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数字化时代的企业管理思维方式的转型



点击次数:67       更新时间:2022-03-19


数字化时代,数据连接一切,数据驱动一切、数据重塑一切,数据是企业数字化转型的核心要素。数据在企业决策过程中,将发挥出越来越重要的作用,尤其是在商业活动中,数据不仅能够辅助企业快速做出决策,实现降本增效,甚至可以重构企业的商业模式。


数据连接一切


数字化时代,人们所处的环境是一个由现实世界和网络世界组成的虚实交织的世界。人们把现实世界的事物、事实和联系,用数据记录下来,形成了一个抽象的网络世界。在现实世界中的人、事、物,都有着众多的特征和千丝万缕的联系,这一切都是通过数据来描述和连接,数据实现了人与人、人与物、物与物之间和互联,形成了对现实世界的抽象。


数据驱动一切


数字化时代,在各种数字化技术的影响下,数据的特性和价值发生了很大的变化,从原来数据只是作为业务流程的输入和输出,转变为驱动企业经营和管理的重要要素。企业通过将各业务领域的数据进行收集、融合、加工、分析、挖掘,从而能够发现业务中问题,帮助企业做出科学合理的决策。数据是客观的、清晰的,能够帮助企业化繁为简,通过繁芜的流程看到商业的本质,更好的优化决策。例如:利用各类运营数据,驱动的精细化管理;利用客户数据、商品数据、销售数据等实现精准化营销;利用订单数据、商品数据、客户数据,制定合理的生产计划等等。


数据重塑一切


数字化时代,数据的价值不仅在于它可以记录历史,还能预测未来。数据对各行各业正在产生着天翻地覆的影响。例如:在金融行业,企业通过多维度的数据采集与获取、数据的深度加工和应用,实现实时征信、风险审计、内部管理、精准推荐、客户预测、客户流失分析等诸多应用场景。再如:在制造行业,企业通过对内部应用系统、外部电商平台、物联网IoT、以及相关产业链之间的数据打通和融合,探索和实践智能工厂、个性化定制、制造服务化、产业链全面协同等方面的应用,实现企业业务创新。


综上,企业数字化转型需要建立“数据思维”,从数据中发现问题、洞察规律,挖掘价值,帮助企业优化资源配置,扩大经营范围,重塑商业模式。

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数字化时代,每个人都应该具有量化思维,习惯用数据说话。用数据说话不是单纯的使用“数字”,而是用数据来支持观点,做到有理有据。


第一,在一定程度上,数据就是证据和事实,用数据说话,能够增强你的说服力


任何观点都会有破绽,但数据摆在那里却难以让人反驳。如果你是企业销售主管,给领导汇报销售情况,不要说你的市场竞争多激烈,你的销售人员多努力,你的目标多高远,直接说你增加了多少客户,提升了多少客单量、实现了多少销售业绩、增加多少项目漏斗,这样的汇报效果会更好一些。


第二,数据可以揭露问题,发现本质,用数据说话,可以辅助你做出正确的决策


数字化下,企业管理不仅需要管理者丰富的管理经验,还需要有多维的数据支撑。如果你是一个企业领导,你更愿意做薄利多销,还是坚持确保每一单都要保证一定的利润?貌似选择哪个方案都可以,关键是要看具体的场景和数据支撑。正常情况下,假如是批产的产品,可以考虑薄利多销,以量取胜;假如是定制产品,就需要考虑一定的利润空间。如果只是从利润角度考虑,有产品定价数据、销量数据就能容易做出决策,但如果还需要考虑产品的市场定位,客户的回头率,企业的售后服务能力等因素,就不能只考虑价格和销量两个维度信息,应该建立多维度分析模型,以帮助你做出更合理的决策。


第三,用数据说话要有量化思维,简化思维,还要尽量避免使用太过专业的术语


量化,有利于对事物(业务)给出一个判断标准,例如:提高产品销量,提升用户活跃度,到底销售多少算是提高?怎样的用户才算活跃用户?只有将指标进行量化,才能推动达成共识。


简化,有利于抓住主要矛盾,直击事物(问题)的本质,摆脱各种复杂情况,轻松应对难题。例如:某企业要其对10W+条物资编码进行治理,通过对历史数据分析,发现这些物资编码中,有40%3年之内只用过一次,还有10%在业务中从来没有使用过。基于这个分析结果,发现企业真正要花力气治理的数据只有5W多条,而不是10W条。简化的思维就是对复杂问题进行拆解、降维、极限归纳,筛选并只使用相关数据,从而找到简单且可行的解决方案。


用数据说话本质上还是沟通,为提升沟通的效率,要尽可能使用“标准语言”,或者对方能够听得懂的语言。从这点上讲,数据治理就显得十分重要,统一企业的数据标准,明确业务术语、指标、维度的业务含义、规则等,能够提升业务部门之间、业务与IT之间的沟通效率。


数据思维是一种“知行合一”的思维模式和行动总则。数据思维的建立,不仅仅需要对数字的敏感,更需要擅长观察数据,从数据中找出问题、找到规律并提炼见解,让数据赋能业务,服务管理。数据思维的建立,也不仅仅要懂数据,理解数据背后的业务含义,更需要有将数据用起来的能力,只有真正将数据用起来,才能检验数据的对错,发现数据的价值。