未来已来，近两年很多企业都开启了数字化转型之路。这些企业在数字化转型上的程度不同，但想要进行数字化转型，一个最关键的因素就是企业全员都要具备“数据思维”。我知道，对于很多企业来说，即便“数据思维”不是一个新词，但大家对它的认知还是停留在相对初级的阶段，也就是许多人知道有这回事，但不知道具体该如何理解，也不太清楚怎么与自己所在的企业相结合，甚至不排除很多人会说自己的企业根本没有能力去运用。
没错，我们所工作的企业会存在这样那样的条件限制，但这并不妨碍我们不断去提升自己的“数据思维”能力。当我们站在更高的视角看待目前自己的角色与工作，我们就有可能更明确自己前进的方向。
今天我想跟大家聊聊人人口中都会谈到的“数据思维”。这个话题从前几年起就被广泛热议，市场上有各种书籍都在讨论这个话题，它已经成为了我们生活中一定要面对的事情。从本质上讲，我们每一个人都是一堆数据的集合体，我们都是大数据中的一粒尘埃。
对“数据思维”的基本理解
今天我不和大家讨论大数据背后的那些科技，而是和大家聊聊思维模式。“数据思维”到底该如何理解呢？它区别于我们普遍所采用的线性思维，是让我们能从数量庞大、维度众多、且杂乱无章的数据当中找出相关性的能力。
我举一个例子给你听听，是关于限制美国警方如何利用大数据打击毒品的。我们经常看警匪片，许多毒品通常会从一些小国家“进口”过来，但这样做的风险极大，并且那些种植毒品的国家和地区很容易成为各国警方重点打击对象。美国也是如此，很早以前就切断了许多南美国家毒品走私的渠道。
但上有政策下有对策，警方发现一些“轻毒品”其实在家里就能制作，还能像养盆栽一样去种植那些可以提炼毒品的植物。毒贩通常怎么做呢，就是买大房子，在室内装满LED灯，将植物原料种在家里。这样给警方破案增加了很大难度，毕竟在过去，人家在自己家里干嘛谁也不知道，美国警方即便有点怀疑，也不可能随意去搜别人的家啊，因此有一阵子毒品的破案率反而有些下降。
但有了大数据后就不同了，警方虽然依旧不能随便进入别人家中搜捕，但通过电表所获得的数据，可以清楚看到哪家的用电量异常，因为培育毒品的植物原料需要大量LED灯照射嘛。这样一来，警方就可以重点布控这些房子，极大增加了破案率。
还有个例子，现在越来越多药品的研发也都运用到大数据思维，过去开发一款药物需要耗费十几年甚至更多时间，并且投入都在几十亿美元，因而许多治疗重大疾病的药物都是天价的（比如《我不是药神》里的）。但将药物研发结合大数据后则完全不同，由于过去已经有大量数据积累，因而可以快速进行病症与药物疗效方面的匹配，这样一来，即便药物依旧针对重大疾病，但研发周期和投入可能缩小好多倍，这对患者来说也有很大好处。
当然，我举的例子只是大数据运用的很小一部分，如今大数据对我们每一个人的描述可谓是多维度的，它能将我们的一切转化为数据，并且人工智能也是以大数据为基础才能发展的一项技术。
说到这里，我想是不是也有人在想，我们只是HR，本身并不具备数据获取和分析的相关技术能力。在这里我想说，“数据思维”并不要求我们拥有技术能力，但这不妨碍我们了解大数据的运作模式，更不妨碍我们培养自己的思维模式。
这也是为什么我要跟大家分享“数据思维”的原因，对于HR来说，我们身处如今的大数据时代，重要的事情并不是去提升自己的技术能力，而是将时间和精力花在最重要的事情上，培养自己的思维模式，运用数据思维提升自己的工作质量。
接下来我就和大家谈谈数据思维的培养和运用实践。
如何运用：运用“数据思维”的四个关键
既然我们不需要去掌握什么技术，那我们该如何培养和运用“数据思维”呢？在这里我为大家分享四个关键点，先行帮助大家建立“数据思维”的基础。
1. 从多维度数据中总结规律
“多维度”是大数据的一个特色，要培养HR的“数据思维”，我们就要擅长员工、团队还有组织等不同维度的数据去总结一定的规律。这些不同的维度看起来或许毫无关联，属于完全不同的领域，但如果我们能将其结合起来看，或许就能发现一些端倪，从而找到工作中的突破口。
2. 先从数据中获得结论，再从头找原因
这是对上一个关键点的逆向使用，也就是说当一些数据已经说明了某个结论的时候，我们需要做的就是运用大数据思维进行逆向推导，找到可能与结论相关的不同维度的数据，看看哪一个环节出现了问题。比如在工作中很常见的，关于员工离职率数据已经说明了结论，如果对公司来说离职率高了，那就可以去找可能引起离职问题的各种相关数据去查看。
3. 看细节与普遍规律的差异
无论是在公司还是社会当中，总会有一些“默认”的普遍规律存在，随便打个比方，生老病死这是人的普遍规律，人的平均寿命一般也都有一个标准存在，虽然我们见过很多百岁老人，但毕竟是少数，而一旦有数据显示一大批人都超过了平均寿命，那这个寿命的数字就要改了，这就是差异所在。在公司里也同样如此，比如某一个月当中某个员工的表现特别特别好，和他过去的绩效形成巨大差异，那HR可以关注这个差异，看其中的问题所在。
4. 从数据相关性发现因果性
我们在思考问题时一般都会采取因果思维。我今天上班为什么迟到？因为堵车啊。其实，堵车可能只是一个相关要素，并不是导致迟到的直接原因，我还可能因为起床晚了，出门又因为忘带手机回家拿了，这些原因使得我正好赶上了上班高峰期。所以你看，堵车还是导致迟到的最直接原因吗？它只是一个相关要素。但运用“数据思维”，我们就要有从各种相关要素中发现因果性的能力，这个因果不是我们认为的因果，而是有数据直接支持的。
再次和大家强调一下，“数据思维“区别于我们普遍所采用的线性思维，是让我们能从数量庞大、维度众多、且杂乱无章的数据当中找出相关性的能力。如今大数据对我们每一个人的描述可谓是多维度的，它能将我们的一切转化为数据，并且人工智能也是以大数据为基础才能发展的一项技术。
对于HR来说，我们身处如今的大数据时代，重要的事情并不是去提升自己的技术能力，而是将时间和精力花在最重要的事情上，培养自己的思维模式，运用大数据思维提升自己的工作质量。
既然我们不需要去掌握什么技术，那我们该如何培养和运用“数据思维”呢？从多维度数据中总结规律；先从数据中获得结论，再从头找原因；看细节与普遍规律的差异；从数据相关性发现因果性。
当然，我今天只是讲到了“数据思维”的皮毛，这个话题绝对不是一篇文章就能说清的。如果你在这方面有自己的实践经验和思考，欢迎随时和我分享。
