離開了信息部的數據分析，業務部的決策也將容易變得非常盲目。某些企業的信息部門經理在和我探討時，經常會有這樣一種苦惱。舉個例子，某個企業的報表中發現某個大類的促銷額占比百分之五十多，同時它的毛利虧損二十多個點，通過數字就可以分析出某些商品可能促銷力度太大導致了報表數據異常。結果一查數據，果然某些商品正在大幅度促銷，促銷差價達到了50%。進一步分析發現，由于這些商品的促銷已經大大地影響到了其他同類商品的銷售，銷售額全部集中到這幾個商品上。這樣商品銷售越多，毛利虧損就越多。另外，通過分析這類商品的客籃品種，發現這些商品的同籃商品沒有規律性，并且數量也沒有大的增長，因此，可以斷定這類商品的促銷不但無益于其他商品銷售的增長，而且還進一步的影響了其他商品。當我們的信息部經理把這個情況告知采購部經理的時候，采購部經理說這些商品是換季打折商品，而且廠方貼補其中的促銷差價。這就是采購部的正當理由。

　　現在讓我們來看看不支持這樣解釋的理由。商場僅僅為了使這家廠商處理過季商品，卻犧牲了其它同類商品，其余的商品成了襯托這些換季商品的擺設。如果這種促銷可以帶動其他商品的銷售，也還說得過去。但是它并沒有為其他的商品帶來客流量。如果這是鞋子的話，連一雙襪子和鞋油的銷售都沒有帶動。結果這些商品只是滿足了貪便宜的顧客和挽回損失的廠商，卻使這個季節商品的正常銷售受到換季商品的影響。難道這會提升門店的商品和價格形象嗎？如果商場賣不掉這些商品，對它沒有多大損失，商場完全可以捆綁其他東西進行銷售，例如，如果這是鞋子的話，可以捆綁襪子或鞋油，反正賣不掉不是商場的損失，賣掉了還可以帶動其他商品的銷售。

　　在這種情況下，你無法說誰對誰錯，關鍵看這家企業的老板如何認定。如果以“業務活動是靈活的”作為解釋，那么數據分析對這家企業業務經營的幫助是不大的，因為數據分析結果往往可以用其他理由進行解釋，如何來判斷是否正確呢？如果企業老總能夠認真分析供應商補差的毛利和同類商品由此損失的毛利，多問幾個為什么，那么也許信息部門的一些意見是可以參考的。否則往往用“業務是靈活的”作為解釋，信息部門會失去積極性的，今后無論數據準確與否，業務部門都有理由，那么數據分析僅僅是用來裝點企業管理門面的一種形象工具而已。

　　從以上這些企業的信息部門經理處可以了解到這么一個現象，不是企業沒有信息數據，而是我們的業務部門甚至企業老板是否重視信息數據。有報表不等于有分析，有分析不代表有效執行。我們如何將提供的信息數據轉化為實實在在的決策行動，這是非常重要的。

　　對于數據分析的理解，無疑外資企業要遠遠勝于內資企業，關鍵在于外資企業對于數字化管理方式有深刻的理解。外資企業的老板通過考核指標來管理業務部門，而內資企業老板是通過每件事情（并且帶有個人感情色彩）來管理業務部門。針對每件事情都會有各種各樣的業務靈活性借口，久而久之對數據分析結果就不重視了。根據我對外企管理方式的研究，我認為只有建立了科學合理的考核體系，企業才能更好的進行數據分析，沒有考核體系，數據分析也就是沒有了檢驗標準。以品類管理為例。相信不少企業做過品類管理的計劃，甚至有些企業已經在進行品類管理。品類管理很難，但是其實也很簡單，這要看你怎么來看這個問題。如果簡單化的來看待品類，那么把品類角色定義正確，然后把品類的考核細分，把SKU固定，接下來就是數據管理。信息部門把考核指標分解到每天，業務部門每天了解考核的情況，業務部門經理每周總結分析考核數據，老總每月根據考核數據聽取業務部門的報告。一個企業只要把科學的考核體系建立起來，那么在經營過程中就會省去很多的精力?？己瞬粌H僅是用來分配薪資，更重要的是種管理方式，是用來避免借口的方法。如果確定考核指標是正確的，那么大部分的借口你都會發現是非常蒼白的。

　　“數據爆炸，信息貧乏”已經困擾企業CIO們很多年了！面對著企業越來越強烈的要把“數據墳墓”轉化為“信息寶藏”的需求，我們回過頭來重新看待如何進行數據分析這個問題。我認為：首先，信息部門對數據的理解和駕馭是一個亟待解決的瓶頸，但是更重要的是企業必須要建立起對信息部門的信心，提供信息部門學習和成長的平臺空間，真正的讓信息部門參與到業務部門的管理中去，CIO要更多的從戰略層面上規劃企業的商業智能架構。其次，企業一定要重視數據分析的結果，千萬不能拿到了報表，看上一會兒就扔在邊上了，而是一定要督促相關部門一起來分析報表、研究解決對策，否則信息部門是無法在業務經營方面為企業提供幫助的。最后，最重要的還是企業老板們也要改變管理方式，真正學會用數據來管理，而不是僅僅是憑借經驗來進行管理。在未來的競爭中誰越快學會數字化管理方式，那么誰就會贏得越強的競爭力?。ㄥX坤）