学习型企业数据分析能力的提升方法与路径

高红红

摘要：对学习型企业和数据分析的概念作了介绍和分析，提出了学习型企业在提升数据分析能力过程中存在的典型问题。基于对问题的剖析，给出了提升学习型企业数据分析能力的方法与路径，即高层管理者倡导、重视企业相关数据的收集、数据分析与日常管理的结合、发挥管理系统和分析工具的作用、数据分析与企业文化相融合。

关键词：企业管理；学习型企业；数据分析；方法路径

随着互联网、云计算、物联网、移动通信等的技术革命，大数据时代已真实地走到了人们的眼前。一个企业若想实现持续经营，就必须持续学习，综合挖掘和运用海量数据，并把数据的分析结果运用到经营决策之中，企业的管理才不至于落于时代之后。而今，提升企业的数据分析能力，既是时代发展的必然要求，也是学习型企业内在的本质需要。

一、对学习型组织和数据分析的再认知

学习型组织（Learning Organization）的概念极其产生由来已久。1970年，哈佛大学的阿吉瑞斯和舍恩就提出了学习型組织的概念。在随后的1978年，他们两人合著了《组织学习：一种行动透视理论》一书，于是引发了许多世界级的公司在企业内部推广和推行学习型组织。1990年，麻省理工学院的彼德，圣吉出版了《第五项修炼一学习型组织的艺术与实践》，该书对学习型组织的理论进行了更加全面的阐述。彼得，圣吉认为，一个企业要茁壮成长，必须要在内部建立学习型组织，即将企业变成一种学习型的组织，使组织内的人员全心投入学习，不断提升能力并使其成员在自己的本职岗位上获得成功。简而言之，学习型组织是一个能熟练地创造、获取和传递知识的组织。

数据分析（Data Analysis）是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。如今，指随着云计算的来临以及“大数据”的广泛应用，企业可以采取多种的、综合的、适当的统计方法对各种数据资料进行全面分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的最大作用和价值。在数据分析中，企业可结合自己的具体业务，建立合理的分析模型，利用有关专业工具，对大量数据进行处理、分析、挖掘并呈现直观的报表结果，从而对企业相关业务以及管理决策做出评估和预测。对企业而言，数据分析的作用主要体现在三个方面：一是对企业业务的改进和优化；二是帮助企业发现新的业务机会；三是为企业创造新的商业价值。在大数据潮流的推动下，各行各业的企业高层都认识到，数据分析已对信息化经济时代的商务产生了深远的影响，并可为企业创造巨大的竞争优势。

二、学习型企业在提升数据分析能力过程中存在的突出问题

移动互联网的普及及大数据的快速发展，正在改变着人们的工作、学习和生活方式，学习型企业的创建方法以及创新方式也正在发生着巨大的变化。尽管企业高层管理者对创建学习型企业有着较深刻的认识，但在如何提升自身的数据分析能力方面却存在着明显的问题：

（一）仅把数据分析作为创建学习型企业的一个事件

随着时代的发展，学习型企业必须具备较强的数据分析的能力，这是当下学习型企业的一个基本特征。实际当中，一些企业在创建学习型企业的过程中，即便涉及到数据分析事项，也往往是把数据分析视为一个阶段、一个时间节点中的一项具体工作，把其作为一个孤立的事件来看待，并没有把数据分析作为企业系统性、长期性的工作。而且，很少有企业在数据分析上建立总体的、长期的规划，还是把说服力建立在靠传统商业模式中所谓的品牌、口碑、人脉、传播的基础之上，还未完全看透一切凭数据说话是当今和未来企业管理决策的趋势。

（二）数据分析的欠缺和分析内容的不足

学习型企业中，需要进行数据分析的管理活动或者决策行为非常之多，由于企业自身的认知问题和能力问题，并不能科学评估出那些活动必须要进行数据分析，致使该分析的活动没有分析，从而导致企业经营或管理决策缺乏数据支撑，最后的结果就是决策失误。此外，数据分析一般仅限于企业历史、公司业务、经营管理、财务数据、销售业绩等方面的内容，而且层面都相对较浅。企业一般也只重视对竞争对手的表面学习，但较少在战略规划、商业模式、决策模型、市场分布、产业环境、投资策略、新兴业态等方面进行相对全面的数据分析。

（三）数据分析的有限性和片面化

数据分析会产生巨大的商业价值，但是大部分企业对数据分析的结果在利用上却非常有限。而且，在企业从数据分析低级阶段向高级阶段推进的过程中，企业内部的数据分析人员或挖掘人员所起的作用通常是微不足道的，并没有得到足够的重视。一些企业的数据分析没有落在整个企业整体层面，而只是在个别部门或个人之间，不是所有部门参与，也不是全员参与。由于企业没有正确认识到数据分析和数据应用的作用和价值，也没有学习和掌握好数据分析和数据应用的技术，尽管掌握着一定量的数据，但由于内部的数据管理技能较差，使得数据及数据分析结果未能发挥出最大的功用和价值。

（四）数据分析系统和工具应用不足

近些年，许多企业的信息化建设成效显著，信息化也明显地提升了企业的生产效率以及管理效率。但是，客观地讲，企业现有的OA办公系统、微办公系统、人力资源管理系统、财务共享系统、物资设备管理系统、视频监控系统以及专项的APP应用等，虽然形成了企业运营、管理分析的基础，但其作用发挥得非常有限，仅仅是停留在较浅层面的应用，系统的许多功能还没有得到深度开发和挖掘。此外，一些专业的数据分析工具，如Sass、As、Mat、Stata、Statistica、S-PLUS、Excel等，目前还没有成为全员的管理和分析工具，它们只是部分专业人士的独享工具，这些强大的分析工具应用面仍然比较狭窄。

三、提升学习型企业数据分析能力的方法与路径

不具备数据分析能力的学习型企业是残缺的。不难看到，具有较强能力数据分析能力的企业，可以有效避免拍脑袋、主观臆想；数据分析可为决策提供支撑，更能说服人；通过数据分析，可以看到决策的效果、以及未来的发展趋势。时代正在发生着巨变，学习型企业也正在自我革新与自主驱动，而具备较强的数据分析能力则是学习型企业的必然要求。学习型企业必须力除弊病，不断提高自身的数据分析能力。

（一）高层管理者的倡导

实际上，从企业角度来看，数据分析的挑战不是技术问题，而主要是方向和组织领导的问题。提高企业的数据分析能力，高层领导者的作用至关重要。没有高层管理者的倡导和促进，没有自上而下的推动，企业是难以真正提高数据分析能力。要使企业转型为具备超强数据分析能力的学习型企业，高层管理者必须制定系统的数据分析规划，同时置身其中，全过程参与，利用自身的权威和影响力，倡导企业的学习风气，把数据分析纳入企业的全面工作之中，养成重视分析、应用数据的习惯，形成用数据分析结果决策的机制。高层管理者必须从根子上推进数据分析工作，一方面应从人抓起，加强对大数据技术人才的专业培养；另一方面也要注意提高全员的数据分析能力，让企业内部人人参与数据分析，分享数据分析经验和分析结果，进而提高企业的决策质量。

（二）重视企业相关数据的收集

通常，企业的数据来源有兩种：一是内部来源的数据，而是外部来源的数据。对于常规企业而言，内部数据主要包括人力资源相关数据、财物数据、客户信息数据、业务流程数据等；而外部数据则主要有第三方提供的专业数据、企业市场调查数据、政府公开的数据、各种媒体数据等。提高数据分析能力，有目的地收集数据是确保数据分析有效性的基础。因而，企业应对数据收集、数据分析示意图从其内容、渠道、方法、技术等方面进行先期策划。策划时要充分注意三点：一是要将识别的需求转化为具体的要求；二是要明确由谁来负责收集，在何时何处、用何种渠道、采用何种方法收集数据；三是要采取一些有效的预防措施，防止数据的突然丢失以及部分虚假数据对系统产生干扰等。

（三）数据分析与企业日常管理紧密结合

学习型企业的学习是为了企业的可持续发展，数据分析是为了企业获得最优的决策效果。创建学习型企业，必须学有所为、学以致用，用数据说话，凭分析决策，实现企业决策“事前、事中、事后”的过程控制和闭环管理。企业在任何一项决策出台前，都要利用多种渠道广泛收集数据信息，建立起科学的数据模型进行分析预测，充分讨论各种可能性；决策执行过程中必须注重分析追踪，通过动态分析及时掌握外部反应，从而作出相应的调整和优化；事后必须要进行效果评估，与事先的分析预测相比照，分析问题、总结得失，为今后的数据分析提供参考和经验。企业要积极推进跨部门的学习和分析，把数据分析运用于企业商业决策、市场营销、销售、业务运营、客户服务等诸多方面，促使全员在思维模式、业务流程、行为技能等方面实现转变。

（四）充分发挥管理系统和分析工具的作用

当前，企业需要发挥好各类管理系统的作用，并要有意识地应用好其中的数据分析功能。要通过数据分析，使企业能及时了解客户行为，掌握市场的动向和趋势，利用分析结果启动有针对性的经营管理活动；要通过定期的运营分析和专题分析，能在第一时间察觉行业的变化和市场发展的异动，从较深层次分析不同客户群体、不同市场的需求，从而为企业的经营决策提供可靠的、专业的、数字化的依据。企业内部专业的数据分析人员要利用好Sass、As、Statistica等专业的分析工具，一般应懂得数据分析基本步骤，掌握直方图法、回归法、最优化方法、概率法、误差处理、相关数据库、数据整理等技术；企业的内部一般管理人员要熟悉Exc el的统计分析功能，基本掌握其中的描述性统计、相关系数、回归分析、时间序列等分析方法。

（五）数据分析与企业文化相融合

创建学习型企业，提高企业的数据分析能力，必须强调与企业文化相融合。SAS公司与《麻省理工学院斯隆管理评论》曾发布过一份联合调研报告一《论企业分析文化（The Analytic Mandate）》。该报告认为，企业分析能力的打造，以及是否可以建立以分析为导向的企业文化，将是未来企业获得竞争优势的最关键因素。所以，企业应该认识到，分析导向型的企业文化是“革新者”将数据分析成功转化为商业价值的秘密武器。在一个不重视分析的企业内部，高层管理者可能不鼓励分析人员参与决策，尤其是在分析人员想法与高层管理者不相一致的时候。但是，在分析导向文化浓厚的企业内部，分析人员甚至是企业全员都可参与决策的过程。基于大数据时代的特点和趋势，可以认为，不重视数据分析的企业是难以保持长久生命力的。因此，学习型企业须保证拥有的数据能够在企业内部得到充分共享，并使企业文化建设和提高数据分析能力得到有机结合。

用数据说话，用数据决策，这已是大数据时代一个基本的特征，也是企业管理过程中的持续行为。数据分析可以细化到企业的任何一个点、任何一个客户、任何一个事件、任何一个相关者，其应用价值已为人所共睹。创建学习型企业，提高数据分析能力，俨然已是企业不可缺少的一项长期修炼。

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