提到“系统”和“流程”，很容易联想到两个术语：“战略”和“组织”。
战略、组织、流程和系统构成了企业管理的四大支柱，它们各自承担着不同的职责，存在着紧密的相互作用关系，
如下图所示。
凡是重复性的活动和工作，都值得做流程和系统。
一家公司里重复的活动，最高效的方式是做流程、做系统
。同样，
一个人的重复性工作，最高效的方式也是做流程、做系统。
然而，很多人不重
视系统和流程，认为系统、流程跟战略一样都是管理者搞的东西，都不落地。这主要是因为其不会举一反三，不会融会贯通。换句话说，
不具备迁移能力，不会把管理者或别人使用的好方法和工具迁移到自己的工作场景中
。
如何将系统和流程迁移到个人的工作场景中？
以数据分析工作为例，分析师需要处理来自业务部门大量的取数需求，开展大量枯燥和重复的工作。这些重复的工作分为两类：高频的共性化需求；小众的个性化需求。
小白和高手的一个分水岭在于是否会利用系统和流程解决这些重复性的需求。
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小白：来一个需求，重复一次取数，按部就班、日复一日地取数。
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高手：
利用系统自动化解决共性需求；
利用流程标准化解决个性需求。
面对来自各方的、铺天盖地的数据需求，如何利用系统处理它们呢？需要先将技能熟练化，将业务精进化，之后提炼出共性需求，最后将共性的需求自动化和系统化。
1. 将技能熟练化
Excel和SQL是取数和分析数据必备的工具，使用它们的第一步就是先学会基础简单的功能，比如Excel的筛选、排序、简单函数等；SQL的group by、order by、join等。
在工作中重复练习这些功能，就能达到非常熟练的程度。
熟悉了简单功能之后，在工作中会碰到复杂的数据处理问题，此时分析师还要有意识地学习复杂功能，比如Excel的透视表、复杂函数（如sumifs、sumproduct、vloolup等）和嵌套函数等；SQL的多表连接、窗口函数、索引等。
继续重复练习这些复杂功能，达到一定程度，分析师就能熟练处理复杂的数据了。
熟练化之后，工具和技能不再是分散分析师精力的主要因素了。
除了技能之外，分析师还需要把业务磨熟和精进，知道数据库的分层和结构，知道有哪些库、哪些表、哪些指标、哪些维度、指标口径和业务含义等。
业务精进了，技能也熟练了，基本上就能熟练应对大多数的数据需求了。
但是这个时候，分析师会发现，单靠人工仍然顶不住多得数不过来的需求，人工取数的效率仍然很低。
这时候，分析师的精力就要转移集中在业务的需求上，去分析总结这些
需求的规律和共性
，知道哪些指标是高频使用的，并找到
应对共性和高频需求的章法和套路。
比如，有些分析师开始把SQL写得标准化，写上详细的注释，并把SQL给到业务部门，让业务部门通过SQL自助取数。
有了套路和章法之后，懂得“系统”的分析师发现效率还可以进一步提升，他们把高频共性需求
形成自动化的报表、产品、平台等数据系统
，让业务部门通过这些数据平台和系统可以
自助查找、分析和下载数据
，这样分析师就可以从海量的需求中挣脱出来，时间就会进一步释放出来。
通过这四步的升级，分析师就实现了从技能、业务、到需求、到系统的提升和跃迁，不仅熟悉了技能，精进了业务，
还学会了
如何管理对方的需求
，更学会了用自动化系统解决共性需求，
这使得工作效率得以提升，解决问题的思维得以拓展
。
用系统思维搞定了共性的、高频次的需求后，一些分析师就会发现，工作中还有一些需求不是共性的，而是自己不熟悉的、不擅长的、个性化的、小众的需求，
无法用自动化的系统解决
。比如业务部门让分析师取一个数据，分析师发现从来没接触过这个指标，不知道这个指标是什么含义，在哪个库、哪个表里，这就是一个小众的个性化需求。
分析师这时候不得不找同事请教，最后磕磕绊绊，花了很长时间，终于把这个个性化的需求解决了。以为事情总算过去了，终于可以高枕无忧了。
可是又过了不久，业务部门又让分析师取另一个数，这个指标同样也没见过。分析师终于明白，自己不得不找另一个套路和章法去解决这种个性化的需求了。
接了几个类似的个性化需求后，发现不管如何重复，都找不到共性，很多人都放弃了，当有不熟悉的需求找来之后，就临时救火。久而久之，由于每次取数的时间都很长，业务部门就开始不满意了，老板就开始降低对分析师的预期了。
