提到数据驱动决策，很多人会兴奋地谈起各种技术：数据湖、AI算法、实时分析……仿佛只要有了这些工具，企业就能一夜之间进入决策的“黄金时代”。但彼得·施莱弗斯在《为什么数据会说谎》中冷静地指出：“数据可以是强大的盟友，也可能是致命的敌人。”真正的关键在于：你的数据到底够不够“好”。
好数据才有好决策。
1. 数据不对，决策徒劳
你有没有见过这样的场景？企业高层会议上，财务部递交的利润报表和营销部提供的销量数据“对不上号”，大家花了大半个小时争论“到底哪个数据是真实的”。最后，不得不靠拍脑袋做决定。这不仅仅是数据不对齐的问题，更是对企业效率和信任的致命打击。
彼得·施莱弗斯在书中给这个问题起了个名字：数据的“伪精确性”陷阱。我们常常以为数据就是事实，但实际上，错误的数据会让我们以为自己离真相很近，结果却离目标越来越远。
坏数据的最大危险在于，它不仅让你无法决策，还会让你做出错误的决策。
2. 华为的“好数据”哲学
华为的《数据之道》中有一个核心观点：数据质量是数据驱动的生命线。这听起来像是废话，但真正把它做到极致的企业屈指可数。
举个例子。在华为的供应链管理中，合同数据的录入必须满足“及时、准确、完整”三项要求。这三项看似简单，但却有严苛的标准：
- 及时：任何延迟都可能影响下游采购、生产甚至发货。
- 准确：一个小数点的错误可能导致库存积压或供应中断。
- 完整：缺少关键字段的数据无法被系统处理，直接影响流程。
为了确保合同数据的质量，华为通过一套PDCA（计划-执行-检查-改进）循环，对数据质量进行实时监控和优化。比如，合同录入后，系统会自动检测异常数据并反馈给相关部门处理。如果出现问题，不仅要修正，还会分析问题源头，确保下次不再发生。
这套机制的效果如何？华为实现了合同数据的100%可用性，供应链效率提升了30%。可见，数据质量不是附加项，而是业务的核心竞争力。
3. 好数据从哪里来？
好数据从天上掉不下来，它背后是无数看不见的努力。总结华为的经验，数据质量的提升依赖三个关键因素：规则、责任和反馈。
3.1 规则：建立数据的标准化体系
没有规则，数据就是一盘散沙。在华为，每一类数据都有清晰的定义、标准和使用规则。例如：
- 客户数据：包含哪些字段，字段格式是什么，哪些字段是必填项？
- 产品数据：型号、规格、价格等信息如何分类，如何确保不同系统中的一致性？
- 财务数据：不同国家的税率、汇率如何管理，如何避免跨区域业务中的冲突？
通过建立一套统一的数据标准，华为消除了跨部门、跨系统的数据差异，为数据的流动和使用奠定了基础。
3.2 责任：数据Owner机制
“谁录入数据，谁负责。”这是华为数据治理的铁律。每一类关键数据都有明确的责任人（数据Owner），他们不仅要确保数据录入的质量，还要定期对数据进行校验和优化。这种机制看似简单，但却解决了数据管理中的一个常见问题：数据出问题时无人负责。
3.3 反馈：动态优化机制
即便有了规则和责任，也难免出现问题。关键是如何在第一时间发现并修复它。华为的解决方案是“异常数据实时反馈机制”。当系统检测到数据异常（如重复、冲突或缺失），会立即发出警报，并通过自动化流程将问题分配给相关责任人处理。这样一来，数据问题不会被积压，而是能快速闭环。
4. 好数据如何带来好决策
有了高质量的数据，企业才能真正做到数据驱动的决策。这里有两个重要的特点：准确性和可解释性。
4.1 准确性：事实支撑的决策
好数据的第一个特征是它能准确反映事实。这种准确性让企业的决策更加科学。比如，华为通过客户数据分析，发现某些地区的产品需求正在快速增长，从而调整了供应链资源，提前满足市场需求。这种基于事实的决策，不仅提高了效率，还提升了客户满意度。
4.2 可解释性：透明的决策依据
数据的另一个重要特征是可解释性。很多企业使用数据时，只看最终的图表和结论，而不关心数据从哪里来，如何被加工的。结果，决策变成了“黑箱操作”，让人不敢信、不想用。而在华为，每一个数据驱动的决策都可以追溯到源头，确保透明和可信。
5. 好数据是一种竞争力
彼得·施莱弗斯提到过一句话：“数据的价值来自它的应用场景。”华为的实践也印证了这一点。好数据不是用来“摆样子”的，而是为业务创造价值的。
- 在营销中：通过高质量的客户数据，精准识别高价值客户，提升营销效率。
- 在供应链中：通过实时的库存数据，优化资源配置，降低运营成本。
- 在财务管理中：通过清晰的财务数据，预测现金流，优化资金使用。
这些场景中的每一个，背后都有一条清晰的逻辑：数据质量高，决策才有依据，企业才能快速反应。
结语：数据质量决定一切
如果把数据比作企业的“血液”，那么数据质量就是血液的“健康度”。健康的血液能让企业运转良好，而“污染”的数据只会让企业陷入决策的混乱。
所以，想要实现数据驱动的企业，请记住：好数据不是自动产生的，它来自于规则的建立、责任的落实和持续的优化。
最后，用一句话作为结束：“数据不是智慧，但好数据能让智慧更有力量。”