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斯涅克将他这个简单的圈称为“人类动机的黄金圈”。“讲故事”专家奇普·希思（Chip Heath）和他的弟弟丹·希思（Dan Heath）估计也会认为这三个圆圈理论具有他们提出的“黏性”特质，属于能够紧紧黏住人心的观点。
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关于一家公司如何能够发展成为数据驱动型企业，我们在本书的第三部分会详细讨论。但是此处我们可以先多说一句，这三个同心圆可以被视为数字化战略演进并应用于企业经营的必由之路。
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在实施智能数据战略的企业中，这“三步走”战略大体是这样的：
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1.为什么
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“一个人知道自己为什么而活，就可以忍受任何一种生活。”这句话不是西蒙·斯涅克说的，而是弗里德里希·尼采。
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在每一个行业、每一个商业领域以及每一种商业模式实施智能数据战略之初，都需要分析数字化带来的基本挑战。我们在第二部分会详细阐述这一点。在数字化世界里，没有数据是行不通的，思考过并认识到这个道理的人，会即刻去寻找数字化的解决方案，并且他们需要知道这样做的原因。
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在技术变革的时代，企业管理也需要考虑创新。在寻求数字化探索的过程中，我们建议摒弃传统的管理方式。众所周知，企业管理层制定的经营目标（虽然也会结合基层的意见）不是泛泛而谈让大家无从下手实施，就是规定得太过具体详细，就好像不这样做就算不上制定方案一样。
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在企业管理中，我们建议通过创造性地组织研讨会的形式来进行决策，企业各层面的员工、投资者、客户和经销商都出席这个会议，集体决策出企业未来一年的发展方向、数字化改革和新数据将在各种具体的发展方案中起到何种作用，以及在实现发展目标的过程中，企业已有哪些能力、还需要发展哪些能力等。
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传统的企业管理流程就如同一个金字塔周边有许多箭头，它们从上到下或者从下至上指示，在文章中经常用“级联”形容。智能数据解决方案更像是一个背囊。企业首先需要有一个关于发展方向的大致想法，智能数据解决方案明确这一前进方向，并首先要指出企业需要做好哪些准备。
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然后，我们就可以进入“第二步”阶段了。
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2.如何做
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我们希望如何开展合作？这对希望挖掘智能数据分析潜力的企业来说，是最重要的问题。换句话说，这个问题的答案是企业赢得数据分析竞争力的钥匙。
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“如何开展合作”这个问题还可以引申出三个子问题：
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☆智能数据只有在融入“企业生活”的前提下才能发挥它的全部能量，所以我们需要关注一个企业的企业文化是怎样的。
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☆企业文化需要根植于企业的目标体系之中，我们需要关注一个企业的目标体系是怎样的。
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☆未来的数字化竞争对企业的人力资源、技术资源都提出了一定的要求，我们需要关注一个企业长短期内是如何培育这些必要资源的。
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第一个子问题涉及的核心要素包括：数据好奇心，获取知识、技术和数据的途径和分享机制，员工是否可以参与决策，同事之间的信任，勇于尝试的热情等。这也包括了如果发现某种投入明显不管用时，能够果断地决定放弃再投入。
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由此我们会发现，企业的目标体系必须做出相应的改变。我们认识的各行各业中的许多企业，为实现公司战略投入很多。但是，很少有企业会大规模持续地奖励推动企业数字化进程的员工。此外，需要改变一下关注“如何开展合作”问题的时间范围。企业会有一些愿景，可能需要5~10年才能够实现，我们可以将目光从这样的目标中转移出来，关注一下1~3年内需要实施的具体计划。
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在涉及资源投入的时候，情况基本是这样的：技术分析手段的供给量是大于需求量的，但是能够给机器设备提出准备指令、输入所需数据，并能将技术、知识转化为生产力的人力资源，却是供不应求。商业智能专家、数据建构师、数据库分析员，以及最具价值的数据科学家会越来越供不应求。智能数据冠军企业高层管理人员在以下两方面不能够过度放权：一是企业技术力量的发展，二是对企业人力资源素质的培养。在数据中会显现出新的竞争优势。如果企业的数字化设备短缺，或者缺少能够操作它们的员工，那么这就是企业高层决策者的责任。
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在评估过“数字化冠军是如何成功的”这个问题之后，我们总结出了6点对成功来说至关重要的因素，每一个希望赢得数字化变革的企业都应该具备这6个因素。
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3.做什么
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成功的智能数据企业会十分谨慎地使用有限的数字化资源。他们一方面避免重复劳动，不支持同质化应用项目，例如不重复支持客户关系管理领域的应用，另一方面，不在不切实际地构建大数据战略幻想方面浪费太多时间。他们做得更多的是结构化、系统性地分析企业的数字化潜力，然后列出发展重点。此处，有一个非常好用的工具，即所谓的数据热图。
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热图这个概念在当下很流行。早在1873年的巴黎市议会会议上，热图就作为一种可视化工具首次投入使用，当时巴黎对不同的城区进行了统计调查，热图的应用使统计结果更易于理解。