我们常常会听到数字化时代、数字化转型、数据思维等热门词，数据思维甚至被誉为未来“企业管理的第一思维”。大家都说数据很重要，拥有数据思维更重要，但什么是管理者的数据思维呢？
有人说“无度量，不管理”，于是管理者的数据思维被定义为某种量化思维。又有人说“无数据，不管理”，于是管理者的数据思维被定义为依靠数据来进行管理。最常见的对数据思维的运用是，在企业经营分析和业务汇报中引用大量数据作为支撑。但这些表述都没能触及数据思维的本质。
管理者的数据思维的本质，简单地用一句话来概括，就是对业务差异的敏锐洞察能力和精准度量能力。这一差异包括不同的业务行为、业务结果之间的差异，也包括同一业务行为、业务结果自身变化前后的差异。数据只是实现这种洞察和度量的工具而已。
分类也是数据思维的一种表现形式，它是对有差异的部分进行区分，把有相同性质和特征的归为一类，把性质和特征有差异的分成不同的类别，比如高级、中级、初级。
数据思维不是只涉及数据。我们不能把数据思维片面地理解成一种数据分析和数据运算能力，所谓的数据思维，大体上具有以下四个特征。
定量
管理者寻找好指标的过程，一定是一个从定性到定量的过程。管理者把业务逻辑还原为体系化的指标，只是做到了第一步的业务思维，还不够，下一步的关键在于取得数据。管理者取得数据的过程就是定量的过程，这时管理者已经在运用数据思维了，而定量这一工作恰恰是在业务开展过程中容易被管理者忽视的。
比较
比较是指两组数据之间的比较。数据比较的本质不仅仅在于找到现状与目标的差距，更在于发现业务行为的异常。运用数据思维就是要在各种数据的比较中发现那些异常值，否则数据再多、再精准也是一盘散沙，毫无价值。
管理者的经营分析报告经常出现这样的情况：罗列了一大堆经营数据，但没有比较，更没有基于比较的异常值分析。这样的经营分析没有针对性，不能有效地解决业务问题，数据也只是花瓶似的摆设。
实验性
数据是死的，但数据思维是活的，这个“活”就是要把数据和现场验证结合起来。数据既来自实验，又能在实践中得到验证，这才叫把数据用活。
运用数据思维意味着，在面对一个判断时，管理者要下意识地用实验数据去验证。比如，有人反映接待区的洗手间数量不足，管理者听到后，就得亲自或安排人员在不同的时间和不同的工作场景下多次去洗手间门口数人头，进行数据实验，这样才有可能发现管理的盲区，甚至发现新的商机。
回归价值
有一个成语叫“重剑无锋”，运用数据思维的尽头是不唯数据，那种为了数据而数据，进行数据秀的做法不叫数据思维。
真正的数据思维是要回归业务本身来释放价值，数据只是实现价值的渡船和桥梁。从这个本质意义上说，数据思维也可以叫作价值思维，只不过是一种借助数据这个介质来实现业务价值的思维方式。
正是由于具备定量、比较、实验性和回归价值的特点，数据思维才能够帮助管理者在业务思维的基础上，进一步有效地找到好指标。
此外，数据思维和业务思维一样，也非常关注结果。数据思维不是将事物单纯地数字化，也并不排斥定性的描述和结论，数据也可以成为定性结论的基础。
企业中的很多报告罗列了一大堆数据，却并未基于数据形成结论，这就不叫数据思维，而是单纯地引用数据。我们可以用以下两个正反面例子做比较分析。
错误示例：2022年第四季度，某品牌在江苏地区的三个销售代理商A、B、C分别完成销售额130.4万元、210.5万元、98.6万元，共计439.5万元；去年同期，它们分别完成销售额110.2万元、150.3万元、96.3万元，共计356.8万元。（注：该品牌在江苏地区只有三个代理商。）
这个例子虽然列举了很多经营数据，但并没有形成最终结论。第四季度总销售额439.5万元是多还是少？三个代理商的销售额占比是否合理？和竞争对手相比，发展速度如何？只有数据没有比较，就不是数据思维。
如果我们将上面的例子调整一下，就是数据思维的成果了。
正确示例：2022年第四季度，某品牌在江苏地区的三个销售代理商A、B、C分别完成销售额130.4万元、210.5万元、98.6万元，共计439.5万元；去年同期，它们分别完成销售额110.2万元、150.3万元、96.3万元，共计356.8万元。总体同比增长23.2%，虽然有明显增长，但并未达到公司预期的30%。市场调研数据显示，竞争对手XXX 2022年第四季度实现38%的增长，其中，在C代理商所负责的区域，竞争对手达到200%的爆发式增长，销售额达320万～350万元。公司需要对C代理商进行重点关注。（注：该品牌在江苏地区只有三个代理商。）
以上示例虽然简单，却深刻反映了数据思维的本质特征，即对业务差异和变化的洞察，无论是和去年同期比，还是和竞争对手比，数据都只是比较差异的工具和手段。在这个示例中，将C代理商的销售额与竞争对手的数据进行异常比较，正是数据思维的体现。
运用数据思维，就是在纷繁的指标和数据中，通过发现数据异常值，找到影响业绩实现和结果达成的关键前置性指标。