数字化时代，不管你是公司的决策层、管理层、还是普通的基层员工，终都将与大量的数据亲密接触。最近，我们常听到这两句话：“数字化时代，数据成为生产资料”、“数据是数字化转型的核心驱动要素”。我想，这可能会给很多人带来疑问：“数据还能做生产资料？数据还能驱动一场变革？数据到底是什么呀？数据又将如何改变我们的工作和生活呢？”我们来看看数据的定义。字面上理解，数据是由“数”和“据”组成。“数”以数字、数值的形式存储的信息，“据”指证据或依据。综合起来，数据就是数字化的证据和依据，是事物发生、存在和发展过程中留存下来的数字化记录。数据的载体可以是数值、文本、图形、图像、声音和视频等格式。通过这个记录，我们可以还原事物在当时的状态和发生的活动，我们可以通过数据去追溯当时的情景。也许，会有人提问：“数据，不就是一个计算机术语吗？”
是的，过去，数据常常被认为与计算机有关。早在1946年，data一词就首次被明确表示为“可传输和可存储的计算机信息”。新华词典的定义是：“电子计算机加工处理的对象”。国际数据管理协会（DAMA）认为“数据是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现，考虑到结构化数据和非结构化数据的差异性，在管理时需要采取不同的管理方式”。早期的计算机主要用于科学计算，故加工的对象主要是表示数值的数字。现代计算机的应用越来越广，能加工处理的对象包括数字、文字、字母、符号、文件、图像等。随着互联网和大数据的发展，企业积累了大量的数据，数据来源也更加丰富多样，数据的处理、分析、挖掘、展现已不在拘泥于传统的方式，非结构化的海量数据亟待被开发和挖掘。市场需求的热度和技术的不断创新，推动着大数据价值的提升，未来，数据将成为一项重要的生产资料，而不仅仅是一项计算机专用素材。数字化转型，将驱动人类社会从工业经济时代向数字经济时代迈进。而驱动本轮科技变革和产业变革的根本动力，是数据。数据将成为生产资料，改变生产力各要素，进而引发全社会一系列深刻的变革。
农业经济时代，土地是生产资料，锄、犁、锹是生产工具，以家庭为生产单元的组织模式是核心生产关系。工业经济时代，煤、石油、矿、电是生产资料，机械设备是生产工具，以公司为生产单元的组织模式是核心生产关系；数字经济时代，数据将成为重要的生产资料，而生产工具和核心生产关系也将随之而发生改变，云计算将成为生产力，而核心生产关系将基于互联网进行组织模式的构建。在会计体系中，企业的存货通常包括原材料、在产品、半成品、产成品、商品。数据作为生产资料，是否也将建构和形成这些形态？是的。一般，原始数据的价值密度比较低，就像是原材料。我们需要将数据从原始、混沌、无序、动态的原始状态，转化为清晰、标准、有序、稳态的可被大规模生产所使用的基础生产原料，最后再经过一系列层层的治理、开发，才能最终成为具有实际应用价值的数据产品，进而成为可供交易的商品。在这个过程中，大数据平台是存储数据的仓库。治理好的数据，将按照一定的方式进行结构化存放，以便使用时可以快速获取。生产工具是数据治理和大数据平台。数据从原材料转化为产品，最终成为可实现价值变现的商品，需历经四个阶段：采集、存储、生产和销售。数据采集阶段，目标是要拥有数据，就像从开采原油一样，首先要获取足够多的原始数据。这个阶段的关键是要打通物理世界和数字世界的边界，连接OT（操作技术）和IT（信息技术），将数据采集现场前移到生产作业现场，全面、准确和及时地将数据采集过程和生产作业过程合一。这个阶段需要大量前端感知设备收集生产数据，需要网络快速回传数据。感知设备和传输设备是采集阶段的重要生产工具。数据存储阶段，目标是解决数据可用的问题。原始数据采集回来后，跟原材料一样，有序存放，才能保证需要的时候用得上。数据资产目录，和实物资产盘点的作用类似，知道有什么、有多少，才能物尽其用。然后，需要建立数据标准，即数据按照什么方式存放，是1斤1斤的按照“重量”存放，还是10根10根的按照“数量”存放，是装在结构化数据的“箱子”里，还是装在图像、视频的“袋子”里，都需要根据数据对象的特点进行区别和规整，这样才能保证更高效的入库，更高效的出库。数据治理，是存储阶段的核心工作。数据生产阶段，目标是炼化数据的价值。数据最终要回归现实，实实在在地解决现实的业务问题，它才具有价值。在业务问题的牵引下，建立特定数据和特定业务场景之间的连接，构建各种数据模型进行大量、广泛的试错，在实际应用中不断调教数据模型的成熟度和精准度，最后固化成IT系统或人工智能，应用在业务场景中，持续稳定的解决问题，这就是数据价值的炼化过程。数据建模、人工智能是炼化数据价值的工具和手段，是生产阶段的核心工作。数据，在数据生产阶段，将历经半成品、在产品、产品等状态。数据销售阶段，目标是数据价值变现。任何商品、任何价值都需要找到愿意为此付费的买家才能变现，数据产品也不例外。建立数据驱动的业务场景和用户需求之间的连接，解决对人有意义、有价值的业务问题，是数据变现的关键。数据从原材料转化为产品的不同阶段，使用的工具不同，组织生产的方式也不同由此，将引发整个社会生产关系的一系列根本性变化。同时，数据的巨大价值和潜能将被充分挖掘出来。在物理空间中，数据是对客观事物和事件的记录和反映。我们用“数据” 来指导生产活动，推动人类社会实现各种飞跃。数据对提高生产效率具有乘数作用，比如数控机床的生产效率就比传统机床要高出数量级。数据是可再生、无污染的，数据是可循环使用的，数据是越用越多、无限的延展的。数据是可以和土地、资本、技术、劳动力等生产要素一起，相互配合、相互融合的。数据成为了经济社会发展不可或缺的基础性战略资源。在数字空间中，数据是构成、生成虚拟世界里事物和事件的基本元件。对于数字空间而言，数据就不仅仅是生产资料了，更是“生命”的基础。因为没有数据，数字空间无从谈起。如今，数字空间里的“经济活动”已创造出非常惊人的财富，并且这种创造价值的能力还在不断飞跃。微信、微博、抖音、淘宝、百度、携程等等上面的行为、内容、交流、信息等数据经过加工后又可成为新的资源，推动着新业务的产生。2023年10月14日，数据资产管理论坛于“全球资产管理中心上海国际活动周2023”期间举办。上海资产管理协会会长李文表示，数字经济时代，数据已成为重要的生产要素，而数据资产管理成为企业和组织的核心竞争力之一。
一般来讲，资产是指由企业过去经营交易或由各项事项形成的、被企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。过去，企业在生产经营过程中形成了大量的数据。未来，企业有价值数据的规模和鲜活度，以及数据治理、开发的能力，可决定企业的核心竞争力，可为企业的后续发展带来经济利益。因此，数据成为了企业不可或缺的战略“资产”。而实现有价值的数据可控制、可量化、可交易、可变现的过程，就是数据资产化的过程。正如 IBM 执行总裁罗睿兰讲的：“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素”。奥巴马政府2012 年发布的《大数据研究和发展倡议》，将数据定义为“未来的新石油”，并表示国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为一个国家综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为海权、陆权、空权之外的另一种国家核心资产。在数字空间中，数据“新资产”的价值也越来越凸显。2012 年，李安导演的《少年派的奇幻漂流》风靡全球。电影里有一只让大家印象深刻的老虎，它是由计算机用算法和数据生成的。创作那只老虎一共花费了 1400 万美元，如果把这只老虎作为数据“新资产”，可以收费出让它的使用权，让它出现在一部新电影、广告或游戏之中；也可以收费出售老虎某个部位的原始数据，让其他人可以在此基础上进行二次开发得到一只新老虎，这样，这个老虎数据“新资产”就可以源源不断地产生新收益。在网络游戏业，有一个新奇的职业是帮别人打怪升级、练装备。通过用自己的技能、经验、时间，把自己的装备数据“新资产”越练越雄厚，价值也就越来越高。而练出的“装备”是可以交易的，顶级装备甚至能卖出天价。通过出售这种装备数据“新资产，也可以赚取不菲的收益。随着云计算、物联网、大数据、数字孪生、元宇宙等新技术的不断发展，物理空间和数字空间互相交互、融合，将产生更多新的业态和数据资产。数据已经成为一种资本，和金融资本一样，能够产生新的产品和服务。
过去，货币这一传统意义上的资本，一直对经济有着巨大的驱动作用。随着数字技术对传统经济的改造和重构，海量数据对原有的市场形态和市场机制带来了重大变革，慢慢地数据成为了一项“新资本”，驱动这经济社会的发展。人类经济社会将进入数据资本新时代。网络时代兴起的长尾理论指出：只要产品的存储和流通的渠道足够大，需求不旺或销量不佳的产品所共同占据的市场份额可以和那些少数热销产品所占据的市场份额相匹敌，甚至更大。也就是说，企业的销售量不在于传统需求曲线上那个代表 “畅销商品”的头部，而是那条代表“冷门商品”经常为人遗忘的长尾。长尾理论指导并创造了一大批新兴的互联网公司和创新商业模式。淘宝面向无数的小商家、小商铺提供了聚合的平台，创造了中国电子商务的神话;美团瞄准千万家小餐馆，把外卖这件事做成了几百亿的大生意；如今砸钱做广告已经 OUT 了，新的营销渠道是抖音、快手、直播等等。这其中的逻辑总结成一句话就是“给钱不如给流量”，而流量就是数据的凝聚，流量所代表的就是数据“新资本”的力量。当互联网从消费互联网的上半场进入到产业互联网的下半场，大家会逐渐发现，仅有流量是不够的，更重要的是数据本身的价值凝聚和价值创造。数据价值与新兴技术相结合，在数据“新资本”的驱动下，再造业务流程、企业结构，进而重构整个产业生态，才能实现价值的成倍递增。有着从原材料到产品的种种形态的物质有很多，比如粮食、比如石油、天然气。数据，有着什么不同呢？
数据，更像是企业的血液，为企业提供着养分和能量。随着企业更多的数字化，企业的运营越来越像一台机器。它会需要你去供给企业发展的“养料”，也就是驱动企业发展的能量。“养料”是什么？就是数据。通过数据分析，可以让企业决策者充分客观地了解企业的业务情况和经营状况，并在数据分析的基础上快速调整公司的发展战略、精准定位客户需求。最终更高效地为企业创造收益。知己知彼才能保持企业在市场中的竞争力生存及可持续发展。企业还需要定期进行“体检”，体检抽取的“血液”是什么？也是数据，需要去抽取企业的数据进行分析，去看它的运营上有哪些问题。因此，数字化转型后，数据会像血液一样，成为企业的一个必需品，所有企业的运作都可以基于数据来进行应用。我们来看看，数字化转型后，数据将对企业管理各领域起到哪些驱动作用？我国工商管理硕士（MBA）学位培养计划中规定了一门核心课程：数据模型与决策，这门课旨在应用现有的科学技术知识和数学方法，通过建立合理的定量分析模型，对企业中的人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者选择解决各种经济问题、管理问题或生产问题的最优决策提供定量依据，以实现最有效的管理。可以看出，数据天然是战略管理的关键支持要素。
战略对企业的重要性毋庸赘言，但在如今这个充满复杂性、模糊性、不确定性、波动性的世界里，传统战略制定方法仅基于有限的内部数据与片面的外部数据，或依赖领导者的个人经验和行业常识认知的制定方法，已经无法适应瞬息万变的商业世界，更无法赶超“与时俱进”的竞争对手了。尽管，企业战略始终是“科学与艺术”的结合。但企业依然开始努力探索通过数据驱动的战略与运营来实现业务增长。用更全面的数据进行客观度量，应用数据分析方法去发现业务增长机遇以及风险点，望能更好地依赖数据科学及量化逻辑进行创新性的战略制定，并针对数据反馈及时调整战略，制定更有效的解决方案。数字化时代下，企业人力资源管理面临新挑战：
（1）从确定到不确定
从2019年“经济寒冬”到如今新冠疫情影响全球经济，面对不断迭代变化的世界，企业不得不接受“不确定性”带来的一连串挑战，在不确定性的环境中进行决策似乎已经越来越常态化。这时，企业管理者会希望HR不仅仅做一些人事事务性工作和现状总结，更希望HR以动态、准确的人力资源数据分析为依据，来为决策提供基于数据的洞察支持，为业务提供基于数据的人力资源服务，以应对不确定性。
（2）从经验主义到数据主义
传统人力资源管理，可以计算投入，却难以量化产出。很多企业管理者，对于内部人力资源的分析决策，主要依赖于经验和主观判断。从基于经验的决策到数据驱动的决策，是企业人力资源管理数字化转型升级的根本模式。
（3）从职能角色到战略角色
传统人力资源管理，主要是完成企业管理中的一个职能。当外部环境瞬息万变，企业需要组织具备“快速学习、准确把握、迅速反应”的能力来适应环境，对人力资源的依赖比以往更加强烈，人力资源的价值定位升级为“变革推动者”、“业务战略伙伴”这样的战略角色，人力资源管理的升级转型势在必行。
让我们来看看让全球顶尖人才趋之若鹜的谷歌公司的人力资源管理。“出色的人才管理”是谷歌公司取得今日成就的关键要素之一。谷歌公司认为：人力资源专业已经是数据科学。谷歌的HR决策，全部来自内部数据的分析。实现数据驱动的人力资源管理，需要基于企业人力资源管理的全业务链条，将贯穿于整个企业员工生命周期的数据串联起来，进行数据分析，指导人才管理战略的规划，进行人才选、用、育、留环节的决策。HR将由原来的感性判断转变为用可量化的数据进行理性分析。在人力资源分析中，人力成本，人力效率，离职率等指标是企业决策者比较关心的，但仅凭公式计算出的指标数据并不能实现数据驱动决策。这些指标看似只是单个数据，实际上关联着一连串业务链条。比如，离职率指标关联着招聘、培训、岗位、绩效等一系列数据。想要降低离职率，需要对“如何进行招聘？”、“招进来后如何通过培训让他快速拥有上岗所需技能？”、“如何合理安排岗位？”、“如何设置考核激励方案？”等一系列人力资源管理方式进行数据分析与驱动。 1.当你买了套房子后，无数的房产中介拨打电话进来，问您是否放卖、放租您的房子？
2.当你为孩子报了个课程后，无数的课程销售代表拨打电话进来，问您要不要给孩子报编程课、英语课？
3.当您贷过款后，无数的银行销售电话过来，问您需不需要资金？有低息贷款。
传统的粗放式营销，缺乏场景化和针对性，不仅浪费成本，还会增加对客户的打扰、引起客户反感。针对业务和活动，投其所好的进行精准营销，才会受到用户的青睐。
随着大数据的到来，越来越多的行业都在逐渐摸索适合自己的营销和传播方式，逐步调整自身的营销战略。
精准营销的核心是对数据的分析洞察。通过数据采集、数据分析、数据挖掘，精准定位目标客户，了解客户在哪里、做过什么、需要什么。对客户进行了全方位了解后，才能制定出精准的差异化、个性化营销手段，才能基于各个环节的效果分析，反向指导用户筛选、模型优化、预算分配、资源采购、活动设计、渠道使用、触点优化。在有限资源的情况下，实现最大化客户转化，提升用户的活跃留存。
执行精准营销的过程中，面临着如何寻找用户、如何执行营销、如何评估效果、如何打造闭环等主要挑战：
（1）寻找用户
进行数据收集、数据整合、建立用户数据指标体系，进而进行用户分层、分群，为精准营销提供客群筛选。 接下来，充分利用前期精准营销结果数据、活动参与数据、用户行为数据等，借助有监督机器学习预测用户行为，并根据实验结果不断迭代优化用户行为预测模型，提高精准营销转化率。
（2）执行精准营销
筛选出精准客群后，进一步选择推送渠道，在适当的时机，将合适的内容推送出去。 在执行营销之前，可结合营销资源规划表、时事热点、公关日历表等，做年度、月度营销的精准营销计划表。
（3）评估营销效果——目标导向的归因分析
每次进行精准营销，都有个业务目标。因此，分析营销效果需基于不同的目标导向。全流程各个环节最好进行精准的数据监控，做好埋点和数据收集。设定好监控周期，不同营销活动的各个批次之间采用统一口径即可对比营销效果。（4）搭建营销闭环
精准营销过程中，从筛选精准客群，到执行精准营销，到营销效果监测与评估，数据分析是贯穿始终的工作。
精准营销如实现营销闭环，对精准营销效果进行复盘，可指导接下来的精准营销。这对客户标签沉淀、客户模型调优、客户营销方案完善、营销触点优化、自动化营销体系建设，起着非常重要的作用。
近年来，中国高速公路路网趋于饱和，基础建设需求正逐年降低，而管理需求却逐年增强。利用智能技术、数字技术建设智慧高速，盘活资产、提高管理效能和服务质量，降低运维成本及安全风险，成为高速公路运营机构和交通参与者的迫切需求。 运营管理的本质，是匹配供给和需求。数据时代，大数据会让运营管理的颗粒度更细，会让供需的匹配更加精准和快速。
从量化的数据指标来看，公司更多采用数据驱动去做决策，能够为市场决策收集基本数据，帮助识别财务风险和欺诈行为；可以利用数据优化营销投资和个性化客户互动，提升财务状况的实时可见性。在财务表现上来看，公司使用更多数据决策，则会在营收、毛利率、净收入等指标上表现更为优异。
（1）交通安全管理方面
我们可以利用先进的电子传感技术、热成像技术、自动控制技术、视频监控技、数据传输技术等建立起一套实时、高效、准确的交通安全管理系统。通过分析各个传感器传过来的数据，建立数据间的函数关系，建模得知哪些情况下容易发生交通事故，提前通过各类新媒体进行信息推送、通知司乘人员注意行车安全。（2）路政管理方面
路政管理工作主要是“保护路产、维护路权，治理和审批涉路和超限超载行为”。大部分高速公路是国有企业采用“贷款修路，收费还款”的方式修建的，为保护国家财产，路政管理工作尤为重要， 高速公路路政管理部门可以将高速公路旁和中央隔离带的百米桩、公里桩、(电子)情报板等设备信息记录进路政的数据库中。设备如有损坏、缺失，可在数据库中快速更新，并记录下设备的更换信息，有利于国有资产的保护。
对于车辆超载超限等行为，路政部门可以利用多方数据融合分析，得到超限超载车辆的相关数据，并进行车辆追踪和跟进处理。
（3）收费管理方面
收费管理方面，数据量是巨大的、价值也是最大的。对于高速公路而言，偷逃通行费的行为也很多。路段运营公司完全可以对其省内所有收费站以往的数据进行分析，得到一套可以用来实现收费稽查目的功能的平台。此平台定期对全省联网的收费数据进行逐条核对，只要符合偷、逃费特征的就标记出来，通过系统通知相关部门和各收费站。（4）服务管理方面
对司乘人员来说，接受服务的地方最主要是服务区。近年来许多服务区已经升级改造，提供了各式各样的服务。数据可以帮助降低服务区提供服务的成本。如服务区的超市，可利用进销存数据管理货物交易，形成成本优势。随着以后城际高速上新能源车辆会越来越多，服务区可以通过数据分析提前布局电动汽车的充电设备以及服务设施。服务区可以通过进出口的视频车牌识别系统，准确知道车辆在服务区停留的时间。以提前准备服务供给。（5）养护管理方面
高速公路一旦通车以后就面临着养护的问题，经常需要进行修修补补，以面对越来越大的交通量。 养护单位要采集全路面结构方面和技术标准方面的数据，并根据车流量、路面载荷状况以及气象、环境等因素制定全生命周期的路面、桥梁、隧道养护计划。
（6）监控管理方面
高速公路上监控设备有：摄像头、可变情报板、桥梁和隧道状态监视系统等，这些设备都价值不菲，为高速公路管理者提供着最新的信息。因此，他们具体的位置和工作状态都需要在监控中心数据库中保存。 设备的保养维修和更新换代情况都需要在数据库中进行记录。经营公司如能利用好设备数据优化设备升级批次，能节省一大笔费用。
财务工作，是一种天然要与数据打交道的工作。数字经济时代的到来，对原有的财务工作也产生了很大冲击。过去，传统的财务工作是做一些财务报表编制、资金结算、信息报送等财务核算和监督相关的工作。但在数字经济时代，财务的职能发生了很大的变化，一些重复的工作将被软件或财务机器人取代。财务人员将从重复性工作中释放出来，进行财务管理方面的工作。因此，传统财务将会有以下三方面转变：（1）财务职能向管理领域延伸
传统的财务工作相对比较独立封闭，很难与业务进行有效融合。数字化时代，财务工作和业务工作将会高度融合。财务人员的部分职责将会转移到业务人员身上，而财务人员将会更多地参与经营决策，承担资金管理、预算管理、风险管控等更高价值的工作。（2）资金管理向链条化转型
传统的财务工作一般包括账户管理、资金结算、资金划拨、资金对账等，主要是针对企业内部的资金管理。数字经济时代，企业的财务管理将走向立体化、链条化，企业的资金管理不再局限于内部资金的集中管控和调配，而是向供应链金融模式转变，可对资金流动进行静态或动态的监测管理。（3）财务决策向数据型转变
传统的财务决策一般是基于收入、成本、利润、资产、负债等企业财务数据进行的，但这种决策往往不太科学，因为企业的经济活动不仅与内部资金流转紧密相连，还和外部环境、宏观经济政策等有着密切的联系。数字经济时代，我们可以用大数据收集、分析各类业务数据，可以用人工智能算法预测风险，财务决策也将变得更加科学高效。 过去，公司基本采取“控制+命令”这样的权威式管理，管理的重心在领导层。数字化时代，管理重心会从高层向中层、基层转移，企业管理的模式、赋能的机制，会从以前的“控制+命令”转变成“指导和服务”。企业内部，从决策层、管理层到执行层，将共同面对管理挑战。 基于新一代的信息技术，企业的全部业务过程，都将以数据的方式被跟踪记录下来。数据不再只服务于高层，企业的各级管理人员、所有听得见炮火的人，都可以得到数据的支持。
数字化时代，企业数据量大幅增加，数据的来源更加丰富多样，数据的标准化程度越来越高。我们可以围绕数据进行多维度的价值挖掘，用数据来赋能管理、赋能业务、赋能操作，用数据全面的驱动整个企业的经营和运作。
高层管理者可以通过数据感受到全局经营情况，以此来进行敏锐的洞察规划和基于算法的智能辅助决策。中层管理者可以通过数据感知业务全程，更快预判业务发展中的风险和问题，找到更好的业务实现路径，基于业务标准化和规则来实现透明化的可控的管理、可视的结果。而执行层将被赋予更大的自主权和决策权。他们将在听得见炮声的同时，依赖更透明的数据体系和规则和更加协同高效的数字化能力的辅助，更好、更敏捷、更主动、更精准地进行执行决策并实现业务执行过程中的管理目标。
过去的企业运作是通过流程进行驱动的。而数字化时代的企业运作，将完成由流程驱动向数据驱动的变革。 在过去的企业管理模式中，管理层常因受限于企业规模、业务复杂度与管理半径之间的矛盾，无法进行穿透式的向下管理，只能依赖于各层级员工主动发现问题，并基于繁琐的流程层层上报来处置各种事件、完成管理工作。这个时候，数据只能完成“呈现”。
随着企业运作环境的日益多元化、复杂化，这种人海战术式“流程驱动”模式的成本高、效率低等瓶颈问题日益凸显，严重阻碍了企业竞争力的发展。
全球知名的高端智库兰德公司的研究表明，世界上每100家破产倒闭的大企业中，85%是因为管理者的决策不慎造成的。华为公司总结特种部队作战的规律，形成并实践了：“让听得见炮声的人来做决策”这种模式。这与传统的依赖“能人做决策”的机制有着很大的不同，同时，要实现这样的管理模式升级，也非常的不容易，这需要一个“及时感知、科学决策、主动服务、高效运营、智能监控”的数字化新型经营机制和管理体系来支撑。在这种模式下，数据成为了维持这样的经营机制和管理体系运转的“血液”和驱动力。
过去，我们常常通过数据报表或简单BI的方式将管理者需要“看见”的数据的结果、经营的成果、企业的状态等客观事实呈现出来，这时，报表或BI不会做出好坏优劣的判断，而是由管理层通过数据进行“人的决策”。此时，数据处于支持的位置，最终的决策是由人做出来的。 这时，想要有好的决策，除了要有高质量的统计分析报表，还依赖报表使用者的能力。有经验的人才能根据报告穿透数据看到本质、做出更好的决策。但是，我们作为一个人的局限性仍然无法避免。
随着新时代管理的环节日趋复杂多变，高频次的决策、动态的决策、高难度的决策、快速精准的决策需求越来越多，企业业务流程环节多、角色链条长、信息不对称等传统决策模式下存在的问题越来越凸显，这样的决策模式已经很难匹配当下的竞争。
随着AI技术的深入应用和人机协同工作方式的普及化深度应用，企业的自动化、智能化幅度大幅度提升。有些公司发现，基于数据加规则和算法来直接驱动业务，会更高效的执行整个业务运作。比如，在高速公路通行中，偶有车辆通过粤通卡“套牌”的方式“大车小标”，以偷缴通行费。过去，识别“大车小标”靠得是收费员“眼力”。现在，通过收费站安装的照相设备和后端系统的人工智能算法，通过基于数据来分辨“车脸”，来实现“稽查打逃”中的预警，会更加精准高效。
所以，过去“人找数”的模式将会越来越多的转变成“数找人”。甚至，在未来，机器能够基于数据和对数据的收集、治理、加工、处理、洞察展开一系列的主动性的操作，可以预警，可以智能决策，可以自动化的执行一部分业务活动甚至是管理活动，可以主动推动决策和业务发展。
按照人对数据的使用程度逐层展开，除了“呈现”和“预警”，数据驱动还将历经以下3个阶段：建议阶段的核心是帮你决策，也就是说我们将基于数据做出行动的建议。
比如客户的流失会成为粤通卡经营中一个非常挑战的问题。联合电服公司每年都会花费一定的成本来拓展新客户，但每年如老客户的流失，或者粤通卡使用次数减少，依然会成为管理者需要面对的挑战，因为这将导致业务的增长受到一定的局限。而更大的问题是，这些客户的流失可能都是在已经发生流失之后，公司才发现。也就是说，在一段的时间没有交易，客户抛弃了我们，我们才发现“噢，他已经不再使用粤通卡”。这个时候再来开展动因分析，再来制定对策，即使花费了大量的时间、精力和成本，往往可能都是亡羊补牢、为时已晚。 但如果公司能借助充值、通行等线上数据的积累，形成大量跟客户行为相关的数据。基于这些数据，开展基于客户行为的数据分析，通过构建模式来提前预警客户流失的风险。对于有可能存在流失风险的客户，系统直接通知业务员迅速采取行动，并提供行动的标准动作，也许就能避免客户的流失。这时，就做到了数据驱动价值实现。
决策阶段，机器将基于数据和模型主动帮助或者替代一部分人作出决策判断。在这个过程中，基于的是企业内部的知识积累和管理经验，更重要的是基于能支持决策的数据，通过对数据的处理形成自动决策和自动执行。比如，在审核粤通ETC信用卡初始授信额度时，通过数据的处理形成粤通卡授信额度的建议。
在这个阶段，线上的决策和线下的行动将合二为一，企业在数据孪生虚拟空间产生的这些结果，将跟我们真实世界的真实交易有效的融合。将虚拟与实际打通，数据与现实融合，真正形成元宇宙这样的企业运作新阶段。
数字化时代的新技术层出不穷，数据驱动的门槛也随之大幅降低，更多企业将享受数据带来的红利。那么，新技术对于驱动有哪些推动和提升呢？
首先，我们有了云计算。数据驱动需要海量的、可弹性扩展存储空间和计算资源。云计算可以降低构建平台的复杂性，可以简化运维，可以大大减低企业的压力。基于云计算的大数据基础网络，企业也无需维护底层的硬件设施和网络。云上大量的SARS化应用，极大的降低了数据分析和处理的门槛。企业甚至无需聘请高端的数据分析师，就能完成复杂的数据分析和处理工作。
其次，我们有了物联网。物联网技术是物理世界连接数字世界的通道。物理世界中，不但实体的物在被数字化，一系列抽象的范畴也在被数字化。充分数字化的进程中，物理世界的潜在价值在被不断挖掘出来。
想实现数据驱动，企业还得先做好一个基础工作：业务的标准化。
过去，企业常“依赖好人来做出好事”。后来，我们发现，通过不断复制、迭代、优化、固化我们的管理行为和动作，形成一套标准化的运作机制，企业更能实现快速扩张。
数字化转型中，数据驱动的执行成为必选项，我们的数据驱动作业是标准化的，结果是稳定的，而非模糊的、不可控的。这时，只有在企业业务动作更加规范化、程序化和常态化的基础上，才能通过数据来驱动相关状态的优化，结果也才可以预知。
因此，想做好数字化转型，实现数据驱动，企业内部各项作业的流程标准化和规则标准化、管理机制的标准化、判断场景的标准化，是非常重要的基础管理活动。
在数字化技术的加持下，企业人员在数据应用中越来越多的需要跨越部门界限、企业围墙、行业边界去广泛使用数据。在这种环境下，企业想实现部门间协同、产业链协同，就会对这些环节活动的标准化提出更高的要求。数据和规则的标准化，犹如书同文、车同轨，“有一个统一的语言”是各个业务环节连接、共享信息互动的重要前提。
未来，数据将通过多场景的链接汇集到一起，被分析、被处理。我们将推动数据更加快速、安全、全面、可靠的赋能到各个管理场景中。从”支持决策“到”主动赋能“，从“驱动决策”到同时驱动“业务自动化执行”，从服务决策层到服务所有用户，从提供报表到管理元宇宙，数据将成为新型生产要素，和土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素一起，构成新时代的新生产力，驱动企业经营管控模式升级。从商业模式到运作机制，从业务操作到领导决策，企业的一切都将被数据转变。
随着新基建的不断推进，传统产业数字化转型升级的不断加速，数据生产要素的作用和价值必将更加凸显，推动着中国在数字经济新时代实现新跨越和弯道超车，成为新的引领者，也推动我们的社会到达下一站：万物智连。
当然，新生产力必然要求有新生产关系与之相适应，这是人类历史发展的必然，也是我们在全球格局新时代迎来的最重大、最关键的机遇和挑战。
作者简介：
沈晶晶，女，毕业于中山大学，取得工商管理硕士、信息与计算科学学士、会计学学士学位。2006年开始从事信息化工作，2019年进入大数据和数字化转型相关领域。现担任广东交通集团大数据中心大客户技术服务代表，为数据中心的需求单位提供技术支持服务。
