刚听到这个词的时候，我第一个反应时：这又是一个新被创造出来的词汇吗？但是随着对业务的了解，就理解其充分性和必要性。同时找到了一个大家都耳熟能详的类比对象：错题本。
我们可以回想下错题本是怎么来的，老师为了让大家能够提升自己的学习成绩，提出了这种学习方案，大体的流程就是：
如果是个学渣，估计也没有错题整理这一步，但是我们肯定是要向学霸学啊。而刚才说这个循环，首先是一个闭环，其次其中有知识点、有分数、有排名，可以认为也是一个数据闭环。如果算上“家长会”，我们甚至可以说奖惩机制也被纳入其中。
如果我们类比到公司中，那么流程大体就是：
看看是否很像？都是一个循环，一个有数据、有监控的迭代循环。
刚才我们用类比的方式说明数据闭环是什么，现在我们再来看下数据闭环到底能干什么。
其实从上面的错题本的类比看，主要就是提高成绩，如果再类比到公司，就是提高商业上的业绩指标。
但是这个是怎么做到的哪？
我理解要从三个层面看，数据、监控、链接。只有这三个都存在，闭环才有意义。
先从数据说起，以前的停车场的抬杆动作都是人为遥控器控制，这样就存在一个问题：今天到底有多少车辆进出，很难统计，导致这个里面就有人为可操作空间，而现在的摄像头拍照识别、时间统计、扫码支付等方式链接到一起后，全部都可以数据化，基本杜绝了上面提到人为问题。
再看监控，如果我们还用刚才的例子，停车场要不要24小时运营，如果需要，就要每个进出口都有个人在准备遥控抬杆，那么至少要2班倒；如果不24小时运营，那停车的用户如果想晚上出去怎么办？所以需要随时监控这个动态，才能让这个停车场正常运营下去。
再用办公软件的打卡功能来看下这个问题，早起大家打卡用公司门口的指纹机、工卡的刷卡器、刷脸机，这个最大的问题是并发量低，不知道读者们是否体验过早上排队打卡的情况？尤其是秋冬有些人的手指会脱皮，然后会一直识别不出来，导致排队的都迟到。
而如果是APP打卡呢？我们可以做到当你打开办公软件时，我们就主动监控你是不是在公司附近(GPS、公司WiFi等），如果是，直接打卡就好，然后通知提醒一下用户；如果不是，再看看距离打卡还有多久。也可以善意的提醒一下，这样不但没有排队并发量低的问题，也可以解决指纹扫不上的问题。
这就是数据化之后有监控的优势。这里不是从老板的角度看，只是不同的打卡模式间优劣对比而已。
关于链接，刚才讲的案例中其实也有链接，主要是软硬件的组合与人的链接，而更多的链接其实是组织和组织、部门和部门、人和人的链接。
我们再次看打卡的问题，如果一个员工近期经常有迟到的情况，而且都是迟到几分钟，作为部门HR或者他的+1，是不是应该去主动关怀下为什么，有什么家里、身体的困难，需要帮忙一起克服，还是说最近加班太晚了，需要增加调整工作内容；而如果一个人连续的大范围迟到，那么HR是不是该思考做招人的准备了？
如果我们再看大家经常用的外卖服务，其中涉及到餐厅、骑手、客户，信息的状态在三者间流转，从开始的客户浏览菜单、付费下单，到餐厅的接单、准备餐食，再到骑手的取餐、运输和交付，全部链路都是链接三方的，同时还支持三方在线上时时交互，这样的效率或者说用户感知层面肯定比下拉单，傻傻的干等着好很多。
所以我们以上说的三个点结合到一起看，没有数字化的，需要数字化；有了数字化，就能设置各种监控指标，高了低了都能监控到，并且及时给到对应的负责人；同时不同环节的信息可以在整个商业连路上流转，让大家实时、及时的知道现在是谁在干嘛，而在这个基础上，诞生了最重要的一个结果：可以迭代。
可以迭代有个强依赖项就是*行业知识*。上面举例基本上都是一些大家日常生活中的常常能见到的例子，而一些行业内的数据闭环可能根本不在大家日常生活的范畴里。比如制造业、临床实验等。所以真正的迭代离不开业务知识。但是为了更好的理解这个事情，我们还是需要找一个日常的例子来说。还是以外卖为例。
刚才我们说的链路中，如果想让从下单到送达的时间更短，有不少的节点可以优化，我们就从餐厅做菜和骑手运输来分析这个闭环中有哪些可优化的点。
餐厅备菜：单个人的饮食习惯或者方式可能有波动，但是一个办公楼、园区的一群人的饮食习惯是有大趋势在的，所以如果一个5KM范围内的点菜是有规律可循的，尤其是在有优惠征程的情况下，所以这就可以反过来影响餐厅做餐备菜的进度和数量；如果这个存在误差，或者不懂比较大，那么可以优化流程：提前点餐。10点就通知推送让大家提前点餐，中午正点吃饭。这些都是迭代的方法和方向。
骑手送餐：这个其实和导航差不多，变化点就是多途经点的全局最优解问题。一个骑手一次送5个，可能顺路还要去取2个，那就是送7个，这个流程怎么走，还是说中途发现整体时间要超，就把那2个让别的骑手去取，这都是可以持续优化的点。
甚至我认为外卖最好的迭代就是“延误险”。既然我们监控了各个环节、尝试了各种方法，用户还是感觉送的慢，那行吧！我就用延误险，让你对迟到不那么反感。
本来我预计11:00到，如果我没到，客户投诉，但是我现在告诉你如果11:15不到，就赔付运费险，那么客户大概率想等等的。而殊不知，系统认为11:00到的概率是80%，而11:15到的概率是99.99%（个人猜测，没有实证）。
数据闭环是一个系统，对于一些业务复杂、人数众多的企业来说更是一个复杂系统，而一个系统一般都包括正循环和负循环；
刚才所说的所有情况都是基于负循环来看，也就是通过负例来让系统更加稳定，而我们也可以看下正向的例子在数据闭环中如果体现和使用。
现在很多新能源车企的线下点都是车企直营，而且给各个销售都配置了对应的营销软件（可能就是个企业微信），而在定期统计的过程中，其实我们会发现有一些店铺、有一些店员的销售成绩是遥遥领先与同行。而这就产生一个问题：这个遥遥领先的人或者店铺，做对了什么？
我们可以让他说下他做了什么，或者通过系统可以分析的数据看下他和别人的区别，然后再理性分析下这个中间是否有逻辑上的因果关系，如果是，那么就应该沉淀到系统中，或者沉淀到培训中，或者沉淀到考核中。
比如他在客户到店后的第三天会给客户二次询问，这个比第7天的转化率高，那就要改成3天；
比如他在客户到店后让客户注册一个APP，先拿个小礼物，后续可以在车企APP上更好的关注车辆的价格及配置信息，那么其他人也要干；
比如这个店铺有儿童乐园，家长带孩子来了，孩子多玩一会，家长就多一些时间和销售接触，那其他店铺也要这么干。
而以上这些都是数据闭环中的正向循环。