運營管理為什麼需要數據

1. 為什麼房地產公司要做數字化經營管理

數字化是未來的趨勢，對於傳統企業更是急需轉型升級。數字化主要通過顧客畫像、門店經營、線上轉化、營銷渠道等多維度數據，幫助品牌或商家實現線上下結合，同時輔助管理者做決策。對於房地產公司來說，把傳統的肢談線下經營方式搬到線上去做，實現線上下相結合，打造自己的私域流量，可以整合客戶數據，可以針對消費者進行二次營銷，進行有效的引流獲客。同時，可以降低門店的經營成本，節省人力。進一步的，通過線下智能設備支持，在線上完歷鍵碰成大量數據分類、整理、留存以及分析的亮梁工作，更好的為門店提供運營思路。
1.智慧布局監控設備，全方位掌控店面情況。公司可以使用標准多路功能，實時監控地產售樓部運營情況；可以設置目標監控視野，根據規則截屏；可以自定義規則，獲取批次數據等。全方位全時段掌控店面狀況，實現遠程巡店，異地掌控。
2.依託攝像頭布局樣板房，構建雲上看房空間，支持讓更多的消費者足不出戶看房，擴大用戶群體，優化用戶體驗。進一步還可以通過留資，對線上看房的數據進行分析，優先預約有更大購房傾向的人看房，提高成交率。
3.通過在售樓大廳部署智能化設備，利用科技感與互動兼具的陳列方式，滿足消費者對創新購物體驗的需求。極具科技感的設備有助於有效的傳遞樓盤信息與活動內容，提升顧客在售樓處的停留時長。
4.統計售樓部全景客流，用數據還原消費者從進店到離店的完整流程。

2. 公司的數據運營到底是做什麼方面

數據運營
數據充斥在運營的各個環節，所以成功的運營一定是基於數據的。在運營的各個環節，都需要以數據為基礎。當我們養成以數據為導向的習慣之後，做運營就有了依據，不再是憑經驗盲目運作，而是有的放矢。
當我們有了足夠的數據之後，我們可以不再依賴主觀判斷，而讓數據成為公司里的裁判。理想情況下，如果我們能夠追蹤一切數據，那麼我們所有的決策都可以理所當然地基於數據。
在企業中，我們從整體戰略到目標設定，到驅動商務運營的方法，最後採用一定的度量來衡量數據運營的效果。
數據在企業中的作用是巨大的。不同層面的人，需要對數據做不同的操作。
決策層：商業智能=戰略，電子商務的運營策略
管理層：商業智能=戰術，商務運營的計劃
運營層：商業智能=操作，電子商務運營具體的實施

3. 如何通過數據化管理來管理促銷活動

一．用數據說話企業管理才有效
企業運營管理若要有效，數據管理是關鍵。數據不僅運用在財務核算上，更能在從研發到采購、生產、物流、營銷、質量、人力資源管理等等一系列企業運營上發揮作用。藉助數據管理，企業不僅可以有效測量和分析管理效果，而且還能為企業在戰略問題，資源整合問題，或者是具體某一類業務提供決策依據。並能夠藉助分析指標更精確地掌握企業經營趨勢。
數據對企業業績的貢獻
目前，國內的企業真正把財務戰略和企業經營戰略很好結合的企業並不多，大多數企業不十分重視統計數據的收集和分析，沒有真正將數據分析和經營有效聯系起來，導致一批企業靠「三拍」決策，即決策前拍腦袋、決策過程拍胸脯、決策失誤拍大腿（後悔）。。。。。。讓數據說話，就是讓事實說話，讓企業資源有效配置，達到高效經營、高水平增值的目的。
企業的經營的最終結果都會落實在業績上，業績的表現就是數據。數據是一切管理流程、管理制度、方式、方法的源頭，將經營過程前後數字做個對比，就能衡量出企業收益的好壞。如果沒有數據，大家就沒有同一標准判斷同一問題，這也是部門之間溝通不暢的原因之一。
數據對企業收支平衡的貢獻
藉助數據管理，企業應進行盈虧平衡分析，從盈虧分析中挖掘企業盈利方向和總成本控制點，把成本控制由事後核算搬到事前預測，按預測制定管理措施，才能更大限度的控制企業的運營風險保證企業利益。
舉一個例子，傢具企業每年展會上都要推出一些新產品吸引買家。然而，是不是新產品的種類越多就一定能吸引更多買家或買家就會訂更多的貨呢。實踐中卻發現不一定，因為買家決定進貨除了受多年經營習慣和其客戶群的影響外，最重要的是新產品針對的消費群體類型是否有改變，消費群沒有改變，對買家來講，增加新品種是增加銷量的好機會，他當然願意進貨；反過來的話，買家首先考慮的是開發新客戶要多大的投入，才能把進的貨賣出？新客戶開發的風險小，買家可以嘗試進貨，反之，就是你的產品再好也不能吸引這種買家。所以買家進貨要評估收支平衡。那麼對生產廠家又怎樣呢？生產廠家推出新產品時也要評估收支平衡的問題。
同樣對傢具生產企業來講，開發新產品的目的也是追求利潤更大化。但不是說一出新產品就一定有高利潤。首先要評估的是開發一個新產品需要多少投入，如何控制新產品投入的預算，其次要考慮的是用怎樣的推廣方式能讓消費者接受新產品，再次是要計算基礎的盈虧平衡點和新產品進入市場的周期。新產品進入市場後，還要根據市場反饋的結果進行適當調整，這樣才能逐步讓新產品產生預期的收效。因此，企業開發新產品也有一個盈虧平衡和投入周期的數據分析過程。
數據臨界點成為企業制定目標的基點
除了盈虧平衡點需要數據說話外，臨界點管理也需要數字說話，比如成本預算今年與去年相比的臨界點是多少？營銷業績增長點的臨界點是多少？資金周轉的臨界點是多少等等都要根據數字進行分析，通過分析就能概算出預計利潤。如果沒有臨界點的核算，企業定目標就盲目，目標定額就不準，目標分解和執行都會遇到阻力。就會影響企業的經營結果。對企業投資人來說，依據這些數據所做的決策和判斷就容易出現偏差。
弄清數據才能弄清企業整體資源配置
企業的整體資源配置包括人力配置、資金配置和物力配置。企業的利潤就是有這三方面的配置在不同的環節中分配產生的。資源配置不合理就容易導致浪費的產生，以精益生產為例，精益生產將企業的浪費歸集為七大類，即：1.庫存浪費；2.製造過多或過早浪費；3.不良品浪費；4.搬運浪費；5.加工浪費；6.動作浪費；7.等待浪費。從數據管理角度上看，這些浪費都是資源配置不當造成的，通過數據統計，搞清楚企業資源總狀況。企業總資源可以創造多少價值，多少資源又來有效分配，多少資源用來儲備，浪費問題就可以從源頭把握，不要等到在企業運行中，發現了問題再來改善，這樣必然會浪費資源，增加不必要的成本投入。
企業經營首先要做的就是數據管理
進入21世紀，傢具的高利潤的時代已經過去，在市場需求趨於平緩的今天，要帶領企業穩步增長，其實並不容易。傢具企業的進入門檻總體上不高，這就使傢具行業內形成了一大批小企業，雖然有的小企業在競爭中倒下，但還有一些小企業在夾縫中為了謀求生存不斷降價，這樣不僅削弱了行業利潤，也加劇了行業內的競爭。加上企業綜合經營成本年年增高，企業投資者更應從開源節流兩方面下功夫，穩妥的管理企業，才能保持一定的利潤空間。
開源節流的核心就是數據化管理，將通常用於事後財務統計的數據用於事前分析，制定出企業發展目標，把目標分解到每位員工，這樣企業的綜合運營風險就能得到有效的化解。
企業把綜合目標與員工的個人目標有效捆綁，才能最大限度發揮資源配置的優勢。 數據管理不是簡單的收集數字，數據管理的關鍵是將收集的數據做一個整合，並在整合的基礎上進行動態分析，根據分析結果制定公司的戰略。因此，數據管理的關鍵不是資料庫，而是一個挖掘全流程運營能力的系統工程。數據分析從總體運營分析，指標的確定，到分析流程設計，專業數據的統計和分析報告的分類，以及持續動態的數據執行監督等構成數據了管理核心內容。
數據化的經營管理模式
數據化的經營管理，不在於數據收集和收集的方法，比如很多企業都用了ERP系統和財務核算軟體，通過這些方法企業可以收到大量數據，但是，這些數據能否作為企業決策的依據呢，答案當然不是。因為數據化經營管理，是企業利用數據決策的策略與方法。比如決策產品售價，企業應考慮綜合銷售成本，同時還要考慮大市場的整體波動等因素才能確定，從對待不同等級的客戶而言，產品價格根據客戶的訂貨量，也要計算一個上下波動的臨界點，才能保證價格系統的穩定實施。數據管理是為業務服務的，需要根據財務統計數據結合關聯指標和總投資資源進行分析，分析是分層進行的；比如公司總體經營分析、部門經營分析和不同業務單元的分析等，通過分析用「剝洋蔥」的方式，將企業的業績與員工的考核指標有效連接起來，實現管理層對基層有效的控制。同時基層通過考核結果，反饋管理層決策質量。
數據化的經營管理系統的構成
數據化經營決策系統的首要工作就是經營分析，通過經營分析掌握企業大體的運營狀況，包括利潤率、成本、資金流以及投資收益等等；第二步，就是運營流程分析，通過運營流程分析找出企業運作中資源浪費的瓶頸問題，將瓶頸問題排序後確定哪些問題是首要解決的，哪些問題是第二階段、第三階段才能解決的；第三步，將首要解決的瓶頸問題換算為造成浪費的金額作為瓶頸改善的起點；第四步，建立改善目標，分解目標，投入實施並測量實施結果。
事實上，很多企業關心獲利情況，但不太關注獲利來源，因此數字化管理一直以來不太受企業的重視，使企業運營得不到真正的數據支持，運營結果也會大打折扣。以廣告推廣為例，數據管理將看似簡單的推廣活動和財務投入產出聯系起來，更能客觀的體現廣告效益。再比如，傢具經銷商是否有加大采購的需求，也可以從經銷商銷售情況和場地租金，還有最終消費者的數據統計中得到結果。這些都是數據管理系統的構成部分。
最後，數據管理系統共有多少部分。數據管理系統按價值鏈模式，共分12個系統，分別是：六個主系統包括：戰略管理系統、設計開發系統、銷售系統、生產運營系統、客戶服務系統和六個輔助系統，包括：人力資源系統、信息管理系統、財務管理系統、資產管理系統、環境和安全管理系統、外部關系管理系統。這12個系統可以聯合使用，也可以分開使用，每個系統都連接財務統計數據和考核指標，能幫助企業有重點、有效果的進行改善。
二．經營分析：數據管理的起點
數據管理的起點就是經營分析，經營分析藉助企業內現成的管理資料，比如：銷售、生產、材料、成本、人事等各種報表進行綜合分析，找出企業經營瓶頸問題，通過流程管理研究造成問題的原因，並提出具體可行的改善方案，達到綜合提升企業業績的目的。
經營分析的所使用的信息來源
經營分析所使用的文件大多出自會計統計數據，因此很多人認為經營分析就是財務分析。實際上經營分析除了包含財務信息外，也包含了公司經營的其他信息，比如：管理上的作業時間、作業面積、人員、效率、信息等內容，分析的目的就是從現有的經營過程中挖掘和利用公司內部潛力，達到不斷提升經濟效益的結果。
盡管不同企業經營分析的范圍有所不同，但經營分析模式總體上大致相同，主要包括:資源分析；產能分析；設備管理分析；產品分析；銷售狀況分析；材料采購及管理分析；研發分析；人員配置分析；成本分析；利潤及損益狀況分析。
經營分析要解決的問題有哪些
經營分析首先要解決的是公司經營方面存在的問題，企業經營過程中遇到的問題都不是單獨存在的，問題之間都有一些聯系，通過經營分析找出與問題相關的連接，制定措施加以改善。第二，經營分析解決的不單是以往的業績更重要的是通過過去的資料和信息判斷未來經營動向，才能推動企業不斷發展。第三，經營分析不僅是財務一個部門的工作，而是將公司各部門的信息做一匯集和分析，才能得出真實的決策內容。第四，經營分析的結果是用來確定公司發展的總目標的，總目標確定後要分解到各執行層作為檢查和執行的考核依據。第五，經營分析要解決的是投資人的投資回報的核算，只有通過經營分析，才能真正認識實際的投資回報水平。第六，經營分析對改善管理缺陷和提升效能方面也是一個很重要的工具，比如，目前常用的提高效率減少浪費的精益生產，與經營分析就密不可分。在幫助企業做管理改善輔導過程中，我們常常遇到的問題是，根據精益生產的原理，經過咨詢公司輔導的企業取得了那些收益呢，這些收益能給企業帶來持續的效益么，這些問題都可以從經營分析和分析預測中找到答案，有了經營分析做參考，咨詢成果和企業改善的程度都可以衡量了，這樣，無論對咨詢項目或企業本身的持續改善都是有說服力的。第七，經營業績分析結合流程管理梳理，不僅幫助企業梳理出管理瓶頸還能夠對員工為公司的貢獻提供評價，根據對部門和崗位經營狀況的分析，可以了解業務部門和員工的投入產出狀況，從而協助企業有針對性的制定員工職業規劃和培訓規劃，為企業在人才儲備方面做好依據。第八，經營分析的最終結果就是對企業業績的綜合評估，企業業績由公司總體業績和部門業績以及員工個人業績組成，公司的目標是否達成，只有通過經營分析才能做出客觀的評估，沒有經營分析後的評估是不真實的。
經營分析採用哪些方法
經營分析的主要技術方法是統計分析，根據企業提供的不同來源的資料從企業發展的外部環境、內部因素、市場佔有狀況、企業前幾年的總體經營狀況以及未來發展前景進行分析。經營分析在方法上通常採用定量和定性相結合的方法進行。舉個例子，一個企業總體運營狀況的好壞可以用分數來衡量么，能。這要從定量和定性兩個方面經匯總的資料進行分析，定量方面的分析包括即：盈利能力、資產風險、債務風險年度增長狀況這四個方面進行分析。把這四方面的業績按一定權重摺算成得分，就能夠判斷企業業績的優劣。定性方面的分析主要通過對企業戰略管理、創新、經營決策、風險控制、基礎制度建設、人力資源和對社會貢獻幾方面的綜合管理狀況進行評價，得出的結果就構成對企業的定性分析數值。最後把定性和定量分析結果按比例匯總折算成的業績分數就是企業的綜合業績評價分數。
經營分析從哪裡入手
經營分析首先從定性方面入手。即將企業的管理流程進行梳理，從中篩選出對企業不利的浪費流程，第二步，是將浪費流程對應的財務數據以及對公司利潤的影響比率分析出來，根據定性定量的分析結果再制定相應措施逐步減除浪費，企業的效益就體現出來了。具體操作：
1.定性分析：從本年度的經營狀況出發對供應鏈、計劃及生產鏈、庫存管理鏈、產品研發鏈、營銷鏈、質量控制鏈、人力資源管理鏈進行分析，分析的主要方向是投入、產出和產出質量。這些定性分析指標和去年同期水平相比就能得出企業今年綜合營運管理狀況的結果。
2.定量分析：財務狀況方面進行即：財務總體狀況和經營成果。
2.1財務總體狀況包括：資產、負債分析；流動資產及存貨分析；應收賬款及賬齡分析；資產狀況分析；負債及風險分析，這些內容涵蓋了企業財務分析成果，借用財務分析報表，可以對企業總資本做一個盤點。並進一步分析企業的經營成果。
2.2經營成果分析：通過對企業利潤、收益和盈虧平衡狀況等財務信息的分析得出企業的經營成果，將本期的成果作為支點，用來預測和規劃下一階段盈利水平，就比較實際了。
3.提出改進建議設定新目標。
通過以上分析步驟,企業可以從管理和利潤貢獻兩方面找出企業發展短板，根據企業未來發展的預測，提出新的經營方案和經營目標預期，並結合現行制度進行改善，企業就能不斷的在總結和改進循環過程中逐步提升績效,才能夠在激烈的競爭中立於不敗之地。
三．制定發展規劃：數據管理的基礎
企業為什麼要制定發展規劃
市場經濟下，民營企業蓬勃發展，民營企業的成功多數是依靠某個市場或某幾類產品的機會取得的，屬於自由發展而來，當自身發展壯大到一定程度後，再往上跨一個階梯，民營企業往往就面臨一個現象，生意做的越大，冒出的問題越多，各種各樣的矛盾就越突出，如何解決這些問題呢，首先就是做規劃。規劃做好了，在分階段逐步實施，就能逐步理順企業發展問題，逐步解決。
企業發展規劃是對企業現狀總結的基礎上做出的，因此數據支持非常重要，有了數據支持才能直接、清晰、一致 的傳達信息，才能對現狀進行精準描述，清楚說明哪些事情可以妥協，哪些事情不能妥協。
企業發展規劃如何做
企業發展規劃應在公司決策框架下發動員工做，只要不違反公司發展原則，有員工參與的規劃才能貫徹和落實下去。制定規劃的目的是要通過規劃管理為企業為員工帶來好處，同時，按這個思路貫穿下去，規劃才有可能得到落實。
做企業規劃的數據來源有以下幾個方面：
1.戰略分析。數據來源於兩部分：
第一，行業國際環境及其變動趨勢分析，主要包括：市場空間分析數據，市場增長率和需求量數據，行業發展趨勢數據。
第二，國內行業環境及其變動趨勢分析，主要包括：國內行業的現狀和未來趨勢。其中：國內行業的現狀分析主要圍繞：行業基礎、自主知識產權的擁有量、核心競爭優勢（比如成本優勢）等；未來趨勢分析主要針對：產業發展方向；技術創新和政府的政策引導。
2.企業狀況分析。數據來源於四個部分。
2.1優勢分析包括：產品優勢；品牌優勢；銷售渠道優勢；人力資源優勢；管理優勢等等。
2.2劣勢分析包括：產品組合；公司規模；公司體制等。
2.3機會分析包括：行業發展現狀分析；產業升級趨勢和合作擴張等。
2.4威脅分析包括：競爭因素； 產品革新；銷售渠道；經濟增長等。
3.企業戰略目標。
3.1目標體系包括：在五年內要達成的企業目標；企業的總體戰略；核心領域的關鍵戰略目標；
3.2職能戰略包括：業務組合戰略；營銷戰略；投資戰略；管控戰略；人力資源戰略；企業文化戰略；組織戰略等。
3.3綜合管理資源信息化建設包括：企業資源計劃、客戶關系管理、供應鏈管理、價值管理、知識管理等。
以上列舉了企業在做規劃時應考慮的數據因素。當然不是每個企業都要用到上述所有因素的，使用什麼樣的數據因素要根據企業的不同發展階段確定，不同的發展階段有不同的問題著重點，所以上述內容不能生搬硬套，要根據企業發展的實際有選擇行的確定。
企業發展規劃正式運行前首先要試行
像很多管理模式一樣，企業發展規劃在正式實施前要試行，試行的目的一方面看員工和客戶的反映，也要預測發展規劃是否還有修正的地方。
試行期間收集信息是有方法可循的：
1.為了提高反饋率，首先要根據不同層次員工設計不同的反饋表，反饋表的內容越豐富，收集的信息越有價值。
2.反饋表的設計應採用選擇題的方式進行，問題越集中，越能突出所調研內容的重點。
3.面對反饋的重要信息要採取訪談的方式作為補充。
事實上，在實踐中這些做法都是有效果的，因為員工從自身的崗位實際出發對企業發展已經有很多想法和建議，只是一些想法和建議，無法通過一個渠道來反饋，因此，制定規劃是就要將這種上下溝通的渠道打通，只要途徑暢順，員工的真實意見就能對企業帶來巨大好處。有些企業主管不太願意讓員工發表自己的想法，這樣有可能增加一定的管理工作量，實際上這種理由是可以改變的，在與員工溝通時不僅員工要提出問題還要提出建議，有了建議才能將問題集中，才能達到效果。
規劃應逐步分解至個人
企業規劃最終是由員工落實，企業願景是由員工們不斷發揮個人能力不斷實現的，因此，從開發員工個人期望與實現企業願景一致入手，再一起走向目標，才能真正發揮規劃的作用。
1.規劃應逐步分解至個人
從馬斯洛需求理論看，人都有實現自我的願望，個人的規劃與企業發展規劃方向一致時，員工與企業就具有緊密的凝聚關系，個人的努力就變成了自我實現的動力，員工不只是企業的勞動力，而是企業發展密不可分的夥伴。多數事實是，企業管理者認為鼓勵員工在企業發展個人規劃，會導致頻頻離職的事情發生，究其原因員工離職有很多細節方面的原因，但總體上是員工管理整體體系有待完善。這涉及到的不僅是規劃分解和落實的問題，還涉及企業激勵體系的建設問題，這里不一一累述了。從另一方面看，每個企業能保持有效運營，還是和企業關鍵崗位員工得到長期保留(比如5~10年)有密切關系的，若能逐步將關鍵崗位保留的員工比例擴大，企業的穩定性就會提高很多，員工經過長時間與企業磨合，對於分解規劃以及達成規劃目標的理解和順利執行都是有利的。從員工來講，大多數人都渴望自己的規劃能和企業相連，大多數企業也有這種需求。關鍵問題是如何入手做鏈接，才能達到企業和員工雙方都能表達共同的希望，實踐中我們把切入點就放在規劃分解的數據分析上，數據分析因素一直拆分到員工個人，經過試行運作，規劃的分解就能夠達到這個目的了。
2.合作
合作，與誰合作？怎樣合作？是分解規劃首先要釐定的一個問題。規劃的分解最終是由人來承擔的，所以分解的成敗都與人與合作有密不可分的關聯關系。與誰合作的問題就是解決企業發展過程中，部門和部門間、管理流程和流程連接間、以及部門內部上下級間的溝通關系，企業常見的溝通現象是部門內部溝通比較暢順，而流程間和部門間的連接溝通卻往往不暢順，主要原因是流程所經過的部門大家都用自己的語言習慣與其他部門溝通，比如生產系統使用生產習慣語言、質量系統使用質量習慣語言、營銷系統使用營銷習慣語言、人力資源系統使用人力資源習慣語言等等，這樣溝通就產生了障礙，若企業能使用數字溝通問題就會減少很多，數字來源就是經營分析和企業規劃。大家圍繞這個軸心去溝通，就較快找到問題解決方案，生成一致結論。
3.分歧
分歧是正常的，企業每個人承擔的工作重點不同，有分歧是必然的。部門員工在討論所承擔的規劃分解指標時，首先考慮的不是部門共同的或小組共同的利益，通常情況下，會首先考慮所承擔的分解任務是否有風險？風險大小？風險是否可控？因此，面對規劃分解應該要了解員工的真正意願什麼？」清楚了員工的意願才能夠有效的落實規劃，規劃落實後在實施過程中還會有分歧，急需溝通，逐步逐步的將企業的規劃和員工的意願就結合在一起了。因此有分歧是正常的，不必迴避。
4.焦點
規劃的焦點在落實不再表面形式的發表，落實的過程比發表重要，員工在參與過程中感受個人成長與企業關系緊密相聯，才能迅速的將規劃轉化為行動，這是執行規劃真正目標。
總之，企業在成長的過程中逐漸擴大規模，首先都與規劃有關，更直接體現規劃的就是大規劃化解成小規劃並落實的每個崗位每個責任人，企業發展規劃的制定和發揮作用都與數據分析有關。數據分析是企業規劃的依靠。
四．定向分工：數據管理的前提
誰提出了分工這個詞
分工最早是1776年，亞當·斯密在《國富論》中提到的觀點，他說：一個勞動者，如果對於這職業沒有受過相當訓練，又不知怎樣使用這職業上的機械，那末縱使竭力工作，也許一天也製造不出一件產品，要做二十件產品當然是決不可能了。分工論，在當時起了很重要的作用，因為分工可以提高效率。 斯密認為：人們在經濟活動中追求個人利益，正因為每個人都有利己主義，所以，每個人的利己主義又必然被其他人的利己主義所限制，這就迫使每個人必須顧及他人的正當利益，由此而產生了社會利益，社會利益正是以個人利益為立腳點的。這就是「經濟人」。對「經濟人」的管理模式就是「葫蘿卜加大棒」的管理方式。這種模式是如何發揮作用的呢，這就由企業的組織結構來決定了。
組織結構
組織結構即組織內部的構成方式。從廣泛的意義上說，組織結構還包括組織內或組織間的相互關系。組織結構不是簡單的畫一畫結構圖就完事了的，在做組織結構設計時，應考慮以下幾個關鍵因素：分工專業化、採用部門化分工管理、命令的層次、控制系統以及控制的范圍、集權分權管理、職責的劃分。
分工作專業化
分工專業化的目的是提高生產效率，使總生產任務劃分成較小的、標准化的單位，反復操作就能提高生產效率。分工是一種最有效的充分利用員工技能的方式。在大多數企業中，少量工作需要技能很高的員工來完成，大部分工作則不經過訓練就可以做好。如果製造的每一個步驟都需要員工參與，將完成簡單工序工作和完成復雜工序工作的人做一個分工，重點解決復雜工序的完成效率，那麼，就很容易提高整個製造過程的工作效率了，分工作業對效率的提升等於節約了時間成本。同時，分工協作也能實在的反映企業付出薪酬後的產出價值。
當然工作專門化也不是萬能的，因為「經濟人」也會受到非經濟因素的影響，比如當下企業常見的厭煩情緒、疲勞感、壓力感、低生產率、低質量、缺勤率上升、流動率上升等問題，這就需要企業採取各種措施加以控制——現在最適合的做法就是建設企業文化，企業文化如何建才有價值，這是保證企業效率的另一個話題，這里不逐一展開了。總之在控制和管理人的非經濟因素方面只要人的非經濟性因素的影響不超過其經濟性影響，分工的優勢就可以一直保持。
部門化工作歸類
部門化就是對工作分工進行歸類，歸類的模式通常有兩種：一種是按作業活動歸類，按作業活動的歸類是現在很多企業常用的模式，目的就是把專業技能接近的人歸集到同一個部門，以便形成該工作活動的規模化。
以產品作為部門化歸類的方法與產品開發和生產有關，同一類產品規劃到一個線下管轄，有利於產品效益最大化。實際上企業在生產管理系統可以考慮往這方面規劃，產品專業化才能有效保障，而現在許多企業生產系統的規劃都採用按作業活動規劃生產，當生產節奏把握不好時，就會出現諸如待工、待料等方面的浪費。

4. 為什麼要做數據分析

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

5. 為什麼企業需要數據來做出更好的決策

在生活的幾乎每一個領域，我們正越來越多地產生越來越多的數據，而企業發現的最有價值的用途之一是幫助他們做出更好的決策。

這種情況一直在發生，而且可能是一個人工過程——例如，花時間審查求職者的「領英」資料，以幫助做出更好的招聘決定。或者確定我們產品受歡迎的市場，以鎖定銷售資源。然而，最令人興奮的數據應用是自動化的，用於解決企業所面臨的大問題。例如，當UPS開始使用位置數據和交通信息，結合人工智慧其送貨卡車網路制定路線時，大量節省了燃料和工資成本，並極大地減少了其能源足跡。同樣，包括亞馬遜和沃爾瑪在內的零售商利用客戶的購買 歷史 來預測客戶想要購買的產品，而且准確度越來越高。「網飛」純粹從用戶使用其服務的方式來了解他們，了解他們喜歡什麼內容，什麼會讓他們關閉，以便讓他們對其服務著迷。這些都是自動發生的，不需要任何人類員工動一根手指頭。

更加明智的決策意味著做出最有可能幫助公司實現其目標的決策。傳統上，決策背後的驅動力是企業領導人的經驗和直覺。而不幸的是，這也是90%的小企業和初創企業失敗這一令人不安的統計數字背後的主要原因之一。當然，經驗和直覺是有價值的，但研究證實，基於數據（而不是直覺或經驗）做出決定的企業，其盈利的可能性要大19倍。

這有很多原因，其中一個最大的原因是世界在變化，客戶的期望和行為也在變化。而我們自己的個人信仰和想法，則往往不會改變。也就是說，一旦我們找到了有效的東西，我們就不會期望它停止工作。我們不能總是相信我們會有足夠的思想和遠見來預測每一個可能出現的破壞性事件或競爭者，並將我們的世界顛覆。想想Blockbuster Video拒絕了收購「網飛」的機會，甚至雅虎也拒絕了以100萬美元收購谷歌PageRank演算法的機會。

在這兩個案例中，以及每天都在發生的更多案例中，做出了錯誤的決定，因為企業領導人（具有良好業績記錄的成功人士，他們將自己的公司帶到了新的成功高度）根據自己的直覺和經驗做出了決定。

數據驅動的組織

今天，大多數公司都聲稱在某種程度上是數據驅動的——這是一個非常時髦的說法。但我相信很多人在他們的職業生涯中都有過這樣的經歷：在一家公司工作時，它說自己是數據驅動的，但只有當數據恰好與領導層的信念或直覺一致時，它才是真正的數據驅動！我相信這一點。

成為真正的數據驅動意味著在做決策時將數據作為唯一的真理點。這意味著所有的決策，從有關戰略和目標的高層決策，到涉及個別客戶或員工的問題。

有四個關鍵領域，數據可以幫助做出更好的決定。它們是：

與客戶、市場和競爭對手有關的決策——這涉及到盡可能多地了解你的客戶是誰，以及他們可以有哪些選擇。這就是像亞馬遜、沃爾瑪和樂購這樣的公司如何了解如何向特定的人宣傳特定的產品，應該如何定價以使企業具有競爭力，以及隨著世界的變化和人們在生活中的不同階段，習慣會如何變化。在這里，數據意味著我們可以更有效地滿足客戶的期望，並領先於競爭對手。

與財務有關的決策——這是一個企業著眼於銷售趨勢、現金流循環、收入預測和股價走勢，以便圍繞預算編制和成本節約措施做出決策。在這里，以數據為導向意味著更准確、更有效地平衡賬目和推動增長。

與內部運營有關的決策——這是UPS等公司通過自動規劃其送貨路線來提高效率的地方，製造商通過使用人工智慧優化機器和流程的運行來降低成本（並增加利潤），實現預測性維護等範式--提前知道何時會發生故障和需要維修，以盡量減少停機時間，並計劃分配更換和備件。在這里，以數據為導向意味著減少浪費和降低運營成本。

與你的員工有關的決定——確保你有合適的員工來完成你需要他們做的工作，確保他們在所有需要的方面得到支持，並為他們的時間提供足夠的補償，使他們不會受到誘惑離開你去找競爭對手，帶走他們所有的技能和專業知識。谷歌就是一個很好的例子，它開始從他們的數據中了解其經理人的不同素質如何影響他們團隊的表現。通過使用數據，他們能夠確定管理人員的八個核心素質，包括 "是一個好教練"和 "對團隊有明確的願景"，這些素質與成功的團隊相關聯。這有助於他們對誰應該被提拔到管理崗位做出更好的決定。