本文討論了數(shù)字化在當(dāng)前商業(yè)實(shí)踐中的種種問題和誤區(qū)。通過具體案例，作者指出，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)和組織常常因過分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)而忽視了核心業(yè)務(wù)，設(shè)定了無效的指標(biāo)，或受到內(nèi)部政治斗爭的影響。文章強(qiáng)調(diào)，只有當(dāng)數(shù)字化策略合理且科學(xué)地實(shí)施時，才能真正促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展和提升效率

幾年前，吹得最大的風(fēng)莫過于“數(shù)字化”，這算是“自動駕駛”、“大模型”的網(wǎng)紅前輩了。乘著這波浪潮，許多企業(yè)也都掀起了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了迎合 AI 技術(shù)，善于遣詞造句的專家們還為“數(shù)字化”包裝了一番會讓人眼前一亮的口號：業(yè)務(wù)流程化，流程線上化，線上資產(chǎn)化，資產(chǎn)數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)智能化。專家們仿佛能通過這一套組合拳，就可以在不久的將來把企業(yè)推上世界五百強(qiáng)的神壇。

可現(xiàn)實(shí)真的這樣嗎？前不久筆者看了宋星（“網(wǎng)站分析在中國”博主、數(shù)據(jù)營銷“教父”）的視頻號，其中有條視頻他基于去年下半年至今身邊發(fā)生的事，對數(shù)字營銷行業(yè)現(xiàn)狀作出了如下描述（筆者進(jìn)行了總結(jié)）：

1、找其招人、打招聘廣告的企業(yè)特別少；

2、向其求職的人變多了；

數(shù)字營銷作為數(shù)字化的重要部分之一，出現(xiàn)這種情況，難道數(shù)字化開始衰敗了？筆者先后在互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)、虛擬和實(shí)體經(jīng)濟(jì)間從業(yè)過，基于過往的工作經(jīng)歷和生活感悟，個人認(rèn)為數(shù)字化本身并沒有錯，而那些被玩壞的數(shù)字化更值得我們反思。

一、只關(guān)注數(shù)據(jù)而忽視業(yè)務(wù)

再聊聊筆者在某新勢力車企負(fù)責(zé)過的“智能駕駛評分”產(chǎn)品，讀過筆者歷史文章的朋友應(yīng)該了解過，它是通過對車主智駕安全的評分去篩選是否給車主釋放城區(qū)輔助駕駛功能的產(chǎn)品。雖然數(shù)據(jù)模仿著競品（特斯拉安全分），但終究難逃無人問津的境地：在筆者離職后基本上處于靜默狀態(tài)，官方社區(qū)內(nèi)長時間也沒有用戶對相關(guān)話題的討論。

筆者在《如何設(shè)計一套標(biāo)準(zhǔn)的智能駕駛安全評價和激勵體系》一文中分析了原因，這里不再贅述。即使有縝密的數(shù)據(jù)監(jiān)控、完善的指標(biāo)評估體系、科學(xué)的模型準(zhǔn)確率，但因?yàn)楹鲆暜a(chǎn)品本身功能需要達(dá)到的高度，純粹的模仿，關(guān)注虛榮的數(shù)據(jù)，最終還是無法避免邯鄲學(xué)步的結(jié)局。換句話說，數(shù)字化讓我們誤以為差距的只是指標(biāo)的偏差，而那些未被量化的業(yè)務(wù)才是決定差距的真正原因。

二、無效的北極星指標(biāo)，陷入錯誤的沉默螺旋

再回顧一下2022年的3月份筆者在上海經(jīng)歷了一次居家隔離的日子，筆者所在的小區(qū)居委會就把「核酸檢測完成率」作為了北極星指標(biāo)，因?yàn)橹魂P(guān)注這個指標(biāo)，就讓小區(qū)里的居民一窩蜂出來核酸檢測。自2022年3月20日隔離起，22日、24日2天均出現(xiàn)了陽性無癥狀感染者，整個小區(qū)陷入了“2+2”循環(huán)中。居民們接連幾天的隔離似乎也有了些許情緒。3月25日筆者所在的樓棟群里，出現(xiàn)了第一次居民對居委會未按照國家指導(dǎo)意見執(zhí)行核酸檢測的質(zhì)疑：

如果，小區(qū)居委會把北極星指標(biāo)定為（降低）「新增感染人數(shù)」呢？是不是就可以避免因人群擁擠導(dǎo)致的二次傳播呢？（降低）新增感染人數(shù)」是讓居民保持安全防疫措施，但「核酸檢測完成率」是讓大白們逐個小區(qū)的快速完成檢測，并不是圍繞居民的。所以北極星指標(biāo)一定是指向服務(wù)對象的，而不是指向服務(wù)提供方的。無效的北極星指標(biāo)，就會讓我們在錯誤的事情上不斷循環(huán)重復(fù)。

三、科學(xué)向中庸低頭

不知道大家是否有這樣的工作感受：公司氛圍越來越卷，向上管理越來越舔。其實(shí)筆者和一些朋友、同事都或多或少有這樣的感受，本質(zhì)原因是就業(yè)環(huán)境比較差，蛋糕在減少，大家為了活命必須得做出一些努力。也恰恰是因?yàn)檫@樣的環(huán)境，導(dǎo)致不少人會在領(lǐng)導(dǎo)面前謹(jǐn)小慎微，還得在短期內(nèi)做出一些成績，生怕下一個被裁的對象就是自己。特別是在一言堂的組織下，更容易產(chǎn)生令人痛恨的悲劇。

還是聊聊“智能駕駛評分”這個產(chǎn)品，當(dāng)時算法的負(fù)責(zé)人為了盡早滿足高層定下的短時間不可實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)（讓20%以內(nèi)的低分用戶，覆蓋80%以上的事故），在算法模型中偷偷做了手腳。你可能會想，量化的評估標(biāo)準(zhǔn)都有了，怎么能在數(shù)據(jù)上造假呢？問題就出在這個標(biāo)準(zhǔn)上，在過于病態(tài)的組織環(huán)境下，沒人敢去質(zhì)疑公司高層制定的標(biāo)準(zhǔn)。為了實(shí)現(xiàn)這個標(biāo)準(zhǔn)，算法負(fù)責(zé)人只把能夠?qū)崿F(xiàn)這一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行打標(biāo)，納入到模型的自變量輸入里進(jìn)行計算。從而通過數(shù)據(jù)參假，配合公司高層“實(shí)現(xiàn)”這場夢。

好在后來筆者給模型又設(shè)計了一些評估標(biāo)準(zhǔn)，如“分?jǐn)?shù)要與事故率保持正相關(guān)”，才減輕了只關(guān)注命中數(shù)量導(dǎo)致的算法模型過擬合。

四、成為企業(yè)內(nèi)部權(quán)斗的工具

在21年的時候，筆者有幸加入一家第三方的數(shù)據(jù)公司，它主要是為甲方爸爸們提供三塊服務(wù)，包括：數(shù)字化咨詢診斷、數(shù)字化方案設(shè)計、數(shù)字化建設(shè)支持。通俗一點(diǎn)這三塊就是：給甲方出PPT（數(shù)字化咨詢診斷、數(shù)字化方案設(shè)計），以及給甲方做好飯喂到嘴里（數(shù)字化建設(shè)支持）。

你是否覺得這三項工作都挺好的？恭喜你，你也站在了公司的視角在思考。但當(dāng)時有一個做零售的甲方客戶目的卻不單純，因?yàn)?strong>他們站在了權(quán)力的視角思考數(shù)字化。為了“借刀殺人”，那些腹黑但又顧及面子的管理層就希望通過外部力量來剔除內(nèi)部的一些人或團(tuán)隊，當(dāng)時我所在的公司就這樣成功中標(biāo)了。

前面說的三塊服務(wù)，其實(shí)按順序排列“數(shù)字化咨詢診斷”也排在第一。第三方公司的數(shù)字化咨詢診斷可以理解為：列舉客戶公司現(xiàn)存的問題，再補(bǔ)充自己公司提供的有效解決方案。這樣是不是客戶公司原來干數(shù)字化相關(guān)的這波人就成功被打臉，接下來管理層的那些騷操作就可以順理成章了。

五、后記

通過以上幾個章節(jié)的描述，你是否對數(shù)字化有了不同的見解呢？也許有些朋友在讀完這篇文章后對數(shù)字化表示不愛了，筆者認(rèn)為大可不必，請你依然相信數(shù)字化本身是有價值的。

當(dāng)業(yè)務(wù)增長陷入瓶頸，當(dāng)陰陽混亂、乾坤顛倒的環(huán)境得到糾正，當(dāng)我們對數(shù)據(jù)還保持初心，數(shù)字化便不會僅是一場夢！