原文出處
作為現代企業管理者，每天都面臨著無數的問題、報告、提案、建議等等需要去審核並做出決斷，比如，公司收入增長但利潤卻下降，問題出在哪兒？我是否應該考慮精簡機構並縮減預算？產品無法按時交貨，我的銷售、物流和生產團隊互相抱怨，到底是誰的責任？我是否需要加大在某個產品線/區域/渠道上的投資？它對我公司的盈利性貢獻是多少？如果我們提高產品的價格或改變產品組合會對我們的業務有什麼影響？客戶的消費習慣是什麼？他們需要什麼樣的產品或服務？公司資金鏈是否安全？應收帳款的壞賬風險有多大？等等等等……
我們發現，很多企業的管理者在針對上述問題做出決策的過程中都面臨著很大的挑戰，那就是缺乏有效的數據分析來支撐他們做出理性的判斷。
我們認為，數據在企業運營中是普遍存在的，從戰略制定到目標分解，從運營執行到績效監控，數據幾乎貫穿於企業管理的整個生命鏈。隨著時代的發展，現代企業的管理早已擺脫了靠經驗和直覺做判斷的落後實踐，企業經營者和管理者越來越多地依賴現代信息技術和分析手段去發現經營管理中的問題、挖掘業務潛力以形成有效的決策支持和可持續競爭優勢。現代企業其實並不缺數據，尤其隨著“大數據時代”的來臨，不斷發展的信息技術為企業科學分析和決策提供了強有力的支撐，雖然大多數企業掌握的數據量還無法達到“大數據”的標准，但用於日常的決策分析已經足夠。那麼，如何對數據進行有效的組合，如何利用數據為管理者提供智慧和洞察力，進而為公司創造價值和財富，這才是每個企業都應思考的問題。可以說，誰能更有效地利用數據，誰就能贏得市場。
從數據的價值鏈來看（圖一），我們將企業數據分為了由低至高的四個層級。可以看出“數據”在整個價值鏈條中處於最底層的位置，例如銷售量、單價、收入、利潤等；對“數據”進行一定程度加工後，我們可以得到一些有效的“信息”，即第二層級，例如企業關鍵績效指標（KPI）（資產負債率、財務杠杆、存貨周轉率、人員均效等）和企業重大風險指標（KRI）（應收賬款周轉天數、員工離職率等）；對“信息”進行結構化、有針對性的業務場景分析就構成了企業的“知識”，這便是第三層級，例如分產品/區域/渠道的盈利性分析、投資回報率分析、門店效益分析、產能分析、供應鏈效率分析等；而“智慧”是企業為了達到戰略目標而運用“知識”的能力，是數據價值鏈的最高層級，例如對未來現金流的預測，對客戶行為的統計分析，對潛在盈利點的挖掘，對風險的預警，對經濟下行影響的評估等等，這個能力是全方位的，包括企業數據基礎是否足夠龐大而規範，企業信息技術架構是否足夠先進而智能，企業是否有高素質的人才能夠做各種統計分析和數據挖掘模型等等。
圖一：企業數據價值鏈
目前絕大多數企業還停留在“知識”的層面，要達到“智慧”這個層面還有很長的路要走，需要企業很多方面能力的提升。多年的實踐經驗告訴我們，企業若想擁有有效實現卓越數據分析的能力，就必須建立行之有效的框架，包括明確分析對像（分析對像是否清晰、明確並有針對性和指導意義）、設計分析方法（分析方式是否靈活、先進並具有前瞻性）、夯實分析基礎（分析基礎是否統一、標准並有足夠的覆蓋度）、完善分析工具（分析工具是否強大、智能）、強化分析職能（分析人員是否清楚自身職責並具備應有的技能和知識、管理層是否基於數據做出決策、是否基於結果管理團隊等）、優化分析流程（分析流程是否有效以達到提升決策和內控水平的目的）。
“孫子兵法”有雲：“夫未戰而廟算勝者，得算多也；未戰而廟算不勝者，得算少也。多算勝，少算不勝，而況於無算乎！吾以此觀之，勝負見矣”，可見大戰之前做戰爭形勢分析對軍隊的重要性。管理軍隊如此，管理企業也是如此，基於分析做出的管理決策才是有效的。總而言之，希望各個企業的領導者能夠重視數據分析並通過有效手段逐步提升企業自身的數據分析能力，它不僅能夠幫助企業有效評估和預測經營成果，也能夠幫助管理者專注於企業戰略的關鍵業績驅動因素，進而做出理性而正確的決策。
作者簡介：
戰蕾女士是甫瀚咨詢公司項目總監，她擁有超過8年的管理咨詢經驗，在企業績效管理方面有非常豐富的經驗，尤其擅長於企業KPI績效指標體系設計、管理報表體系設計、流程優化及重組、共享服務中心設計實施、商務智能（BI）設計實施等。
戰蕾女士所合作過的客戶涉及到零售業、快速消費品行業、制造業、大型全產業鏈央企、醫藥行業等等。
作為現代企業管理者，每天都面臨著無數的問題、報告、提案、建議等等需要去審核並做出決斷，比如，公司收入增長但利潤卻下降，問題出在哪兒？我是否應該考慮精簡機構並縮減預算？產品無法按時交貨，我的銷售、物流和生產團隊互相抱怨，到底是誰的責任？我是否需要加大在某個產品線/區域/渠道上的投資？它對我公司的盈利性貢獻是多少？如果我們提高產品的價格或改變產品組合會對我們的業務有什麼影響？客戶的消費習慣是什麼？他們需要什麼樣的產品或服務？公司資金鏈是否安全？應收帳款的壞賬風險有多大？等等等等……
我們發現，很多企業的管理者在針對上述問題做出決策的過程中都面臨著很大的挑戰，那就是缺乏有效的數據分析來支撐他們做出理性的判斷。
我們認為，數據在企業運營中是普遍存在的，從戰略制定到目標分解，從運營執行到績效監控，數據幾乎貫穿於企業管理的整個生命鏈。隨著時代的發展，現代企業的管理早已擺脫了靠經驗和直覺做判斷的落後實踐，企業經營者和管理者越來越多地依賴現代信息技術和分析手段去發現經營管理中的問題、挖掘業務潛力以形成有效的決策支持和可持續競爭優勢。現代企業其實並不缺數據，尤其隨著“大數據時代”的來臨，不斷發展的信息技術為企業科學分析和決策提供了強有力的支撐，雖然大多數企業掌握的數據量還無法達到“大數據”的標准，但用於日常的決策分析已經足夠。那麼，如何對數據進行有效的組合，如何利用數據為管理者提供智慧和洞察力，進而為公司創造價值和財富，這才是每個企業都應思考的問題。可以說，誰能更有效地利用數據，誰就能贏得市場。
從數據的價值鏈來看（圖一），我們將企業數據分為了由低至高的四個層級。可以看出“數據”在整個價值鏈條中處於最底層的位置，例如銷售量、單價、收入、利潤等；對“數據”進行一定程度加工後，我們可以得到一些有效的“信息”，即第二層級，例如企業關鍵績效指標（KPI）（資產負債率、財務杠杆、存貨周轉率、人員均效等）和企業重大風險指標（KRI）（應收賬款周轉天數、員工離職率等）；對“信息”進行結構化、有針對性的業務場景分析就構成了企業的“知識”，這便是第三層級，例如分產品/區域/渠道的盈利性分析、投資回報率分析、門店效益分析、產能分析、供應鏈效率分析等；而“智慧”是企業為了達到戰略目標而運用“知識”的能力，是數據價值鏈的最高層級，例如對未來現金流的預測，對客戶行為的統計分析，對潛在盈利點的挖掘，對風險的預警，對經濟下行影響的評估等等，這個能力是全方位的，包括企業數據基礎是否足夠龐大而規範，企業信息技術架構是否足夠先進而智能，企業是否有高素質的人才能夠做各種統計分析和數據挖掘模型等等。
圖一：企業數據價值鏈
目前絕大多數企業還停留在“知識”的層面，要達到“智慧”這個層面還有很長的路要走，需要企業很多方面能力的提升。多年的實踐經驗告訴我們，企業若想擁有有效實現卓越數據分析的能力，就必須建立行之有效的框架，包括明確分析對像（分析對像是否清晰、明確並有針對性和指導意義）、設計分析方法（分析方式是否靈活、先進並具有前瞻性）、夯實分析基礎（分析基礎是否統一、標准並有足夠的覆蓋度）、完善分析工具（分析工具是否強大、智能）、強化分析職能（分析人員是否清楚自身職責並具備應有的技能和知識、管理層是否基於數據做出決策、是否基於結果管理團隊等）、優化分析流程（分析流程是否有效以達到提升決策和內控水平的目的）。
“孫子兵法”有雲：“夫未戰而廟算勝者，得算多也；未戰而廟算不勝者，得算少也。多算勝，少算不勝，而況於無算乎！吾以此觀之，勝負見矣”，可見大戰之前做戰爭形勢分析對軍隊的重要性。管理軍隊如此，管理企業也是如此，基於分析做出的管理決策才是有效的。總而言之，希望各個企業的領導者能夠重視數據分析並通過有效手段逐步提升企業自身的數據分析能力，它不僅能夠幫助企業有效評估和預測經營成果，也能夠幫助管理者專注於企業戰略的關鍵業績驅動因素，進而做出理性而正確的決策。
作者簡介：
戰蕾女士是甫瀚咨詢公司項目總監，她擁有超過8年的管理咨詢經驗，在企業績效管理方面有非常豐富的經驗，尤其擅長於企業KPI績效指標體系設計、管理報表體系設計、流程優化及重組、共享服務中心設計實施、商務智能（BI）設計實施等。
戰蕾女士所合作過的客戶涉及到零售業、快速消費品行業、制造業、大型全產業鏈央企、醫藥行業等等。
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