数字化转型的终局是数字化决策
什么是数字化决策？
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在回答这个问题之前我先来问各位BOSS几个问题：
问题一、企业经营最大的成本是什么？
1.员工工资？
不是
2.市场营销？
3.技术研发？
也不是
4.原材料？
更不是
那企业最大的成本是什么呢？
答案是：决策
如果您意识不到这个问题，那么您要么不企业经营老板、或者您的企业规模还小；或者是机会运气使然让您成坐到了如今的位置。
如果您是一家企业的创始人，不管您有没有意识到决策是企业最大的成本，但肯定是您当初的一次成功决策让您发展到了如今。如果您当初没有选择创业而是去打工，那么您的人生境遇肯定在不相同。
在企业蒸蒸日上的过程当中您肯定也有很多的成功决策才让您的企业发展越来越好。
相较于其它成本决策成本是隐性的，只有在您的企业走下坡路、破产倒闭时老板才会意识到自己决策错误。
例如：企业BOSS的一次错误市场战略选择，投入了大量的人力物力，手底下的人也很努力，市场反馈却很差；于是BOSS一直不断的调整绩效考核，不断地更换企业高管，但是却始终不奏效；然后BOSS开始反思是不是自己的管理能力不足，于是乎又开始参加各种总裁班培训，最终结果却还是老样子。
这时候优秀的BOSS某一天大彻大悟，即使调整方向，企业继续向前发展。
一般的BOSS，运气也还不错的，保持现状活着，赚点小钱。
大多BOSS却是意识不到是自己的问题，并且觉得自己企业能发展到现在，自己的能力毋庸置疑；把责任归咎于市场大环境不好，拒绝改变自己，即时转向，最终离心离得，企业走下坡路；直至破产欠一屁股债。
再举一个小的例子，企业BOSS一直因为某个部门满足不了公司发展的需要不断的更换部门负责人，不管是大厂来的、还是行业里的专家来了都不好使，解决不了问题。BOSS一直觉得是HR部门没有很好的理解自己的需求，没有找到合适的公司的人；却从不思考是不是随着公司的发展这个部门不需要了或者需要用更新的组织形式替代了。
为什么会出现以上的情况？
是因为传统的决策是靠人的经验和见识，而经验会过时，市场变化速度加快、新事务层出不重的现代社会见识会有限；所以企业决策者出现决策失误是100%会存在的。
决策未量化；员工的工作大家都知道怎么量化，但是决策量化相信很多人都不理解，或者未接触过这个词汇；根本不知道如何去量化。
决策量化其实就是把决策者的每一个决策记录下来，然后核算他的投入、收益、产出比。然后通过数据统计决策的成功率，决策成本；通过数据分析决策失误和成功的原因，优秀的决策建模复制，失败的反思改进。
决策者不一定是企业BOSS，可以是管理层也可以是普通员工，数字化决策的目标是量化企业每一个员工的决策，让每一个人都参与决策。
好的决策未执行到位
决策确定好后企业未有一套好的流程和方法保证决策每一个动作的落地；决策在层层传递当中失真。
究其原因还是因为是人在管理企业，只要是人在管理运营，这种情况就是杜绝不了的。
虽然现在数字化转型大家都在喊都在研究迭代；但是都停留在业务层面和具体的工作层面。包括数字化行业的专家都没有意识到，企业的管理和决策也要数字化。
问题二、数字化转型的目的和本质是什么？
业财一体、打通数据孤岛、自动化等等都是方法论；企业投入大量资金做数字化转型目的就两个：企业发展的更快和让商业模式可复制。
企业发展得更快就要提效降本，让企业有更多的利润，有更多的钱投入新技术的研发；成本更低让企业有更好的竞争力。
要让商业模式可复制，要求企业在效率高、成本低的时同还得有一套高效的尽量不依赖人的运营管理体系。
这套体系能支撑企业吃掉本行时还能向周边行业不断的扩张，目前的头部互联网企业就是利用天生的数字化优势一步步成长壮大的。
围绕这两个目标出现了很多的数字化转型的方法论，基本上都是通过技术手段提高人的工作效率，提高团队之间的沟通效率，通过数据分析挖掘提高管理者决策效率和准确率。
究其本质其实还是“决策”两个字。
我们通过系统的辅助帮助普通员工提高了工作效率，让一个人可以干更多的活；让原本对人的专业性要求非常高的工作变得要求低了，其实这就是在提高他们的决策效率，让他们减少思考的时间，按照系统的引导去完成工作。只是平时大家理解和认为的决策只是代表的管理者针对某项事情做出重要的决定，其实决策无大小，任何人的工作都是需要决策的。广义上的决策应该是指人思考并做出具体动作的过程。
我们的业财一体、数据分析挖掘的本质也是提高决策效率。
目前的数字化转型大多数的公司还是围绕数据中台，数据分析等在做；给大家的感觉数字化转型其实就是做数据分析，刚接触数字化转型时我也一度认为数字化转型就是数据分析、数据决策。
结合自己的实际工作慢慢深入后发现数据分析和基于数据决策只是基础，只是数字化决策当中的一环。
怎么保证我们的数据分析方法是对的，基于当前方法分析出来的问题是否是企业真正的问题，基于这些问题做出的决策是否正确；决策之后如何保证决策的落地，决策落地后又如何统计决策的成本和收益。
以上种种任何一个环节出问题，都会造成我们的数字化转型产生的效益打折扣。只有在我们的数据分析人员非常专业，决策者的决策非常正确，企业有一套保证决策落地的运营管理体系的情况下，数字化转型才能不折不扣落地产 生收益。
总之对人的专业性、历史经验依赖性比较高。所以要求我们得有一套体系化的数字化转型方法，保证整个流程的闭环和有效执行。
数字化转型的下半场应该是谁能优先打造出整套数字化落地并保证收益的体系化的数字化系统，谁就能在这场社会变革中获得胜利。
总结：
数字化决策就是利用数字化技术优势构建全新的企业运营管理模式、打造全新基于数字化技术的商业模式；在全新的运营平台上人人都是决策者。
数字化决策如何做到人人都是决策者？
普通员工的日常工作
01. 事前：利用数字化系统告诉员工每月、每天、此时此刻应该干什么。
02. 事中：告诉员工应该怎么干，正确的干，更快更好的干。
03. 事后：告诉员工干的结果和成绩，应该获得多少回报。
例如：员工小A新人入职后，我们的新人管理系统会给小A派发学习任务，1周后后考试合格，系统会根据小A的考试成绩分派到指定的部门和工位。
入坐新工位后系统会给小A介绍岗位职责，引导认识部门同事；并派下当天要完成的任务，同时告诉他完成任务的方法策略；以及定下当周、当月、季度、年度目标。
一个月后系统会告诉小A的绩效考核结果和获得的薪资；一年后系统会根小A的工作成果告诉获得晋升机会，小A同意晋升后，人事部会收到相应的办理晋升手续任务。
在工作过程当中小A的一些建议和好的想法也可以提交给系统，系统会根据实际情况同步到上级或其它协同部门，形成一些决策、目标、任务。
在工作过程中系统也会自动收集一些小A好的工作方法，形成策略模型，以目标和任务的方式复制到同岗位。
小A在工作过程当中一些做得不好的点，系统会即使指出、派出绩效改进目标和计划任务；帮助小A完成最终目标。
中下层管理者
在企业中 中下层管理者的主要职责是监督目标的有效执行，随着数字化系统的落地，原来监督辅导的事情主要交给了系统来干；企业对中下层管理者的人数需求会越来越少。
中下层管理者的职能也随着发生重大改变，从管人管事变成辅助系统管理部门。
事前：协助系统分解目标到团队成员
事中：协助系统完善分析目标执行过程中的意外情况，制定改进方案。解决系统解决不了的团队情绪问题。
事后：协助系统对团队成员进行绩效考核
通过数字化决策系统的帮助，中下层管理者将从繁重的工作检查、汇报、会议、跨部门沟通中解放出来。能有效管理的人数也会翻倍增长，也有更多的时间去思考专业性的问题，如销售部门的管理者有更多的精力去思考解决用户问题，获得新客办法。
企业中最多的就是中下层管理者，他们的工作主要起到监督辅导的作用，通过标准化进数字化决策系统后完全可以由系统来代替。在系统的辅助下一个部门经理管理上百人甚至更多人完全不成问题。
举个现成的例子，工厂流水线中部门经理管理的人数肯定比市场销售部门经理管理的人员要多数倍。原因就是在于流水线的工作简单，而销售的工作复杂；数字化决策系统的目的就是能通过标准管理流程帮助让销售部门管理也像流水线管理一样简单。
高层决策层管理者
相信企业BOOS一体深有体会：在招聘高管时，是不是经常遇到专业的人才管理能力较弱；管理能力强的专业能力较弱；两者兼顾的要么都不精通；两者兼顾都精通的薪资又太高，或者根本不会选择自己的企业。
原本一个人能干的事，最终企业不得不妥协将职能划分成多个岗位，招聘多位专业人才；企业多花几倍的成本才解决问题。
试想如果有一套数字化系统能将企业的管理职能和专业职划分开来，管理者职能的管理层下放主管部门，纯管理人和事；专业人才进战略(策略)委员会，负责制定战略、目标、策略；如此是不是就很好的解决了问题。
管理职能的人专业研究人和事，不用关心公司的战略、目标、策略。
专业职能的人专业研究市场、技术、产品等等战略、目标、策略，以及做决策；不用去关心人怎么管、团队怎么带。
专业职能的人在企业内部的中的职位都是xx专家，不需要冠以各种O、总裁的头衔；他们潜心研究自己的专业领域的事，制定好战略、目标、策略后交给系统。系统指派到具体的部门去执行；这样对管理职能人才的要求也会相对降低，他们接到任务后负责不折不扣执行到位即可。
而我们的各种业务方面的xx总，CEO们的工作也会变得更加轻松；因为下面团队360度的经营数据，目标进度，各个指标的健康情况都实时在他们的工作界面；自己要做的事就是做出各种重大决策，战略的调整。没有数字化决策系统之前，企业一把手们要高瞻远瞩，不管具体事务，先要找到一个好的总经理/总裁先；有了数字化决策系统后这一切交给你的数字化决策系统以及专家团队和执行层的高管们即可。
数字化决策面临的困境
缺少体系化的理论指导
虽然数字化转型如火如荼，国家也大力倡导，但是大家都在摸石头过河。不同领域的人不同的研究方向，数字化转型是互联网人和技术人提出来的，但是他们缺少真正的企业运营管理经验。
目前的数字化转型更多的讨论是数据如何治理，如何分析，如何快速迭代开发数字化业务系统；都是停留在术的层面。
能意识到数字化决策的企业和人才都寥寥无几。
数字化转型急需一套真正可落地、全方位的理论指导，避免大家少走弯路。
市场上缺少专业一体化的决策系统
目前的数字化软件市场具备决策功能的成熟软件一款都找不到，软件市场对数字化转型的意识都停留在数据治理、数据报表这一块。
其实数据治理、数据报表都是过程，目的是为了提供决策依据。如果您的业务系统和决策系统高度融合，满足决策的需要我们完全可以抛弃数据治理和数据报表系统。
如何设计体系化的决策系统我会在后续的文章中专门讨论，感兴趣的可以关注我或私聊探讨。
企业的数字化/信息化不够全面
在信息化、数字化转型过程中，企业因为资金、人才、意识问题往往很难做到360度无死角的信息化，保证所有的数据都可以收集到；给数字化决策带来不小的挑战。
可供分析的数据越多，维度越全面，数字化决策的准确度就越高。
自研成本过高，同时缺少自研人才
在目前市场没有成熟软件的情况下，企业要实现一套体系化的数字决策系统，唯一的路径只有自研，或者找兄弟企业共同投资研发。而自研的成本最低一千万起步，后续的持续迭代每年也需要3-5百万。
规模较小的企业老板即使愿意花费这个钱来投入，其带来的收益也不一定能抹平成本，因为数字化对规模越大的企业收益越大。
在数字化转型大家还在摸石头过河，数字化决策刚刚产生意识的当下，就算有钱投入研发；能设计数字化决策系统的人才几乎找不到。
最后记语：数字化决策虽然困难重重，大家都在探索的路上，坚持总会有成果。有兴趣的可以私聊我一起探讨。
