宏昆集团创始于1993年，经过近三十年的不断发展，如今已成为一家市值百亿的大型综合企业集团，业务布局涵盖酒店投资经营、商业地产开发、高端物业管理等领域，拥有经营实体30余家、员工3000余人。宏昆集团于2003年创建艺海汤泉品牌，打造京城一流商务宴请头等舱，由此开启了深耕酒店行业之路。2021年，公司重组成立宏昆酒店集团，正式进军有限服务连锁酒店行业。

  宏昆酒店集团以科技赋能平台为基础创造商机，实施成本领先和多品牌战略，立志实现千城万店的战略目标，旗下现已拥有高端品牌宝欐酒店、怡和东方酒店，中高端品牌朗丽兹酒店，轻中端品牌慢曲酒店，非标品牌名净酒店、康福瑞连锁酒店、达豪酒店。

“数智化”是数字化和智能化的总称

（一）关于数字化

在信息技术中，人们关注的重点始终都是“技术”。然而，信息革命的重点却不是“技术”而是“信息”。信息技术中的“信息”远比“技术”重要得多。

我们在开展每一个IT项目时都要先问：这个项目的目的是什么？然后再问：实现这个目的的流程是什么？信息与技术说到底是为流程服务的，线下流程的梳理一定要先于线上的技术实现。线下的目的与流程不说清楚，信息技术就是无源之水，无本之木。

迄今为止，信息技术实际上还不能对决策产生根本影响。它们既不能做产品决策，也不能决定服务流程，更无法懂得顾客的消费偏好。所以，信息技术是决策的工具，而不是决策本身。具体而言，就是要实现“四通一平”的规划，即：开店通、门店通、运营通、赋能通+数字化平台，把酒店管理需要的专业知识全部集合在一套IT系统中，通过信息技术实现流程和数据的线上化。

（二）关于大数据

我们已经处在一个“计算无所不在、软件定义一切、数据驱动发展的新时代”。现在，以大数据应用为标志之一和以智能化为特征的新一轮产业革命已经到来了，它对人类文明和社会进步及经济发展的影响将不亚于前三次产业革命。这样的认识高度有了，但对于我们这些追求效率和实效的做实业的人来说还是过于笼统、宽泛和抽象。但这是一道必答题、必解题，否则就过不了关，就会遇到发展危机、发展瓶颈。

数据化管理这件事，长远看是一件具有战略意义的大事。企业小的时候数据分析是个“心知肚明”，企业大了就要用数据决策。用数据决策才是长治久安的根本办法。以后很多领域还需要“自动决策”，就像和人下棋的电脑一样。信息化主要是工具属性，数据化主要是用于决策，并且会从决策的依据发展为智能决策。未来酒店事业的发展，从选址到投资，再到运营、产品、定价、顾客需求、人事决策等，方方面面都需要数据化管理的“自动决策”，一些大企业早就开始由信息化管理向数据化管理升级了。

一、目前阶段我们数据化管理首先要做的就是通过对数据的分析找到原因，再根据原因得出结果，从而做出正确决策。未来，随着大数据和机器智能技术的发展，我们也会在更多领域实现“智能决策”。也就是将数据+人脑逐渐变为数据+电脑，依托大数据，由电脑自动地做出一些决策，从而实现酒店管理的智能化。

二、大数据思维不是抽象的，而是一套通过数据寻找相关性的方法论。每一家企业接受大数据思维后，就可能实现过去想都不敢想的梦想，很多难题也会迎刃而解。比如现在有的企业就已经开始根据女性购买的物品计算出她怀孕的概率，从而实现精准的产品推送。那酒店业是否也可以依托大数据做出哪些人有可能来我们酒店附近出差的预测，通过他的行为推测出是否经常出差，能否成为常客，然后实现精准推送呢……也包括选址、产品设计、服务流程、成本控制、人事决策等方方面面的决策都需要“拿数据说话”。

三、数据也是有质量要求的，并不是大量的数据就是大数据，很多数据并没有意义，比如全球70亿人的出生日期数据就足够大，对我们却没有什么意义。因此，只有科学的对数据进行采集、整理、挖掘和利用，才能发挥出大数据的力量。

四、数据化和信息化虽然有相同之处，但还是不同的，二者是有本质区别的。对我们来讲，数据化的本质是决策，是对数据进行统计和分析之后形成的决策依据。而信息化的本质则是工具，主要是流程管理的工具。“信息”指的是对事物的描述，它比数据抽象，就是说，经过统计之后得到的仅是数据，对这些数据分析之后得出的结论才是“信息”，而对信息的总结就是“知识”。但这些数据分析后的信息和知识只能对某个问题做出解释，比如通过分析得出进店人数下降的比率和原因，并没有告诉我们该怎么做，所以数据本身并不能提高效能，必须结合人脑做出正确的决策之后才能发挥作用。

五、以前，我们用分析找到原因，根据原因得出结果，用“大胆假设、小心求证”的方法论进行决策。我们通过少量的采样获得有代表性的数据，通过分析这些样本数据，总结出规律并做出判断。这么做是正确的，过去几个世纪，科学家们都是这么做的。但在大数据时代，这个方法论将被改变，大数据不以少量数据为样本，而是以全部数据作为样本集，而且在收集的过程中不做主观假设，反对“大胆假设、小心求证”的思维方式，因为先有结论再找数据证实，所得出的结果很可能与真实情况差别巨大。而且统计的样本还可能不那么有代表性，各种变量更会造成巨大的不确定性。因此，我们只有通过大数据管理取得了足够多的数据之后，才能最大限度的消除这些不确定性，从而更加准确地做出预测，并依据这些预测做出正确的决策。这个观点要理解清楚，它对于我们企业的运营作用很大，在这方面我们是有教训的，比如征求顾客意见，这些顾客意见是否具有代表性?

六、“先进与落后的差距，不是引进一些技术就能弥补的，落后最可怕的地方是思维方式的落后。”“我们必须承认世界的不确定性，绝不能用确定性的思维方式面对这个不确定的世界。”在历次技术革命中，都有一个规律，即：原有产业+新技术=新产业，新产业淘汰原有产业。今天，在数据化的智能时代，这条规律依然成立，如果我们不用酒店业+大数据=新产业的思维方式从现在就开始准备，那早晚会被这个时代淘汰。因此，我们面前的道路只有两条，要么被淘汰，要么实施数据化管理。

七、实施数据化管理的初步构想。“在每一个重大的技术革命开始的时候，真正勇敢地投身到技术革命大潮中的人和公司毕竟是少数，受益者更少，大部分则会犹豫和观望。在智能革命到来之际，每一个人也有两个选择，要么加入这一次浪潮中，要么观望、徘徊，最后被淘汰。大多数人的观望、犹豫和徘徊，给了2%的人机会，使得愿意吃螃蟹的人在奋斗的道路上少了很多竞争对手。”“任何一次技术革命，最初受益的都是发展它、使用它的人，而远离它、拒绝接受它的人，在很长的时间里都将是迷茫的一代。在智能革命到来之际，作为个人和企业无疑应该拥抱它，让自己成为那2%的受益者。”它的重要意义已经不言而喻了，关键是实践，正如王阳明强调的“事中练”。那么，如何切入？从哪儿着手？如何能够立竿见影、迅速铺开呢？

第一，从数据的采集积累开始，也就是说首先从产生数据量开始，产生不了大的数据量，大数据的工作也就无从谈起。目前，就从三个层面着手收集大数据：

第一个层面是顾客层面的大数据，主要包括历史数据、基本信息、消费数据、行为数据、顾客评价数据等，要保证全面客观。这个数据库是推进大数据建设应用的基础，也是保证企业发展的重要资源。当前国内酒店业三家龙头企业之所以能够取得优势，连锁酒店发展迅猛，关键在于会员优势，也就是说有庞大的顾客群，我们与之相比存在巨大的差距。这样的差距不仅制约着自身发展，也是实现行业领先目标最大的障碍。差距不仅是量的差距，数量存在差距是正常的，我们没有那么多门店，自然也就没那么多的数量。这里所说的差距是质的差距，缺乏规划，缺乏标准，缺乏管理，缺乏应用，仅停留在日常的统计、服务、营销和简单的分类，显然已适应不了数据时代的发展需求，不能全面体现出大数据的价值。现阶段当务之急是进行数据整合，各种顾客数据要尽可能地互相转化，形成统一的顾客数据库，各公司资源共享。

第二个层面是运营层面的大数据，这方面数据要力求全面客观，比如历次的营销调整都要记录在案。还要收集运营有关的外部数据，比如天气预报数据，想知道下雨天顾客会下降多少，对历次下雨天进行统计就能比较准确的分析出来。有了这样的数据，自助餐的原材料就能做出相应的调整，服务员也可以适当进行轮休，节约了运营成本，提高了精细化管理水平，也就形成了我们的核心竞争力。

第三个层面是财务层面的大数据。这方面的数据更要全面客观，它的作用是准确的预测未来，对口的业务部门是收集整理数据的责任部门，形成集团数据化管理的新格局。

第二，总部成立大数据中心。那么，数据中心具体干什么？其使命贡献是什么？这是关键的问题，一定要说明白，不然就会“跑偏”。这也是反映管理者水平和能力的问题，“只有无能的将军，没有无能的士兵”。无论成立什么机构，做什么样的调整，衡量的尺度都是不变的：“是否能为提高公司的绩效做出贡献。”我们的公司一定要“讲贡献”，只有贡献才能决定一个人或一个部门在公司的地位和重要性。当然，有直接贡献，也有间接贡献。有显性贡献，也有隐性贡献。但无论怎样，都要将使命和职责先说明白，再开展工作。数据中心的使命应描述为：支持决策，赋能业务。我们从2+1报告开始，直接切入核心业务。数据分析就是个很好的开始，这就是实实在在的大数据应用，而且是用数据指导业务。大数据不能脱离业务，脱离业务的数据就只是数据而已，没有任何意义。

同时，数据中心还要分析行业数据、互联网的行情和竞争对手的数据，通过数据分析了解对手的优劣势，从而提高我们的自身能力。再有就是规划现有数据，比如前面提到的从统一报表格式、统一数据口径开始做起。我们千万不能把大数据搞成“假大空”，要贴近实际，引领决策，为提高公司绩效做出贡献。

第三，研究收集数据的方法，为大数据的运转奠定基础。比如顾客在购卡时，通过对销售人员的培训（话术培训）留下顾客的通讯方式（主要是手机号码或其他虚拟身份），这项工作积累一段时间就能分析出会员的准确数量、每日入住会员的数量、会员的消费习惯和消费特点，这样无论对于服务还是营销，都会产生意想不到的效果。

第四，培养大数据意识，公司的所有行动（选址、营建、运营、财务、管理）都要留下数据，并做好数据存储工作。各部门都要制定相应的工作计划，计划要具体翔实可操作，并可以马上付诸行动。

第五，培养大数据人才。一方面要加快引进人才，另一方面要加强应用，实践是最好、最有效的培训，注意发现自学成才的人。

第六，系统开展数据分析。每月的数据分析分为三个部分：1、财务分析；2、经营分析；3、数据分析。这就是我们所说的2+1报告。2+1报告的意义在于，运营和财务的分析报告必然是站在各自的角度，各有侧重，也会产生不同的观点和结论。由于职责的不同，运营不便提及财务的问题，财务不便提及运营的问题，很多突出问题容易被掩盖，影响公司的整体运行。而数据中心是站在公司角度，判断两方面的报告并客观分析出重点和观点，提出自己独立的建议，为公司最高决策层的决策提供依据，更直白地说也是帮最高决策层挑运营和财务两方面数据毛病的。公司一定要有这样一个站在中立角度，对最高管理层负责的独立部门。

还需要提到的是，推动店总做经营分析，这是必须要做的事。如果店总没有数据分析的意识和能力，“心里没数”的店总就一定是不合格的管理者。因此，从现在开始就要让店总精通数据分析，不会就要学，只要我们开始做，就一定能让管理层做到“心中有数”。数据中心的职责之一就是推动和组织此事。如果经过一段时间之后还有“心里没数”的管理者，那就要考虑换人了。

经营连锁酒店能否成功，短期看主要取决于“找物业”，而长期看则取决于大数据的建设。“找物业”效果不好有复杂客观的原因，大数据建设搞不好则是主观原因导致的。在这里引用《数据掘金》中的一段论述：“人的意识是很难改变的，即使大家都知道数据运营是正确的，下定决心改变原来做事的模式仍然是一件不容易的事情。只有当我们能够快速脱离陈旧的、低效的方式，才能尽快从机会中得益。每个人都需要跳出自己的‘舒适圈’，尽快学会用新的方式来运营企业。”而大数据不是一朝一夕就能建成的，要有日积月累的过程，因此要提早谋划，提早布局，各部门先从数据的分析和使用入手，从小做起，摸索着干，不能等，不能拖，大胆尝试。只有这样我们才不会在第四次产业革命的热浪中被淘汰出局。