数据驱动趋势解读

企业作业标准化成为数据驱动的必然路径。

1.从“支持决策”到“主动赋能”

通过数据治理和数据分析，为企业管理者提供决策依据，是数据应用的基本要求。在信息化时 代，企业多年来的信息系统建设为业务、财务积累了大量数据，但仍然无法满足管理者对数据 的全面性、及时性和个性化的需求。“表哥”、“表姐”盛行的企业，说明在传统 IT 架构下， 这些企业仍然依靠投入大量人力才能勉强完成数据抽取、表格制作等基础性工作，根本无暇顾 及深层次的数据分析工作，无法满足企业决策者对数据分析结果和依据来源的要求。

在数字时代，数据收集、存储、建模、分析等治理体系不断完善，数据智能能力不断提升。在 云计算环境支持移动计算，在算力不断提升的背景下，可以满足数据的及时抓取、实时分析。 “人找数”越来越多地转变为“数找人”，机器能够第一时间对业务变化的背后原因进行洞察， 开展主动预警、自动化智能决策甚至是自动化业务执行等服务，主动推动决策和业务发展，充 分释放数据价值。

2.智能运营中心将成为数据驱动型企业的大脑及中枢

数据驱动通过自动化手段实时收集、分析相关信息，形成智能模型，基于人机协同的工作方 式主动赋能科学决策、开展相关行动并形成数据反馈。在人与机器协同共生的背景下，企业 基于系统将业务问题转化为数据问题，应用 AI 技术提高系统的智能化水平和人机共生程度， 构建起企业的一个“数字孪生”，使企业发起的每个业务需求都在平台上形成“镜像”，每 一笔业务都留下数据痕迹。数据流与业务流相互融合，业务流不断产生新的数据，更新数据 流；数据流不断带来新的洞见，形成和优化决策，实时监控和指挥业务执行。在这一过程中， 企业将日益成为可感知、会思考、能一体化协同执行的类人类智能体。

试想一下，人类是如何驱动出各类行为的？首先我们需要全面感知周围的信息，基于感官收 集的各类信息进行加工分析、洞察决策，在选择好执行方案后，我们再协调手足、语言等开 展执行。在执行过程中，我们可以随时对执行情况进行监控、分析和评价，并做出改进。在 整个过程中，人体最核心的中枢就是大脑，它负责采集并汇聚信息、存储并处理信息、分析 信息、预测执行结果、协同执行、开展信息反馈等。面向未来的智慧型企业，作为一个智能体， 也需要这样一个大脑中枢来进行感知、洞察、决策、协同执行和开展评价反馈。

近几年，在数字化转型的浪潮下，数据中台深入人心，以数据驱动为核心的应用场景日益 丰富。2021 年，企业界开始提出企业应构建智能运营中心（IOC- Intelligent Operations Center），作为面向未来的企业大脑中枢，基于数据中台的平台架构，开展对数据的收集、治理、 处理、应用和反馈，为企业管理人员和运营人员开展决策、协调、调度、控制和应急指挥等 工作提供数字化运营支撑。

3.从服务决策层到服务所有用户

早期的数据服务对象就是企业的决策层和管理者。一方面，员工通过各式各样的报表或者应用 系统，完成相关数据的填报工作，目的就是不断地向财务和管理部门提供实务操作层面的数据， 由后者进行汇总制表。另一方面，管理决策层在全面掌握企业经营数据后，据此做出相应的判 断决策，给一线员工提供作业指导。

这是非常典型的集中管理方式，身处一线的业务人员需要经过几次的下传上达、上传下达后得 到领导指令，才能对市场变化做出反应。这样的决策机制显然是滞后的，甚至是不准确的，是 有可能贻误战机的。

在市场瞬息万变的数字时代，一线员工可能无暇顾及汇总太多操作层面的数据，更无法忍受要 在领导得到全面信息后的决策传达。在传统的 IT 系统未能支持如此决策机制的时候，只能依 靠更为传统的人工传播，点对点地解决信息沟通问题。因此，“让听到炮火的人做出决策”才 是顺应时代发展的应对之策。部署数据采集、传递、建模、分析更为全面精细的数据驱动系统 显得尤为重要和迫切。

数字时代的数据驱动技术不仅着眼于改善企业整体的数据传播、分享和分析效率，更重要的是， 数据服务的对象不仅仅局限于管理决策层，而让更多一线业务部门，通过专业、局部的数据就 能获得直接的决策建议，使之能够更加快速准确地进行处理。新时代的数据驱动技术，既要继 续保持为管理决策层的服务职责，又要为不同部门的个性化需求提供精准服务，其服务对象甚 至可以扩展到企业全员。

4.从数据“驱动决策”到同时驱动“业务自动化执行”

在技术如此强大，数据如此丰富的今天，数据驱动决策已有一定局限性。因为“好的决策” 不仅依赖于高质量的统计分析报告，更依赖于报告使用者的能力，需要具备特定经验的人依 据报告的内容去发现规律，从而进行决策。

但近几年随着数字化技术的不断突破，“统计分析报告 + 能人经验”的决策模式不再匹配当 下时代的竞争，而需要基于“数据 + 规则 / 算法”直接驱动业务更高效执行，因此大家开始 关注数据如何直接驱动业务执行，随之而来的是自动化和智能化运营新场景应用开始兴起。

5.企业作业标准化成为数据驱动的必然路径

在数字化转型背景下，“数据驱动执行”俨然已成为必须项，但这里有个前提是数据驱动下 的执行作业结果是稳定可控可预测的，不是模糊不可控的。企业只有在业务作业变得更规范 化、常规化和程序化后，在能够通过流程、数据及规则等准确定义相关作业后，“数据驱动“下 的执行结果才可预知。企业开展数字化转型，实现数据驱动的进程，也是各项作业标准化的 进程。数据驱动将推动企业各项作业标准化的实现。

通常作业标准化涵盖流程标准化、数据及规则的标准化两方面内容。 流程标准化极大提升了企业的管理水平，是企业现代化管理的基石。在新一代数字技术的加 持下，企业人员在数据应用中越来越多地跨越了部门的界限、甚至跨越了企业本身的界限， 广泛使用外部数据第三方提供的数据。在这一环境下，企业如何实现部门间的协同以及产业 链上下游的协同，都对各环节流程活动标准化提出了更多诉求。数据及规则的标准化犹如“书 同文、车同轨”，各业务环节需要全连接起来共享信息，互相驱动，有统一的语言是一切的前提。