序當(dāng)我們生病時(shí)，第一反應(yīng)往往是尋求醫(yī)生的幫助。當(dāng)醫(yī)生給出診療決策后，如果病人問：這種治療方法有效嗎？根據(jù)臨床研究數(shù)據(jù)，這種方法在80%的類似病例中取得了顯著效果。醫(yī)生可能會(huì)這樣回答。這就是循證醫(yī)療的實(shí)踐基于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)呐R床試驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)分析，以科學(xué)證據(jù)為基礎(chǔ)做出診療決策。企業(yè)同樣會(huì)生病，病癥包括團(tuán)隊(duì)效率低下、人才流失、創(chuàng)新匱乏、毒性組織文化蔓延等。面對這些企業(yè)病癥，管理學(xué)界長期以來也一直倡導(dǎo)循證管理以研究證據(jù)和系統(tǒng)性數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)做出決策，而非僅依賴暢銷書中的成功案例、行業(yè)大咖的經(jīng)驗(yàn)之談或顧問公司的最佳實(shí)踐。然而，盡管循證管理理念已提出多年，其實(shí)踐卻遠(yuǎn)未普及。作為一名長期專注于組織行為學(xué)研究的學(xué)者，我在與眾多企業(yè)交流的過程中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)頗為矛盾的現(xiàn)象：數(shù)字化轉(zhuǎn)型已為企業(yè)積累了前所未有的數(shù)據(jù)資源，本應(yīng)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但同一家企業(yè)在業(yè)務(wù)運(yùn)營與人才管理上的數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度卻截然不同。一家領(lǐng)先的電商企業(yè)的高管曾向我展示他如何利用大數(shù)據(jù)算法優(yōu)化供應(yīng)鏈、預(yù)測消費(fèi)者行為、制定動(dòng)態(tài)定價(jià)策略，甚至能根據(jù)天氣變化調(diào)整商品展示順序。然而，當(dāng)話題轉(zhuǎn)向如何進(jìn)行人才管理時(shí)，這位高管卻承認(rèn)：說實(shí)話，在這方面，我們還是主要靠經(jīng)驗(yàn)和直覺。這種反差令人深思：為何企業(yè)能精確預(yù)測消費(fèi)者何時(shí)會(huì)點(diǎn)擊購買按鈕，卻難以預(yù)測哪些員工可能在下個(gè)季度離職？為何企業(yè)能根據(jù)數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品功能，卻難以系統(tǒng)性地提升團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新能力？深入思考后，這種差距的根本原因漸漸明晰：業(yè)務(wù)運(yùn)營的目標(biāo)通常具體明確，如提高點(diǎn)擊率或降低庫存成本，這些指標(biāo)易于量化和優(yōu)化；而人才管理則涉及許多看似抽象的概念，如創(chuàng)新力、貢獻(xiàn)度、敬業(yè)度等，這使得許多管理者在人才決策上仍然依賴管理藝術(shù)和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。不過，這種狀況正迎來根本性的變革，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人才管理?xiàng)l件已日益成熟。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為組織管理提供了前所未有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)�，F(xiàn)代企業(yè)的日常運(yùn)作幾乎全部實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化，從內(nèi)部社交平臺(tái)到協(xié)作工具，從項(xiàng)目管理系統(tǒng)到人力資源系統(tǒng)，每一個(gè)工作環(huán)節(jié)都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅記錄了做了什么，更反映了如何做的團(tuán)隊(duì)如何協(xié)作，信息如何流動(dòng)，決策如何形成。其次，隨著中國市場的增速放緩，競爭加劇，大力出奇跡的粗放式管理方式已不再適用。在高速增長時(shí)期，企業(yè)可以靠規(guī)模和資源投入取勝，細(xì)微的組織效率差別往往被市場紅利掩蓋。但如今，市場趨于成熟，增長空間收窄，企業(yè)競爭已從跑馬圈地轉(zhuǎn)向精耕細(xì)作。這樣的環(huán)境下，提升組織效能、降本增效、激發(fā)創(chuàng)新潛能等內(nèi)功建設(shè)變得尤為關(guān)鍵。這使得企業(yè)管理者開始重新審視如何用科學(xué)的方法優(yōu)化組織管理。最后，人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展大大降低了數(shù)據(jù)分析的門檻。過去，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人才管理往往只有谷歌、微軟等科技巨頭才能做到，它們擁有專門的分析團(tuán)隊(duì)和強(qiáng)大的技術(shù)支持。多數(shù)企業(yè)缺乏相應(yīng)的人才和資源，難以進(jìn)行類似的實(shí)踐。而如今，生成式AI的出現(xiàn)徹底改變了這一局面，它極大地降低了數(shù)據(jù)分析和解讀的技術(shù)門檻，使得中小企業(yè)也能借助相關(guān)工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織管理。這種普惠性為各類企業(yè)的組織管理開啟了全新的可能。正是基于這些觀察和思考，我將多年研究和實(shí)踐積累的洞見整理成系統(tǒng)化的方法論，聚焦數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織管理決策。其核心在于引入Y=f（X）分析框架，將復(fù)雜的組織現(xiàn)象分解為可測量、可驗(yàn)證的因果關(guān)系。這一框架本質(zhì)上是在管理目標(biāo)（Y）與關(guān)鍵影響因素（X）之間建立起科學(xué)的聯(lián)系，通過數(shù)據(jù)分析識(shí)別真正有效的行動(dòng)杠桿。值得注意的是，AI在賦能數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理的同時(shí)，引發(fā)了關(guān)于數(shù)據(jù)與算法應(yīng)用的倫理思考。在追求效率的同時(shí)，人文關(guān)懷和價(jià)值觀導(dǎo)向不容忽視。數(shù)據(jù)和算法是管理者的輔助工具，而非替代者；它們應(yīng)當(dāng)用于增強(qiáng)人的能力，而非削弱人的主體性。在寫作本書的過程中，我得到了許多企業(yè)家、管理者和學(xué)者的啟發(fā)與支持。他們慷慨地分享了各自在利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)組織管理的道路上的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)，這些一手資料極大地豐富了本書的內(nèi)容，也使我的理論觀點(diǎn)更加接地氣。在此，我向他們表示衷心的感謝。我深知，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織管理是一個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域，本書所呈現(xiàn)的只是當(dāng)前階段的認(rèn)知與實(shí)踐。隨著技術(shù)的進(jìn)步和管理理念的演變，這一領(lǐng)域必將迎來更多的創(chuàng)新與發(fā)展。我期待與讀者一起，在這個(gè)充滿可能性的探索之旅中不斷學(xué)習(xí)、思考和成長。如果本書能夠幫助讀者在組織管理上少走一些彎路，或?yàn)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策提供一些新的視角，那么它就有價(jià)值。正如循證醫(yī)療改變了醫(yī)學(xué)實(shí)踐，我相信，循證管理也將重塑企業(yè)的決策方式，讓組織管理更加科學(xué)、高效，也更加人性化。