前两天见了一个十几年前的老朋友，不仅感慨时光荏苒，岁月如梭，但也暗自庆幸下，“幸好，未辜负时光！”
写这次的系列文章也算是未辜负这时光吧，这一篇恰是《数据如何驱动管理》系列的最后一篇，机缘下又由我来收尾。文章不为别人写，只为自己写，作者和读者之间何尝不是一种缘分呢？
如张爱玲所说：“于千万人之中遇见你所遇见的，于千万年之中，在时间无涯的荒野里，没有早一步也没有晚一步，恰巧遇见了。那也没有别的话好说，唯有轻轻地问一句：“哦？你也在这里吗。”
PART ONE
工业数据的价值：
助力管理者绩效升级
与经验传承
数据，是一个热词，那我们今天就一起原点复归，来看下数据这个词。
数：度量的具体数字
据：依据、证据，可以证明的事物
数据是对事物观察的记录
而今，我们在谈的工业数据，已经不仅仅是指可以放在数据库，excel 以及各种系统中的具体数字，还包含了像图像、视频、语音等的所有的对事物观察的记录。这是一个“万物皆数”的时代。
一切皆有形，形可以用数据来记录；万物有质的不同，质又可以用数来刻画。
让我们再回到工业数据来看，工业数据伴随制造企业而生，随着企业间的竞争越来越激烈，要求生产更高效，产品质量更高，价格更优惠等，这些压力迫使企业越来越需要优化生产和改善生产流程。这就是企业的价值：盈利和可持续发展。
这一切的基础就在于数据的流动，数据是支撑企业可持续发展的强有力支持。通过数据背后的信息传递，对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。通过工业数据，可以及时感知现场的状态变化并迅速响应，能有效减少企业管理中的浪费。
因此我们对工业数据的价值定位为：
助力管理者绩效升级与经验传承
▶ 从企业业务发展的角度思考，什么是当下对企业发展最重要的问题。
▶ 从全流程的角度来思考项目改善的意义，聚焦改善重点。
▶ 从数据闭环的角度来保证绩效的长期有效。
PART TWO
数据如何驱动管理提升
数据如何驱动管理提升？这是很多人都在探索的问题。数据驱动管理的提升是个系统工程，系统思考后的好处在于，它的内核要是有一定的联系统一性的。经过多个版本的梳理，最后我们把它定义为 STPOP 模型。
2.1 为企业战略服务的数字化战略
你的数字化战略清晰吗？
定位在哪里？
差异化竞争力体现在哪里？
从企业的战略到执行的路径是否清晰？
提升客户满意度是
第一顺位需要思考的！
战略定义的难度：有限资源下的取舍？这几句话无法回答你心中的困扰，毕竟战略这件事情不是一个人的事情，数字化战略必须是团队最后凝聚成的共识。
而这个时候，走出去、带进来是个不错的主意。带领团队去外部交流，观摩学习，毕竟大多数人还是因为看见而相信！
2.2 数字化人才：以人为本
人是转型的关键，人才是企业可持续发展的核心引擎。毕竟，所有的事情，最后都需要靠人做出来。
人才培养的前提是清晰的认识到：未来的数字化人才必须是复合型人才。
数字化人才需求已经是非常明确的趋势了。在刚刚公布的华为 2021 年年度报告中，华为的“未来种子 2.0” 计划承诺将在未来五年投入 1.5 亿美元用于数字化人才培养，新增受益人数预计将超过 300 万人。
想象下未来你的制造工程师是数字化制造工程师，你的生管人员是数字化生管，还有带着VR 眼镜的设备修机工程师，有智能摄像头辅助的作业员........
所以不是你要不要培养你的人成为数字化人才，而是，如果你不培养，那可能你就失去了和你的竞争对手 PK 的资格。
数字化人才的梯队亦是多维的，我们把数字化人才分成了三个角色：
▶ 基于业务管理视角: 数据分析师
▶ 基于数据技术视角: 数据科学家
▶ 基于运营管理视角: 数据运营官
三种角色在企业的组织里分工协作，分工后术业有专攻，协作共同达成企业的数字化战略。
2.3 以知识工程为核心的数字化技术
数字化技术是一个类似DNA的双螺旋的结构，将制造管理知识和数字化技术两者有机融合后才能真正在管理中落地。艾聚达的大数据团队结合过去的管理经验，打造了独有的五级数据驱动管理模型。
2.4 基于闭环管理的数字化运营
在技术和人才已经都储备好的情况下，数据运营必将承接效益转换的最后一棒。
我们先思考的是：如果是数字化运营，你最先会用到的场景是什么呢？
反向思考下，既然数据是服务管理者的，管理者日常做的最多的是什么？组织中管理人员的重要职能就是做决策：任何作业开始之前都要先做决策，制定计划就是决策，组织、领导和控制也都离不开决策。
所以我们说管理就是做决策！
做决策的两大场景：开会和处理异常事件。
围绕这个部分，我们打造了数据运营的选用闭改的管理模式来取得企业的数字化运营持续优化。
这里还是要特别提下项目改善，不管你是否做数字化运营，企业的持续改善中都会做项目改善，而把项目改善放在这样的一个循环里最大的差异在于：闭环中的项目改善是基于运营指标的梳理和管理者在运营决策后制定的项目改善，是对于运营的优先等级和重要性的一系列数据评选后的项目，而不仅仅是单点的项目改善，这就是所谓的好钢就得用在刀刃上！
PART THREE
数据驱动的新价值网络
在第二部分，我们聊了很多关于如何做数据驱动管理的事情，这个章节我们来进一步聊聊关于数据互联后的事情。
*联接，而不是连接，差异在于是基于某种共同目标的有机互联。
从“万物皆数”到“万物互联”这是一个发展的过程，而织就这样的一张网背后呢，就是创建一张更大的网 - 协同体系。
当然协同的越多，我们的收益也越大，但织网这件事，是需要一步一步来的：由小大大，由内到外，由近及远。
举个栗子：小米! 小米持续在洞察自身内部的结构，整合并重新构建价值协同体系，从原来的手机制造商，到智能家居，最后构建智能家居的生态链，这种就是新价值网络的形成。
新的价值网络中，基于数据洞察，形成智能决策。目前随着智能制造的发展，获取洞察的方式，发生了革命性的变化，通过IoT物联网技术实时采集数据，通过云存储+云计算+5G集合起来协同工作，提升移动办公的便捷性，实现智能化水平提升，数据可视化，数据多维分析，机器学习到人工智能等数据技术的应用，可以实现客户从经验决策到辅助决策和智能决策，释放数据力量，也同时释放人的潜能，让人们专注更有价值的事情。
PART FOUR
数据驱动管理的总结
1) 工业数据的价值定位为: 助力管理者绩效升级与经验传承
2) 数据驱动管理的提升是个系统工程.
a. 为企业战略服务的数字化战略
b. 数字化人才：以人为本
c. 以知识工程为核心的数字化技术
d. 基于闭环管理的数字化运营
e. 基于永续发展的数字化
3) 数据驱动的新价值网络
a. 数据互联的核心是创建协同体系
b. 数据技术下的经验决策到智能决策
PART FIVE
结语
至此，《数据如何驱动管理》系列分享正式收官。下周我们将解锁新的系列，感谢从艾聚文苑第一篇文章开始支持我们的你们，我们也会继续以更多精彩的内容回馈大家，请大家继续关注。
近期疫情形势严峻，也希望读者朋友们注意个人防护，我们一起静待疫情消散、春回大地的那一天！
大咖作者
拾老师，艾聚达信息技术（苏州）有限公司资深顾问。LSS 黑带、TPM 专家，工信部专家库大数据领域入库专家；国家注册数据分析师、卓越数据分析师、国际卓越运营协会专家组成员；工业4.0 协会智能制造高级顾问。
系列文章回顾
【数据如何驱动管理】
★ 开启数据思维，打破数据孤岛（点击回顾）
★ 揭开数据可视化与管理的链接（点击回顾）
★ 挖掘数据分析背后的流程价值（点击回顾）
★ 如何将数据转化为资产（点击回顾）
★ 数据驱动的新价值网络
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