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          生產力和生產關系(生產關系內涵的三個方面)

          時間:2022-08-22 04:16 作者:陳楠遠

          編輯導語:對于不少企業來說,數字化轉型是一個新鮮事物,因此大家都是在摸著石頭過河。由于數字化轉型是極其復雜的系統工程,因此企業在轉型過程中難免會遇到各種問題。在本篇文章中,作者為我們分析了數字化轉型的本質是什么。

          數字化轉型如火如荼,但很多企業并沒有意識到數字化轉型的本質是什么?數字化轉型到底要去向何方?

          有的企業在數字化轉型上,高舉高打,重兵投入;有的企業拿出部分業務散點嘗試,但企業上上下下,誰也不知道數字化轉型要弄出個什么吉祥物;有的企業一臉不屑,心里嘀咕著這社會怎么了,滿嘴跑火車,盡出些不著調的新詞。

          不管大家對數字化轉型抱著什么樣的心態,最重要的是在企業管理層形成“數字化轉型的本質是生產力、生產關系的重構”的共識。有的朋友可能會說,“形成共識,這怎么可能?每個人對數字化轉型的想法都不一樣,哪可能形成共識?又為什么你說的就是對的?

          所以,這里有兩個問題:

          1. 為什么要對數字化轉型的方向達成共識?
          2. 為什么共識是“數字化轉型的本質是生產力、生產關系的重構”?

          漁歌嘗試分別回答這兩個問題。

          一、為什么要對數字化轉型的方向和目標達成共識?

          因為數字化轉型牽一發動全身。數字化轉型即是一把手項目,也不光是一把手項目。數字化轉型涉及人、錢、設備,和企業的市場、業務、產品、技術、財務、法務各團隊相關,需要聯動各團隊的負責人、中層、一線工作人員。

          如果各方不能達成共識,將導致數字化轉型項目走的身心疲憊、渾身踉蹌,走著走著累了,迷茫了,就更累了,更迷茫了。

          大家都不知道數字化轉型到底要解決什么問題?跟自己的工作有什么關系?慢慢的,項目就擱淺了。所以,至少各團隊的關鍵角色們要對數字化轉型到底要達成什么效果,目標是什么達成共識。

          然而現實往往是,企業高層指點江山,認為數字化是新方向。企業中層忙著拆解,而后各自領會任務,再向下傳達,同時看看有沒給別人埋坑,和有沒被別人埋坑。

          企業一線員工接到的是已經被拆解成一顆顆螺絲釘的任務,面對沒有前言、沒有后語的任務,一線員工一臉懵逼,心里想著老板怎么這么傻,花這么多錢干沒意義的事。

          類似這樣的數字化轉型,轉來轉去,企業還是會回到數字化轉型前的狀態。

          所以,在企業中那些在數字化轉型前就有的問題,數字化轉型后這些問題依然存在,而且還有了數字化轉型前沒有的新問題。或者轉型轉了一半,項目不得不暫停,或者項目無法收尾驗收,那些數字化轉型的服務商們留下大把眼淚。

          如果企業的掌舵者們沒有意識到“數字化轉型的本質是生產力和生產關系的重構”,并與關鍵人達成一致,那就是為了數字化轉型而轉型。為了轉型而轉型,則往往因為沒有目標,把自己轉暈,又回到原點,甚至倒退。

          企業管理本是非常復雜的命題。數字化轉型和企業管理中的深水區問題天生即是朋友,又是敵人。

          二、為什么數據化轉型的本質是生產力和生產關系的重構?

          在很早之前,漁歌寫過一篇文章“數據的本質”。數據本身是一種語言,數據本身不產生價值。好比語言本身不產生價值,但語言一旦用來交流、傳承,便產生了巨大的價值。

          語言如果不用起來,那就成為古老文明,就只有觀賞和研究價值。而語言一旦用起來,那文明就可以被積累、被傳承,就形成了知識、智慧,而知識和智慧可以在企業中打破組織、系統的邊界,被更廣泛的傳承、迭代。

          數據這種語言,一旦在商業世界中應用起來,將會形成巨大的化學反應,這種化學反應就是對生產力、生產關系的重構。

          1. 數據化轉型為什么能重構生產力?

          數據化轉型之所以能重構生產力,是因為數據這種語言將在數字化轉型后徹底被激活。

          數字在數字化轉型前就像一張張卡片,被丟在各個角落,彼此不知道彼此的存在,因為數據是零散的,沒有標準的,更沒有數據應用。而通過數據化轉型,這些零散、不標準的卡片被打通、被標準化、被打透,就可以變成音符、書籍、影視作品,甚至變成科學和一家企業的血液。

          數據這種語言還有其他語言沒有的功能,就是會自我化學反應,或者稍微加點催化劑,很容易就被催化成其他神奇的力量。因為自動或半自動話的數據分析、數據智能能打破人和組織的盲區,自動識別、定位問題,甚至自動解決問題。

          所以數據化轉型重要價值之一是將原本被零散丟棄、沒有標準的數據通過數據采集、數據治理、數據加工,生成各種數據應用,包括但不限于有觀賞價值的數據大屏、數據可視化、數據分析、數據AI。因為通過數據可以發現,很多沒有被發現的客觀事實、問題,并找到解決辦法。

          比如數字化轉型后,終于能及時在線看到渠道的串貨問題有多嚴重,到底從哪串到哪了,勁兒精準打擊。

          也比如通過數據發現,原來線下經銷商搞活動,還能把線上銷量帶起來,導致線上經銷商也缺貨了,消費者、渠道商這么聰明,價格的風吹草動就能快速去搶市場機會,這是很多管理者之前沒有意料到,那如何線上、線下一盤棋,進而驅動企業渠道管理的優化;

          再比如數據化轉型前,需要看一個數據的時候,需要從總部到大區再到省市,層層追問,不光等拿到數據結果就已經2個星期過去了,還得設置幾個、幾十個這樣的市場專員來搜集數據,對企業來說,人和時間就是生產力。

          所以數據化轉型在生產力上提供了多重幫助:

          1. 以前獲取不到的數據,轉型后可以獲取了;
          2. 以前要花很多人和時間去獲取數據,轉型后數據獲取成本極大降低;
          3. 以前靠人的主觀能動性,強依賴個人專業度、敬業度的數據分析、數據洞察,轉型后通過專業的工具,變的門檻很低,有普適性,從而降低管理成本;
          4. 數據化轉型后,數據能主動幫人定位問題和機會,并找到解決辦法,科學有效的解決問題,同樣降低企業管理成本。

          所以數據化轉型使以前依賴人的生產力,變成可以自動化、AI化,數據變成了企業的重要生產要素和生產力,拍腦袋決定的事變的越來越少。

          2. 數據化轉型為什么能重構生產關系?

          因為數字化轉型打破了原來的信息隔離和信息壟斷,使得人和人之間的合作,部門和部門之間的合作變得更透明、通暢。

          每個人都有的自己的目標、利益、盲區,每個團隊也有自己的目標、利益、盲區,容易造成企業內部合作困難、企業內外部合作困難。企業內耗、內卷,無處不在,這是很多企業數字化轉型的底層驅動力之一。

          有時候,人與人或部門與部門之間不愿意合作,因為各自的屁股不一樣,利益不一樣。單從企業的角度來說,需要提高更多的人和團隊的合作意愿和合作效率,而數字化轉型在打通企業全鏈路數據之后,使得企業中人和人、團隊和團隊,內部和外部的合作變的有更大可能性:

          一方面團隊和團隊之間的盲區打開了,大家開始多了一些互相理解,另一方面,很多管理問題可視化之后,好的、不好的開始逐步暴露,遇到問題后,推脫或者不合作的理由開始越來越難找,所以逼著大家要合作。

          也有時候,人與人或部門與部門之間想合作,但不知道該怎么合作,到底怎么做才是專業的,沒有人知道,誰都不服誰。而這也是數字化轉型能解決的問題,專業的數據應用是解決問題的辦法之一。大家看同一份數據,用能高度達成一致的方法和目標,去解決同一個問題。

          所以數字化轉型將打破企業內部、內外部合作中原有的邊界。一旦打破,相當于在企業中重新對生產關系進行了重構,以前那些很強勢的前臺團隊變的開始尊重后臺支撐團隊,后臺支撐團隊開始理解前臺團隊的不容易,甚至有可能前后臺團隊合并成一個團隊,這種調整都取決于實際業務和管理需求。

          同時,數字化轉型不是建個數據倉庫、上一堆數據應用就結束了的事。數據從零散、非標準化的形態,被標準化的鏈接、應用起來后,也就是形成了生產力,但這種數據生產力只有用起來才能成為生產力,也就是需要生產關系的驅動。

          沒有數據化的運營,數字化轉型也只是一個靜止的工具。數據化運營才能真正發揮數據的生產力,而數據化運營就是一種生產關系。很多企業,沒有配備數據化運營的崗位,或者負責運營的人不懂數據,不懂數據化運營,或者內心鄙視數據化運營,那數字化轉型是白搭。

          所以真正發揮數據化轉型的力量,就需要與之適應的生產關系。

          三、小結

          數字化轉型是一種由內而外的自我變革,利用數字技術的變革。這種變革的核心是提高生產力,改善生產關系,解決以前解決不了的問題,或者用更低的成本去解決以前的問題。同時,發現以前沒有注意到的問題和市場機會。

          新的生產力需要與之適配的生產關系。

          專欄作家

          西湖漁歌,微信公眾號:西湖漁歌,人人都是產品經理專欄作家,2019年度作者。11年經驗的某大廠產品經理,專注產品和大數據。

          本文原創發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

          題圖來自Unsplash,基于 CC0 協議

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