三个方向，一家机构。

为复杂的企业级项目提供资深交付领导。SAP S/4HANA、Dynamics 365、Salesforce、NetSuite（Oracle）、平台重构、集成项目，以及无人愿意涉入的项目救援。二十年承接他人未能完成之事，并将其收尾。

方法是审慎的。先定范围，再论速度。先定顺序，再论数量。先立标准，再谈英雄。治理的结构用以支持决策，而非粉饰决策。利益相关者收到的是简短而坦诚的汇报。团队获得可以把工作做好的余裕。日期是争取来的，而非宣布出来的。

常见工作：项目领导、项目救援、指导委员会顾问、供应商对接，以及交付保障。PRINCE2 Practitioner 资格在底层支撑，但方法永远是第二工具。第一工具，是专注。

数据只有在改变某个决策时才有价值。Company31 帮助机构在 Microsoft Fabric 及相邻栈之上搭建现代数据平台，并确保报表层诚实、易读、被使用。从 data lake 架构到高层仪表盘，工作贴合眼前的决策，而非三年后的假设。

我们以斯多葛之态度对待数据：从问题出发，而非工具出发。为已知之事建模，信任可量化之物，从小处构建，诚实迭代。适合以 TrackWhat 之名呈现的产品，是一个可移植的报表成熟度运营模型：先聚焦要紧之事，舍弃多余之物，令每一张图表都有存在的理由。

常见工作：在 Microsoft Fabric 上设计与搭建数据平台、报表审计、Power BI 与 Google Analytics 的落地、人们真正遵循的治理框架，以及不那么光彩却往往决定成败的遗留报表清理工作。

人工智能只有被人们二次使用时才算有用。Company31 将 Copilot、Copilot Studio、Anthropic Claude、Google Gemini 及定制代理集成进数据凌乱、风险真实、利害非理论的环境。重点在于真正担当的集成：更短的评审、更干净的交接、更少关于会议的会议。

此处遵循与项目工作相同的纪律：护栏优先，人工始终在环，依测得之提升而非轶事下结论。若更简单的自动化即可胜任，则简单者胜；若人工智能确能带来实质改变，则将集成正正当当地建好：扎根于您的数据，契合您的政策，文档足以让下一位接手者加以调整。模型的选择应随任务而定，而非随流行而定。

常见工作：Copilot 与 Copilot Studio 的落地，Anthropic Claude 与 Google Gemini 的集成，代理设计，评估框架；在机构真正以变革为严肃目标时，将人工智能治理与 Human Synergistics 文化评估相连；并为管理层提供务实的人工智能就绪度评估。