，數據驅動決策已有一定局限性。因為“好的決策”不僅依賴于高質量的統計分析報告，更依賴于報告使用者的能力，需要具備特定經驗的人依據報告的內容去發現規律，從而進行決策。

但近幾年隨著數字化技術的不斷突破，“統計分析報告+能人經驗”的決策模式不再匹配當下時代的競爭，而需要基于“數據+規則/算法”直接驅動業務更高效執行，因此大家開始關注數據如何直接驅動業務執行，隨之而來的是自動化和智能化運營新場景應用開始興起。以某農牧公司為例：受客戶流失問題的影響，該公司每年都要花費大量成本開拓新市場新客戶。但即便如此，每年也依然有大量的老客戶流失，導致業務增長異常緩慢。更大的問題是：該公司往往都是在客戶流失之后，才能基于一段時間無交易這一現實，開展動因分析和制定對策。即使花費了大量的營銷成本試圖贏回客戶，卻往往是亡羊補牢，為時過晚。與此同時，近年來，該公司借助社交和交易的線上化平臺，積累了大量客戶數據?；谶@些數據，這家企業開展基于客戶行為數據的分析，以提前預警客戶流失風險。對于有流失風險的客戶，系統直接通知業務員采取事前行動，并提供行動的標準業務動作，取得了很好的效果。在這個例子中，該農牧公司基于數據發現問題，提出預警并直接驅動采取相應的行動，是數據驅動價值實現的典型表現。

趨勢四：從服務決策層到服務所有用戶

數字化時代，隨著企業管理的重心從以“控制和命令”為核心的威權式管理向以“服務和指導”為核心的賦能式管理轉變，企業內部從決策層、管理層到執行層的各層級人員都面臨更大的挑戰。決策層希望能感知到全局的經營情況，構建敏銳的洞察規劃能力，開展數字化的定量決策或基于算法的智能輔助決策。中層管理者希望能夠實時感知到業務全過程，能更快甚至預判業務開展過程中存在的風險及問題，基于業務標準化及規則開展透明化過程可視結果可控的管理。執行層被賦予了更大的決策權，希望能夠協同更高效的數字化能力，基于透明的數據及規則體系自驅執行，讓業務執行更敏捷、更主動。

基于新一代信息技術，企業的業務全過程以數據的形式被跟蹤記錄下來。數據量大幅增加，數據維度多元化，數據來源復雜化，數據實時化、標準化，數據不再只服務于高層決策。企業更希望用數據賦能企業各層級管理人員，賦能聽得見炮火的前臺人員，賦能一切需要用數據支持管理的人員。在數字化時代，企業將圍繞數據進行多維度的價值挖掘，用數據驅動企業經營。

趨勢五：從提供數據報表到管理場景元宇宙

區別于“以數據為中心進行決策”，數據驅動強調的不是用數據被動支撐決策，而是機器基于數據和模型主動幫助或者替代人做出決策。將數據驅動按照人對數據使用的深度逐層展開。我們認為，數據驅動的發展從呈現到融貫，有呈現、預警、建議、決策和融貫五大階段，企業開展數據驅動也將從“只呈現結果不做判斷”開展不斷升級，直到“將虛擬與實際打通”，構建起元宇宙。

呈現階段是數據驅動的起始階段，這個階段的核心是要你看見，即將數據結果呈現給用戶，只反應客觀事實，不做判斷，如數據報表。預警階段是數據驅動的初級階段，核心是助你分辨，即基于數據判斷好壞優劣，如紅綠燈、儀表盤。數據驅動的中級階段是建議，核心是幫你抉擇，即基于數據做出行動建議，如商品選擇、抖音推薦。決策階段是數據驅動的高階段，這個階段的核心是替你決斷，即基于數據自動決策和執行，如銀行貸款。數據驅動的高階段是融貫，核心是虛實合一，即將虛擬與實際打通，如元宇宙。