京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你有数据,可是你会管理数据吗
海量数据是大数据时代的显著特征,但是这并不是大数据的真正价值。当企业在海量的数据中寻找到有效的信息,提升企业的竞争力,帮助用户解决问题,这才是大数据对企业的意义所在。今天,越来越多的企业开始涌入大数据分析市场,包括IBM、EMC、以及Microsoft在内的巨头等等。大数据分析及大数据管理俨然已经成为一个全新的战略制高点。
对于企业来讲,数据化运用和管理无处不在,无论是企业日常运营,还是企业的营销企划,都是企业所有管理者或经营者无可否认的重要命题。
然而,做好数据化应用,是一件系统而又复杂的课题。企业如何真正把生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用是非常考验管理者知识智慧的。但有的企业主根本无视统计管理、数据分析与经营和营销的关联性。
在大数据时代强调竞争优势的经济环境中,如果不能把握精确性的专业竞争,不根据各个专业性的概率指标与企业各种资源进行整体的科学组合,就无法使资源配置得到有效利用,资源整合价值最大化就会成为一个泡影,实施数据化管理,培育企业的竞争优势就会成为一个空话。
一、明确数据化管理的基本要求
1、管理者重视数据化管理,是实施数据化管理的基本条件。
管理者重视数据化,重视人的因素,确立人和数据的有效组合,充分利用数据的作用或功能,认知和使用数据的价值,调动人的积极性和主观能动性,才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。
2、认清数据与管理的关系。
企业不重视数据管理,就无法认清数据与管理的关系。很多管理者会经常通过数据分析来比较管理效率差异的原因。如生产管理中,两个部门人员、设备、材料、时间等要素完全一致的情况下,但生产的效率不一样,我就可以通过生产流程中的数据分解,进行数据分析,就可确认是员工士气、还是员工熟练情况和管理因素导致生产效率不同的原因。
3、采集的数据必须是真实可靠的。
数据因人而存在,是从管理活动中得来。数据的采集方法和管理要有制度和流程规范,不能随心所欲,更不能估测和伪造数据。数据的真实性对企业的分析和决策非常重要。其真实性一方面要依靠人的道德行为来保证,另一方面制度的保障是不可缺少的。在双重要求下我们的数据采集才能有保障。
4、数据是连续性和系统性的。
在管理活动中,数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面,否则影响数据的准确性和完整性,企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理和业务发生的数据,进行归纳和统计。
二、以目标管理为基础拓展数字化管理的空间数据化管理是以财务管理和目标管理为基础,由内向外拓展的。企业在战略目标的指导下,将长期经营目标的所确定的数据向年度进行分解,年度向季度、月度分解,形成了一个金字塔式的数据链。企业各个职能部门围绕着这个时段核心数据设计自己的工作计划,确定自己所要完成数量目标。这样的数据指标就成为管理和工作的中心。工作的所有结果是为完成数量目标进行的。
从目标管理的角度来看,更多的是财务数量指标,财务指标为核心数据是毋庸质疑的,但核心数据目标的完成是由其他数据支撑的。如:企业员工的满意度,客户的满意度,销售终端增长数量的速度,企业投入新技术开发的费用,高技术人员占员工的比例等等诸多数量指标,都是用于支持财务数据目标实现的基础。因为很多工作都是依据这些数量指标进行分解,进行分析总结,进行改进和调整。
因此,我们在进行数据管理中,各个业务单元必须让数据化向企业管理的每一个角落延伸,使其在管理流程、标准及各个模块都有数据量化的清晰足迹。这样我们围绕着数据进行工作,工作效率和效果将有更多的保障。
三、数据化运用管理必须与制度化、流程化、图表化的连接
在我们很多企业,数据化管理主要就是财务数据,和其他方面看起来似乎没有关系,实际在管理运用上,离开制度化和流程化,数据化管理就没有根基,无法进行有效管理。
数据化管理讲究的是系统分析,科学评估。
只有深刻了解其过程的每个环节及其特点,确定出标准、流程,才能够制定出科学的决策与管理办法。如生产管理中,管理者选择合适且技术熟练的工人,进行工时、动作、材料研究,在试验过程中把工人的每一项动作、每一道工序、每一种材料所使用的数据都准确记录下来,就可得出完成该项工作所需要的总时间、总材料,据此定出一个工人“合理的时、日、月工作量和材料消耗量”。并将规程和标准的操作流程编写成书面材料,按照此教育训练员工。
通过制度化的管理要求,长期不懈的执行,这样数据化在制度化的基础上与流程化、标准化连接起来。就有一个基本保障。如果同时就生产中的各个要素进行整理成规范的表格,按照规范进行填写,并规定统计、分析、上报时间,这就在生产管理中就形成数据化管理的基础。如这样的管理长期坚持,不断修正和完善,长此以往累积成企业一整套规范运作的规程与习惯,同样也可构成企业独特的核心优势。
四、必须为数据化管理的设计载体
企业都会每天产生大量的数据,如生产数据、库存数据、财务数据、产品数据,销售数据等。但其必须有一个合适的载体进行运转,使其能产生有效价值,这就需要我们设计一个载体--专业化的图表(或表单)或专业的管理软件。这样我们一方面可运用图表等工具进行整理分析,一方面可借助计算机信息软件技术进行有效快捷的管理活动,但现在许多中小企业在粗放式管理阶段还无法进行计算机软件技术的应用。因此,我们就图表工具的应用进行简要的阐述。
表单设计从非专业角度可以讲,咨询公司顾问更多使用的数据分析工具。我们管理者更多的使用的是统计工具。这就我们从财务管理和统计管理方面设计各种表格。进行归纳和总结。
企业在进行管理图表或表单设计上,必须根据自身的具体情况,设计合理和完善的表。[大数据魔方]如:日常营业表单、各类费用表单、各类经营管理表单、人力资源相关管理表单等各种表单,并将表单收集的数据按部门分、按级别分、按要求分、按经营分、按时间分等进行分类。设计好编号、类别,等级、审核、制表、抄送等相关信息。将这些信息按照标准的流程进行填写、审核、分析和管理,以便使管理活动更加富有成效。
特别是产供销一体化的企业,管理活动复杂,表单众多,在没有管理软件应用支持的情况下,这就需要管理者对一些“共性表”进行合并和筛检,对“个性表”进行优化,尽可能使表单管理简要化,一些繁杂可有可无的表单需要及时整理处置,以减少表单管理的复杂性。在进行表单等工具的设计和管理上,我们以电脑操作系统为最基础的工具,它的许多基本功能就可实现和掌握数据化管理的使用工具。
当然,如企业条件许可,也可引进管理软件的进行应用,来提高管理效率。用图表或计算机进行数据积累、数据分析、建立相关模块,同时确立分析方法、构建数学模型、设计应用系统、提供决策支持等。使用各种方法挖掘大数据应用技术,管理效率会得到进一步的提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31