太平年的数据之道：从“分合治乱”看数字天下大势（附福利）

这是一条从资源化，到资产化，再到要素化的“三步走”战略，是以“六段”流程为执行引擎，以“五全”管理为坚实支柱，以“四锚”价值为方向指引，以“三维升级”为人才保障的系统工程。

天下大势，分久必合，合久必分。这一古老的循环，在数字时代被赋予了全新的内涵。当数据成为核心的生产要素，社会运行的底层逻辑也随之重构。我们不妨借用热播剧《太平年》中论天下“分、合、治、乱”的框架，来审视数据浪潮下的世界图景，探寻一条通往“太平年”的数字治理之路。

在数据价值进化系列开篇中，快城创始人黄荣楠为我们提出“数治金字塔（AI+）1.0”，模型的应用在于推动传统业务向AI+数据双重驱动转型，通过“数据驱动→敏捷运营→数字创新”的递进，帮助组织实现业务效率提升、数据价值变现、风险控制强化。

一、 “分”之困：数据孤岛与价值沉睡的乱局

数字时代的“分”，首先体现在数据的割裂与孤立。在数字化转型的初期，如同历史上的诸侯割据，企业内部各部门、各业务线为了满足自身需求，纷纷建设独立的信息系统。

销售系统记录客户交易，财务系统管理资金流水，生产系统追踪物料消耗，客服系统留存沟通记录。这些系统各自为政，数据标准不一，格式各异，形成了一个个互不相通的“数据烟囱”或“数据孤岛”。

这种状态，正是数字领域的“乱”象之源。数据被分散囚禁在各个系统深处，如同散落四处的矿石，无法被有效识别和整合。企业不清楚自己到底拥有哪些数据，数据在哪里，质量如何。

这导致了一系列问题：市场部门无法获取完整的客户视图进行精准营销，管理者难以基于全局数据做出科学决策，创新更是无从谈起。数据在此阶段，仅仅是原始、无序的“资源”，其价值处于“沉睡”状态。这种“分”而“乱”的局面，造成了巨大的资源浪费和内耗，是阻碍组织发展的首要障碍。

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二、 “合”之道：打破壁垒与全域协同的治理

要终结“乱”局，必须走向“合”。这里的“合”，不是简单的物理合并，而是通过系统性的“治理”，实现数据的互联、互通与融合。这对应于数据从“资源”向“资产”转化的关键一跃。

“合”的第一步是“动作”，即主动识别和获取所有内外部数据资源，进行全面的资产盘点和分类。这如同绘制一份精确的数据地图，让管理者看清自己的“数据家底”。

紧接着，需要通过技术手段（如ETL工具）将这些多源、异构的数据进行清洗、转换和集成，加载到统一的数据仓库或数据湖中，形成一个集中、可信的数据源。这一步打破了物理上的“数据孤岛”。

然而，技术上的整合只是基础，更深层次的“合”在于组织和规范的统一，即“行为”阶段。必须建立跨部门的数据治理组织，制定统一的数据标准（如业务术语、主数据标准），并推动全员参与的“数据文化”变革。没有统一的“语言”和协同的“行为”，“合”只能是表面文章。

这正是“治”的开始——通过立规矩、建组织，为数据的顺畅流动奠定制度基础。“合”的最高境界是“全域”协同。这不仅限于企业内部跨部门，更延伸到跨行业的数据融合以及公私部门之间的数据协作。

例如，金融机构与电商平台的数据融合，可以更精准地评估用户信用；政府开放交通、气象等公共数据，能激发社会创新，提升公共服务效率。这种更大范围的“合”，能够创造出“1+1>2”的乘数效应，是数据价值爆发式增长的关键。

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三、 “治”之术：贯穿生命周期的精细化运营

“合”之后，方能谈“治”。数据领域的“治”，是一个精细化、动态化、贯穿始终的运营过程。它确保“合”起来的数据是高质量、高安全、可用的，并能持续产生价值。

这对应着数据作为“资产”被妥善管理和运营的阶段。“治”的核心框架是“全生命周期管理”。数据如同生命体，有其从生到死的完整旅程，每个环节都需精心管理。

采集：确保来源合法、合规、准确，特别是涉及个人信息时，必须获得授权。
存储：根据数据的重要性和敏感性，进行分类分级和安全存储，并建立备份恢复机制。
分析：结合人工智能（AI）技术，从海量数据中挖掘规律、趋势和洞察，例如构建预测模型或进行异常检测。
应用：将分析结果转化为驱动业务决策与创新的实际行动，嵌入到核心业务流程中。
销毁：当数据生命周期结束或依法需要删除时，必须进行安全、彻底的销毁，并记录过程以满足合规要求。

围绕这一生命周期，“治”术还体现在另外三个维度，共同构成“五全”管理支柱：

全链路：确保数据在一个完整的业务流程中端到端贯通，例如从零售的库存采购到售后反馈，实现全局监控和优化。
全量：不仅管理结构化的报表数据，更要唤醒占80%比重的非结构化数据（如文本、图像、视频、传感器日志），通过NLP、CV等技术挖掘其深层价值。
全运营：认识到数据治理不是一次性项目，而是需要持续监控、迭代优化并与业务深度融合的长期过程，建立常态化的运营机制。

在这一过程中，“控制”是至关重要的安全阀。必须建立数据质量管理闭环（定义标准、发现问题、修复根因）和安全合规管控体系（数据分级、访问控制、加密脱敏），以保障数据的可靠与安全。

同时，“定义”阶段的顶层设计和清晰的角色职责（如数据所有者、管理者、使用者），确保了“治”的方向明确、权责清晰。

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四、 “乱”之险：治理失序与要素化挑战

即便进入了“治”的阶段，也并非高枕无忧。数字世界的“乱”风险以新的形式潜伏。首先，是治理体系本身的僵化与失效。这要求治理必须是持续优化、动态适应的，正如“优化”阶段所强调的，需要建立PDCA循环等持续改进机制。

如果数据标准不能随业务发展而迭代，质量监控流于形式，安全策略跟不上新的威胁，那么看似完善的治理体系会迅速脱节，数据质量下滑，应用价值萎缩，重回“乱”的境地。

其次，更深层的“乱”源于数据要素化进程中的新挑战。当数据要作为核心生产要素，在更广范围内流通、交易、参与分配时，会触及更复杂的权属、定价、隐私和公平性问题。数据滥用、算法歧视、垄断平台的数据霸权、个人隐私的侵蚀，这些都是数字时代新型的“乱”。

例如，跨行业数据融合在创造价值的同时，也对安全、隐私和权属界定提出了更高要求。如果缺乏与之匹配的法律法规、伦理规范和可信流通技术（如隐私计算、区块链），数据要素市场就可能陷入无序和混乱，反而损害社会公平与创新。

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五、通向“太平年”：要素化驱动与智能涌现

要驾驭“分合治乱”的循环，迈向数字时代的“太平年”，目标是将数据推至最高阶段——要素化。这意味着数据不再仅仅是支持性的资产，而是与土地、劳动力、资本、技术并列，深度融入生产、分配、流通、消费各环节的核心驱动力。

这需要一套完整的从执行到优化的闭环能力，即“六段”A-EO决策框架的后半程。在“执行”阶段，通过敏捷交付的方式，将治理好的数据以API、数据服务、可视化应用等形式快速交付给业务，驱动实际决策。

在“优化”阶段，则要持续量化数据带来的价值（如提升的营收、降低的成本），并用这些价值证明来获取持续投入，形成良性循环。最终，数据要素化的成熟形态，将体现为“智慧涌现”。

当高质量的数据在全域范围内安全可信地流动，当AI技术能够基于这些数据自动学习、推理和创造，当组织中的每个人都能便捷地利用数据解决问题时，一种系统性的、高于个体智能的集体智慧便会产生。

这体现在决策优化与创新（从经验驱动转向数据驱动）、效率提升（流程自动化与资源优化）、个性化服务（基于用户画像的精准服务）和系统性问题解决等四大价值锚点的全面实现。

例如，工业领域通过数据实现预测性维护，将故障预测准确率大幅提升；供应链金融平台利用数据将中小企业融资审批时间从数天缩短至小时级。这些都不是单点改进，而是数据要素重构业务流程后带来的整体跃升。

完整课件请访问：《构建面向未来的企业出海数字人才体系》

六、人的进化：三维升级与职能重塑

天下之势，终究系于人。数据要素化的“太平年”，离不开人的能力进化。这需要一条从认知到实践的清晰路径，即“三维升级”落地方法。此前三篇就以企业AI营销到数字增长给出范例：2026年“听说”与“明白”：AI搜索下的数字营销新战场（附自测）、2026“知道”与“做到”：AI营销ROI提升要分几步？（附脑图）、2026年“纸面”与“地面”：出海企业的数字增长这一课。

知识升级：让员工从“听说”数据到“明白”其价值。先建立对数据基础概念的“认识”，再理解跨职能的通用管理原则形成“通识”，最终结合自身岗位达成数据价值的“共识”。
能力升级：推动员工从“知道”到“做到”。先掌握SQL、可视化等“认定”级基础技术能力；再培养其结合业务场景设计解决方案的“胜任”力；最高要求是能主导项目并产出可量化业务成果的“验证”能力。
实用升级：最终实现从“纸面”理论到“地面”实践的跨越。通过“实操”熟练工具，通过“实践”在真实业务场景中解决问题，最终能建立“实务”性的、可持续的数据管理工作方法，让数据驱动成为日常。

这一升级过程必须与具体职能结合。无论是运营管理中的流程优化、市场营销中的精准投放、销售客服中的客户分层、产品研发中的需求挖掘、财务管理中的风险预警，还是人力资源中的人才分析，每个职能都有其核心的数据应用场景。当每个岗位的员工都完成了自身的数据化重塑，组织整体的数据战斗力才真正形成。