两头都不能误，但如果非要有一个先后，那么是先人员管理，后是养数据，人才是重要的，而数据是人行为产出的数值，属于事后总结与分析，并不能提前预知未来的发展形势，但人是可以有预见性的判断并提前布局。

人比数据重要——人的行为会产生数据，但你要收集哪些数据？

团队人员的建设可以先搭框架，但前期不建议你直接把这个人限定在框架里面，这取决于你的业务量是否有做起来，如果业务量做起来了，需要大并发量时，自然需要人员专业化分工，于是才有了框架。

一般来讲，框架的搭建是伴随着管理系统的实施，人员责任的划分，以及经营风险的规划，能肯定的是财务部一定要先搭起来，毕竟已经很成熟了，但是财务员工少时，应该就让一人身兼多职，或者是在业务量没有起来的时候，应该将其外包。

说白了就是业务量的问题——这事跑得通吗？规模化发展得怎样？这又回到了一切的原点：人才是关键因素。业务在做起来的时候，才会分化出现纯管理的岗位，如果没有做起来，那么管理者与做一线业务的人，应该是合并在一身的，这就构成了创业公司老板和一些员工为什么是身兼多职的原因。

1.业务量怎样能跑起来？这才是数据来源的根本！

根据我们自己的商业模式，我们要考虑以下问题：

谁是我们的目标客户？

我们提倡的价值是什么，这些价值会得到客户的认同么，他们认同后是否愿意付费？

我们公司通过什么样的渠道来传递这些价值？

怎样获取新客户并维护与其的关系，不断地与其合作，持续获利？

为获得这样的收入，我们的成本由哪些构成？运营资金来源于哪里？能坚持多长时间？

我们的收入到公司账上的时间要多久？公司是否能运营到这笔款到账？

我们的核心资源和能力是什么？怎样打造与维系？它投入的资金、人力、物力分别又是多少？

2.根据以上业务的逻辑，我们需要找到什么样的人来把这些业务模块“拎”起来？

销售：前期可能是你先跑客户，目的是验证你的想法，以及根据客户给的反馈，自己判别个优先级，根据自己的洞察，把某个重要的功能/服务先做出来，留住客户，满足其主要诉求，与此同时，你要找一个销售来分担你的时间，让你有更多的时间与精力，放在整体运营上，而不是扎在某一个点上不出来，导致顾此失彼，销售在前面应该是重心，很多企业会用一个策略，就是通过补贴、免费（不赚钱的意思，并不是不要钱）来引流，让客户先进来，慢慢地维护起关系，在运营中挖掘可赚钱而你又能提供价值的事，并给后端以反馈，早日把这种服务以更低的成本搭建起来。这里面要考核的数据就是新客户的数量、成交客户的数量、成单金额、毛处率、回款额、回款时间、客户流失数等。

产品端/服务端：这必须要把人员配置起来，目的就是把供应链后端整合起来，为前线的销售输出“子弹”——给前线人员供给他们所需要的服务/产品，保证各环节的客户体验是在当下资源支撑下最好的体验，并在持续不断地优化成本而努力。如果是系统、APP等虚拟的产品，建议前期找到一个技术大牛，并用在第三方的开源成熟的工具上开源，搭建自己的产品，这样既能避免一些没必要走的坑，又可以在某一个程度上做到规范录入和输出，还可以一定程度上降低运营的成本。如果是实物的产品或服务，则要考虑是前期只负责研发与设计，把生产和组装这块外包给代工厂去做，会减轻你很多不必要的支出，这时你需要找一个可以把供应链整合起来的总负责人，让其去负责落地的细节，搭建团队人员，此时你要考虑的成本是团队用人成本、设计和材料费用、运营成本、供应商外包合作成本等数据，更应该关注产品/服务的开发进度与上线日期，以准备相应的营销活动，保持整体业务向前进。

大后勤：财务、行政人事、IT管理等岗位。在业务没有跑起来的时候，最好这些岗位先兼顾，找一人身兼多职，等业务量跑起来后，就慢慢地分化出独立的岗位。在这里面，最有可能先独立出来的，肯定是财务管理。很重要的一个点就企业在小的时候，就应该要开始全面预算管理，无论是上什么项目，都应该要先做预算提交上来，等评估过其可行性和核算其经营的成本，等通过了再去干，而不是一味地投钱进去，导致该花在其它地方的资金被占用或挪用了，而项目经理却没有想办法在有限的资金、金钱上下功夫，只知道投钱就能解决问题。所以项目成本、投资回报在前期创业资金有限的情况下，必须要先报上来评估。而行政与人事前期不分家，仍要考核其公司文化建设、员工满意度、员工流失率等关键指标；

3.用信息化来规范流程，并把数据“圈养”起来。

企业发展到一定的规模，上IT系统是必然，其主要目的与好处如下：

提升部门之间协同的效率和节省人力成本；

规范数据的录入与输出，记录数据并防范业务风险；

分担工作量，减轻运营的压力，把简单重复的工作交给系统来自动发送（每周做的经营报表），给合作伙伴/客户开放系统，让其能简单地录入订单并提交到内部来，释放更多的员工去做其它更重要的事。

数据是信息，关键在于你能身在业务运行的实务中，而比数据更重要的是分析模型，所以关键还是看人怎样用数据。

在今天，不是企业缺少数据，而是缺少对数据的分析，并且你离一线越远，你对数据的分析与判断的偏差就越大，往往理解不了数据背后的意义是什么，导致决策失误。

为了尽可能避免这种情况的出现，建议你要这样做：

a.聘请有能力的员工，并让其针对真实的一线业务畅所欲言

很多人喜欢与自己观点或意见相一致的人，并认为这是“英雄所见略同”，实质在一言堂的管理环境下，不同的声音难以被听到，从而让你做出一些错误的决策，甚至让一些人才离开：自己的建议并没有被听进去，还被他人孤立了，这样的环境怎样呆得住呢？倾听不同的声音，让其说出他想说的，从不同的角度与纬度去分析，让你分析数据的时候，可以做出更接地气的决策。

b.重视对有潜能员工的培养。

强将手下无弱兵，你是真心去培养有潜能的下属，通过在外培训或给机会做事锻炼，让其变得敏锐、干练、果断和有能耐，并给予合适的授权，让其在能发挥自身能力的舞台上表演，你在台下默默地支持并鼓励他，这样也能减轻你的压力——他不止只会执行命令，还会在业务中发现“新的大陆”——自己先探索并跑一段时间，做完后觉得可行，立马写项目计划书上报，向你申请资源去做，从而能反哺公司。

c.你亲自介入部分的一线业务工作并虚实结合地总结运营要点。

为了避免下属选择性汇报——报喜不报忧，并且“架空”你，你应该深入一线去运作部分一线业务，从这些实际业务中验证是否真与下属所汇报的一样，并且你还要从实际业务中发现之前未上报的东西——毕竟大家看待事物的角度是不一样的，你看的可能是机会，而他人则认为平平无常，从点到面，实与虚相结合，从而让你知道该怎样去重组和改革更为妥当。

与此同时，参照其它行业的成功运作模式，看哪些可以借鉴并可小成本地试错上马，看我们能发挥多少作用出来，其搭建目的还是围绕着“规模化和高效率”两个中心来做的。

数据化运营对企业是好事，但人有主观能动性，能做到提前布局与预判，这时数据起到的作用就非常小，另一个点就是要预防数据给你带来的欺诈——整体数据运营还不错，但为什么业务还没有多少起色？这时候要考虑的是数据源的问题，我们考虑过数据的真实性？源头是否正确？还是没有解决业务中的人意愿度、主观能动性的问题？