对“管理的价值”的质疑从未停止。归根究底，问题在于对人的管理从来就不是一件容易的事情，人的行为是复杂的，没有简单而普适的原则和公式能够解释每个员工的每个行为，同样情境中两个员工的表现也常常大不相同。

　　但这并不意味着管理可以随意而为、无的放矢。公司如何利用来自员工的数据，提升管理行为的针对性和有效性。这一管理理念对中国的企业管理者有特别的重要性。

经验不再奏效

　　当被问到“管理决策的依据是什么”，许多管理者都会说是实战经验。经验的确可以给我们一些洞察，不过经验是过去积累的大量数据，而管理者所面对的商业环境在变，企业所处阶段不同，员工也在变，过去的数据很可能已经不适用了。比如我们常常听到管理者抱怨90后员工难以管理，为什么会出现这种情况？因为管理者所面对的员工发生了变化，过去的激励方式对他们不再奏效。尤其在中国这个变化非常快的社会中，过去的经验甚至可能成为现在的束缚。所以，管理者的决策不能再完全依赖过去积累的经验。

　　经验不足以支持有效的管理决策，这一点还体现在很多走出国门的中国企业里。人们可能发现与自己共事的上司、同事和下属是在不同文化中成长起来的，能够调动你工作积极性的因素对他们来说可能就不灵验。如何更好地管理不同文化背景的员工？过去的经验不足以提供答案，管理者需要不断更新自己的数据库，基于精确、科学的数据分析深入了解员工情况，找到最佳解决方案。

　　基于数据的管理有利于管理者认识到个体差异，比如，在谷歌案例里，我们可以看到员工对“好的管理行为”的定义存在差异。详实的数据能够让管理者对他人的差异和需求，更有意识、更为敏感。这能让管理者确定更有针对性的目标，使管理工作的激励潜能最大化。

数据相关性至关重要

　　但数据本身是不会说话的，没有相关性和洞察力的数据毫无价值。对于许多企业来说，收集数据本身并不难，相关量表、研究工具、研究方法也并非不可获得，但困扰管理者的是数据的相关性和针对性难以保证。谷歌的做法为我们提供了一个很好的范例，正如人力分析团队在识别出高效管理者八项关键行为中所做的，这些关键行为不是从教科书上搬过来，也不是直接取自现成的管理工具，而完全是基于谷歌员工所提供的数据得到的，完全与谷歌相匹配，为其所适用，数据的相关性和针对性得到保证。

　　因此，基于数据的管理决策绝非一劳永逸的事情，管理者需要不断更新数据库，以确保相关性。基于数据的人才分析法能帮助企业从大量日常运营数据中不断发现小问题，做到持续改进。这种持续改进能让组织保持不断学习、不断优化的状态，成为真正的学习型组织。

仅仅依靠数据行不通

　　然而，数据本身是不会说话的，大量的数据会让人陷入迷茫，而对数据的简单解读甚至有可能与现实背离。管理者需要结合具体情境解读数据，并进行判断性工作。这一点对于中国的管理者们尤为重要。

　　众多跨文化的研究表明，中西方的人际沟通和信息传递方式有所不同。与美国等西方文化相比，东方人的沟通交流会更多使用非言语因素和微妙的情境因素，没有说出来的内容也非常重要、甚至更为重要，可谓“一切尽在不言中”。

　　因此，哪怕收集和分析的过程严谨，数据本身呈现出来的故事可能是不完整的。要正确解读数据，管理者还需要与员工进行面对面的交流，以获取文字或数字之外的重要信息，理解数据背后的故事。

分析型人才短缺

　　人才分析法就像一面镜子，可以帮助我们从各个角度，对个人、团队、部门、企业整体进行持续性诊断和优化，任何一个管理者都能从人才数据分析法带来的洞察中获益，从而找到如何提高工作效率的契机。

　　众多企业已经注意到了人才数据分析法能为企业持续创造价值，全球范围对分析型人才的需求也将会不断增长。根据埃森哲卓越绩效研究院的研究，2010至2015年，美国对分析型人才的需求增长最多，但中国需求增长更快，到2015年许多国家都会不同程度地面临这类人才的缺口。所幸的是，中国仍然有充足的供给。中国拥有大量具有统计、量化分析和建模等技能的专业人员，他们精通数据和数据分析，能为中国企业未来加强分析能力提供人才保障。但仅有分析型人才还远远不够，仍需要配合软性的商业洞察力，惟其如此，才能将海量数据转化为有意义的商业洞察力，从而为企业成长提供源源不断的支持。

　　基于数据的人才分析法可以帮助企业把以前的事情做得更好，还能做到以前做不到的事情。人才数据分析法能以更扎实的数据，更精确地找到问题根源。人才数据分析法还能够在管理者未发现问题的情况下，进行优化处理。但人才数据分析法的投资能否取得满意的回报，这不仅取决于企业的整体数据环境，还与其分析工具的选用、现有分析技能的成熟度，以及能否将洞察融入关键流程和决策等因素息息相关。因此，基于数据的人才管理并不只是人力资源部门的事情，企业的每个部门都需要积极参与其中，才能为企业创造出最大价值。

　　邱静是埃森哲卓越绩效研究院中国区高级研究员。