有些企业选择从内部管理的数字化出发，通过数据技术提升内部的运营管理效率，以及经营和管理的精准性。数据技术带来了新的组织管理方式，甚至是新的生产方式。数据技术在企业内部的应用能够发挥的价值也是巨大的，只是很多企业还未意识到而已。笔者曾在多家“世界五百强”的外资企业任职，并且所在的外资企业信息系统建设基本上比较完善，数据记录比较完整和规范，数据分析都有固定的方法和模板，并由专人负责。但是，国内的企业一直不太重视在管理上的投资，在信息化建设方面相对较弱，在数字时代来临时，还没有搞清楚数据技术到底是什么，更不会明白数据技术究竟会对目前的行业和市场及其经营产生什么影响，所以需要启蒙，需要从底层的基本逻辑启蒙。
其实，数据技术的应用能够彻底改变人们的沟通方式、管理方式、决策方式、生产方式，这些改变都是首先从内部改变开始的。过度强调外部的变革是跟风的企业，不见得不会成功，但从内部做好准备的企业一定是具有前瞻性思想的企业。
1．利用数据技术改变沟通方式
信息技术和数据技术的应用首先改变的是人们的沟通方式。企业内部是否使用目前最流行的、大家最习惯的聊天方式进行沟通，决定着这家企业是否与时俱进，是否有一个开放的态度接受最新鲜的事物。目前，微信和钉钉等各种公共聊天工具已经非常完善，企业内部在工作中的使用就是一种对外部沟通方式的适应。企业管理，首要的工作就是沟通，如果没有有效的沟通，管理就不会存在。如果采用更加有效的沟通方式，企业的管理方式必然随之改变。
当使用高效的、现代的沟通工具进行管理沟通时，企业就已经开始了新的管理创新、组织创新甚至业务流程的创新。业务流程中的信息传递是否采用了最新的信息传递方式，决策链是否使用了最先进的决策方式，高层是否使用了最先进的即时聊天工具或者在线工作工具，这些都是利用数据技术改变管理的一些外在表现。
如果要评价一家企业的数字化水平，则应首先看董事长采用何种方式进行审批、决策、发号施令。如果还是纸质文档的审批，喜欢握着一支笔体现自己的权利，那么这家企业的数字化水平一定值得怀疑，或者至少不如它们对外宣传得好。从高层到基层，所有人都必须适合最新的管理方式的变革、沟通方式的变革、流程控制的技术应用等。例如，多年前万科地产制定战略规划时，为了推进信息化建设，推动无纸化办公，王石在初期时拒签任何纸质文档，只在电脑上签署相关文件，这才使企业逐步实施了信息化办公，逐步提升了办公效率。可想而知，在企业推动管理方式变革的过程中，改变习惯是非常困难的事情。高层要有决心，高层要参与其中，高层要坚持，这些都是企业推动数字化技术在管理沟通中应用落地的保证。没有高层的参与，其他人都采用数字化，但高层只认纸质文档，一切就会回归到原点。
2．利用数据技术改变生产方式
数据技术的应用正在改变人们的生产方式。现在关于工业4.0和智能生产的技术已经相对成熟，在生产方式变革上已经走在了管理的前面。数据技术正在改变各行各业的生产方式，不仅有生产制造型企业，还有服务型企业、高科技企业和贸易型企业。
传统生产制造型企业的变革是显而易见的，随着人工成本的提高，越来越多的企业开始采用智能设备替代人工，逐步实现无人工厂化的生产，如富士康也在谋求如何利用智能机器人替代成本越来越高的手工劳动。这里需要重点关注自动化与智能化的区别，过去人们将一些数据技术引入之后就称为智能化，这是一个严重的误区。自动化是设备根据设定的条件进行自动化生产，不需要人工干预；智能化强调的则是数据打通之后，能够根据生产需求自动调整生产线，能够在同一个生产线上生产出不同的基于随时可能调整需求的不同的产品。现在很多高举“智能化工厂”旗号的企业，充其量只能算是自动化工厂。
例如，某药厂为了能够得到政府的智能化工厂改造补贴，改造了一个车间，车间基本实现了无人化的操作，所有的生产过程都是机械自动调控的，既有AGV实现自动化的输送，也有自动化的加工设备进行连续自动化的生产。但是，这个工厂只能根据生产计划部门每天的生产计划组织生产，然后按照计划编程，实现当天的生产。因为该药厂的前端销售和后端采购都是非常传统的模式，所有数据在整个供应链上没有完全打通，算法没有前后配合，所有的计划都需要员工手工核算，盘点物料，以及确认可生产条件等。这说明如果没有全流程数据的打通，即使使用了智能化设计，该药厂也只能算是生产环节的自动化而已。
目前，互联网等高新技术企业基本的生产方式可以算是智能化的。人们日常使用的各种导航基本都是算法在自动计算，随时结合当时的路况，提供最优路线的计算，然后随时调整出行路线，不需要人工干预。这种方式就是智能化，一种系统和算法指挥人根据路况随时调整与优化路线的模式。
有些服务类企业也在通过数字化技术提升智能化水平，现在应用最广泛的是“新零售”。零售行业能够根据终端门店的客户诉求，随时调整配货和送货情况，能够根据不同门店的诉求，实现最小库存的管理，能够根据业务活动带来的销量预测未来活动的销量，从而做到随时补货和送货，确保最小库存下的最优资源配置。
3．利用数据分析改变决策方式
过去企业的经营和管理决策以经验为主，所以工作时间越久的人积累的经验越多，形成了更多对行业和市场的认知，以及对管理的认知，能够做出更好的决策，所以企业为他们提供更高的薪资、更高的层级，并且赋予更高的权限，让他们在管理者的岗位上能够做出更重大的决策。企业招聘时也要求有若干年的行业经验，也要用过去的经验证明自己做过什么，积累了什么知识和经验，也用过去的“简历”证明个人到底“值”多少钱。这是企业传统的模式，是缺少数据的模式，因为缺少数据的积累，所以缺少对数据的分析，更缺少对知识的总结。因此，企业更加依赖个人经验，而越来越值钱是过去的做法。
未来真正进入“后喻时代”时，不是看谁的经验丰富，不是看谁的工作时间长，不是看谁做过的项目多，而是看谁能够对数据有更深刻的洞察力，谁掌握了更多处理数据和分析数据的方法，谁能够从即时获取的数据中得到更多的诀窍，能够做出更好的分析和判断，从而能够做出更好的决策，谁就能成为更高层的管理者，这将与年龄无关，与工作阅历无关，与是否在更高岗位层级无关，当然，与学历也无关。当到了“机喻时代”，企业会更加依赖机器，更加依赖算法，更加依赖企业是否有更加丰富和更加全面的高质量数据。管理者的作用被弱化，机器算法和数据采集成为企业的竞争力，是企业经营和管理决策的基础。
智慧型企业数据体系金字塔可参考图1-10。
未来的管理方式一定会变化，而且正在变化。目前掌握数据技术的管理者正在发挥作用，他们利用数据分析发现管理问题，能够及时提出新的解决方案，能够在管理中发挥更加重要的作用，在职级上就会晋升更快。数据分析与挖掘是未来管理者的基本能力，虽然过去的经验也仍然有效，或者有一定的效果，特别是过去基于数据分析的方法的经验，能够让管理者更具有创意地找到数据分析的方法，从而能够更好地分析数据，得到更及时的结论指导经营管理决策。
利用数据支撑管理决策，人们的分析能力决定其在企业中的价值和职级，未来的管理者的能力模型已经发生变化。在数字智能时代，企业管理者的能力除了过去的经验积累，还需要懂得业务，懂得数据分析，具有更宽的知识面，才能胜任不同层级的领导力，才能在职场上获得更好的发展。笔者提出了从I型人才到O型人才的晋升模型，所有的管理者都需要在这个过程中不断学习和积累，并在更宽的知识面上掌握更多（见图3-8）。未来“军团型”组织模式下，在军团战役中，跨兵种的人才是军团的领军者，是真正指挥战斗的人。
图3-8 人才晋升的ITπMO模型及人才能力盘点与发展地图
全文摘自电子工业出版社《数字蝶变：企业数字化转型之道》赵兴峰著
作者已授权代发
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