推薦序

在數字化時代，數據不僅是一種產生和傳遞信息的媒介，更是塑造企業競爭優勢的決定因素之一。作為知識密集型企業，互聯網公司擁有龐大且復雜的數據資源。如何利用這些數據資源加速商業價值變現是一個極其重要且緊迫的命題。借助數據分析，我們能夠客觀、全面、體系化地呈現業務現狀、策略執行與結果之間的關聯，并據此強化執行過程的質量與效率、驅動業務策略落地與閉環。

國外具有優秀數據文化的企業包括Google、Amazon、Meta、Netflix等科技公司，國內美團、字節跳動等公司也大量使用數據來驅動企業發展。在實踐數據文化的過程中，能夠通過數據驅動決策，制定數據治理策略，促進數據共享和協作，并能利用先進的人工智能和機器學習技術不斷改進和優化數據文化。我們常說，一個業務的發展如同爬樓梯，業務團隊有的覺得是一級級走上來的，有的覺得是“俯臥撐”上來的，有的覺得是跳上來的，實際上都是坐電梯上來的。如何準確衡量和評估業務策略和結果之間的相關性，對“輸入項”做功，而非僅僅追求“輸出項”的結果？通過建立“Data First”的數據文化，能夠更高效地提升決策質量和效率，提升企業的市場洞察力和競爭力，還能更好地在動態的商業環境中把握機會并管理風險。

然而，企業的數據分析能力建設并非朝夕之功。在很多企業中，數據分析主要依賴少數從業者的積極性，而非良好的企業數據文化和明確的機制建設。這往往導致企業缺乏長期且確定性更高的業務策略產生路徑，進而制約可持續競爭優勢的保持，并造成各類資源的持續浪費。有效的分析機制可以帶來巨大的優勢，克服個別從業者所帶來的人員不穩定性、經驗難以復制、團隊協作差、管理成本高等劣勢。那么，應該如何構建與當前企業發展相匹配的分析機制？

本書提出了一個從實踐中萃取的答案：SE環。SE環是作者們在長期業務實踐過程中的沉淀與總結，將業務現狀（Situation）、高質量問題（Question）、有效回答（Answer）、反饋評價（Evaluation）和知識傳播（Expansion）恰當組合，促使數據分析與業務緊密協同并實現正向演進。SE環短期可持續優化業務策略，長期則有助于數據文化與組織能力的塑造，對企業來說非常重要且有意義。正如彼得·德魯克所說：“你如果無法度量它，就無法管理它”，機制建設與完善是極其艱難的過程，需要進行合理的量化、評價與迭代，否則很難真正落地。這是本書的亮點之一。通過量化的方式不斷實現機制的快速迭代，使之能夠更有效地驅動企業分析決策能力的提升，并將其融入企業文化和戰略規劃中，最終形成匹配企業發展需要的驅動機制，實現數據驅動的商業成功。

在過去5年建設有贊的數據分析團隊和機制文化的實踐中，我最大的體會是，企業領導者對數據驅動商業決策的信念和堅守是成功的關鍵。這是克服長周期的困難，下定決心投入資源去建設團隊、樹立體系、制定流程和最終形成數據驅動文化的核心驅動力。

隨著人工智能技術的不斷發展和應用，以ChatGPT為代表的新一代AGI平臺在重塑人機交互的模型，未來的數據分析領域將會發生巨大的變革。在面對海量數據時，人工智能可以幫助企業更高效率、更低成本地進行分析和挖掘，讓業務團隊更簡單、更輕松地獲取數據分析之后的結果，進而更好地理解宏觀經濟環境、市場需求、行業趨勢和客戶行為。這將提高企業經營決策效率，最終提升商業競爭力。此外，人工智能的發展將給從業人員帶來新的機遇和挑戰，相關從業者應該積極擁抱技術變革，不斷學習，提升認知水平、知識結構和專業能力，以適應快速變化的市場需求。數據分析工作將更多聚焦于數據收集和機器預訓練（Fine Tune）兩個環節，并更大程度上在企業內普及和推廣數據分析工具的全員使用。同時，企業應注重培養這方面的人才以適應全新的工作模式。我相信，人工智能技術的不斷革新將為企業帶來更廣泛的機遇和挑戰，只有通過不斷學習和創新，企業才能在未來的商業競爭中“適者生存”。

我對此充滿期待！

浣昉 有贊COO兼聯席總裁 前高瓴資本投資人