僵屍化流程驅不動了？數據驅動精益成長3步走

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導讀

互聯網的縱深發展，加快了整個社會的數字化進程。深處變革浪潮中的企業，越來越多地徘徊在驅動轉變的猶豫當口：左手數據，右手流程……

曾幾何時，流程是經驗固化的形式表達，流程驅動意味著成熟和標準，通過流程驅動的業務就是效率的典範；但隨著企業不斷進步發展，流程的僵化屬性開始逐漸顯現出來。當人們試圖去優化流程時，卻發現有經驗、有能力創造流程的人，未必有能力對流程進行持續優化；與此同時，對流程的優化，也會增加對既有業務衝擊的風險；此外，多數情況下的流程優化，更意味著衰敗的勢頭。而能真正幫助企業和團隊做到了優化提效的案例，都無一例外需要付出高昂的成本，經歷漫長的陣痛周期。

當企業還在猶豫是否要做流程優化時，互聯網浪潮卷著難以量化的新思想、新個性、新需求帶領其跨入新紀元。一切皆新，唯有流程是過去式。變化，成了企業的唯一選擇。而變化所帶來的風險不可避免？難道沒有一種方法，在既能幫助企業優化業務流程的同時，又能減輕變革的陣痛？企業陷入深思中。

在互聯網帶來的變革中，數字化開啟企業觀測客戶、監測業務的新視角。受其啟發，一夜之間，企業開始正視數據，開始正視數據背後巨大的驅動力。

▌數據驅動的三個階段

第一階段是數據管理，第二階段是數據分析，第三階段是數據驅動精益成長。前兩個階段並不是真正的數據驅動，頂多算是數據化，而第三階段，以驅動精益成長為標誌的數據驅動才真正落了地。

第一階段是數據管理。數據管理是數字化企業的首要任務。這個時期的數據往往存在於各個信息孤島上，而零星的數據觸點，點綴著尚不完整的由客戶和業務構成的數據地圖。這一時期，企業對數據的要求僅僅是將數據匯集在一起。並且大多數情況下，只有數據工程師才會去觸碰數據，此時的數據價值挖掘過程，是複雜的、點狀的、低效的。正因如此，當討論到數據能為企業提供些什麼的時候，往往會變成一個沒有定論的開放性課題。

第二階段是數據分析。當企業將自身數據進行整合梳理後，分析和挖掘數據的需求便會緊隨其後；這個階段，數據可視化的需求也會隨之誕生。人們希望直觀地看到數據背後的含義，洞察一切。業務專家則能從數據中發現機遇，分析師也能在需求方的引導下給出結論；可這一階段的數據分析依然是按需的，點狀的，至多是線狀的。數據的使用者和數據背後價值的需求者，往往也不是同一類人群。數據依然掌握在工程師、分析師等專業數據使用者手中，不具普適性。

第三階段是數據驅動精益成長。數據驅動是指數據附著在原有業務流程上，通過數據將固化的流程激活為進化式的流程，從而幫助企業做到成長的過程；精益成長則是企業基於對客戶和業務的了解，通過精細化的經營手段，對業務進行優化提升的過程。精益的核心是按需驅動，精益成長是企業數據驅動的核心目標。

舉例來說，持續地做任何流程事務都是在遵循「PDCA」 的方法在優化，而PDCA 中非常重要的是一個環節 「C」 ，它是需要數據支撐的（PDCA循環的含義是將質量管理分為四個階段，即計劃（Plan）、執行（Do）、檢查（Check）、調整（Adjust））。