雖然這些年“數據化”已經快被說爛了，但大多數公司的數據化建設仍然停留在初級階段，甚至還在嘴頭上。數據不全、不準、缺失的情況大量存在，使得無法有效為企業賦能、為決策提供有力支撐。

也正因如此，一些重視數據化、以數據進行驅動的公司得以迅速脫穎而出。如互聯網公司天然具有數據驅動的屬性，崛起一批巨頭公司，如阿里巴巴、騰訊、百度、京東等。而那些非互聯網公司，只要把數據化重視起來，也一樣煥發出巨大的能量，如三只松鼠和名創優品。

數據的重要性說多少遍都不過分，企業應該認識到：未來所有企業都將成為數據驅動性公司。如果一家企業還停留在觀望、或者數據粗粒化階段，那么可能很快面臨瓶頸或生存挑戰。

何為數據驅動型企業？

首先，要理解什么是數據驅動。

在一個真正由數據驅動的企業里，數據是決策、深度模擬預測的來源，企業決策者應該將數據分析納入公司的決策流程。數據驅動型企業最大的特點是擁有一套完整的數據價值體系。同時從建立之初，就把數據驅動當作價值觀一樣嵌入企業基因中。

數據價值體系指的是一套完整的從數據收集、整理、報告到轉化成洞見和決策建議的流程。所以，采購幾套數據系統，把數據放在里面并不等于數據驅動。數據驅動是：先讓專業人員通過收集、整理、提煉數據，總結出規律形成一套智能模型，之后再通過算法模型做出最終的監測、判斷、管理與預測。

其次，真正的數據驅動型企業應該具備：海量的數據及采集數據的能力；擁有自動化的業務；強大的系統支持自動化決策；極強的專業人腦來訓練系統；自上而下對數據的認可，使之變成基因。這五個條件缺一不可，并形成一個循環，不斷地收集數據，完成模型建立，并自動決策。

讓用戶成為質檢員，讓數據決定產品安全。

相信很多人都吃過“三只松鼠”，這是一家以售賣堅果起家的零食品牌，去年營收高達101.94億元，成為零食行業首家邁過百億門檻的企業。

賣零食居然賣到過百億，這實在是太驚人了，怎么做到的？

高度重視數據！

三只松鼠有一支評價管理團隊。每天三只松鼠網店中會產生約4萬條用戶評價數據。他們將這4萬條用戶評價“人肉分類”，總結出了如“苦”、“慢”、“差”等約150個關鍵詞，再逐條分析，平均每人每天需要處理約9,000條評價內容，好評和差評都一一歸總，反饋至各部門，并要求各部門在2日內追溯到該名主人，道歉并解決。同時，所有數據會同步公示在三只松鼠內網“主人有話說”版塊，差評部門、差評數、占比、未道歉、未解決、解決中、已解決等數據一目了然，始終保持從道歉到處理追溯的數據實時更新。

當然從評價至解決的全鏈環節并非一個系統就可以實現的。為了產品質量把控，三只松鼠還建立了云中央品控中心。通過8塊大屏（產品好評率、全球近300家伙伴質量指數、檢測體系、松鼠分裝工廠質量數據、物流配送質量指數、質量鏈數據交互、主人差評解決率、全平臺研發成果）實現對松鼠產品質量的實時監管。通過云中央品控中心，三只松鼠將2,800多萬用戶對產品的實時評價，277家供應商提供的所有批次產品相關信息，檢測工廠每年超過10,000批次產品中農藥殘留、微生物、重金屬等指數的全項檢測產品信息進行檢測，得出的檢測報告進行信息匯總，再實時反饋，12小時內全部解決。

云 中 央 品 控 中 心 簡 單 來 說 ， 只 是 掛 在 墻上 的 幾 張 報 表 ， 它 抓 取 展 現 了 所 有 平 臺 信息，但其背后有類似物流WMS（WarehouseManagement System，倉庫管理系統）、OMS（OrderManagement System，訂單管理系統）、供應鏈生產、云質量、用戶體驗、用戶評價、數據分析等近20個系統支撐。從生產、客滿、物流、評價、效率等端口讓業務產生數據，繼而利用數據打通整個生態平臺。

比如用戶對三只松鼠產品做出了差評，用戶評價系統會將此數據上傳至連接合作伙伴、用戶、生產、物流環節的云質量系統，云質量系統進行數據分析，反饋至三只松鼠伙伴處，進行責任溝通與整改。對不合格、有問題的產品，用戶評價系統和生產、物流系統會直接對產品進行鎖定隔離追溯。每一年，三只松鼠的合作伙伴也同樣會在三只松鼠產生一個DSR分值，這會影響到他們的賬期長短。

過去說質量是檢測出來的，現在質量則是通過數據管控出來的。

用數據管控商品流

名創優品，在零售行業遭到電商沖擊、關店風潮席卷全國的情況下，硬生生地打出了一片新天地。截止到2019年，在全球開設了3600多家連鎖店。

這樣一家看似傳統的企業是如何實現逆襲的呢？

答案：也是數據。

遍布全球的連鎖店需要高效的物流做支撐。物流的本質是一個商品流、現金流和信息流的閉環：采購—供應商生產交付—倉儲配貨發貨—第三方物流運輸—店鋪收貨。數據流與商品流的統一，成為物流高效運轉的保障。

“把正確的商品放到正確的地點銷售給正確的人。” 名創優品計調部經理Leo這樣闡述物流的運轉邏輯，“計調部門相當于一個數字化供需管理中心，純粹是用數據管控商品流。”

基于前期打造的IT信息系統，名創優品將數據分析引入供應鏈管理，作為物流系統運轉的“指揮棒”和“校正儀”，通過數據監控、盤點、分析等手段，確保商品與數據的一致。

數據可以反映很多問題，比如通過店鋪的銷售數據，可以看到商圈的消費水平及消費者青睞什么商品，由此制定經營策略，把適合這個商圈的產品配送到門店，產生更多的銷售機會。

通過抓取終端的銷售數據，名創優品計調部門進行采購評估，分析整合數據后向供應商下達生產指令，供應商交付產品至指定的倉庫。結合后臺銷售數據和前臺店鋪需求，計調部門向物流中心下達詳細的商品配送訂單。接到訂單后，配貨組使用電子射槍分揀貨物，將每一家店鋪所需的商品裝入對應的包裝箱內。分揀完畢的貨物集中在集貨區，由發貨組核對數據，無誤后裝入第三方運輸公司的車隊，基于店鋪位置、商圈距離等數據，設定最優配送路線。根據市場反饋，這種經過精密計算的配貨方式比專車到店的配送成本降低一半以上。根據發貨單據的指示，第三方運輸公司將貨物運往對應的店鋪。店鋪負責人核對發貨單，清點無誤后簽署收貨單，完成一次商品配送。

為了降低出錯率，防損部門全面介入供應鏈管理，通過數據盤點，監控從配貨到退貨的整個流程，比如貨源去哪里、配送情況、是否按照流程調撥等，發現問題及時改進。

小結

數據驅動企業的例子還有很多，在此特別選擇三只松鼠、名創優品，就是為了證明雖然傳統企業、非互聯網企業沒有數據基因，但依然可以成為數據驅動型企業。

如今，數據驅動、系統化的數據處理和分析能力在競爭中發揮著日益重要的作用。正如《大數據時代》作者、牛津大學教授維克托·邁爾-舍恩伯格所言：“大數據可以變革公司的盈利模式和傳統交流方式。隨著擁有的數據越來越多，大數據擁有者將大放異彩，因為他們可以把這些數據轉化為價值。”