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今天的文章，是全球頂尖管理諮詢大師託馬斯·達文波特的經典名篇，來自《大師十論》一書。託馬斯·達文波特長期關注數據分析和員工知識共享，他讓無數的管理者牢記住了這樣一句話：「除了上帝，任何人都必須用數據來說話」。
當今企業充斥著大量數據和數據分析，組織越來越需要依靠分析法進行競爭。在一個許多公司都提供類似產品並使用類似技術的時代，業務流程成為最後剩下的差異點之一。而分析型競爭者擅長的，就是從業務流程中擠出最後的所有價值。
下面將介紹一些著名的、分析型競爭者的特點和做法，並且敘述了其他公司在量化分析賽場上競爭必須進行的一些重大變革。
研究發現表明，分析型競爭者有三大主要特性：
1. 廣泛利用模型和最優化手段。
任何公司都有關於其業務各方面的簡單描述性統計數據，例如，每個員工的平均營收，或者訂單的平均規模等。但是，分析型競爭者的視野遠遠超出了這些基本的統計數據。它們會利用預測性模型來確定利潤最高的客戶，會把公司內部產生的數據和從外部獲得的數據集中起來，去優化自己的供應鏈，根據實際情況確定價格，它們還會針對自己的經營成本與公司業績之間的關係建立複雜模型。
這些方法能讓公司從中受益。美國前進保險公司利用可廣泛獲得的保險業務數據進行了大量試驗。該公司對細分客戶群進行界定，例如對某一類騎摩託者定義為：年齡在30歲或以上，受過高等教育，信用等級在某一水平以上，以前沒有出過事故等等。對於每個客戶群，該公司會進行回歸分析，以便發現與該客戶群所造成的損失最相關的因素。
基於分析之後，該公司再確定各個客戶群的保險收費價格。合適的價格，使得公司能從整個客戶群組合中獲得利潤，並且該公司還利用模擬軟體，進行基於假設的財務結果測試。採用這種方法，前進保險公司不僅能向客戶提供傳統高風險的保險服務項目，而且還能從中賺得利潤。而許多保險公司，則是不假思索地將高風險客戶拒之門外，根本沒有花功夫深入地研究有關數據。
2. 把分析法應用於整個企業。
分析型競爭者懂得，企業內的大多數職能——甚至包括像營銷這樣的職能——都可以用先進的量化分析技術加以改進。
UPS公司就經歷了從有針對性的分析法使用者向全面分析型競爭者演變的過程。寶潔公司甚至還建立了一個超級分析小組來對數據分析進行集中管理。寶潔的超級分析小組，由來自運營、供應鏈、銷售、客戶研究和市場營銷等部門的100多名分析人員組成。雖然大多數分析人員仍然歸屬於各業務運營單元，但這個超級分析小組是集中管理的。
這種統一管理的結果是，寶潔公司可以把足夠多的專業知識用於最緊迫的問題。例如，銷售和營銷分析人員可以向設計供應鏈的分析人員，提供市場現有發展機會的信息；而供應鏈分析人員也可以將他們在決策分析技術方面的專業知識進行分享，以用於新的領域，比如競爭情報。
3. 高管的倡導。
在整個公司範圍內採用分析法，會引起文化、流程、行為和技術方面的諸多變化。因此，像任何重大變革一樣，推行分析法，需要來自篤信量化方法的高層管理者的支持。
最理想的情況是，主要倡導者是公司的CEO。領導這一變革的CEO既要重視分析法，還要熟悉分析法的運用。他們必須懂得各種分析方法背後的理論，才能同時認識到這些方法的局限性。
分析型競爭者不只是簡單的數字處理工廠。它們在應用技術解決多方面的問題時，還具有強大的力量以及精湛的技巧。分析型競爭者集中精力尋找應該關注的重點，建立合適的文化以及聘用合適的員工，從而最充分地利用不斷獲得的數據。
儘管分析型競爭者鼓勵根據事實做出決策，但是它們也認為，必須要對那些需要消耗較多資源的活動進行選擇。一般來說，它們會挑選幾個為公司主要戰略服務的職能部門或者項目計劃。例如，哈拉斯娛樂公司把大量分析活動對準提高客戶忠誠度、客戶服務以及諸如價格和促銷等相關領域。
文化是一個軟性的概念，而分析則是一門硬性的學科。儘管如此，分析型競爭者必須在整個公司內培養一種文化：讓所有員工對數據資料的衡量、檢驗和評估做法予以尊重。公司要敦促員工根據可靠的事實來做決定；員工們也要知道他們的績效是用同樣的方法來進行衡量的。分析型競爭者內部的人力資源機構，要嚴格地把衡量標準應用於薪酬和獎勵。
分析型公司僱用分析型人員，像所有依靠人才進行競爭的公司一樣，他們尋求最好的人才。例如，當亞馬遜公司需要為其全球供應鏈尋找一名新的負責人時，它招聘了於剛（現為1號店董事長——編者注），一位管理學教授並擁有軟體業務公司經營經驗，也是世界上優化分析的主要權威之一。
對於大多數行業的大多數公司來說，都需要藉助分析法形成自己的戰略。實際上，有進取心的分析型競爭者，都明顯是各自所在領域的領先者。它們把自己的成功大部分歸因於對數據的出色利用。而日趨激烈的全球競爭，更增強了掌握這種技能的必要性。不過，要想成為分析型競爭者，任何公司都必須準備好走一條漫長並且會艱難的路。
託馬斯·達文波特（Thomas H. Davenport）是百森商學院（Babson College）信息技術學傑出教授，哈佛商學院的客座教授，國際數據分析研究所（International Institute of Analytics）的研究主任和創建人之一。本文有刪節， 原文參見由哈佛商學院出版社、《哈佛商業評論》中文版和中信出版集團聯合推出的《大師十論》(The Essentials)一書。編輯|王曉紅xiaohongwang@hbrchina.org