过去四十年，我们学会了‘知人善用’，成就了组织能力；未来十年，我们必须学会‘知数善用’，这将定义数字时代的核心竞争力。

引言：我们拥有数据的“富矿”，却仍陷于决策的“荒原”

自 2020 年数据被正式确立为生产要素以来，“数据驱动”已成为企业战略文档中的高频词。然而，这么多年过去了，我们在跟企业管理者交流时，他们反馈的仍是似曾相识的场景：销售部门抱怨客户画像模糊，供应链团队纠结于库存预测的误差，决策层面对矛盾的数据报告左右为难。

一个鲜明的反差摆在我们面前：企业数据资源规模呈指数级增长，而数据驱动的业务价值不但没有快速飞升，反而有陷入泥潭的迹象。企业投入巨资建设的数据平台，如同精心建造却无人入驻的“数据豪宅”；我们采购的先进分析工具，宛若配备齐全却缺乏燃料的“智能跑车”。

这种“拥有”与“应用”之间的巨大鸿沟，正是今天企业数据领域最根本的价值困局。破解这一困局的关键，或许不在于追逐更炫酷的技术，而在于回归管理的本质——用我们最熟悉的方式，去管理这一新型生产要素。

一套穿越“有形”与“无形”的管理逻辑

生产要素的共通法则

历史总是以不同的载体重复相同的逻辑。工业时代，企业通过优化“人、机、料、法、环”提升生产效率；数字时代，数据成为新的核心要素，但其价值释放的底层逻辑从未改变：任何生产要素都需要经过“识别-治理-赋能-应用”的完整闭环，才能转化为现实生产力。

我们不妨审视企业中最成熟的生产要素管理体系——人力资源管理。数十年来，企业已形成完整的“人才价值链”：从战略规划、招聘选拔、培训开发，到绩效激励、职业发展，最终实现“人尽其才”。

“数据 HR”：一个亟待建立的专业职能

这一对比揭示了一个深刻洞见：当前企业缺乏的，不是数据技术专家，而是“数据人力资源经理”。正如 HR 部门不直接创造收入，但通过优化人才配置显著提升组织效能一样，数据治理团队的核心使命不是直接分析业务，而是确保高质量数据资源能够被业务部门高效运用。

然而现实是，大多数企业的数据管理仍停留在“档案管理员”阶段——重存储、轻治理，重技术、轻业务。数据团队疲于应对“救火式”的数据提取请求，却无暇构建能让业务自助获取数据的“人才市场体系”。

 “不知数”是“不善用”的根本障碍

供需失衡：业务渴望与数据现实的结构性矛盾

企业的业务端正以前所未有的热情拥抱数据化运营：

• 销售团队希望实现精准营销，预测客户下一步需求

• 供应链部门需要智能补货模型，平衡库存成本与服务水平

• 产品团队期待通过用户行为分析，发现创新机会

• 管理层要求实时战情室，洞察经营全貌

这种强烈的“善用”需求，遭遇的却是数据要素的原始状态。

我们可将这一矛盾具体拆解为三个层面的“不知数”障碍：

障碍一：不可见——没有“数据人才库”

现状扫描：一家中型企业通常拥有数十个业务系统，每个系统产生数十到数百张数据表。当业务人员需要客户联系信息时，他们面临的是：客户数据可能存在于 CRM 系统、官网注册库、客服工单表、市场活动报名表... 甚至多个 Excel 文件中。

类比困境：这如同公司没有员工花名册，部门经理需要用人时，不知道公司是否有合适人选，更不知道去哪里找。

业务影响：市场部策划促销活动时，因无法快速确认目标客户群体，不得不采用“广撒网”方式，导致营销成本上升，而转化率下降的灾难性境地。

障碍二：不可懂——没有“数据简历”

典型场景：财务部门与销售部门就“季度销售额”数据发生争执。财务系统显示为 5200 万元，销售报表显示为 5800 万元。经查发现：财务数据已扣除退货，统计周期为自然季度；销售数据包含已下单未出库金额，统计周期按销售季度。如果没有这两个指标数据的“简历”说明，我们就看不懂这两个数据。

类比困境：如同看到一名员工，但不知道他的专业背景、项目经验、能力特长，更不了解他与其他同事的协作关系，自然无法放心委派重要任务。

管理代价：据行业调研，企业中层管理者每月平均花费超 20 小时在数据核对与澄清上，相当于每年损失约 1/10 的有效管理时间。

障碍三：不可用——没有“合格上岗”

质量黑洞：某零售企业上线智能补货系统后，发现系统频繁建议对滞销品补货。根源追踪发现：门店 POS 系统中的商品上下架状态同步延迟，导致系统误判畅销品为缺货品。

类比困境：如同招聘了简历光鲜的员工，入职后却发现其关键技能缺失或工作习惯不良，不仅无法创造价值，还可能引发更多问题。

经济损失：国际数据质量管理协会的研究表明，低质量数据平均使企业损失年收入的 15-25%，在金融、医疗等高监管行业，这一比例可能更高。

“数据人才管理”体系的构建蓝图

第一步：建立“数据人才市场”——解决“不可见”

核心举措：构建企业级统一数据资产目录

就像人力资源部门维护的员工信息库，数据目录应成为企业数据的“中央人才市场”。这不仅是技术工具，更是管理基础设施：

1. 全员可查：业务用户可通过关键词搜索所需数据，如同经理在人才库中筛选候选人

2. 全景视图：展示数据的“基本信息”——所处系统、更新频率、样本预览

3. 关联发现：智能推荐相关数据资产，如同发现具备协同潜力的人才组合

实践案例：某商业银行建设数据资产目录后，业务人员查找数据的时间从平均 4 小时缩短至 10 分钟，数据复用率提升 3 倍。

第二步：编写“数据岗位说明书”——解决“不可懂”

核心举措：实施全链路据标准管理

每份数据都应像岗位一样，有清晰的“职责描述”：

1. 业务属性：明确数据的业务含义、计算口径、适用场景

2. 血缘关系：记录数据的“前世今生”——从哪里来，经过哪些加工，产生了什么衍生数据，最终数据又被哪些应用消费了？

3. 归属关系：明确数据的“部门”和“责任人”，建立数据问责机制

管理价值：当数据的“简历”清晰透明，业务人员便能像经理挑选员工一样，自信地选择合适的数据支持决策。

第三步：实施“数据任职资格认证”——解决“不可用”

核心举措：建立数据质量体系与持续监控体系

数据的“上岗资格”应由其质量决定：

1. 准入标准：定义数据进入核心资产层的质量门槛

2. 在岗监测：实时监控关键数据指标的健康状况

3. 绩效评估：定期评估数据资产的价值贡献度，优胜劣汰

质量框架：

• 完整性：关键字段无缺失，如客户联系方式完整率>98%

• 准确性：数据真实反映业务事实，如产品价格误差率<0.1%

• 时效性：数据及时更新，如库存数据延迟<5 分钟

• 一致性：同一实体在不同系统间保持一致

从“知数”到“善用”的价值跃迁

一体两面，不可分割

“知数”与“善用”构成数据价值释放的完整循环：

• “知数”是基础工程：没有对数据的清晰认知，任何“善用”尝试都如盲人摸象

• “善用”是价值灯塔：没有明确的业务目标，任何“知数”努力都可能迷失方向

二者必须协同推进，形成“治理赋能应用、应用反哺治理”的良性循环。

组织能力的双重进化

对数据团队的要求转变：

• 从“数据技工”到“数据架构师”

• 从“需求响应者”到“业务赋能者”

• 从“工具提供者”到“价值共创者”

对业务团队的能力要求：

• 从“数据消费者”到“数据共同管理者”

• 从“被动等待”到“主动获取”

• 从“经验决策”到“数据+经验决策”

结语：向数据要管理效率的时代，已经到来

数据作为生产要素，其特殊性在于越用越多、越用越智能。但这一定律的前提是，我们首先要有能力“知数”——看清家底、读懂内涵、确保可用。

当企业开始像重视 CHO 一样重视 CDO，像投资人才培养一样投资数据治理，像考核团队业绩一样考核数据价值时，数据这座“富矿”才能真正释放其能量。

知数善用，不是技术命题，而是管理哲学。它是连接数据技术与业务价值的桥梁，是将无形要素转化为有形增长的关键转化器。在这一框架下，每一位数据治理者都应是“数据人力资源总监”，每一份高质量数据都应成为企业的“明星员工”。

我们正站在一个时代的交汇点：一边是积淀数十年的人才管理智慧，一边是蓬勃兴起的数字经济发展浪潮。二者的深度融合，将催生新一代企业的核心竞争力。

知数是起点，善用是征程。而这一切，始于我们今天的选择——选择像对待人才一样，认真对待我们的每一份数据。