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傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)變革“焦慮”

責(zé)任編輯:zsheng |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-09-11 10:35:22 本文摘自:虎嗅

“再不數(shù)據(jù)化智能化,就要被拍死在沙灘上了!”

大數(shù)據(jù)和人工智能已經(jīng)成為這個(gè)時(shí)代的主題曲,與此同時(shí),焦慮感也開始在行業(yè)中蔓延,從初創(chuàng)公司到行業(yè)巨頭,都急切地想要跟上這股越炒越熱的浪潮。

但是在數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的嘗試中,如何改變慣有的思維方式,這些緊張的企業(yè)跑對(duì)方向了嗎?

1+1=2還是>2?

一家成熟的企業(yè)往往有自己慣有的管理思維模式,并能從上至下貫穿輻射到企業(yè)的方方面面。而和人一樣,企業(yè)的管理氣質(zhì)也有社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)兩種。

就“1+1=?”這個(gè)最簡(jiǎn)單的問題來看,不同氣質(zhì)的企業(yè)或許會(huì)給出不同的答案。

純自然科學(xué)的領(lǐng)域中,結(jié)果一般比較有權(quán)威性,非此即彼,爭(zhēng)議比較少,一加一的答案只能是二。這種典型的自然科學(xué)思維模式在互聯(lián)網(wǎng)或者技術(shù)公司非常常見。

比如美國的谷歌,國內(nèi)的BAT,他們一般會(huì)在管理中,對(duì)員工職責(zé)定義明確,并制定非常詳細(xì)的KPI對(duì)員工的業(yè)績(jī)進(jìn)行考核。

再比如LinkedIn公司,以強(qiáng)大的運(yùn)營背景著稱業(yè)內(nèi),整個(gè)LinkedIn的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化也頗為強(qiáng)大,高層對(duì)數(shù)據(jù)和技術(shù)非常敏感。作為CEO的Jeff Weiner每天早上仍會(huì)看一份每小時(shí)更新的數(shù)據(jù)報(bào)告,根據(jù)報(bào)告他能迅速了解到關(guān)于業(yè)務(wù)表現(xiàn)的很多信息,他還會(huì)將發(fā)現(xiàn)的問題立即發(fā)回至業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)尋求解答。

由于數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的“優(yōu)質(zhì)運(yùn)營(operational excellence)”框架,很多時(shí)候這些問題都會(huì)從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)報(bào)告中找到答案,或者已經(jīng)提前發(fā)出通知。

在傳統(tǒng)行業(yè)例如汽車行業(yè)中,思維方式上也更傾向技術(shù)思維管理定式。以寶沃汽車為例,公司傳統(tǒng)更受到自然科學(xué)的指導(dǎo),集團(tuán)技術(shù)人員做產(chǎn)品設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、檢驗(yàn)的時(shí)候,對(duì)結(jié)果基本上比較容易達(dá)成一致,爭(zhēng)議不大。即使有爭(zhēng)議,也是停留在技術(shù)探討層面。

(那么社會(huì)科學(xué)的思維方式是怎么樣的呢?

在8月31日的“寶書沃野”——寶沃大講堂第六期活動(dòng)上,寶沃汽車集團(tuán)常務(wù)副總裁魏林和先生從企業(yè)管理思維方式的角度進(jìn)行論證:

這種思維方式是通過辯論、談判、妥協(xié)長(zhǎng)期不斷的重復(fù)形成的。與自然科學(xué)不一樣,社會(huì)科學(xué)的思維方式追求的是“1+1>2”的效果。它希望兩個(gè)人加在一起,取得三個(gè)人的收益、四個(gè)人的收益。社會(huì)科學(xué)思維方式的邏輯是權(quán)衡取舍,在不同的時(shí)空、不同的情況下尋找平衡,所以事情往往沒有唯一答案。

這種權(quán)衡取舍、尋找平衡的思維方式也存在弊端,也會(huì)產(chǎn)生沖突。被選中的人肯定是有成就感的,被舍棄的人就有一種失落感。在這個(gè)過程當(dāng)中,得到好處的人沾沾自喜,有損失、有犧牲的人就不開心。所以純粹用社會(huì)科學(xué)這種思維方式也會(huì)造成沖突和對(duì)抗。

焦慮的傳統(tǒng)企業(yè)

大數(shù)據(jù)和人工智能大行其道的今天,自然科學(xué)的思維方式被推到了至高的地位。

媒體、行業(yè)報(bào)告中曝光的例子往往讓人心動(dòng):處于發(fā)展早期、體量相對(duì)小的公司,通過幾個(gè)月的部署,迅速引入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才、上馬一套完整的數(shù)據(jù)庫,并建立較完整的數(shù)據(jù)搜集分析流程,產(chǎn)生立竿見影的價(jià)值。大批互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的后起之秀給傳統(tǒng)企業(yè)注入了巨大的焦慮感。

魏林和先生認(rèn)為整個(gè)時(shí)代對(duì)自然科學(xué)看得比較重,汽車企業(yè)在管理過程中也更注重自然科學(xué)思維模式,社會(huì)科學(xué)思維處于弱勢(shì)地位。所以傳統(tǒng)行業(yè)的改革之路比想象中艱難,由于體量大、人才缺乏,固有管理思維下,改革往往需要更長(zhǎng)久的陣痛期。在數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的嘗試中,很多企業(yè)面臨著目標(biāo)不清晰、業(yè)務(wù)界限模糊、人才缺乏等問題。

以快消巨頭雀巢為例,早在二十世紀(jì)八九十年代,雀巢美國的一些地區(qū)就開始做統(tǒng)計(jì)分析,隨后逐漸在全美國開展,希望對(duì)全球市場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)化變革。但是,不同于中國電商數(shù)據(jù)的秒級(jí)更新速度,雀巢全球的大量線下門店電商數(shù)據(jù)的獲取速度最快也需要一兩天完成,而門店則需要一周甚至更長(zhǎng)的時(shí)間。在全球很多地方,門店數(shù)據(jù)甚至無法提供。

并且,無論電商還是門店,所有被提供的數(shù)據(jù)在格式、質(zhì)量、細(xì)化程度等方面都會(huì)有很大差異,甚至連同一個(gè)產(chǎn)品的名稱代碼都不相同。毫無疑問,數(shù)據(jù)整合和清洗的工作量非常之巨大,而這也是雀巢目前在數(shù)據(jù)利用方面的一大難題。

數(shù)據(jù)變革是靈丹妙藥么?

到底哪種思維方式更科學(xué),更有助于推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型呢?

企業(yè)是一個(gè)有機(jī)的系統(tǒng),系統(tǒng)之美在于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)兩種思維方式的辯證統(tǒng)一。具體來說,數(shù)據(jù)和決策應(yīng)該是分開的。數(shù)據(jù)的搜集不是為了考核,而是為了更好的決策。

準(zhǔn)確的決策依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。目前,盡管多數(shù)企業(yè)已經(jīng)有了數(shù)據(jù)積累的意識(shí),但是搜集到的數(shù)據(jù)是否真實(shí),仍然有待考證。數(shù)據(jù)出來再做工作的工程師,更多是在論證自己的想法,所以對(duì)數(shù)據(jù)有一定傾向性。此外,很多員工會(huì)將數(shù)據(jù)和自己的業(yè)績(jī)掛鉤,因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集時(shí)進(jìn)行篡改。

而數(shù)據(jù)化管理的最大的難點(diǎn),也就在于數(shù)據(jù)的真實(shí)性。寶沃大講堂第六期另一位特邀嘉賓、叮當(dāng)快藥聯(lián)合創(chuàng)始人徐歡生先生在演講中也提到,在營業(yè)初期,叮當(dāng)快藥寧可包容藥店老板與到店客戶的一些“作弊”行為,也要保證門店場(chǎng)景真實(shí),數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。

很顯然,數(shù)據(jù)化變革的必要條件有二:妥善積累的數(shù)據(jù),以及凡事有“數(shù)”可依的思維習(xí)慣。今天的數(shù)據(jù)時(shí)代下,多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)中已非常注重?cái)?shù)據(jù)搜集,但是想要改變慣有的思維模式并不容易

關(guān)鍵字:數(shù)據(jù)行業(yè)

本文摘自:虎嗅

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傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)變革“焦慮”

責(zé)任編輯:zsheng |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-09-11 10:35:22 本文摘自:虎嗅

“再不數(shù)據(jù)化智能化,就要被拍死在沙灘上了!”

大數(shù)據(jù)和人工智能已經(jīng)成為這個(gè)時(shí)代的主題曲,與此同時(shí),焦慮感也開始在行業(yè)中蔓延,從初創(chuàng)公司到行業(yè)巨頭,都急切地想要跟上這股越炒越熱的浪潮。

但是在數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的嘗試中,如何改變慣有的思維方式,這些緊張的企業(yè)跑對(duì)方向了嗎?

1+1=2還是>2?

一家成熟的企業(yè)往往有自己慣有的管理思維模式,并能從上至下貫穿輻射到企業(yè)的方方面面。而和人一樣,企業(yè)的管理氣質(zhì)也有社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)兩種。

就“1+1=?”這個(gè)最簡(jiǎn)單的問題來看,不同氣質(zhì)的企業(yè)或許會(huì)給出不同的答案。

純自然科學(xué)的領(lǐng)域中,結(jié)果一般比較有權(quán)威性,非此即彼,爭(zhēng)議比較少,一加一的答案只能是二。這種典型的自然科學(xué)思維模式在互聯(lián)網(wǎng)或者技術(shù)公司非常常見。

比如美國的谷歌,國內(nèi)的BAT,他們一般會(huì)在管理中,對(duì)員工職責(zé)定義明確,并制定非常詳細(xì)的KPI對(duì)員工的業(yè)績(jī)進(jìn)行考核。

再比如LinkedIn公司,以強(qiáng)大的運(yùn)營背景著稱業(yè)內(nèi),整個(gè)LinkedIn的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化也頗為強(qiáng)大,高層對(duì)數(shù)據(jù)和技術(shù)非常敏感。作為CEO的Jeff Weiner每天早上仍會(huì)看一份每小時(shí)更新的數(shù)據(jù)報(bào)告,根據(jù)報(bào)告他能迅速了解到關(guān)于業(yè)務(wù)表現(xiàn)的很多信息,他還會(huì)將發(fā)現(xiàn)的問題立即發(fā)回至業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)尋求解答。

由于數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的“優(yōu)質(zhì)運(yùn)營(operational excellence)”框架,很多時(shí)候這些問題都會(huì)從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)報(bào)告中找到答案,或者已經(jīng)提前發(fā)出通知。

在傳統(tǒng)行業(yè)例如汽車行業(yè)中,思維方式上也更傾向技術(shù)思維管理定式。以寶沃汽車為例,公司傳統(tǒng)更受到自然科學(xué)的指導(dǎo),集團(tuán)技術(shù)人員做產(chǎn)品設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、檢驗(yàn)的時(shí)候,對(duì)結(jié)果基本上比較容易達(dá)成一致,爭(zhēng)議不大。即使有爭(zhēng)議,也是停留在技術(shù)探討層面。

(那么社會(huì)科學(xué)的思維方式是怎么樣的呢?

在8月31日的“寶書沃野”——寶沃大講堂第六期活動(dòng)上,寶沃汽車集團(tuán)常務(wù)副總裁魏林和先生從企業(yè)管理思維方式的角度進(jìn)行論證:

這種思維方式是通過辯論、談判、妥協(xié)長(zhǎng)期不斷的重復(fù)形成的。與自然科學(xué)不一樣,社會(huì)科學(xué)的思維方式追求的是“1+1>2”的效果。它希望兩個(gè)人加在一起,取得三個(gè)人的收益、四個(gè)人的收益。社會(huì)科學(xué)思維方式的邏輯是權(quán)衡取舍,在不同的時(shí)空、不同的情況下尋找平衡,所以事情往往沒有唯一答案。

這種權(quán)衡取舍、尋找平衡的思維方式也存在弊端,也會(huì)產(chǎn)生沖突。被選中的人肯定是有成就感的,被舍棄的人就有一種失落感。在這個(gè)過程當(dāng)中,得到好處的人沾沾自喜,有損失、有犧牲的人就不開心。所以純粹用社會(huì)科學(xué)這種思維方式也會(huì)造成沖突和對(duì)抗。

焦慮的傳統(tǒng)企業(yè)

大數(shù)據(jù)和人工智能大行其道的今天,自然科學(xué)的思維方式被推到了至高的地位。

媒體、行業(yè)報(bào)告中曝光的例子往往讓人心動(dòng):處于發(fā)展早期、體量相對(duì)小的公司,通過幾個(gè)月的部署,迅速引入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才、上馬一套完整的數(shù)據(jù)庫,并建立較完整的數(shù)據(jù)搜集分析流程,產(chǎn)生立竿見影的價(jià)值。大批互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的后起之秀給傳統(tǒng)企業(yè)注入了巨大的焦慮感。

魏林和先生認(rèn)為整個(gè)時(shí)代對(duì)自然科學(xué)看得比較重,汽車企業(yè)在管理過程中也更注重自然科學(xué)思維模式,社會(huì)科學(xué)思維處于弱勢(shì)地位。所以傳統(tǒng)行業(yè)的改革之路比想象中艱難,由于體量大、人才缺乏,固有管理思維下,改革往往需要更長(zhǎng)久的陣痛期。在數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的嘗試中,很多企業(yè)面臨著目標(biāo)不清晰、業(yè)務(wù)界限模糊、人才缺乏等問題。

以快消巨頭雀巢為例,早在二十世紀(jì)八九十年代,雀巢美國的一些地區(qū)就開始做統(tǒng)計(jì)分析,隨后逐漸在全美國開展,希望對(duì)全球市場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)化變革。但是,不同于中國電商數(shù)據(jù)的秒級(jí)更新速度,雀巢全球的大量線下門店電商數(shù)據(jù)的獲取速度最快也需要一兩天完成,而門店則需要一周甚至更長(zhǎng)的時(shí)間。在全球很多地方,門店數(shù)據(jù)甚至無法提供。

并且,無論電商還是門店,所有被提供的數(shù)據(jù)在格式、質(zhì)量、細(xì)化程度等方面都會(huì)有很大差異,甚至連同一個(gè)產(chǎn)品的名稱代碼都不相同。毫無疑問,數(shù)據(jù)整合和清洗的工作量非常之巨大,而這也是雀巢目前在數(shù)據(jù)利用方面的一大難題。

數(shù)據(jù)變革是靈丹妙藥么?

到底哪種思維方式更科學(xué),更有助于推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型呢?

企業(yè)是一個(gè)有機(jī)的系統(tǒng),系統(tǒng)之美在于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)兩種思維方式的辯證統(tǒng)一。具體來說,數(shù)據(jù)和決策應(yīng)該是分開的。數(shù)據(jù)的搜集不是為了考核,而是為了更好的決策。

準(zhǔn)確的決策依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。目前,盡管多數(shù)企業(yè)已經(jīng)有了數(shù)據(jù)積累的意識(shí),但是搜集到的數(shù)據(jù)是否真實(shí),仍然有待考證。數(shù)據(jù)出來再做工作的工程師,更多是在論證自己的想法,所以對(duì)數(shù)據(jù)有一定傾向性。此外,很多員工會(huì)將數(shù)據(jù)和自己的業(yè)績(jī)掛鉤,因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集時(shí)進(jìn)行篡改。

而數(shù)據(jù)化管理的最大的難點(diǎn),也就在于數(shù)據(jù)的真實(shí)性。寶沃大講堂第六期另一位特邀嘉賓、叮當(dāng)快藥聯(lián)合創(chuàng)始人徐歡生先生在演講中也提到,在營業(yè)初期,叮當(dāng)快藥寧可包容藥店老板與到店客戶的一些“作弊”行為,也要保證門店場(chǎng)景真實(shí),數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。

很顯然,數(shù)據(jù)化變革的必要條件有二:妥善積累的數(shù)據(jù),以及凡事有“數(shù)”可依的思維習(xí)慣。今天的數(shù)據(jù)時(shí)代下,多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)中已非常注重?cái)?shù)據(jù)搜集,但是想要改變慣有的思維模式并不容易

關(guān)鍵字:數(shù)據(jù)行業(yè)

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