想总结一下自己意识到的一些 数据类项目与erp类项目的九点差异。

第一， 非必要性：erp上了，必须按系统功能操作。数据系统上了，看不看，随缘。

第二， 管理性：erp虽强调管理意义，但仍是操作执行系统。数据系统，就是个看查看系统，查看动作的执行的前提，是具备足够的管理意识，带来一定的管理行为，所谓pdca里面的c，check。

第三， 自上而下：数据项目必须是自上而下的，从管理层角度要求思考数据、应用数据，否则下层没有多少人有主动意愿去多看。

第四， 以身作则：管理层在要求下级用数据时，有没有要求自己也用数据，最好自己首先开始用数据，这非常关键。

第五， 精细化管理：在粗放式管理模式下，依靠经验和脑袋和定性判断，大部分情况下足以应付，不需要天天看数据，只有将管理精细化，信息量的极大扩充才会导致大脑不够用，要借助数据。

第六， 过程管理：很多公司只是作结果管理，只是追求关键结果性绩效，不看过程时，人们只会利用数据做些简单统计，算来算去无非就是销售额、销售量，数据复杂性没那么高，真正的数据意识也就没那么高，好似是数据驱动的，因为业绩不好就要挨骂，业绩好了就能的奖金，但这不是真正的数据驱动，数据驱动是驱动你在日常工作过程中利用数据，间接性的达成好的业绩结果。

第七， 主观性：业务操作是客观的，数据看法是主观的，数据分析思路是主观的，基于数据的决策更是主观的。难规范、难普世、难标准化。

第八， 易变性：正因为是主观的，即使业务没发生变化，但自己的经验发生了变化后，数据分析的思路也就会发生变化，更何况业务始终在变，环境始终在变，今天的数据看法，明天就会彻底不同。

第九， 价值间接性：这是非常难的一件事情，如何证明数据项目的价值？要产生价值，必须依赖业务行动，而业务行动以及行动效果，与数据之间，没有办法建立明确的归因，影响因素太多了。相对有效的办法是ab测试，但在互联网业普遍盛行的ab测试，在实体业，并不盛行，而且线下的ab测试，执行过程仍会受到更多不可控因素，而导致无法可信衡量。

所以， 要想一个数据项目成功：

1. 管理层的深度参与

2. 注重变革，这是个数据项目，但不是只出些数据报表，而要涉及到组织、职责、岗位、流程、动作、标准、规范、绩效、会议方式、工作方法、沟通方式等等一系列的配套改变，才能真正落地生根。

3. 注重过程管理和精细化管理。

4. 数据深度卷入业务。

5. 提供多种能力，定制报表与灵活分析，明细清单与管理驾驶舱。