写了《新质生产力与数据》一文，感觉需要对数据再一次表述。如果你在公司的会议上或者在与客户的会议上陈述报告，这种类型的报告通常会有两类。一类报告中，你看到的是数据、事实，大量的数据和事实，而在另一类报告中，你看到的是把数据事实经过分析后产生的观点。我们经常说为什么类似麦肯锡或兰德这样的咨询公司要收费那么高，他们提供的咨询报告中到底有什么？其实我告诉你，在顶级咨询公司的报告中，你看到的一定是根据翔实的数据，经过逻辑严谨推理出来的观点和洞察，也许这个最终的洞察和观点只有一句话，但这一句话就可能价值百万。这就是数据洞察力，大数据是通过人们的洞察力，来发现数据的潜在价值并创造利益。

数据洞察力的三个要素包括：数据的多样性：这是数据分析的关键要素之一，确保了准确、可靠和及时的洞察力。收集大量的数据，包括不同时间和不同维度的数据，是洞察数据的基础。数据的质量：高质量的数据是数据分析的基础，确保了分析结果的准确性和可靠性。数据的时效性：即数据的新鲜度和及时性，这对于确保分析结果的时效性和相关性至关重要。以上三个要素共同作用，帮助企业从数据中获得深刻的洞察，从而制定更有效的战略和决策。洞察（力）（insight）是指深入事物或问题的能力，是人通过表面现象精确判断出背后本质能力。洞察往往是相对于客观事实（fact）或者发现（discover）而言的。事实是我们看到的的表象、数据，然而更重要的却是由这个现象分析得出的观点和洞察，从表象找到背后有价值的观点，这对我们才是有意义的。用弗洛伊德的话来讲，洞察力就是变无意识为有意识。洞察力是是掺杂了分析和判断的能力，是看破表象，分析背后内涵的习惯。洞察力告诉我们，不是我们做什么，什么时候做，而是我们为什么做。

把握洞察能力的好处就是能够多方面观察事物，从多种问题中把握其核心或要害。看问题有深度和高度，而不是看外表和局部现象。能从平凡的事例中找问题的关键所在，能察觉到别人未能注意到的情况和细节。能不断发现人们的需要和各人能力的潜力，并充分用于管理和决策中。平时我们提升洞察力的方法有：做有心人，有意识地、带着问题去观察，才能形成良好的洞察力。一边观察，还要一边深入思考，对观察所得进行分析、比较、判断，这才能形成洞察。 不管身处何处，应具有对环境的敏感性、随时关注冲突发生的可能。学习、研究哲学。哲学是研究真理的科学，哲学素养高，看问题入木三分，不容易被表象所迷惑。观察要全面，通过不同的角度、不同的方式进行。必须有好奇心，没有好奇心就没有洞察。其实我们对一件事物的思考过程，就是我们的认知从现象到本质、从感性到理性、从具象到抽象的过程。思考的过程就是洞察、分析的过程。一个人的洞察力与他的经验是分不开的。同样对一件事的观察和研究，不同的人得出的结论也不同。洞察力的培养和提高是一个长期的过程。不是一朝一夕的事，难度巨大。

洞察力就是“开心眼”，就是学会用心理学的原理和视角来归纳总结人的行为表现。最简单就是做到察言，观色。其实洞察力其实更多的是掺杂了分析和判断的能力，可以说洞察力是一种综合能力。商业社会要想谋求发展，必须要有极强的发现新兴事物、发现现有事物发展方向的能力，否则只能跟在别人之后，很难有大的发展。数字时代大数据正在渗透进人们生活的方方面面，在潜移默化中影响和改变着人们。大数据包括流动的数据、静止的数据，非结构数据、结构数据。如何把这些数据的价值利用起来，利用大数据以及大数据可视化等技术应用来提升可执行的洞察力。大数据是通过人们的洞察力，来发现数据的潜在价值并创造利益。我们必须积极应用大数据去主动发现探索未知的事物，从中发现问题和机遇。多积累，多思考，我们的洞察力和判断力才能更客观、更准确。而不是简单的洞见。

数据和洞察力的结合是最完美的。只有当数据能够转化为洞察力时，它才有价值，如果您已经开始将数据收集和分析集成到您的业务中，那么您就走在了正确的轨道上。大数据的出现彻底改变了企业处理信息的方式，通过分析海量数据，企业能够洞察市场趋势，优化决策过程，并提供更加个性化的服务。当前我们正处在大数据时代的早期，尽管思维和技术是最有价值的，但是最终大部分的价值还是必须从数据本身中挖掘。作为数据挖掘者，同时面临思维转变和技术更新的难题，那又应该如何帮助企业抓住大数据时代的商机呢？在互联网时代，来自用户的消费习惯、兴趣爱好、关系网络以及整个互联网的趋势、潮流都将成为行业从业者关注的热点，而这一切的获取和分析都离不开互联网大数据分析。

数据分析（Business Analysis）为传统定义的数据分析，一般通过SQL/Python/Excel等工具汇总数据，结合对业务的理解和经验，主要是由人将数据转换为信息；数据挖掘是一般通过建模来挖掘数据内在的关联和信息，主要是机器从训练集中发现一定的规律，从而将数据转换为信息；数据洞察是通过数据分析/挖掘，将数据转换为信息，结合业务场景，梳理出影响业务结果的因素和作用链路，从而正确地对于问题进行归因和得出改进的方向。所以我们可以看出数据分析和数据挖掘是殊途同归的，最终都收归于数据洞察的体系中。这三者非常重要。数据洞察的三要素也被理解为：数据、业务场景、标准。在这里数据是我们得出的结论要基于数据“我看到一个黑苹果，所以全天下苹果都是黑色的”这种窘境避免受到个案或者特例的影响；业务场景：少了业务场景“一个女人十个月生娃，十个女人一个月就能生出来吧”这种糗事，就无法理解孤立的数据对于业务的实际意义；标准：结合业务场景，我们才能对于数据的好与坏制定出标准，少了判断标准，就会鸡同鸭讲，大家扯了半天，发现说的“好/坏”根本不是一类。比如说身高150对于成年男性可能不算高，但是对于小学生来说却是很高了。

培养数据洞察力的难点在与企业工作中，培养数据洞察力最大的难点，是数据、业务场景、标准三者是相互分离的。做数据分析的不了解业务场景，只能对着数据瞎猜；业务部门的人自己稀里糊涂，或者各怀鬼胎，故意扭曲判断标准；对数据重视度不够，基础数据采集不全，遇到事都喜欢讲个案，不看数据全貌。都会导致做数据分析的很难积累经验。于是我们常常发现企业里最有洞察力的人往往是老板。因为在老板那里这三者是透明的，所以即使不操作基础数据，他也能明察秋毫。但这对数据分析师可不是件好事。因为老板还等着大家给意见，事事都让老板跑在我们前边，会引发不满的。

如何培养自己的数据洞察能力呢？从单个业务场景中的单指标开始着手：可能整个业务链路很长，所以先从链路中的一个场景出发，比如电商购物，从流量入口的站外/站内，到产品详情页，到加入购物车，到确认购买页面，到最后付款流程。先选择较大的异动进行分析：在极端的情况下，比较容易定位背后的影响因素，如暴涨、暴跌；积累了结论后对于小幅度的波动也能够进行合理的解读了。从静态到动态：总结周期性规律，结合时间轴比如泳衣销售的暴涨暴跌可能是由于营销活动，或者天气突变；但是对于涨跌的分析是静态的，从一个点到另一个点的。逐步探索规律：一些业务场景可能会有周期性特点，结合一连串的静态场景分析可以总结出周期性规律；比如上述的特定销售具有季节性周期的特点；再比如新闻的阅读具有生命周期的特点，刚出来时较热，后续逐渐转冷。从单指标到多指标：比如分析游戏的收入时，结合活跃人数、付费转化率、客单价等多维度指标进行协同分析等等。

数据特别是非结构化数据治理在当今信息爆炸的时代具有重要意义。通过有效管理和利用非结构化数据，企业可以获得更多的商业价值和竞争优势。洞察力提升，通过对非结构化数据的管理和分析，企业可以发现隐藏在大量数据中的关键信息和趋势，从而做出更准确的决策。客户洞察，非结构化数据可以揭示客户的需求、喜好和行为模式，帮助企业更好地了解客户，并提供个性化的产品和服务。降低风险，对于涉及敏感信息的非结构化数据，有效的治理可以减少数据泄露和安全漏洞的风险，维护企业的声誉和客户信任。数据整合，通过对非结构化数据进行治理，可以将其与结构化数据相结合，实现全面的数据整合和分析，为企业决策提供更全面的视角。自动化处理，采用自动化工具和技术对非结构化数据进行管理，可以提高效率和准确性，降低人为错误的风险。

我国虽已明确了数据这一新型生产要素的重要地位，但相关法律尚未明确数据产权归属，全国统一的数据要素市场尚未建立，数据要素定价机制尚未明确，数据要素市场交易与监管的边界也尚未清晰，这些阻碍了数据要素市场化配置的充分实现。这导致在实践中面临着公共数据开放程度低，所开放数据呈现出质量不高、更新不及时、价值低、可读性差等特点，难以满足市场主体有效需求；企业数据共享流通混乱，表现为部分企业主观上限制数据流通或者过度采集数据等现象，影响了数据要素价值实现；个人信息数据还面临安全风险，存在着数据被过度收集，以及数据泄露、篡改、破坏、伪造等问题，可能导致个人隐私被侵犯，甚至对个人人身、财产、生命安全造成危害。这些问题影响了数据有效利用，其主要原因还是数据产权归属不清、法律规范有待健全、监管机制有待加强等。

商业洞察力就是在商业领域透过现象看本质的能力。很多人都具备看到现象的能力，这叫做“观察力”，只有大老板洞穿表象，看到内核的本质，才叫做“洞察力”。商业的过程是复杂的，是一项工程，是系统。如著名系统动力学家德内拉·梅多斯（Donella Meadows）所说：“真正深刻且不同寻常的洞察力，是洞察系统后如何决定自己行为的能力”。 洞察力的价值体现在提供难题的解决思路，激发新的创意和想法，增强洞察力和逻辑分析能力。洞察不是依靠直觉，而是建立在信息的基础上的分析思考，也是一个创造的过程。培养洞察力，可以增强你的逻辑分析能力。敏锐的商业洞察力是怎样炼成的？ “洞察”在广告界也被称为“洞见”。它常与发现了一个好的概念和策略、想出了的一个创意（idea）相关。有一本叫做《洞见：世界最富创意的广告公司》的书，该书的封面就有这样一句话：一个洞见胜过一千个创意。可见洞察对于广告营销的价值。洞见是见人所未见，一个与你有关的情境，其中你没想过、或没想清楚的道理与需求，被凝练且透彻的指出。而好的洞见就是找冲突和矛盾。

任正非强调干部需具备五种能力：战略的洞察力、战斗的决断力、准确的理解力、正确的执行力、人际交往能力。大数据由能够对大数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理，并通过深度学习技术和数据建模技术，使数据更加的智能化。企业在采用大数据后，能够帮助其在海量数据中实现消费者人群的细分，行业细分以及消费者的喜好或行为细分。数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别。我们目前问题为阻碍我们提高数字洞察力的原因是直线思维。格局不够。决策太快。大数据的作用建立在对大量数据样本的研究基础之上，是对先前所发生事件的研究，在前瞻方面可以有规律性的预测，却难实现创新性的判断。一定层次的商业洞察力可以通过练习得到，顶级的商业判断需要天赋。大部分人远没有到需要依赖天赋这个层级，通过认真、踏实的学习、实践可以获取。而这个天赋可能是大数据？在容易获取海量数据的时代，大数据分析是帮助企业决策的重要工具，但管理者的商业洞察力和智慧仍是不可缺少的重要因素。数据本身是中性的，如果说大数据分析是艺术的话，那么数据分析技术是“术”、商业洞察力才是“艺”。好的商业洞察力，能够帮助企业超越大数据分析的技术局限。

成为一个好的洞察者需要真正了解自己和了解别人如何看待自己的意愿和技能。洞察自我价值观：明白自己最看重什么？这是唤醒自我意识的第一步，也是最重要的一步。洞察自我热情：你喜欢什么？洞察自我追求：知道自己想要什么？洞悉契合的环境：知道什么环境最适合你？洞悉行为模式：明白你的性格。洞察自我的反应：掌控自己的情绪。洞察自我影响力：知道会给别人带来怎样的影响。当你越多地审视内心，洞悉真实的自我，就会离幸福越来越接近。获得成功的途径就是认识真正的自己。在这个手机、微信、互联网霸屏的年代，人人都在喊要有创新和洞察，但大家的思维和时间往往因此被大量的碎片信息占领，我们的思维想法高度的重叠，我们不知不觉开始人云亦云。我们要有洞察力，我们要创新，打开思维上的宽度，所以我们需要终生学习。收集足够的数据为决策提供信息需要时间，而仅仅收集数据并不足以产生洞察力，取而代之的是处理和分析数据来提取价值。但数据驱动的洞察力将会对业务成果产生重大影响。