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什么是数据驱动？以下是我与曾为其做过管理咨询的伙伴企业的社长的对话，它将帮助你理解这一概念（见图1-1）。
图1-1 将各站台连接到同一层的数据驱动
社长：我不太理解什么是数据驱动。
我：我们可以把它比作东京站，这样就比较好理解了。东京站有很多层，分别是新干线站台、日本铁路公司（JR）电车站台及地下站台、公交车与出租车乘车处、地铁站台。
社长：是的，这个我明白。
我：东京站有5层。最上面一层是新干线站台。最下面一层是JR地下站台。如果你从新干线下车，要想去JR地下站台乘车，就要往下走4层，这样特别麻烦。
社长：的确有些麻烦。我经常拖着很重的行李，上上下下地爬楼梯，真的很辛苦。
我：是啊，那么如果在新干线的站台这层也有JR电车站台、地铁、公交车、出租车乘车点，换乘不是更方便吗？
社长：是的，肯定更方便。
我：数据驱动也是一样的道理。数据A、B、C、D如果分置在各处，会给人们造成极大的不便，还会浪费资源。但如果新干线站台可以与JR电车站台、地铁、公交车和出租车乘车点在同一层，就能大大增加东京站的便利性。数据也是一样，将其归置在同一平台，可大大提高它们的利用效率。
社长：你的意思是说，将各种数据集中在一个平台上吗？
我：是的，将数据A、B、C、D全部集中在谷歌数据门户工具这一平台，就能发现数据之间的关联性及迄今为止尚未发现的客观事实。
社长：我有个疑问，如果把新干线站台、JR电车站台、地铁、公交和出租车乘车点同层布置后，那么站台是不是要扩建，同层移动距离会不会扩大很多？是否需要花费大量的时间？
我：当然，新干线站台如果有数千米长，那么人们就需要走很长的路才能上车。在现实生活中，人们同层移动或许需要花费大量时间，但在数据驱动的虚拟世界中，移动是可以瞬间完成的，所以你不必为此担心。
我认为，数据驱动的特性之一就是将不同性质的东西连接到一起。使用谷歌数据门户工具后，能直观发现数据A与数据B的关联性。
武藏野曾经只按照销售额情况来考核员工的业绩。销售额高的员工被认为业绩好，反之，销售额低的员工被认为业绩差。但使用谷歌数据门户工具后，我们就可以直观对比每个员工的销售额与索赔件数之间的关系。我们发现，有的员工虽然销售额高，但是索赔次数也很多。公司为了应对索赔支付了大量费用，所以虽然该员工的销售额高，但实际上他却给公司造成了损失。
此外，可视化之后，销售数据变得更加直观，员工更有工作干劲了。武藏野的员工内野伸一，他是经营支援事业部下属的社长服务部的部门经理，曾经工作业绩排名第一。某天他通过谷歌数据门户工具发现，有位员工的排名超过了自己，自己的排名跌落到了第二。在没有使用谷歌数据门户工具前，只有到了下一个月才能知晓这个月的业绩排名情况，而现在可以实时进行观察和对比。内野伸一看到自己的排名下滑后，便立刻采取行动提高工作业绩，提升自己的排名。