本文作者 | 經韬緯略智庫

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數據是數字化的證據——沒有記錄下來的事情就沒有發生過追溯——追責、求根源、求真相監控——監督、檢查、評估、監控、檢測洞察——探尋規律，掌握發展的鑰匙商機——挖掘未被滿足的需求預測——指導未來實踐的規律

數據是事物存在、發生和發展的數字化的記錄，隻有事物發生了才會有數據記錄，有了數據，我們才能了解過去發生了什麼，才能對這些現象進行分析，總結出一定的結論和規律，并指導我們的社會實踐活動。所以，數據分析的目的是為了對過去發生的現象進行評估和分析，找尋事物存在的證據，并在這個基礎上對未來事物的發生和發展做出結論并形成能夠指導未來行為的知識或者依據。

數據是數字化的證據

沒有記錄下來的事情就沒有發生過

在破案的過程中，需要保護犯罪現場，要從犯罪現場中的各種證據中分析犯罪過程，如果能夠還原犯罪過程，那麼就能夠破案，從而證明嫌疑犯有罪。

企業的管理也一樣。企業的各種業務活動也必須要記錄下來，要證明員工做過什麼或者員工是怎麼做的，如果出現錯誤，則誰該對錯誤負責；如果做出業績，則是誰做出來的。業務活動記錄是成果或者結果的證據，是賞罰的證據。

筆者在外資企業工作的時間比較長，一般管理比較成熟的外資企業都有一套保存業務活動記錄的規範或者規則，并且有一個不成文的規定：“沒有記錄下來的事情就沒有發生過。”事情做完之後需要寫工作日志，填寫各種報表，以及在各種标簽、标記、記錄、日志上簽字或者蓋章，雖然這些過程并不能為你所做的事情增加任何價值，但如果這些事情沒有做，那麼你的工作就白做了，這就是管理比較完善的企業所遵循的基本準則。因為隻有記錄下來，公司對各種事項和業務活動才能夠追溯，沒有追溯，你所做的工作價值就不能得到進一步的彰顯，所以甯可“浪費”大量的時間，也要記錄。

而國内的企業一般都充斥着“捷徑思想”，從老闆到高管，從高管到中層管理者，從中層管理者到基層管理者，都存在“務實思想”，即認為事情做完就好了，記錄不記錄無所謂，向上級或者同事說一聲就可以了，不需要留存記錄。所以這些企業沉澱的數據也不多，出現問題時“死無對證”，要想查找過去做了什麼，隻能憑借管理者的“記憶”。而人的記憶力是有限的，具體在什麼時間和誰做了什麼事情，即使記得，也很難精準地還原，另外，不同的人可能存在不同的記憶。沒有對過去的總結，企業就不能積累經驗，就不能完成公司能力的疊代升級，即使運營了20年，公司的管理能力和管理水平還是那個樣子，最多就是因為招募了更加優秀的人使得公司的整體人力水平獲得了提高，原有的團隊還是沒有疊代升級式地成長。

如果沒有記錄，則公司的經曆就不能積累和沉澱為“經驗”，公司就不可能真正積累“經驗”，當人才流失後，公司的“經驗”會随着這些人才的流失而流失了。這還是比較不錯的情況，更為可怕的是，這些“經驗”有可能會成為競争對手的“經驗”。

追溯

追責、求根源、求真相

數據是數字化的證據，可以用來追溯曆史，讓我們知道過去到底發生了什麼。在管理上，我們可以追溯到底是如何發生了問題，可以追溯責任、追溯成就、追溯過程，了解驅動事物發展的根源。沒有數據記錄就無法追溯。

為了保證産品的品質和用戶的安全，很多公司都會建立質量追溯機制，對産品的生産過程進行全程追溯。當産品發生質量問題時，可以追查是誰生産的、是誰質檢的、是誰研發的、是誰采購的部件或者材料，到底是什麼影響了産品的品質，這樣不僅能夠追溯到個人，還可以追溯到發生問題的過程和源頭，從而改善管理過程，避免出現同樣的問題，這是企業品質管控最基本的流程。

既然是為了追溯“真相”，追溯到底發生了什麼，那麼數據記錄就必須具備“證據效力”，要有各種完善的數據記錄标準和規範，以及對數據和信息進行更加完備的記錄，從而能夠讓事物的回溯更加全面，甚至是完全重放。文字和數字的記錄形式最為簡單，數據量小，好保存，便于查閱或者檢索查詢；而聲音和圖片的記錄内容更加豐富，但在查詢方面對技術的要求較高；視頻或者3D視頻的記錄數據量級大，查詢或者檢索需要人工參與，現在計算機自動查詢或者檢索視頻的能力還非常有限，能夠快速解讀視頻的人工智能程序還沒有被開發出來，或者目前還未見有商業應用。

法律上對證據的法律效力有明确的規定，雖然這些證據的法律效力遠遠落後于科技的發展。例如電話錄音、電子郵件、電子文件等不能作為法律取證依據，個人拍攝的視頻也不能作為具有法律效力的證據，但某些權威機構或者不為個人所控制的公共設施則具有一定的第三方公證的意義，在法律上往往會得到更大程度的認可。在企業的數據化管理上，有些信息和數據的保存也需要注意證據的效力性。一方面，公司可采用不為個人所左右的“公共設施”來記錄數據，從而保證數據的真實性；另一方面，對于書面内容，可以通過增加見證人的方式來保證數據的真實性。筆者20年前在一家公司的實驗室工作時，每次實驗完成後都要在實驗記錄本上記錄整個過程和實驗結果，并且實驗室管理員也要在實驗記錄本上簽上共同見證的簽字和日期，如果實驗室管理員不在，則需要其他更高級别的經理負責簽署，而這些簽署認可都必須要在當日完成，超過24小時未簽字确認的記錄都需要說明原因。

在數據對企業越來越重要，數據記錄越來越方便，形式越來越多樣的時代，數據記錄與否隻是管理問題，而管理問題的根源在于管理者的思維，管理者隻有認識到數據的重要性才能讓數據記錄更加完善和健全，有了數據才會有數據分析，才會有對過去的追溯。如果覺得記錄數據是一個可有可無的程序，那麼肯定不會有數據的積累，也就不會有對曆史行為的追溯，出現問題就不會有人負責。特别是當執行者不夠自信或者不敢擔當責任的時候，更會讓這些執行者拒絕記錄數據，這也是在大多數情況下在企業中推進數據記錄時遇到的阻力。

監控

監督、檢查、評估、監控、檢測

企業在記錄數據的基礎上會進行數據分析和處理，形成一定的過程控制指标和管理指标，最終形成績效評價指标。這些指标可以讓企業的各層級管理者能夠随時查閱相關任務的執行情況，從而對出現的問題和情況能夠第一時間知道并采取相應的措施。

數據指标的建立可以讓各級管理者即時地觀測和掌控當前業務運營狀況，能夠随時根據企業當前的運行狀況調整策略。監控的目的是為了保證業務的發展能夠按照計劃的軌道行進，如果過程中發生了偏差，則需要随時調整政策，無論這種偏差是正向的還是負向的。如果是正向偏差，那麼就意味着當時計劃過程中的預測過于保守，需要對預測重新審視；如果是負向偏差，那麼就意味着預期的效果沒有達成，需要審查過程中出現了什麼問題并分析原因，找到根源，然後解決問題。監控是為了控制整個公司的業務流程按照既定的方向和目标而執行，而不是走偏了方向。

由于人并不能像機器一樣完全按照既定的程序執行，但人又參與到各種監控過程中，所以以監控為目的的數據指标可視化體系往往會被人為地忽視或者阻擋，企業的高層管理者要有足夠的意識，必須要确保監控指标的真實性，以免在執行過程中被人為修改，不管是無意地還是故意地漏掉相關數據導緻數據的不完整。

就如同城市裡安裝的監控攝像頭一樣，每個人都不希望自己被監控着，所以我們會要求明示安裝視頻監控攝像頭的位置。是否被監控，有些時候是你無法左右的，而且你會覺得有監控的好處大于沒有監控，但是監控信息需要被安全地保存并妥善地處理，以免違反相關的法律法規。

美國影片《國家公敵》就描述了政府為了國家安全在所有的地方都安裝了攝像頭，甚至在著名影片《1884》中也有相關的描寫。當我們每時每刻都被監控的時候，我們就已經失去了自由。自由是相對的，而監控是數據的應用價值之一，監控是數據采集的方法之一，也是數據的應用之一。

洞察

探尋規律，掌握發展的鑰匙

所謂的洞察，就是理解事物為什麼會發生，找到事物發展的規律，并對未來事物的發展進行預測。商業洞察就是對商業邏輯的探尋，尋求商業現象背後的邏輯和因果關系，從而為商業決策提供依據。人類的洞察力來自于對外部世界的敏銳觀察，并将觀察到的信息經過大腦加工形成對外部世界萬物的認知，基于這些認知做出更加正确的決策，從而能夠獲得更好的收益。

數據分析的終極目的是預測未來事物如何發展。如果我們對商業社會現象有足夠的數據，通過數據挖掘，找到事物的發展規律，則必然能夠對商業社會的近期和中期的發展方向與趨勢做出一定的判斷，這就是數據分析所帶來的洞察。

在傳統的商業模式下，很多公司除設立了市場部門還設立了市場研究部門，它們利用統計抽樣的方法了解市場情況、消費者的需求，并利用統計分析的方法來尋找規律，獲得商業洞察。在大數據時代，越來越多的數據集讓企業有更多的資源來獲取商業洞察。

無論是相關性或者關聯性關系，還是因果關系，應用這些事物之間的關系來對未來做出預測和判斷，以及利用這些關系來把控事物的發展方向，都是大數據時代下的需求。并不是大數據不強調因果關系或更注重關聯關系，而是大數據的量級與分析成本還很高，與其花費大量的時間去研究事物之間的因果關系，還不如利用數據挖掘成果快速做出行動，最終發現因果關系，這對于指導企業做出規劃大有裨益。

商機

挖掘未被滿足的需求

大數據是數據加工的方式，代表着人們的思考方式。數據分析過程就是人們思考的過程，這些思考的過程不斷沉澱，會形成豐富的處理數據的方法，也會産生更多的價值和智慧。

這些智慧是我們赢利的基礎。如果要想獲取更多的财富，必須要了解事物發展背後的邏輯，并利用這個邏輯來指導自己的日常生活。當我們掌握了更多的規律之後，就能夠減少決策失誤，從而在發現的商機中獲得超額的回報。

數據分析能夠幫助我們發現商機，商機代表商業機會。商業機會都帶有時效性，如果今天的數據分析揭示了新的方法和理論，最好明天就付諸實施，如果沒有及時實施，則商機就不再是商機了。

預測

指導未來實踐的規律

預測是數據分析的終極目标。

前面我們提到“數據”是數字化的證據，而在日常管理上，數據的價值更加在于其是“數字化的依據”，是決策的依據。而如果要作為依據，那麼數據就必須對未來的狀況做出判斷，即要對未來做出預測。數據分析是為經營和管理決策服務的，最終還是要指導我們未來的實踐，所以預測是數據價值最能發揮力量的地方。

但我們也知道，預測也是最難的。無論是對經濟的預測還是對天氣的預測，都對我們的生活帶來正面的影響，如果我們能夠預測到天氣變化，就能夠提前做好應對措施，将惡劣天氣帶來的影響與損失降低到最小；如果我們能夠預測到未來經濟的變化，就能夠及時做出判斷，為未來的經濟發展做好準備；如果我們能夠預測到競争對手的策略，就能夠提前做好應對措施，确保不被競争對手打倒；如果我們能夠預測到客戶的購買量，就能夠提前生産，縮短交期，提高客戶的滿意度。

預測是我們認識客觀世界的基本技能，也是自然科學研究的基本出發點。通過分析曆史數據能夠掌握事物的規律，從而就可以推導未來的事物變化，從而做出更好的應對策略。淘寶的大量交易數據讓阿裡巴巴精準預測了2008年的金融危機，從而讓其能夠有效規避了席卷全球的經濟危機帶來的影響。而在2000年左右，有大量的互聯網企業倒閉了，雖然有很多企業擁有大量互聯網用戶的數據，但是因為缺少對數據的分析，對互聯網的發展變化憑感覺做出了錯誤的預測，導緻經營決策錯誤，最終倒閉。

預測是一門科學，需要豐富的曆史數據和長期探索的算法。這些預測的方法也需要根據外部環境的變化做出調整。沒有一個方法能夠精準預測未來，而我們努力做的就是達到更加精準。

以上内容摘自《企業經營數據分析方法與工具》

《企業經營數據分析方法與工具》為從事企業經營數據分析工作的人員以及企業中的高層管理者提供數據分析的思路和方法。主要内容包括企業中的大數據介紹、數據分析的目的、數據分析的思路、對比與對标、分類、聚類、邏輯關系、預測、結構、各職能部門的具體數據分析、常用的數據分析工具介紹。

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