职业经理人与大数据（转贴）

datoucai

刘峰在一家国际著名的通信企业工作，经过八年的工作，他已经晋升为了公司的 产品部门经理，负责新款手机在中国的产品定型和推广工作，看看刘峰是如何来做的吧。
（1）计划是第一位。
每天早上8点，刘峰就会从家出发，开车前往公司，而公司的上班时间是9 点。刘峰计算过，家里距离公司10.8公里，8点出门的话，就会避开早高峰，只 需要30分钟就能到达公司。但如果踩着9点去公司的话，就会融入到早高峰的车 流中，得45分钟才能到达公司，也就是说得8点一刻出门。刘峰就想了，与其时 间浪费在堵车上，还不如提前15分钟出门，还能多出来30分钟为一天的工作做点 准备。
而在去公司的路上，刘峰还会把当天要做的工作都拿出来想想，看看哪些是 重要、紧急的工作需要优先处理的，哪些是可以授权给下属去做的，哪些工作不 那么紧急。
今天，刘峰在路上把自己的工作大致梳理了下，包括：向领导汇报新产品的 开发进度，检查督促下属的工作进度，与供应商讨论新产品的生产，另外，还要 再招3名工程师，研发后两个季度计划推出的3款手机，还有一些突发的临时性工 作得做好准备。刘峰想了想，还是招聘的事情最重要，毕竟，这关系到公司的下 一步发展。
8点半的时候，刘峰到达办公室，他的第一件事就是打开电脑查收邮件。因 为公司总部与北京有6个小时的时差，所以刘峰经常会收到总部同事夜里发来的 邮件。今天早上，刘峰打开邮箱时，里面已经有了18封邮件。关于查看邮件，刘 峰也有着自己的方法：刘峰首先会查看那些只发给他一个人的邮件，因为那里面 通常有关于他直接负责的事务；接下来，刘峰才会查看群发的邮件；最后，则是 那些抄送的邮件。在快速查看邮件的过程中，刘峰会对一些简单的邮件，直接回的18封邮件时，已经是8点50分了。
接下来，刘峰就开始思考关于招聘的工作了。现在，想要招几个既专业又懂 市场的人才，实在是太难了。虽然猎头招聘能找到这样的优质人才，但因为部门 的预算有限，手头的经费只能支持他通过猎头招一个人才，另外两个则只能想其 他办法了——拓宽招聘渠道成了当务之急。
（2）工作安排要周密。
8点55分的时候，秘书小董来到了公司，两人打了个招呼，刘峰就让她休息 一会，等十分钟之后讨论工作安排。
刘峰想要小董负责招聘工作，但小董既没有这方面的背景，也不懂得关于研 发的专业知识，因此，刘峰必须得详细地教导小董怎么去做才行。
十分钟之后，小董来到了办公室，刘峰就详细说了关于这次招聘的工作：首 先，刘峰介绍了这次招聘工作的背景、困难和重要性，以及关于所需人才的具体 指标；然后，刘峰明确告诉小董，希望她在目前4个主要的行业网站上，以及微 博上发布招聘信息，并提醒她注意，行业网站的招聘内容与微博上的要有所区 别，至于具体如何去做，可以自己“百度一下”；刘峰又询问了小董今天既定的 工作计划，经过一番计较之后，刘峰就提出了要求，让小董在下午2点之前完成 草稿发给他，等到审核通过后，要在下午2点之前发布完成，并反馈各网页招聘 信息的截图；最后，刘峰询问小董是否能够做到，小董自然给予了肯定的答复。
（3）量化分析很重要。 安排完招聘工作，已经9点半了，刘峰来到了会议室——今天有一场各部门经理都必须参加的市场会议 ，会议的主要内容其实是关于马上就要到来的“小长假”的促销事宜。市场总监直接就问道：“促销目标大家都知道了，那应该采取怎样的促销形式，要投入多少预算呢？” 刘峰其实早早就做好了准备，于是直接递交了自己的分析数据：根据近五年的销售数据，在对信函直邮、媒体广告、网站抽奖等推广形式的每年投入产出比进行分析后，刘峰还根据市场环境，指出了每种推广形式在未来一年的升降趋 势。最后，刘峰提出应该将推广重点放在“网站抽奖”上，因为近几年来，这种 推广形式的参与人数平均每年上**到38%，而投入产出比则平均上升29%，而 其他推广形式则表现平平。
接下来，大家重点讨论了如何去做网站抽奖，而市场总监也对这种方案表示 支持。
（4）决策需要集思广益。
10点半的时候，公司资深调查顾问陈杰如约到访，在一个月之前，刘峰就将 关于新产品的20份设计稿交给了陈杰，让他的团队做好市场调研工作，并从中选 出三款最受欢迎的界面。由于新产品的目标客户是年轻白领，刘峰曾经找到200 个不同年龄和消费水平的白领进行调研，从而在500多个设计稿中选出了这20 个，但因为自己精力有限，因此，刘峰需要找专业的调查公司来做更细致的调研 工作。
陈杰的调查范围涉及2000人，并按照有无购买过本品牌产品以及年龄、性别 等进行了分类调查，最终选择了三款大家比较喜欢的设计，从而保证新产品上市 后能够尽快得到目标客户的认可。
（5）以结果为导向。
11点多的时候，刘峰突然接到研发部门的电话，说是遇到了一个难题：因为 原定电池供应商无法购进足够原材料，因此，无法按时提供原计划的手机电池， 而替代电池在电量上又有所缺陷，将会影响到新产品的客户体验，可能会使新产 品的销量面临困境。
刘峰并不负责新产品的研发，但作为公司今年的旗舰产品，如果该产品的销 量出现问题的话，今年的销售任务也将无法达成。到那时候，领导不会区分谁是 研发负责人、是不是电池供应商的问题，而是会直接找刘峰这个产品部门经理。 因此，这个问题出现后，刘峰第一个想法就是如何解决，如何保证结果。
幸运的是，刘峰曾经在研发部工作过一段时间，有着自己的一些人脉，于 是，他立刻致电某电池领域专家，询问解决方案，并让自己的得力副手立刻赶往 深圳，与当地的研发部门一起找到替代方案。
想要成为像刘峰这样的职业经理人，就必须在工作中运用数量化的思维方式 和工作方法，如果老板想要拥有这样的人才作为下属，更需要将数量化融入到企 业文化之中。

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企业组织管理不介入大数据，就要被淘汰
传统企业组织的发展必然会经历这样几个环节：初创期，只是一个几个人的 小团队，大家相互帮助，每个人都需要负责几种工作，分工也很不明确；随着业 绩的增长、规模的扩大，企业首先会实现专业化的分工，确定各部门、各岗位的 职能，并逐渐形成层级，提高管理效率，确保企业决策的上通下达；当企业进一步拓展，业务种类增加、经营地区增加时，总公司领导分公司的组织结构则会使工作效率降低，事业部制随之出现；当企业发展到相当的规模时，则会采用矩阵 制……而随着企业员工的增多，企业的沟通效率也逐渐降低，与此同时，管理人 员也会出现冗余——这就是所谓的“大企业病”。
而在大数据时代，“大企业病”也找到了合适的解决方案。随着各种数据的 收集、利用，信息得以在企业内部有序传播，从而提高企业内部的沟通效率，另 外，当企业拥有一套完善的数据系统时，很多需要用运算解决的决策工作，也可 以直接依靠数据系统解决，相关的管理人员则可以进行裁撤。
（1）“合久必分，分久必合”。
在传统的企业组织结构中，为了提高工作效率，企业会不断细化分工，出现很多部门和岗位，而在这种情况下，单个的部门或岗位则很难看清楚企业整体的发展目标。而在大数据时代下，企业内部信息得以迅速、有效传播，沟通效率的 提升，使得企业的每个人都能够及时了解企业各方面的信息，从而在相互协作 中，实现企业整体的成功。虽然企业的部门和层级仍然可能存在，但大数据会让 企业各部门、层级跨越界限，深度合作。
（2）垂直边界得以重组。
在大数据时代下，传统企业组织结构的垂直管理会愈趋扁平化。随着互联网与信息技术的发展和普及，企业在引入OA系统、CRM系统、ERP系统等企业管理系统后，其工作效率和沟通效率都得到了极大的提升，但仍然面临着很多问 题，比如不同系统中的多种数据的整合、数据获取的及时性以及系统数据分析的 自动化等。
而这些都需要大数据技术来解决，数据将成为企业的一项重要资产，而支持结构化和非结构化数据的数据中心，则成为大企业发展的必备要素；小企业则可 以通过合作，使用一些公共的数据中心。这样一来，企业数据则可以在多个系统 中迅速整合到数据中心，并推送给有需要的部门或岗位。另外，数据中心也可以 利用大数据的算法，自动分析数据，从而更为迅速地形成更准确的分析报告。
随着信息的扁平化，企业的业务流程也将愈趋扁平化。立足于大数据，企业 业务的中间环节将被大幅度压缩，业务流程的效率也得到巨大提升。由于在大数 据管理下，企业的沟通环节更少，信息弱化自然也就越少。而且业务的支撑工作 也可以预先进行处理，并实时获得营销结果，整个业务流程都得以缩短。在扁平 化的业务流程中，企业也将真正地实现“以客户为中心”。
业务流程的扁平化，则需要组织的扁平化给予支持。在传统的业务流程中， 各层级智能都被限定，而这与扁平化的业务流程则有所出入，会影响新流程的业 务开展。因此，当企业运用大数据进行企业管理时，领导就应当用于改革，删减 企业冗余部门和岗位。扁平化的组织结构将不再以管理控制为主要职能，而是以 支撑服务为主。
（3）水平边界得以融合。
在传统企业组织结构中，由于各部门职能不同，其产生的数据格式也有所区别，比如市场部门的信息多是结构化和多媒体数据，而客服则多为文本数据，研发的数据则更为多样……数据的格式区别，也直接使得各部门之间的相互了解出 现障碍，“以邻为壑”的现象时有发生。企业内部沟通和协作成本过大，也会使 得企业无法对市场进行反应。
这一问题其实由来已久，企业家和管理学家也提出了各种解决方案，但都存在这样那样的问题。而大数据则让企业的水平边界得以融合，由于大数据时代下，各部门间信息透明化，信息也得以及时传播。当数据中心建立之后，各部门数据可以有效存储并解读，使得企业各部门终于能够形成一个整体，共同组成一个完整、全面的信息流。
在传统的企业组织结构中，各部门间的信息传递是单向的，每个部门都会出于本部门的利益对所搜集到的信息进行筛选，线性的信息传递也使得所需时间跨度变得相当长。为了解决这一问题，有的企业建立了独立的分析团队，为整个组织而不是单个部门提供数据分析服务，但分析团队与业务的脱离，也让其分析结果无法“落地”，而浮于表面。大数据则可以让数据全方面、实时地产生并相互关联，各部门之间就像电脑一样被连接在一起，从而能够实时协同工作，而信息透明化也让各信息节点之间能够相互监督，各部门的工作会自动为整个组织提供服务，而各部门间的协作效率也能够急剧提升。
在水平边界的不断融合过程中，企业也需要进行部门重组，这同样需要大数据的支持。在以客户为中心的价值链中，灵活、实时和动态协同成了企业管理的关键。而按专业分工的部门形式则会影响到组织运营效率，因此，企业需要将各部门进行重组，最终形成一种网状的组织结构，让各个节点在充分的信息支撑下，适应各种流动的非结构化数据。

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(4 )组织结构被打散
在大数据资源和技术的支撑下，小团队将散发出更为耀眼的光芒。事实上，如腾讯、谷歌等互联网企业都已经开始采用小团队的管理模式，以产品经理为核心的产品团队，将给企业带来更多的惊喜。
腾讯的微信仅用了一年半的时间，就突破了1亿的用户规模，而这样优秀的产品正是由一个小小的微信团队研发的。当然，微信的成功同样离不开大数据的 支持，如果没有QQ积累下来的庞大客户群，微信即使能够获得成功，也不会发 展得这么迅速。正是因为腾讯庞大的客户基础以及客户关系的数据，微信才能够 利用“QQ号登录”、“添加QQ好友”的形式，迅速在QQ用户中传播开来。
谷歌采用的也是这种模式，在小团队的工作形式下，工作氛围更为良好，员 工也能够实现更为高效的工作，并进行创新。谷歌几乎每个产品都是由一个小团 队研发的，在小团队中，交流将变得更为有效和简单。谷歌前任CEO施密特就坦 言：“小团队管理方式主要有三个好处：一是它能够增加尝试的可能性，让我们 不断尝试尽量多的新生事物，这样我们成功的概率就比较大；二是能够给我们的 员工更多的主人翁责任感，让他们觉得不是在一家大企业工作，在开发过程中让 他们觉得自己拥有决定方向的自主权，同时又可以为用户来服务；三是能够降低 团队内部协调的成本。”而作为全球第一的搜索引擎，对于谷歌小团队模式的成 功，提供大数据的谷歌搜索自然也功不可没。
（5）授权更加充分、有序。
很多企业管理者都在头疼授权的问题，他们都害怕“一收就死，一放就散”：授权，害怕企业变成一团散沙；不授权，企业又无法及时应对多变的市场。而大数据则解决了这一问题，在大数据时代，企业再不是授权给管理者，而 是授权给一线员工——那些可以直接接触客户的人。企业的决策体系将从由上而 下变为由下而上，决策不再依靠精英人才的管理经验，而是依靠市场数据。
海尔就开创性地采用了“人单合一”模式，重组了企业的组织结构。在“人 单合一”模式中，“人”就是员工，而“单”则包括了订单、市场目标、用户等多层含义。用户是企业发展成功与否的关键要素，而一线员工在与客户的直接接触中，更是成了企业的信息终端，企业依靠一线员工了解、创造客户需求，当企 业收集到这些信息之后，再以足够的资源去支撑一线员工满足客户的需求。以前 是用户影响企业、企业影响员工，而现在则是客户影响员工，员工影响企业，之 所以能够实现这样的突破，透明、高效、全面的数据信息起到了关键性的作用。
海尔原来的组织结构，是一种“国-省-市-县”的垂直模式，而如今则以扁 平化的销售模式，直接关注县级客户。全国有2800个县，而海尔则有2000多个一 级经营体，直接对这些县级客户负责。每个经营体在面向客户需求中，采用的都 是“自组织、自驱动、自创新、自运转”模式，一线员工的活力和创新力都得到 了极大的提升。而且，现在一线员工处于海尔销售模式的最上层，由他们去发现 和创造需求，而领导则从指挥者变成了支持者，为员工服务，从而为客户服务。 在互联网时代，营销模式愈趋碎片化、市场需求愈趋个性化，而海尔的企业模式 则很好地适应了这一特点。
在这样的企业模式下，企业的发展节奏将自动加快。以往，企业需要由上而 下地推动这种进程，而在客户需求的牵引下，企业中的每个人都会在不断获取客 户需求信息中，不断改善产品和服务。大数据，让企业能够放心地进行充分、有 序的授权，从而在不断适应客户需求的过程中，快速成长，企业家只需要作为一 个引导者，就能让企业走上自我进化、自我超越、自我发展的健康道路。