如何做出最好、最正确的选择，这是一道难题，即便是伟大的智人也会犯难。
2500年前，著名的哲学家苏格拉底带领着他最优秀的几个弟子，来到了一片麦田前。此时，正是麦子成熟的季节，金灿灿沉甸甸的麦穗，在麦田里随风摇曳。
苏格拉底对他优秀的弟子们说：“请你们走进麦田，一直往前不要回头，途中摘下一个最大的麦穗。”
弟子们听到了老师的要求之后，就陆陆续续走进了麦田中，而苏格拉底则来到了麦田的尽头，在那里等待弟子。
大数据究竟是什么？如何利用数据之眼赋能企业管理和决策？
身处麦田之中的弟子们都犯了难，一眼望去全是麦穗，细细看下身旁，是有的大有的小，可是远处还有更多的麦穗，究竟哪个才是最大的呢？
犹豫不决的弟子们，只能继续往前走。这一株挺大的，摘了它吧，刚要伸手去摘，却发现旁边那一株也不小啊。
最后，苏格拉底在麦田的尽头，看到了自己的弟子们走出了麦田，虽然有的人手里空空如也，有的人手里拿着一个麦穗，但他们脸上的表情却都是一副垂头丧气的样子，很显然，即便是那些摘了麦穗的弟子，也觉得自己摘的麦穗不是最大的。
苏格拉底是著名的哲人，他的弟子们也都是优秀卓越之人，但面对茫茫无际的麦穗，也无法去判断哪一个麦穗是最大的。那么这个问题就无解了吗？当然不是，我们可以借助数学思维，去做出理性又客观的决策。
如何在数不清的麦穗中找到最大的一株麦穗呢？我们可以把这片麦田划分为三段，当走过第一段的时候，不要急于去做决定，而是把心思放在观察麦穗上面，把眼睛所能见到的麦穗分为大、中、小这三类；在第二段的时候，仍是只观察不下手，目的是验证第一段有关麦穗大小的判断是否正确。
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等到了第三段的时候，我们就可以从前两段路程中得出的经验，去指导选择了，在归到大类麦穗中选择一个麦穗，这个麦穗不一定是真正意义上最大的那株麦穗，但一定不是小类和中类麦穗，这是我们所能做出的最理性、最正确的决定。
这就是著名的麦穗理论，前三分之一观察提取数据，中三分之一验证数据，后三分之一根据数据指导实践，进行选择。
1、运用数学思维，做出理性的决策
无论是个人的成长和抉择，还是企业的经营和决策，甚至是国家的治理，这背后都有一个共同的逻辑：经营决策。
所谓的经营决策其实就是我们与这个世界的博弈，我们面临的信息和选择有无数多，就如同麦田里数不清的麦穗，只有经过理性又客观的思考，才能让我们做出，最无限接近于最正确的那个抉择，找出“最大”的那个麦穗。
如何去客观认识这个世界，做出理性决策呢？最佳的方法就是运用数学思维，我们都知道文史哲是没有标准答案的，而以数字为基础的数理化则都是有标准答案的。
文字也许可以欺骗我们，但数字不会。数字没有歧义，简单清晰明了，一看就明白，它也不会说谎。于是，载有信息，具有意义的数字——数据，就是这个世界的底牌。
既然经营决策是人类世界永恒的主题之一，那么对数据的分析和应用也就是这个世界的最底层的逻辑——搜集信息，验证信息和运用信息。
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所谓决策，其实就是通过对已知的掌握来对未知做出选择和判断，换句话说，就是用已知来揭示未知。
在决策过程中，数据量的掌握程度是至关重要的，谁掌握了更多的信息量，谁就有可能做出更加正确的决定，这也是为什么打仗胜利的关键不仅在于兵力的多少，还取决于对战场和敌方信息量的掌握。
随着互联网时代的到来，数据的获得相对以往变得更加的简单和丰富，“大数据”成为近十年来最火的趋势之一。
通过对大数据的分析，我们可以获得一些颠覆性的数据，比如爸爸们去超市里购买尿不湿的时候，往往会再买一些啤酒回去，于是商场把啤酒与尿不湿放在一起销售，神奇地提高了双方的销售额。
利用数据之眼去科学运营企业，无疑是理性地一种做出决策的方法。我们在企业中做出的决策，比如电商行业，我们应该做什么样的新品，产品大概能卖多少，应该如何备货，甚至如何选择营销海报的风格等等，都是需要全盘策划和决策的。
如果仅是靠原有的经验来支撑决策的话，很容易走弯路，因为人的经验获得毕竟是有限的。而借助相关的调查数据，可以搞清楚受众喜欢什么样的产品，需求量是多少，从哪个环节可以降低成本，提升利润率……从而让我们减少试错，直接去做出市场需要的，受众喜爱的产品，利润率高的产品。
2、企业如何基于数据做出决策？
那么问题来了，数据如此的神奇，我们在企业经营管理该如何基于数据做出决策呢？如何去收集企业中的数据呢？可记录的数据那么多，哪些是要重点收集的？哪些又是需要重点分析的呢？
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企业管理者在收集和分析数据的时候，要至少掌握和了解增长性指标数据和生产力指标数据，这两个维度方面的内容。接下来，我们就来详细论述什么是增长性指标和生产力指标。
增长性指标就是与业绩有关的指标，通俗来说就是多挣钱，提高业绩。我们知道业绩=客流量X转化率X客单价，那么客流量、转化率和客单价就是增长性指标，三者相对应的数据也就是增长性指标数据。
①客流量是指每天有多少进店的客户。
客流量的数据收集不仅是简单记录今天总共获取了多少客户这么简单，首先要区分获客渠道，比如自然进店、网络渠道、老客户介绍等，然后再计算出每个渠道的获客成本。
通过对这个数据的分析，我们不仅可以判断出哪个渠道获客量大，哪个渠道获客成本低，从而去指导我们未来的经营规划。
②转化率就是进店客户最后成交的比例。
转化率也是一个很重要的因素，透过转化率我们可以发现很多可以提升和改进的内容，对提高业绩有着至关重要的作用。
比如公司的平均转化率一直维持在30%左右，突然有一天转化率飙升至60%，那么这一天绝对有某个因素提升了当天的转化率，通过对这个因素的分析，可以将该因素复制到日后的销售活动中，从而提升整体的平均转化率。
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③客单价就是客户平均购买商品的金额。
提高客单价是提升业绩和营业额的一种方法，通过了解客单价，我们若是发现某个渠道的均价比较低，那么就可以为这个渠道的客户设置一个专有的优惠政策。这样不仅能够避免优惠政策拉低其他渠道客户应得的利润，还能拉高这个渠道的客单价，增加营业额。
说完增长性指标，我们再来说说生产力指标，就是员工的生产效率，主要指标有工作量、完成率等等。
我们以儿童摄影行业为例，如果员工A用1个小时拍摄完成一个宝宝，员工B用40分钟拍摄完成一个宝宝。无疑是员工B的工作效率高，但先不要轻易下结论。
员工A的客户后续平均加片金额是500元，而员工B的则是200元；此外，员工A的老客户转介绍也要比员工B多很多。
通过对整个数据的完成分析，我们会发现员工B虽然工作效率高，但工作质量低，这也就是今后要着重提升和改进的方向。
在企业经营决策方面，我们可以通过对增长性指标数据和生产力指标数据的收据、整理和分析，发现经营中存在的优势和劣势，优势继续保持，劣势则有针对性的改进和提升，最后让企业的经营步入良性的发展轨道之中。
3、数据收集只是第一步，分析和应用更重要
企业的活动是由经营和管理两方面相辅相成的，说完了“数据之眼”在企业经营中的利用，那么我们再来看看如何利用数据指导企业管理。
管理的对象是人，那么所要收集的数据就是人的个人行为指标数据，分为可以量化的数据和不可量化的数据。
大数据究竟是什么？如何利用数据之眼赋能企业管理和决策？
可以量化的数据就是我们上文提到的经营性数据，比如接待多少客户，成交多少客户，客单价多少，转介绍多少等等。不可量化的行为，就是员工工作的主动性和能动性，是我们传统管理中很难量化方面的内容，因为老板和管理者不可能一直盯着员工。
但是随着企业管理软件的普及，通过签到、任务、打赏、日志、学习等多个维度的数据，也可以量化员工在能动性和主动性方面的行为。
①通过上下班的打卡，可以判断员工的出勤率、上班的准时度以及工作的时长，可以反映出一个员工的时间观和对工作的态度。
②通过任务系统，可以判断员工的工作参与数和工作效率，从而反映出他是否会主动工作。
③通过打赏，可以判断员工的协同度、是否能主动地进行工作。
④通过日志，可以判断员工的绩效完成情况，做事情是否有结果，是否有责任心和担当。
⑤通过学习，可以通过员工的学习时长，进而判断出他的发展潜力，一般爱学习的人，成长会更快，发展潜力也更大。
通过对行为的量化数据，老板和中层管理者可以一目了然地知道这个员工现在的工作状态如何。
其实，对企业经营管理来说，收集数据其实并不是一件难事，被忽视的往往是对数据的分析。写日报，给领导汇报工作数据这样的事情很多单位都在进行，但是往往会有这样一种结果就是大家最后数据报着报着只剩一种形式。
大数据究竟是什么？如何利用数据之眼赋能企业管理和决策？
见过某个公司群，每天晚上八点所有成员汇报当日业绩，然后一到八点每个人往群里丢了一堆数据，然后就没有然后了……
翻了翻他们群里的聊天记录，全都是每个人的工作数据，没有其他的任何信息，也就说大家除了发工作数据之外，没有任何的互动信息，这显然是不行的。
对数据的收集只是最基础的一步，汇总和分析才是一个很重要的环节，这也是很多企业管理者都忽视的问题。
想一想，下属提交了工作日志，你是不是看了一眼就通过了，并没进行任何思考，也没有对他的工作进行点评，时间长了员工就把日志不当回事，弄虚作假这种情况也可能会发生，一旦投机取巧行为的多了，就会导致管理和经营危机的出现。