Ⅰ 企業如何進行數據化管理
導語：對於企業來講，數據化運用和管理無處不在，無論是企業日常運營，還是企業的營銷企劃，都是企業所有管理者或經營者無可否認的重要命題。那麼企業如何進行數據化管理，一起了解一下吧！
然而，做好數據化應用，是一件系統而又復雜的課題。企業如何真正把生產計劃、營銷戰略、財務戰略、經營戰略等體系有效的結合運用是非常考驗管理者知識智慧的。但有的企業主根本無視統計管理、數據分析與經營和營銷的關聯性。
在當今強調競爭優勢的經濟環境中，如果不能把握精確性的專業競爭，不根據各個專業性的概率指標與企業各種資源進行整體的科學組合，就無法使資源配置得到有效利用，資源整合價值最大化就會成為一個泡影，實施數據化管理，培育企業的競爭優勢就會成為一個空話。
一、明確數據化管理的基本要求
1、管理者重視數據化管理，是實施數據化管理的基本條件，管理者重視數據化，重視人的因素，確立人和數據的有效組合，充分利用數據的作用或功能，認知和使用數據的價值，調動人的積極性和主觀能動性，才能構建數據化管理平台按照數據化要求開展相關工作。
2、認清數據與管理的關系。企業不重視數據管理，就無法認清數據與管理的關系。很多管理者會經常通過數據分析來比較管理效率差異的原因。如生產管理中，兩個部門人員、設備、材料、時間等要素完全一致的情況下，但生產的效率不一樣，我就可以通過生產流程中的數據分解，進行數據分析，就可確認是員工士氣、還是員工熟練情況和或管理因素導致生產效率不同的原因。
3、採集的數據必須是真實可靠的。數據因人而存在，是從管理活動中得來。數據的採集方法和管理要有制度和流程規范，不能隨心所欲，更不能估測和偽造數據。數據的真實性對企業的分析和決策非常重要。其真實性一方面要依靠人的道德行為來保證，另一方面制度的保障是不可缺少的。在雙重要求下我們的數據採集才能有保障。
4、數據是連續性和系統性的。在管理活動中，數據採集不能時斷時續。不能只採集某一個方面，否則影響數據的准確性和完整性，企業各業務單元或各部門可按照年度、季度、月度以及每周、每日來採集企業各方面管理和業務發生的數據，進行歸納和統計。
二、以目標管理為基礎拓展數字化管理的空間
數據化管理是以財務管理和目標管理為基礎，由內向外拓展的。企業在戰略目標的指導下，將長期經營目標的所確定的數據向年度進行分解，年度向季度、月度分解，形成了一個金字塔式的數據鏈。企業各個職能部門圍繞著這個時段核心數據設計自己的工作計劃，確定自己所要完成數量目標。這樣的數據指標就成為管理和工作的中心。工作的所有結果是為完成數量目標進行的。
從目標管理的角度來看，更多的是財務數量指標，財務指標為核心數據是毋庸質疑的，但核心數據目標的完成是由其他數據支撐的。如：企業員工的滿意度，客戶的滿意度，銷售終端增長數量的速度，企業投入新技術開發的.費用，高技術人員占員工的比例等等諸多數量指標，都是用於支持財務數據目標實現的基礎。因為很多工作都是依據這些數量指標進行分解，進行分析總結，進行改進和調整。
因此，我們在進行數據管理中，各個業務單元必須讓數據化向企業管理的每一個角落延伸，使其在管理流程、標准及各個模塊都有數據量化的清晰足跡。這樣我們圍繞著數據進行工作，工作效率和效果將有更多的保障。
三、數據化運用管理必須與制度化、流程化、圖表化的連接
在我們很多企業，數據化管理主要就是財務數據，和其他方面看起來似乎沒有關系，實際在管理運用上，離開制度化和流程化，數據化管理就沒有根基，無法進行有效管理。
數據化管理講究的是系統分析，科學評估。
只有深刻了解其過程的每個環節及其特點，確定出標准、流程，才能夠制定出科學的決策與管理辦法。如生產管理中，管理者選擇合適且技術熟練的工人，進行工時、動作、材料研究，在試驗過程中把工人的每一項動作、每一道工序、每一種材料所使用的數據都准確記錄下來，就可得出完成該項工作所需要的總時間、總材料，據此定出一個工人「合理的時、日、月工作量和材料消耗量」。並將規程和標準的操作流程編寫成書面材料，按照此教育訓練員工。
通過制度化的管理要求，長期不懈的執行，這樣數據化在制度化的基礎上與流程化、標准化連接起來。就有一個基本保障。如果同時就生產中的各個要素進行整理成規范的表格，按照規范進行填寫，並規定統計、分析、上報時間，這就在生產管理中就形成數據化管理的基礎。如這樣的管理長期堅持，不斷修正和完善，長此以往累積成企業一整套規范運作的規程與習慣，同樣也可構成企業獨特的核心優勢。
四、必須為數據化管理的設計載體
企業都會每天產生大量的數據，如生產數據、庫存數據、財務數據、產品數據，銷售數據等。但其必須有一個合適的載體進行運轉，使其能產生有效價值，這就需要我們設計一個載體——專業化的圖表（或表單）或專業的管理軟體。這樣我們一方面可運用圖表等工具進行整理分析，一方面可藉助計算機信息軟體技術進行有效快捷的管理活動，但現在許多中小企業在粗放式管理階段還無法進行計算機軟體技術的應用。因此，我們就圖表工具的應用進行簡要的闡述。
表單設計從非專業角度可以講，咨詢公司顧問更多使用的數據分析工具。我們管理者更多的使用的是統計工具。這就我們從財務管理和統計管理方面設計各種表格。進行歸納和總結。
企業在進行管理圖表或表單設計上，必須根據自身的具體情況，設計合理和完善的表。如：日常營業表單、各類費用表單、各類經營管理表單、人力資源相關管理表單等各種表單，並將表單收集的數據按部門分、按級別分、按要求分、按經營分、按時間分等進行分類。設計好編號、類別，等級、審核、製表、抄送等相關信息。將這些信息按照標準的流程進行填寫、審核、分析和管理，以便使管理活動更加富有成效。
特別是產供銷一體化的企業，管理活動復雜，表單眾多，在沒有管理軟體應用支持的情況下，這就需要管理者對一些「共性表」進行合並和篩檢，對「個性表」進行優化，盡可能使表單管理簡要化，一些繁雜可有可無的表單需要及時整理處置，以減少表單管理的復雜性。在進行表單等工具的設計和管理上，我們以電腦操作系統為最基礎的工具，它的許多基本功能就可實現和掌握數據化管理的使用工具。
當然，如企業條件許可，也可引進管理軟體的進行應用，來提高管理效率。用圖表或計算機進行數據積累、數據分析、建立相關模塊，同時確立分析方法、構建數學模型、設計應用系統、提供決策支持等。使用各種方法挖掘數據應用技術，管理效率會得到進一步的提升。
Ⅱ 如何做好數據管理
數據管理是信息化建設工作中的重點之一,通過健全組織、規范管理、比對分析、綜合運用，把數據管理與企業生產有機結合，從而使企業利益進一步提高。
(一)提高認識，科學管理
對數據進行科學的管理，只有上升到戰略的高度上去認識和重視才行。數據是主體軟體應用的基礎。所有的企業資料最終都匯集成數據，保存在計算機系統的資料庫中，工作人員通過信息交互系統從後台資料庫獲取所需數據，經中間層信息系統處理後得到結果，所有的查詢、分析都需要真實、全面、准確、一致的數據。企業信息化建設中存在的一些問題，主要不是因為沒有好的系統，而是因為已有的系統沒有得到很好的應用。因此，數據的准確性、完整性、科學性，將直接決定結果的正確性。也必將影響信息化應用的成效。同時，只有科學的管理，才能保證數據的准確、完整。
(二)健全職能部門，完善管理制度
數據管理職能因該有專門的部門實施，因此應成立專門數據管理領導小組和數據管理(處理)部門，將數據的監管職責賦予數據管理部門，由數據管理部門集中管理監控數據，各有關職責部門配合。各單位也相應設立相應的數據處理崗。然後制發《數據管理辦法》、《數據管理責任追究暫行辦法》，明確數據管理部門的職責范圍、工作程序、監控內容、考核獎懲等，建立數據通報、培訓等制度，制定信息採集、審核、錄入、分析比對、信息傳遞等相關辦法，使數據監管與運用工作逐步規范。
(三)嚴控數據錄入環節，加強源頭控制
一是提高人員素質。對數據錄入人員進行軟體操作、數據錄入、職責規定等知識培訓，明確職責、明確各級、各崗數據管理人員工作職責及質量標准;明確綜合管理軟體的問題提交、處理、反饋程序，數據出現問題都由數據管理部門統一負責接收、研究解決並反饋，避免多頭提交、多頭請示，為數據管理工作提供人員素質保障。
二是加強信息系統提高系統本身的差錯糾錯功能，減少或避免數據錄入的錯誤。
三是創建合理高效工作流。結合實際情況制定工作流，明確職責、避免重復、方便管理為目的，細化崗位，一人多崗(單位人數少)或一崗多人(崗位工作量大)，科學的`連接每個崗位，組織起高效的工作流，減少數據冗餘，最大限度地提高征管效率。
四是原則行事。按照「三不錄」原則，即不規范不錄、不安全不錄、未審核不錄，嚴把數據的採集、審核、審批、錄入、修改等環節。確保系統數據完整、准確，系統運轉優質、高效。
五是通報考核。建立通報制度。例如，堅持 「一月一通報、一月一講評、一月一考核、一月一追究」。按時將各單位征管數據質量完成情況等，在公文處理系統和網站上發布數據通報，並在每月的局務例會上，由分管局長對上月數據質量進行通報講評，分析症結，提出整改措施。建立日常考核台賬，按月考核，並將各單位得分情況張榜公布;同時，按照責任追究辦法，追究相關單位和人員的責任。對全年數據質量評比排名在後幾位的，目標管理考核中給予倒扣分。制定數據考核指標，數據質量考核中，低於平均指標的，目標管理考核一票否優。
(四)思想要重視，全員要參與
加強數據管理，全面推進企業信息化建設應用進程，離不開各級領導的重視和支持，只有領導重視，才是做好數據管理和深入分析的關鍵，信息化建設才能真正得到發展。同時，所有的工作人員，都應該把好各自工作環節的數據管理，不製造垃圾數據、錯誤數據，發現問題及時解決，追根求源，爭取將錯誤數據、垃圾數據剔除干凈，確保數據的正確完整。
(五)協作要到位
數據處理工作中，信息技術是實現手段，信息技術應用的先進性決定了系統軟體的質量水平高低，而業務的規范程度決定了信息化推進的廣度和深度。數據處理應用不僅涉及信息化技術的選擇和應用，同時還涉及到企業業務流程的規范和統一，並且直接影響企業系統信息化建設的成效。所以，每一項企業管理數據處理及其具體應用，都離不開信息部門和業務部門的緊密合作、協同工作。技術部門與業務部門需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使數據處理應用程度深化和完善。
(六)機制要健全
在業已建立機制的基礎上，要進一步完善數據分析應用管理辦法，建立部門工作責任制，包括項目管理制度、信息發布制度等;建立與數據處理應用相適應的企業業務配套制度;建立信息技術支持、安全和運維保障制度，包括信息安全應急處置預案、運維崗責體系等，保障數據分析應用工作健康有序發展。
Ⅲ 數據化管理的數據化管理的基本流程
數據化管理被視為現代科學管理的基礎。其核心目標在於確保決策的准確性、措施的有效性和執行的力度。通過數據化管理，可以將業務流程中的各個方面以直觀的數據形式展現出來，進而進行細致的分析，揭示潛在的問題和不足，為管理者提供精準的決策依據，推動管理層能夠採取針對性的改進措施。數據化管理不僅僅是決策的輔助工具，更是科學領導的重要參考。
領導學認為，領導藝術與方法是提升領導效能的關鍵。數據化管理作為一種有效的管理手段，能夠幫助領導者明確下屬業務中的具體問題，並採取實事求是的方法加以解決。通過分析數據，管理者可以了解問題的嚴重性和重要性，進而有針對性地進行改善，推動團隊整體進步，實現領導效能最大化。數據化管理不僅能夠提升個人領導力，還能促進整個團隊的成長。
數據化管理在企業管理中占據著至關重要的地位。一個優秀的企業管理機制需要具備完善的運營數據分析體系，確保企業活動的每一步都以數據為指導，以達成預設的數據指標。通過不斷循環改進，持續優化，企業能夠實現可持續發展。數據化管理不僅能夠幫助企業發現運營中的問題，還能提供改進方案，促進企業的良性發展。
數據化管理不僅在企業內部發揮著重要作用，它還是一種全新的管理理念和方法。通過推廣和應用數據化管理，可以推動民族企業的發展，提高企業的國際競爭力。在全球化競爭日益激烈的今天，數據化管理為企業提供了更加科學、高效的管理手段，有助於企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。