2025年数智领导力案例集-帆软.pdf

上传者：元*
时间：2025/09/09
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2025年数智领导力案例集-帆软。数据领导力的核心是培育企业家的数据素养，提升“数商”，在组织内营造“下属用数据说话，领导者用数据作决策”的数字组织文化。但是，在企业实践中常常出现数据充足但决策低效，不相信数据决策结果等现象。笔者认为根因在于数据质量上。学术实证研究中有一个广为人知的词汇：GIGO （Garbage In, Garbage Out），翻译成中文是“垃圾进，垃圾出”，意思是：当输入的数据质量差，无论借助多么强大的AI模型来处理数据，其输出的结果也必然不可靠。看到不可靠的数据洞察结论，有些企业家骂人工智能是人工智障，岂不知，是你在源头投喂给AI的数据就已经出了问题。如果基于错误的数据也能得出正确的数据决策，那计算机学科的科学性体现在哪？笔者举一个华为实践例子，期待企业家从中得到启示重视数据治理工作。2007年，华为公司孟晚舟主导一个公司级的变革项目： IFS（集成财经服务变革）。这个项目的初衷是基于数据驱动方式来重塑华为财务体系，让身在深圳坂田总部的管理层对全球180个代表处的实时运作情况了如指掌。但这个项目启动之初，孟晚舟就遇到一个大难题：华为数据质量达不到预期。主要体现在财务数据不准确且不易获取，无法通过多维在数据情境中引导和影响追随者努力实现组织共同目标的能力。本文认为需要融合以上两个视角理解度的、客户化的财务分析支持业务决策，重要财务与账务流程手工操作导致周期过长且不规范业务控制、政策、流程与授权规范性差等等。于是，华为决定同步启动数据治理工作，这个动作持续贯穿于 IFS 项目全过程，从2007年开始一直到2014年IFS项目关闭，8年时间的艰难推动，才获得如今华为公司较高质量的数据。2023年4月孟晚舟首次担任华为公司轮值董事长，在首次公众演讲中分享了华为数字化转型的经验，特别强调一个观点：“数据治理”是数字化转型的基础。从华为实践中我们可以得到一个启示：在战略决策中平衡“数据洞察”与“企业家直觉”，关键在于数据洞察能够真实反映经营管理的实际，而背后得在数据质量上作文章，通过数据治理，实现数据清洁，建立有效的数据质量度量改进机制，之后才是通过建设数据中台，推动数据服务化，支撑数字化转型。