由于对于数(shu)据、信息和知识存在着某种混淆,因此许多企业耗费巨资投资于技术却没有得到他们所需要的或想要得到的东西。企业往往在并不确切了解其所需的情况下,投下巨资开发某一系统,其结果是,该系统根本无法达到预期的目标。

CRM的(de)(de)方(fang)法中(zhong),无时无刻(ke)不在于数(shu)据(ju)打(da)交(jiao)道,但(dan)这并非CRM的(de)(de)目的(de)(de)。CRM试图从大(da)量的(de)(de)数(shu)据(ju)中(zhong)整(zheng)理和提取(qu)出信息,进而将(jiang)这些(xie)信息提供为可行动(dong)的(de)(de)知(zhi)识(shi)。因此(ci),有必要(yao)强(qiang)调数(shu)据(ju)、信息和知(zhi)识(shi)是不可相互(hu)替换的(de)(de)这一概念。组织机构的(de)(de)成功与失败,往往取决于你是否确切地知道,在它们三者中间你需要什么,你拥有什么,你用它们能做或不能做什么。所以,最好先对这三个术语作一个简要的比较,并说明将数据转换为信息、将信息转换为知识的要素。

1. 数据(ju)

数据是有关事件(jian)的一些离散的、互(hu)不关联的客观事实。在有关组织机构(gou)中,数据通常是有关交易的分门别类的结构性纪录。如客户驾车到加油站加油,这笔交易可用数据加以描述:何时加油、加多少油以及付多少钱等。但数据无法说明客户为什么到这家加油站而没有去另一家,也不能预测这位客户是否会再次光顾这家加油站。这些数据没有说明这家加油站是经营有方还是经营不善,更没有说明这家加油站是在走向衰落,还是走向兴旺。这就是说,数据本身缺乏关联性和目的性。

现代(dai)组织机构通常在某种(zhong)技(ji)术系统中储(chu)备数据。这些数据由财务、会计、市场营销等(deng)部门登录入系统。过去,这些数据库一直由公司的中央信息系统部门集中管理,并对公司的管理层和其他部门的需求负责。

从数量来(lai)讲,公司用成本、速度和容量来评价数据管理,即:获得或提取一条数据的成本是多少?我们进入系统提取数据的速度有多快?系统能容纳多少数据?数据管理的质量评估尺度是,数据的及时性、相关性及清晰度,即:在我们需要时能否得到?是否正是我们之所需?我们能否从中获得启示(shi)?

所有(you)的组(zu)织(zhi)机构都需要数据(ju)。一些(xie)行业严重依(yi)赖于数据(ju),如银行、电信、保险公司、公用事业部门以及某些政府部门。不过,对于许多公司(包括一些数据大户)来说,数据多并不总是比数据少好。第一,数据太多会使真正有价值的数据淹没在数据的汪洋大海之中难以识别因而无法充分发挥作用;第二(er),更根本的是,数据本身并没有内在意义。数据仅描述了所发生事件的部分事实,但并不提供对事件的判断或解释,也不为行为提供持久可靠的基础。尽管决策的原始依据包括数据,但数据无法告诉你去做什么。数据本身无法说明其自身是否重要或毫不相关。

2. 信息

德鲁克曾经说过(guo),信息是“具有关联性和目的性的数据”,信息是能够产生变化和作用于收集人的数据。

像许多(duo)信息的研究者一样,我们把信息描述为message,通常采用文件的形式,或诉诸听觉或视觉的交流。如同任何message,信息也有发件人和收件人。信息意味着要改变收集人感知某事的方(fang)式,影响他的判断和行为。Inform一词的原意是“赋以形式”,而信息则意味着要塑造收件人,使其对事物的认识和看法发生某些改变。因此,严格地讲,是收件人,而不是发件人,才能确定他所得到的message是否真的是信息,即他是否真的因此而有所感悟。一篇杂乱无章的备忘录,在作者看来是信息,而收件人可能却认为是噪音。信息通过软硬件网络在组织机构中流动,它是经过整理和加工后的数据。信息管理的数据概念倾向包括联系与交换。例如,我们拥有多少份电子邮件帐户或有多少潜在用户?在规定的时间段里发送了多少封信件?等等。信息管理的质量概念则衡量信息的效用。例如,信息是否给予我某些新的见解?是否可以帮助我了解情况,有助于决策或解决问题?与数据不同,信息具有意义,具有“相关性和目的性”。信息不仅仅可能影响接收者,其本身也具有某种形态:它是为某种目的而组成的。数据在其制造者添加了意义之后就成为了信息。我们以多种不同的方式对数据附加价值,便可以把数据转换为信息。以下是几种重要的方法。

• 关联(lian):我们知道为(wei)什么目(mu)的收集数据(ju)。

• 分类:我们知道分析的(de)单元或数据的(de)关键成份(fen)。

• 计(ji)算:数据已经(jing)经(jing)过数学或统计(ji)学的分(fen)析(xi)。

• 修正:数(shu)据中的错误已经被删除。

• 压缩(suo):数据以(yi)更为(wei)简明(ming)的形式得(de)到归纳。

计(ji)算机可以对数据增加这(zhei)些价值(zhi),将数据转换为信息。但计算机不能使数据上下相关联,分类、计算、压缩通常也必须借助人的帮助。有必要区分信息(或知识)本身与传递信息(或知识)的技术之间存在的差异,即使拥有更多的IT技术,也未(wei)必会(hui)改(gai)善信息的状态(tai)。

3. 知识(shi)

信息本身不(bu)能改变某(mou)些(xie)人或某(mou)些(xie)事物,除非它能形成知识——成为个体或机构行动的基础和方式。知识产生于工作的大脑,它只存在于使用者身上而并非信息的集合之中。大多数人直觉地感觉到,知识比数据或信息更为广泛,更为深入,更加丰富。人们说到“有知识的人”,是指某人对某一领域具有透彻、广博而可信的把握,他既受过良好的教育又富于智慧。一份备忘录、一本手册或者一个数据库本身不能说是“有知识的”,除非它们的使用者具有智慧、判断力或洞察力。我们可以给出一个知识的实用定义。

知(zhi)识(shi)是(shi)结构(gou)性经(jing)(jing)验、价值(zhi)观念、关联(lian)信息及(ji)专家见识(shi)的流(liu)动组(zu)(zu)合。知(zhi)识(shi)为评估(gu)和(he)吸纳新的经(jing)(jing)验和(he)信息提供了一(yi)种构(gou)架。知(zhi)识(shi)产(chan)生于(yu)并运用(yong)于(yu)知(zhi)者的大(da)脑里。在组(zu)(zu)织机构(gou)里,知识往往不仅仅存在于文件或文库中,也根植于组织机构的日常工作、程序、惯例及规范之中。这一定义首先澄清的是,知识并不是单纯或简单的。知识是不同成份的组合。知识既是结构性的,又是流动的。知识是直觉的,因此难以用语言来捕捉或完全以逻辑术语来理解。知识存在于人们中间,是人类复杂性和不可预测性的重要部分。知识产于信息,如同信息产生于数据。如果信息要转变为知识,人类必须身体力行,而无法借助外力。这一转变过程也有几种重要的方法。

• 比(bi)较(jiao):关于这一(yi)情形的信息(xi)与我们已知的其他情形相比(bi)较(jiao)有怎样的区别(bie)?

• 推(tui)论:这一信息对于决策和行动具有(you)何(he)种含意?

• 联系(xi):这(zhei)一知识与其他知识有(you)何(he)关联?

• 谈话:其(qi)他人如何考(kao)虑(lv)这(zhei)一信息?

由此看来(lai),CRM的艰难之处便昭然若揭,从数据到信息再到知识绝非易事,这也是对CRM实践者一个最强劲的挑战。