一个行业做的越久，问题越多，之前并不在意的问题也会拿出来思考（当然，更多可能是因为我做的不够久）。“数据解决企业什么问题？”这问题一定难不倒各位，甚至张口即答，例如通过数据可以对自身的企业情况有着准确和科学的把握，避免老板拍脑袋；数据可以实现对市场环境快速的反应和决策；数据可以区分客户个性化需求，提高服务价值等等等等。不瞒各位，不谦虚的讲，在下也答的出，而且如果让我继续答下去，也能答出几十条来不止。

  也是接触过一些客户，大家同处一个行业，业务模式以及数据类型也相差不多，但是各自所完成的内容相差很多。有些面向领导，做了些dashboard；有些面相业务人员，做了商品分析模块；有些面向基层员工，做了数据查询的报表。为什么每家企业做的内容不一样呢？这些企业是根据什么而选择这些模块的数据进行分析的呢？

  进一步需要解答的，每家企业所分析的数据不同，但为何感觉不出这对他们产生了不同的影响？拿上面的几个回答来看，老板是否拍脑袋决策、是否可以对是市场快速准确的决策、是否可以区分客户需求，这些都非常重要啊，可有没有这样的数据分析，并感觉不出什么区别呀。这些东西想多了，让我经常怀疑自己，是不是个骗子。今天的高铁上，我将上面的问题都拿了出来，同时也回想自己所遇到的各种业务场景、分析场景，经过成套成套的梳理，我发现了这样一个问题。这些企业所做的数据分析(无论是bi还是报表)，并没有去发现未知的东西，而是为了可以更容易的按照标准的方法来判断一件事。对于所有的群体、所有的业务都可以这样去理解。下面我从简单到复杂的来说明。

  对于基层员工，以货架商品管理员举例，超市货架上的商品要怎样管理？标准的方法是不是某一商品即将卖光，就需要从仓库中取出该商品补到货架上。没有数据，他需要一遍一遍的去巡查，也自然会有时会漏掉。有了数据，他就可以浏览数据来查看商品的售卖情况，以此来及时补货了。这么对于这个商品管理员来说，数据所解决的问题，就是让他可以更容易的按照标准的工作方法来决定补什么货，补到哪。

  对于部分业务人员，比如品类经理，他需要决定采购哪些品牌的商品，从哪一家供应商来采购，如何规划商店的商品。标准的方法是什么，是采购卖的好的品牌，把卖的不好的品牌剔除，并且选择价格更加低廉按时送货率高的供应商(真空环境下)。通过数据，我们可以列出我们店中品牌的销售情况，对比上其他门店同类商品品牌销售情况，以此来发现哪些其他门店卖的好而我们没有的品牌；我们也可以列出在过去一段时间我们门店卖的非常不好的商品，以此来考虑是否可以对这些商品进行促销并且从此不再需要这些品牌；以上，数据所解决的问题，也是让品类经理可以更加容易的按照标准的决策方法来进行判断，优化商品结构，选择供应商。

  对于企业管理层，我们做dashboard进行指标的监控，做企业的业绩分析(时间、地区纬度等)。我们做的内容很多，因为管理层所要决定的范围很广，他并不像某一业务人员只负责一项工作为了一个目标。但是将内容分解后，我们发现，我们为管理层所做的数据分析，也是为了让他们可以更方便的按照标准的管理方法进行管理。当然，这个标准，并非是业内的通用标准，而是企业自己的标准，甚至是老板他本身的标准。比如，老板要通过胡萝卜加大棒的方式来促进每个店铺的销售额，给做的好的店长奖励，做的不好的店长惩罚，通过数据就可以很容易的执行，而避免拍脑袋的奖惩。而这一过程，也是通过数据使管理层可以更容易的按照标准的管理方法进行决策(员工是判断，领导就是决策了。。。)。

  针对管理层的，很难说的更细，他们看哪些指标，会给他带来怎样的思考，这是旁人说不准的，但是这一套体系一定是在他心里有数。相比于员工，他们的工作内容更具备发散性，思考也更具备发散性，所以我们做移动端分析平台，做实时监控平台，做定时报送平台，目的都是一样，可以让领导更容易看到这些数据来进行决策。

  以上内容，如果没有数据会怎样呢，不同的群体，即使没有对应的数据分析，也是会按照这样的方法进行工作和管理，但是面对未知情况，基层员工会花费更多的时间来填补数据，工作效率就会变低。对于管理层，他们没有那么多精力去找到他们想要的所有依据，所以在工作或者决策中，就出现了模糊决定，缺失的依据多一些，便成了拍脑袋决策。 

  有些人，不需要很多数据，就可以对市场对公司有着准确的判断，有些人，就需要很多数据来填充他脑子里的空格，才能做出准确的判断。人与人的思考方式有所不同，但大多数情况，数据或许并没有改变他的决策方式，而只是让他脑子里某个模糊的参数变得准确，从而进行判断。综上，erp、oa等it系统让工作流程更加规范，而数据则是让决策更加规范。

  
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