二、強調解決共性問題，實操性差。人為的管理谘詢，是經過人的大腦簡單分析當下的情形，然後得出一個大致的結論和判斷，從表象進行推斷，這樣的判斷內容一般就是共性問題，比如員工管理出現問題，員工薪酬製度不合理，生產成本不具備競爭力……這些都是通過觀察得出來的，雖然總的方向指對了，但是谘詢師沒有能力發現更多的細節，所以經常會出現大而空的局麵，解決不了實際問題。案例中的經濟學教授，雖然看出來了化工產品的價格不具競爭力，但是他沒有發現更多的細節和根本上的原因，所以根本談不上具備實際操作性。
這兩大弊端的存在，讓管理谘詢的體係一直沒有辦法進一步完善。而現在很多大型的管理谘詢公司已經發現了這兩大弊端，為了彌補人為的管理谘詢的弊端，適應“大數據時代”的潮流，他們決心求助於數據。於是，平地一聲雷，數據管理谘詢模式誕生。
而之所以他們會選擇數據而不是人為，是因為數據管理谘詢的優勢是非常明顯的。
一、一把鑰匙開一把鎖：超強的針對性。數據管理谘詢最大的優點，就在於其針對性。一個經驗豐富的谘詢師，麵對一家陌生的企業，也要從最基本的東西開始處理，收集信息、詢問情況、嚐試找出問題……這些都是要耗費海量的時間的，而且最後還不一定能找出問題，這才是最大的悲劇。數據谘詢不需要看這些東西，它隻需要數據。一家企業把所需要的數據錄入其中，然後就能得到自己想要的清晰的結論。上麵案例中，化工廠的產品價格過高是一個共識，但是問題出在哪個環節，教授分析錯了，是因為他看得太多，導致他懶得去了解太多，這就是缺乏針對性的表現。
二、借助電腦的超級大腦：科學性，係統性。聘請專家來給企業做谘詢，就好比是人生病了跑去看急診。所謂病急亂投醫就是這個樣子，隻想著止住傷口的出血，沒有想到先保護重要的內髒。相較之下，利用電腦來進行數據分析，就是給自己的身體做一次全方位、係統化的理療，先找出問題的關鍵所在，然後從源頭著手，先治本再治標，那麼我們痊愈的希望也就越大。案例中，該化工廠在做第二次檢查的時候，來自管理谘詢公司的專家利用數據管理谘詢的手段，綜合分析企業從生產到銷售的各個環節，發現企業走下坡路的根源是高汙染生產，跟產品質量本身關係不大，就是在給廠子做一套係統化理療。係統化找出問題、分析問題、解決問題，這毫無疑問就是最科學的做法。
三、數據沒有感情：理性分析，保障有效。我們之所以要搞管理谘詢，就是因為管理谘詢具備有效性，這是最基礎的。但是人為的管理谘詢相比較數據而言，有效性還是要差了很多。正如我們在前麵說過的那樣，人是有弱點的，因為人的思考有其自己固有的模式，也會受到情感的束縛，無論是哪種情況，都會讓我們的管理谘詢的過程和結果深受影響，這是誰都不願意看到的。數據則脫離了感性的羈絆，是一種純理性的判斷和分析——數據沒有感情，更沒有固有的思維，它隻是在默默地、客觀地進行計算，給出結論。隻有這樣的管理谘詢結果，才能被稱為有效的。
人為的管理谘詢，終究是沒有“大數據時代”的數據管理谘詢來的準確有力，雖然有很多東西是數據看不清楚的，但是數據管理谘詢以其獨特的魅力征服了無數家企業也是事實。我們的企業在做管理谘詢的時候，一定不能忽視數據的重要性，掌握一定的數據分析技術，甚至可以自己給自己當谘詢師。如果是圖方便省事的話，也要聘請那些具備數據管理谘詢能力的谘詢公司。