1、数字化转型中的数据驱动

在数字经济时代，每个管理者都在思考如何让数据成为企业业务可持续发展的动力，如何在必要的业务部门推广和深化数据驱动决策和执行，这不仅是数字化转型的目的也是手段。

在易视看板众多落地实践中都广泛地验证着对业务中小数据价值的挖掘和利用是可以明显提升企业人效的提升

然后，在数字化转型浪潮的初期，很多企业都曾犯过一个错误，就是沉迷在“数据驱动”中的“数据”里，以为数据驱动首先要有海量数据，先进而高深的算法，大大地忽略了“数据驱动”的“驱动”二字。

数据是数智时代的石油没错，但未经提炼的原油无法直接产生价值，存放在油罐里的汽油也不是利润，真正关键的恰恰是大多数企业都忽略的“数据驱动”中的“驱动”二字，更为重要的是是否能甄别出：

我的业务中有哪些场景是可以在线上收集数据的？

这些被收集来的数据是基于哪些业务逻辑而流转的？

我们是否可以从这些数据中提炼出跟业务目标相关的关键性指标，进而基于某种决策假设利用数据来倒推验证，看是否可以与现实场景相匹配。

最后我们再将这个假设的抽象流程还原到现实的业务场景中去验证，观察结果，记录偏差，获得洞察。

如此往复，哪怕一个最小的业务场景也能够完成利用数据的驱动闭环。而后便是复制、推广、优化、深化，螺旋上升。

行业大数据必然有它的价值，但对业务一线专家所掌握的小数据的价值挖掘和提炼却能带来明显的人效提升。

2、数字化转型可视化先行论

易视看板认为，数字化转型的关键从来都不是数据量的大小，而是如何更轻快更自主地分析、运用数据，尤其需要各个业务部门都“用数据说话”时。最首要的是要让各个业务相关的人员能够“看到”数据。

能够清晰直观的看到数据，并且让所有层级的业务人员都能清楚的理解数据传递出来的业务现状。

以可视化为先行的逻辑在于，数据是丰饶的。在当前企业中较高的信息化渗透率之下，每家企业想要获得与业务相关的数据还是比较容易的，这些数据很丰富，很多元。由此我们就需要很多的时间精力甚至技术在海量的报表中探索各种业务的关联和逻辑。

这种工作需要随时进行与重复，因为数据是动态的，业务是变化着的，我们对数据解读和分析的结果也需要实时地呈现出来。

公司经理检查财务数据和报告,Corporate manager checking financial

大量的抽象数字对人脑的负载是巨大的，而图形化的业务看板解读的效率就高很多，门槛也低很多。你不一定能够确保每一个业务人员都能看懂业务报表（事实上大多数企业并不会把数据报表给到业务人员），但一定可以确定人人都能看懂以图形化数据图表为表现形式的业务看板。

如果你要把市场的寒意传递给每一位员工，首先需要员工自身能感受到寒意。

既然，以业务数据可视化作为最小化的业务数字化转型翘板，要先能看到数据，让非技术人员也能更方便地看到数据，那我们就需要一个低门槛，个性化、可灵活扩展的业务看板建构工具。以此让每个业务人员都能更容易地用数据来表达业务现状，演示业务见解，传递专业价值。

3、切记可视化的目标是传递业务共识

很多企业在数据可视化的开始阶段就浪费了大量的人力财力，为制作有着炫酷特效和复杂图表的大屏甚至超大屏，宣称要把所有系统都对接起来，要把所有数据都放到一个平台里，搭建专业且能处理大型分析模型的BI工具，要建立严密的数据数据安全体系、、、、一通规划下来一个大而全，重而笨的数据中台项目便应运而生。

面子工程上业绩是很好看的，但除高层管理者之外，一线业务员工除了偶尔看到之后发出一声赞叹之后，并没有感受到与提升自身业务绩效有半点关联。

另一方面，当技术部门为项目之大，之超前而兴奋时，高层管理者却眉头紧锁，担心着项目ROI，测算着如此庞大的工程能够对哪些业务在什么时间带来哪些明确的、量化的提升与改善。

如此“数据驱动”与业务数字化转型哪有半点关系？

数字化转型的关键从来都不是生产更多的数报表，而是如何能够赋能业务可以更轻快更自主地分析、运用数据。如何让数据在各个业务部门联动起来，让数据从业务中来到业务中去，如何降低数据处理结果的解读难度和数据利用的难度，如何让企业中的每一个员工都能根植“数据驱动”的觉悟，而非管理者用来追责的教鞭。

可视化的目标就是为了明确最重要的业务目标。将与业务目标最为相关的那些指标找出来，以大家都能容易理解的方式，描述出来，挂在墙上，用以汇聚最广泛的共识，进而凝聚更多的力量去实现我们的目标。

如果团队里的每个人都能有自己的指南针指标，在一天工作结束的时候都能清晰地看到自己距离目标又进了一步，对整个团队的效率提升也一定是巨大的。

4、用好工具提升生产力

磨刀不误砍柴工，工具从来都是生产力的杠杆，对每个企业乃至每一位知识工作者来说，一个好用的生产力工具同样可以为持续增长提供一份助力。

经过大量真实场景验证的易视看板是传递业务共识的最佳手段和工具

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