数据团队要想获得领导的青睐，靠什么？

我的一个大学同学毕业后早早的就创业了，现如今已经是一位非常成功的“成熟”公司的老板。前些日子，他突然给我发来微信，问我对企业数字转型有什么思考。我感受到了“传统”企业的当家人们对数字化的热忱，也能体会到一些再不不转型企业就被会淘汰的担忧。

曾经大家认为，传统企业的反义词是互联网企业，而且互联网公司，好像天然从事的就是数字化的业务。记得我还刚创业的时候，原来的老同事还建议呢：既然创业了为什么不做一家互联网公司呢？那个时候大家对互联网趋之若鹜，觉得“羊毛出在狗身上猪来买单”的商业模式帅气极了，比我们这种卖软件、卖服务的模式不知道要性感多少倍。才转过10年，现在还有那么多年轻人觉得互联网公司新锐炫酷吗？我听说，即使那些互联网公司，都在为怎么做数字化转型而焦虑。

罗胖说：数字化是我们这一代人要面对的全新挑战。这里面既有企业、政府自身真实的需要，也有全球一起聒噪的各种新名词热炒出的人云亦云。 在十四五规划和纲要里面，有人做了统计，“数字化”这个词出现过25次，还有其他相关词，比如数字社会、数字孪生、数字技术等，出现了60多次。国家是真重视，但现实是真迷惑。怎么做这个转型呢？

我悲观一点预测，大多数企业数字化转型做不好。原因有二：

1、打基础的事情，大多数领导们没有耐心，都想投入了就马上有经济效益；

2、将数字化的对象抽象成了针对业务、部门和职能，而按照这样的部署，要么没法落实，要么留下的是一堆数字烟囱。

第一个原因，不必细说，因为这个道理太浅显。罗马城不是一天就修成的，金字塔若没有底部的基座，顶尖的石块无处安放。数字化的进程看似就是联个网、建个库、出个图那么三下五除二就能搞定的事儿，但最最起码的，数据从哪儿来这个大基础没搞定，其它都无从谈起。

我说说第二条理由的意思。举个例子，比如门店选址这个场景，领导说我们要做数字化转型，要求运营部门要数字化选址，不能都是靠经验，靠踩点；所有选址的决策要有数字化成果，不能说开个会说说就完了。这样的范畴就没有落脚点。是部门之间的沟通界面要变成计算机系统的？是业务的呈现形式改成用电脑软件？还是选址的专业人员得依靠人工智能？职能部门各有各的理解，无论怎么操作都会陷于半截子工程，大多数工作就是个形式主义。（这部分参考华为的数字化转型课）

合适的指导方针应该是这样的：

1、将业务对象数字化：选址的对象是位置。已开门店的业绩与门店位置周边的情况，候选位置周边和候选城市的情况，都要成为结构化的数据；

2、将选址过程数字化：选址的过程是决策的流程。谁做出的选址方案依靠的是什么模板，Ta的知识和经验用到了哪些数据素材，Ta的成果是怎样结构化表达的；

3、将选址规则数字化：选址的规则是指标的选择和分数。明确标准，标准有多少刚性数值要求，有哪些柔性感觉要求，符合什么标准就开，不符合什么标准的就放弃。

按照这样的方针，数字化工作组可以清晰的落实一步步的动作。组织中所有部门都应该围绕业务对象、业务过程、业务规则这三点展开。遵循长期主义的组织，大抵都是按照这样的逻辑实施数字换转型的，但在这里面对团队成员的要求其实很不简单：对象的数字化需要数据工程师，过程的数字化需要代码工程师，规则的数字化需要算法工程师。有几个组织能配得起这样的完整团队呢？

如果简化一点，让小规模的组织也能享受数字化的红利，我想探寻一下，即便只有几个人的数据团队怎么能做四两拨千斤的成绩？如果将数字化转型的过程看做是一个系统，我还想探寻一下怎么让这个系统具有正向反馈的效果：投入资源大量的采集数据、管理数据→产出多样的模型、由算法生成的智能化决策和丰富的数据分析成果→智能决策提升生产力水平，带来更多的资源投入到数字化转型的建设中。这个能以小博大，而且能够产生正向反馈的杠杆解，我选择的是快！

去年出版的一本书《数字跃迁》认为，我们现在处于数据分析3.0的初始阶段。这个阶段的关键的特征是：

• 分析和数据现在是一项战略资产，对组织的运营具有强制性
• 需要更快速的“从见解到行动”的能力
• 研发出先进的分析工具，并提供给决策者使用，去解决他们需要处理的问题
• 组织文化和业务动态的发展将组织推向数据驱动型组织
• 每个组织都可以创建与数据相关的产品。我们正在见证同时集存储、传输、分析、处理和可视化功能于一体的新工具的诞生，而不是一系列独立的解决方案

我认为在这其中，能让领导者理解数据分析进化意义的关键点或者说最容易取得的对数字化转型积极评价就在于：快速赋予组织从见解到行动的能力。

即便组织还没有走到3.0的阶段，即便还是在用Excel出一些报告，即便数据团队主要的工作从大量的非结构化或者半结构化数据中提取关键的特征，如果能做到以小时甚至以分钟为单位来进行关键的分析，组织的领导者们会不会对数据建设或者数字化转型高看一筹呢？如果一个市场部门的主管说，我想看一下竞争对手的门店分布图，以优化这次市场活动的投放部署。十分钟后，这幅作战地图已经打印出来放到主管的办公桌前，并且将可放大缩小点击查询的在线地图链接的二维码发到了Ta的微信中。如果你是这位主管，下周的主管例会上要不要赞一下数据团队？

数据团队要将追求这个杠杆解当做团队发展的命脉去研究。数据团队这些“快”要体现在：

• 快速获取相关性强、能保证质量和更新的数据——领域知识；
• 快速将数据准备好以用于后续的防护力分析——软件技能；
• 快速将数据汇总、统计——数学技能；
• 快速将数据输出让人脑能感知和理解——数据可视化技能；
• 快速将数据分析解释成听众能听懂读懂的成果——沟通技巧；
• 快速激发决策者的说服力——商业头脑。

极海是很多组织的外部数据团队，我们总是认真的研究在上面从领域知识到沟通技巧这六点特性里，怎么能给团队带来“快”这个能力标签。在我们典型的一次品牌监测数据的分析过程中，要包括：

还有若干指标的分析和可视化图表、地图，这里面不在赘述，大家在极海品牌监控的公众号上都会看到每一篇报告中包含的分析结果。而做这样的一套数据分析和图表可视化，需要多长时间？极海的数据工程师操作下来是30分钟！这里面包含了的能力有：

• 快速的从常年维护的数据资源云中提取数据；
• 快速的运行自动化的算法、脚本计算和分析；
• 快速的运用多种类软件和工具制图和可视化；
• 快速的模板化数据故事和对模板的定制修改。

总结：

1、当下的时代，数字化已然成趋势，数字化是洪水，即便有人会排斥，会被吞噬，但滔滔洪流，确实无法阻挡。数字化的本质在于，机器比人快，机器和机器之间需要成为搭档，Ta们之间的语言是数字。人机之间的协作，”快“同样也是主题词。既然数字化解决的就是效率问题，那在这个主方向上，促进”快速“的达成，才是系统的杠杆解；

2、在各自组织肩负推进数字化使命的数据团队，当你的组织不能像大企业那样规划若干年打基础，也缺少好运气正好拥有一个长期主义的领导时，把你的一系列数据工作做快，是上佳的选择；

3、将数据工作拆分到细小单元，你才能知道强化哪里可以做到快。

要让数据团队受到领导者们的青睐，靠什么？靠快！数据团队要想做的快，靠什么？我知道，有心的数据同行，你已经有了答案。