近年來，眾多制造型企業都進行數字化轉型，建設本質上來講，企業數字化轉型，不僅是技術方面的升級，更是金喜正規買球、思維方式的轉變。

企業可通過MES系統對現場數據進行精確采集，現場數據采集技術在智能制造系統中的應用對于生產數據、資源狀態、生產過程等的管理意義重大。數據采集的內容包括了人員、設備、材料、施工方法、施工環節等眾多內容。人員數據包括人員編碼、排班情況等，設備數據、運行參數等，工裝編碼、刀具壽命等，物料編碼、位置狀態等，生產單號、生產過程信息，質量檢驗以及結果等信息。

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企業數字化轉型，需要什么樣的思維方式？

不知道大家有沒有過這樣的感覺：不知道從什么時候開始，和人溝通過程，以及要說服別人的時候，光靠一嘴的“伶牙俐齒”似乎行不通了，別人總會要求你“用數據說話”；當你給領導匯報工作的時候，領導也會要求你“用數據說話”。事實上，用數據說話就是一種思維方式的轉變。

數字化時代，數據連接一切，數據驅動一切、數據重塑一切，數據是企業數字化轉型的核心要素。數據在企業決策過程中，將發揮出越來越重要的作用，尤其是在商業活動中，數據不僅能夠輔助企業快速做出決策，實現降本增效，甚至可以重構企業的商業模式。

數據連接一切

數字化時代，人們所處的環境是一個由現實世界和網絡世界組成的虛實交織的世界。人們把現實世界的事物、事實和聯系，用數據記錄下來，形成了一個抽象的網絡世界。

在現實世界中的人、事、物，都有著眾多的特征和千絲萬縷的聯系，這一切都是通過數據來描述和連接，數據實現了人與人、人與物、物與物之間和互聯，形成了對現實世界的抽象。

數據驅動一切

數字化時代，在各種數字化技術的影響下，數據的特性和價值發生了很大的變化，從原來數據只是作為業務流程的輸入和輸出，轉變為驅動企業經營和管理的重要要素。

企業通過將各業務領域的數據進行收集、融合、加工、分析、挖掘，從而能夠發現業務中問題，幫助企業做出科學合理的決策。

數據是客觀的、清晰的，能夠幫助企業化繁為簡，通過繁蕪的流程看到商業的本質，更好的優化決策。

例如：利用各類運營數據，驅動的精細化管理；利用客戶數據、商品數據、銷售數據等實現精準化營銷；利用訂單數據、商品數據、客戶數據，制定合理的生產計劃等等。

數據重塑一切

數字化時代，數據的價值不僅在于它可以記錄歷史，還能預測未來。數據對各行各業正在產生著天翻地覆的影響。

例如：在制造行業，企業通過對內部應用系統、外部電商平臺、物聯網IoT、以及相關產業鏈之間的數據打通和融合，探索和實踐智能工廠、個性化定制、制造服務化、產業鏈全面協同等方面的應用，實現企業業務創新。

綜上，企業數字化轉型需要建立“數據思維”，從數據中發現問題、洞察規律，挖掘價值，幫助企業優化資源配置，擴大經營范圍，重塑商業模式。

什么是數據思維？

古希臘哲學家說：“思維是靈魂的自我談話”。思維是一個比較玄乎，難以用一兩句話說的的清楚的東西，其本質是人腦的活動，以探索和發現事物的本質聯系和規律性。

先看一個場景，某天公司領導要求一項目經理匯報項目的完成情況，對話如下：

項目經理：報告領導，項目已經差不多完成了！

公司領導：差不多是差多少？請用數據說明下情況，能量化的盡量量化。

項目經理：項目已經完成接近99%了！

公司領導：我需要的是準確的數據！

故事中的項目經理是數據思維嗎？

顯然不是。盡管他的匯報中也用了“數字”，但并不是因為有數字，就是數據思維。就像我們問1+1等于幾？三歲小孩也能迅速回答出來。但這并不是數據思維，而是人腦根據人體的感官作出的一種自然反應，是人類進化中對數據的一種天生攜帶感。

我們判斷和分析事物的變化形成結論，一般有兩種方法，一種是通過對事物所涉及的一系列數據進行收集、匯總、對比、分析而形成結論。

另一種是通過感官、經驗、主觀和感性判斷而形成結論。前者可以稱為“數據思維”，后者可以稱為“經驗思維或傳統思維”。

數據思維是用數據來探索、思考事物的一種思維模式，用數據來發現問題、洞察規律、探索真理。企業的數字化轉型過程需要的數據思維，就是用數據思考，用數據說話、用數據管理、用數據決策。

用數據思考，就是實事求是、堅持以數據為基礎理性思考，避免情緒化、主觀化，避免負面思維、以偏概全、單一視角。

用數據管理，就是對客觀、真實的數據進行科學分析，并將分析結果運用到生產、營運、銷售等各環節的業務管理過程中。

用數據說話，就是要杜絕“大概、也許、可能、差不多……”，而是要以真實的數據為依據，基于合理、有邏輯的“推論”，去說服別人，去匯報工作。

用數據決策，就是要以事實為基礎、以數據為依據，通過數據的關聯分析、預測分析、事實推理獲得結論，避免通過直覺做決定和情緒化決策。

數據思維具有可簡化、可量化、可創新、追求真理等特點。

1、數據思維是一種簡化思維

我們當下生活在一個信息浩大龐雜的時代，我們的身邊充斥著各種正面的、負面的、片面的、全面的、真實的、虛假的，各種各樣、真真假假的信息，一不小心就會被紛繁復雜的因素所干擾。在紛繁的信息中我們思考問題要善于簡化，抓住重點，聚焦核心問題，以終為始、抽絲剝繭、多維度收集信息、多角度思考問題，找到高效的解決方案。

2、數據思維是一種量化思維

數據化的核心是量化，所有的業務都可以用數據來量化描述。在我們的工作中，用數據來量化業務是十分常見的，不論是企業高層領導作出的年度經營報告，還是企業日常的生產計劃、采購計劃、銷售完成情況等都需要用數據來量化描述。確少數據描述的工作報告，無論詞藻再華麗，語言再優美，結構再嚴謹，其內容都是蒼白無力的。數據量化一切，當文字變成數據、當溝通變成數據、當考核變成數據，皆可被量化的一切事物，正在將數據化變成社會發展的主旋律。

3、數據思維是一種創新思維

數據是一種“可再生資源”，我們能直觀看到、感受到的價值只是數據價值的“冰山一角”。數據具有可重復使用，組合使用，跨平臺使用的特點，企業可以通過多維度的數據采集、融合、重組、擴展和再利用，突破部門邊界、業務邊界、系統邊界、技術邊界的束縛，創新新模式，開拓新領域，確立新決策，不斷發掘數據背后所隱藏的“價值”。

4、數據思維是一種追求真理的思維

雖然我們說“數據不僅能夠記錄歷史，還能預測未來！”。但是，我更要給你強調的是“數據不是萬能的”。要知道，世間萬物的關系是非常復雜的，我們雖然可以用數據來對其簡化，但簡化必然會導致誤差；我們也可以用數據來對其進行量化，但卻無法窮盡。更要知道，數據都是歷史的，而萬物是動態變化的，現有的知識都是也有真偽的。因此，我們需要深入探究數據的真實性、客觀性，不斷探尋隱藏在數據背后的真相，追求真理永無止境。

數據收集，越大越好？

數字化時代，隨著企業對數據的重要性的認識越來越高，以及數據收集的技術、方法越來越完善，即便是小公司也可能輕易擁有海量的“大數據”。企業在數據的收集和分析和過程中，應避免掉入“大而不全”的陷阱。

大，主要是指數據的量大，規模大，體量大；

全，指的是數據要全面、完整，考慮的數據維度要足夠多。

企業的數據分析，不一定是收集的數據量越大越好，而更應該注重數據的完整性，重視數據治理，以實現全維度、全過程、全場景的數據分析，支持企業的數字化轉型。

數據讓管理變得簡單？

隨著數據收集和存儲變得越來越簡單和低價，即使是小公司也能擁有“大數據”。從而基于數據的整合、加工、處理、分析和挖掘，幫助企業發現業務中問題，幫助企業做出科學合理的決策，“數據驅動管理”的時代已經到來。

但是世間萬物都存在不確定性，企業管理也一樣。管理決策、數據分析都存在一定的不確定性，即便擁有了百分百客觀的數據分析，也無法保證決策結果的百分百正確。

數字化下，企業管理不僅需要管理者豐富的管理經驗，還需要有多維的數據支撐。如果你是一個企業領導，你更愿意做薄利多銷，還是堅持確保每一單都要保證一定的利潤？

貌似選擇哪個方案都可以，關鍵是要看具體的場景和數據支撐。

正常情況下，假如是批產的產品，可以考慮薄利多銷，以量取勝；假如是定制產品，就需要考慮一定的利潤空間。

如果只是從利潤角度考慮，有產品定價數據、銷量數據就能容易做出決策，但如果還需要考慮產品的市場定位，客戶的回頭率，企業的售后服務能力等因素，就不能只考慮價格和銷量兩個維度信息，應該建立多維度分析模型，以幫助你做出更合理的決策。

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