随着社会发展，我们的世界进入一个数字世界，几乎我们能接触到的所有信息，都是数据，数据对于我们每个人越来越重要；
作为一个数据类项目的项目经理，我认为，最悲哀的事情是听到某些人给我讲了一句“老大，我不懂业务”。如何激发一个数据工作者的业务思考以及如何帮忙打造一个系统化的学习业务的思维。我把自己的心得只能写成一个指引。
前言
数据和业务
- 数据是系统产生的，而系统承载的是企业业务开展。
- 数据分析是为管理决策服务的，是管理层对当前开展业务的洞悉和后续优化的决策。
- 大数据时代强调通过数据服务产品对客户进行场景化服务，这里的场景是业务场景。
- 数据发现问题，一部分是技术导致，另一部分是业务流程操作和规则错误导致的。
- 数据的不一致性源自于很多原始业务初期开展过程中的不规范性。
而仅仅了解数据，没有任何意义，数据在没有被业务串联起来之前，所有数据都是散列的，微观上看都是没有用的；
而脱离了数据的“业务”，也仅仅只能算是逻辑，或者说是流程，脱离了血肉的骨架而已；
数据好掌握，而业务却比较难以从全局进行把握；
在我看来学习业务前，以为我们的业务是指企业业务（金融机构当然也是企业），因此我们需要从一个企业的本质说起：
企业从度娘给出的定义：企业一般是指以盈利为目的，运用各种生产要素（土地、劳动力、资本、技术和企业家才能等），向市场提供商品或服务，实行自主经营、自负盈亏、独立核算的法人或其他社会经济组织。
核心要素我们需要理解几点：
- 企业向市场提供的是商品和服务，商品和服务的定位决定了企业的行业归属。
- 企业之所以能够提供商品和服务是因为它以有效的方式组织和运营生产要素。
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企业需要以盈利为目的，实现自主经营，独立核算和自负盈亏。从这句话我们可以衍生出来三点：
- 首先企业的生产要素组织和运行需要有效有质量，越高效和越有质量产生的附加值越高，才能实现自负盈亏，在行业中利于不败之地。
- 其次企业必须有效的核算成本以及解决自己的产品和服务在行业内定价的问题。所以企业需要与成本策略和价格策略的决定机制。
- 企业发展之所有别人给你钱，无论是债权还是股权，取决于对你当前以及未来盈利能力和发展中风险的综合评估。
有时候我们会看到有些市场现象并非如此，其实是政治、资本、市场、个人和企业多主体之间基于信息不对称的博弈的结果。而从本源理论上讲我们只有知道了应该是什么才能去发挥力量去影响它。所以我们只能从最基本原理角度出发进行分析，而不是去分析特例。
个人建议学习业务的人应该从以下四个方面出发去了解一个企业的基础业务框架。
第一方面：企业的业务定位脱离不了行业的格局，了解行业是需要持续性跟进的事情。
从个人最熟悉的金融行业我们进行分析，今年的行业格局是在过去几年大量互联网金融发展的基础上，配合国家降杠杆的要求加强监管，拉通不同牌照的监管标准，降低金融风险，包括降低金融系统内的多层嵌套和杠杆，也包括通过企业去杠杆、一直居民杠杆增速以及严控地方*债务 来控制整体宏观杠杆率。
所以金融机构自身基于传统业务和互联网化业务的创新和强监管之间的博弈是今年的主旋律。各种类型金融机构的发展都是围绕这个主旋律开展工作的。
如果业务学习，持续性了解行业。没有什么系统性的方法。主要手段有几个：
（1）了解更宏观的战略：如全球化趋势和反全球化浪潮、全球经济周期、贸易*化和贸易壁垒等国际发展情况；以及国家的大战略比如说一带一路、京津冀一体化等。
（2）了解行业中观情况：比如说中国航空也当前的格局，民航局，从民航局的内部机构设置就知道分那几个领域，最核心的航空公司和机场，国内主要的航空公司有那几家，机场排前几位的是什么？空管是做啥的？航信是做啥的？票务公司是干嘛的？
（3）了解行业主营业务流程：如果还是从航空业出发，作为一个乘客，满足你乘坐飞机的全流程服务就是行业的主营业务流程，可以以一个乘客从购票开始，体验和分析你的每个环节是如何和营业主体交互的？他们之间又是如何衔接的？
（4）跟随行业变革：主要关注业务流程整体优化和改进，创新业务发生，行业管理模式变化等等。主要就是收到*、市场、技术多方位的冲击情况下，行业在发生什么变革。
我自己了解行业的基本方法有两个：
（1）处处留心皆学问：在日常生活打交道的过程中去了解你接受的服务和购买的产品背后的逻辑。
（2）看财经和产业分析：包括主流的财经杂志，会从各种国际国家宏观和行业中观，以及企业具体微观案例角度进行分析，多参与行业的论坛，包括现在的新媒体论坛。那怕对自己服务的行业每天看一片高端分析和报道，一个月之后，业务的感觉也找到了。很多人抱怨不懂名字，一句话“度娘”。
第二方面：如何正确了解企业的原始业务流程。
简单一句话企业的业务就是围绕生产要素的组织产生产品和服务提供给用户的过程。了解一个企业在做什么，了解他的业务流程以下几个步骤：
- 第一步：看企业的网站，一个企业生产什么产品，提供什么服务在网站上一定有清晰地表达。
- 第二步：看企业的组织架构，结合第一步去看哪个部门大概承担哪些业务职能。
- 第三步：画核心业务流程图，看看基于第一步和第二步的理解，是否可以把这个企业开展业务的逻辑描述出来。
- 第四步：如果要掌握细节，需要看企业已经颁布的业务管理办法。成熟的企业在开展每个业务之前都需要形成一个业务管理办法。否则这个企业运作肯定不规范。如果没有业务管理办法的企业，从数据工作者的角度出发参与工作并不合理，需要的是业务流程梳理再造。因为没有合理的业务流程和岗位职能分工，这个企业就不可能有好的系统，哪里来的可以分析的数据？换句话说他们连业务怎么管理都没有想清楚，需要什么管理决策呢？
基于以上的逻辑，对数据工作者惯有的工作思维提出一个批评就是，只会Bottom up从系统角度看功能看数据的数据工作者，一定成长不为优秀的数据工作者。可以从Top Down 从业务出发了解系统应该有什么功能，会产生什么数据才是正确的逻辑。这也是企业架构理论告诉我们的从业务架构出发的原理。
第三方面：如何了解企业的基础业务能力支撑和后台管控体系。
企业按照自己的业务板块，形成业务管理办法，制定业务流程，组织每个业务部门开展运营的逻辑，我们可以理解为一个企业垂直的一类一类的业务开展。
但是企业除了垂直的业务，还需要有后台管理体系，职能部门对业务进行基础的支撑。
如果我们把业务板块理解为生产要素的组织和运营，那么后台部门主要的职能就是更为基础的生产要素的提供。
如果我们把生产要素最基本的东西理解为人、财、物。同时我们需要针对生产要素组织过程中的效率和风险进行控制。我们针对后台管理职能的定义逻辑基本就是：
（1）围绕“人”的人力资源管理体系和业务开展过程中的组织架构管理。
（2）围绕“财”的从企业生产行为的记账到会计核算体系，企业的预算和结算体系，企业的财务报表编制和分析，以及结合管理会计的从财务角度对运营的监控。另外还有企业更为宏观的投融资战略。当然还有其他的一些细分和高端领域。
（3）围绕“物”的资产管理衍生到采购和供应商管理行为等。
（4）围绕“效率”产生的命题和宽广，当然这里的效率包括质量。例如：
- 产品销售的好不好是销售组织的效率问题。
- Call center的服务好不好，是服务组织的能效问题。
- 原材料采购的成本控制是采购组织的能效问题。
- 资金运营的好不好，有效的控制头寸，而不是频繁的借债虽然最终影响的企业的资金成本，实际上考察的企业的财务主管对业务造成现金流动的合理的预测和优化的能效。
- 以此类推。。。
（5）围绕“风险”产生的命题主要源自于人为或者非人为导致的信息不对成：例如：
- 操作风险是员工人为故意导致的信息不对称去谋取某些利益。
- 银行的对公信用风险可能是企业的故意隐瞒，也可能是客户经理配合的联合作假。
- 证券的拖拉机账户问题就是某些操盘手利用信息不对称原理对其他投资者的诈骗行为。
作为企业主体需要针对业务开展中的风险进行有效的识别和控制。
第四方面：如何看待企业当前的互联网化转型策略。
当前互联网化的背景下，如果我们针对企业的业务进行了解不对企业的互联网化业务进行分析，是瘸腿。
企业+互联网的模式很多。但是大致分为两种类型：
- 模式一：基于原有的业务模式和互联网结合，利用互联网的思维优化或者原有的业务流程。
- 模式二：传统业务和互联网业务两条腿走路。重新做一块互联网业务。
第一种模式下企业更依赖原有的资源和体系，第二种模式下相对不依赖原有的资源和体系。第一种模式生产要素的组织和运营方法是局部优化的，而第二种模式下基本上是另外一套组织架构去支撑互联网业务，和传统业务并行。
从行业到企业业务，到企业的后台管理能力和互联网化思维基本可以让我们的数据工作者学会企业的业务，从业务的角度看数据，体验分析决策。但是我也不觉得这四个领域能够完全覆盖所有的业务学习，但是基本上可以给数据工作者一个企业的业务基本框架。有了这个基本框架，后续学习业务是一个持之以恒的事情，是一个多看，多学，多思考的过程了。