数据化管理引论(浅谈数据化运营CEO何直)

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企业数据化管理系列-数据化时代的管理变革

企业数据化管理系列——数据化时代的管理变革对于企业来讲，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。

随着数据化管理的不断渗入到企业管理中，随着大数据时代思想的潜移默化影响，如何通过数据化管理将企业的生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用已经成为管理者知识智慧的重要体现。

数据化已经成为这个时代的标志，他在改变人类基本的生活与思考方式的同时，也在推动企业信息管理准则的重新定位。

这不等同于我们古国的四大发明，我没有几个世纪的时间适应，甚至只有几年的时间。

电子书的出现将文字数字化了，当facebook提出了“社交图谱”我们的沟通被数字化了，当移动终端、电子商务的涌现我们的生活也被数字化了。

所以当我们在自觉不自觉中体验和感受着这个世界的数字化。

同样在数据化的时代下也引来了数据下的管理变革。

现代的企业已经不再认为数据是静止和陈旧的，企业已经将数据视作一种商业资本了，一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。

这是企业经营思维的转变，我们已经习惯阅读报表，喜欢的巧妙利用数据来激发新的产品和新型服务。

企业经过多年的信息化建设，企业已经产生大量的数据，如生产数据、库存数据、财务数据、产品数据，销售数据等。

同时也有了一个合适的载体进行运转也就是专业化的图表（或表单）或专业的管理软。

但是这些已经不能满足企业对需求，企业更多想通过数学算法运用到海量的数据上来预测经济行为的可能性。

沃尔玛根据顾客的购物行为来改变商品陈列，社交网络通过认识和可能认识的人来改变人们的人脉范围，零售企业通过数据分析来发现新的市场资源等等，于是数据成为了改变市场，确定模式的方法，成为新的认知，新的价值的源泉。

企业数据得以发展的核心是来源于，企业对经营的记录、预测和分析的渴望，所以信息化的改革在企业里面随处可见，也由原来的技术型为重点向信息型为重点转变。

数据最大的优点在于可以量化，就是基于这个原因，数据化不仅带来的是经营的改变，也带来了企业管理模式的改变。

数据化管理及数据化管理手段

EXCEL系列培训教材之基本操作篇
4、4 常用工具用法：冻结窗口：如果一个工作表超过一屏，我们在查看下面或者右边的数据时由于看不到表头或者左边对应的栏目，这时用“冻结窗口”这个工具，在“视图” “冻结窗口”，将所要的窗口冻结；筛选：当我们的数据比较多，经常就会需要按类别查看数据，或者由于某种需要选择，或二次筛选数字可以自定义筛择（如大于平均，小于平均）注意，经过筛选的表单，行序列号为兰色排序：排序要注意区域的选择，否则数据会紊乱

没有良好的数据支持和数据环境，再先进的管理方法都不可能奏效！！！！数据化管理不是管理的奢侈品，而是必需品

数据化管理所需条件是短期内可以达到的，回报非常现实
数据分析运用于经营的预测实现手段：通过数据化制度的建立，挖掘智能数据，实现数据模拟与预测功能要点：数据体系完善、功能足够
3、科学（精细化）管理阶段
2、辅助管理阶段 1、初级阶段
数据运用及分析实现手段：设定管理目标，KPI 考核，数据检讨分析与改善要点：指标的设定体现主要工作价值，指标设定可量化，指标设定合理系统数据平台建立实现手段：通过流程的搭建，建立数据库，数据集成要点：数据真实（质量）、系统（维度）、及时，可用（共享）
工作中常见的问题：
想当然，讲故事，出了问题都归结客观原因；把事情做对？管理者思路不清晰，经常用一些模糊的词语说明问题：做对的事情？ “可能”、“差不多”、“大概”；工作没有逻辑性，科学性，结论没有经过论证，缺失严谨；看问题肤浅，未认清真实面，挖掘不出深层次原因；前瞻性差，企业效率低下，重复错误，走弯路；管理的深渊：用决策失去依据及科学性，“三拍”决策（脑袋、胸、正确的方法做错腿），做错误的决策或失去重要的机会；的事情管理没有明确的目标，管理（运营）水平提升没有方向；

企业如何进行数据化管理

企业若何进行数据化治理【1 】对于企业来讲,数据化应用和治理无处不在,无论是企业日常运营,照样企业的营销企划,都是企业所有治理者或经营者无能否定的重要命题.然而,做好数据化应用,是一件体系而又庞杂的课题.企业若何真正把临盆筹划.营销计谋.财务计谋.经营计谋等体系有用的联合应用是异常考验治理者常识聪明的.但有的企业主根本疏忽统计治理.数据剖析与经营和营销的联系关系性.在当今强调竞争优势的经济情形中,假如不克不及掌控精确性的专业竞争,不根据各个专业性的概率指标与企业各类资本进行整体的科学组合,就无法使资本设置装备摆设得到有用应用,资本整合价值最大化就会成为一个泡影,实行数据化治理,培养企业的竞争优势就会成为一个空论.一.明白数据化治理的根本请求1.治理者看重数据化治理,是实行数据化治理的根本前提,治理者看重数据化,看重人的身分,确立人和数据的有用组合,充分应用数据的感化或功效,认知和应用数据的价值,调动听的积极性和主不雅能动性,才干构建数据化治理平台按照数据化请求开展相干工作.2.认清数据与治理的关系.企业不看重数据治理,就无法认清数据与治理的关系.很多治理者会经常经由过程数据剖析来比较治理效力差别的原因.如临盆治理中,两个部分人员.装备.材料.时光等要素完全一致的情形下,但临盆的效力不一样,我就可以经由过程临盆流程中的数据分化,进行数据剖析,就可确认是员工士气.照样员工闇练情形和或治理身分导致临盆效力不合的原因.3.收集的数据必须是真实靠得住的.数据因人而消失,是从治理运动中得来.数据的收集办法和治理要有轨制和流程规范,不克不及随心所欲,更不克不及估测和捏造数据.数据的真实性对企业的剖析和决议计划异常重要.其真实性一方面要依附人的道德行动来包管,另一方面轨制的包管是不成缺乏的.在双重请求下我们的数据收集才干有包管.4.数据是持续性和体系性的.在治理运动中,数据收集不克不实时断时续.不克不及只收集某一个方面,不然影响数据的精确性和完全性,企业各营业单元或各部分可按照年度.季度.月度以及每周.每日来收集企业各方面治理和营业产生的数据,进行归纳和统计.二.以目的治理为基本拓展数字化治理的空间数据化治理是以财务治理和目的治理为基本,由内向外拓展的.企业在计谋目的的指点下,将长期经营目的的所肯定的数据向年度进行分化,年度向季度.月度分化,形成了一个金字塔式的数据链.企业各个本能机能部分环绕着这个时段焦点数据设计本身的工作筹划,肯定本身所要完成数目目的.如许的数据指标就成为治理和工作的中间.工作的所有成果是为完成数目目的进行的.从目的治理的角度来看,更多的是财务数目指标,财务指标为焦点数据是毋庸质疑的,但焦点数据目的的完成是由其他数据支撑的.如：企业员工的满足度,客户的满足度,发卖终端增加数目的速度,企业投入新技巧开辟的费用,高技巧人员占员工的比例等等诸多半量指标,都是用于支撑财务数据目的实现的基本.因为很多工作都是根据这些数目指标进行分化,进行剖析总结,进行改良和调剂.是以,我们在进行数据治理中,各个营业单元必须让数据化向企业治理的每一个角落延长,使其在治理流程.尺度及各个模块都稀有据量化的清楚萍踪.如许我们环绕着数据进行工作,工作效力和后果将有更多的包管.三.数据化应用治理必须与轨制化.流程化.图表化的衔接在我们很多企业,数据化治理重要就是财务数据,和其他方面看起来似乎没有关系,现实在治理应用上,分开轨制化和流程化,数据化治理就没有基本,无法进行有用治理.数据化治理讲求的是体系剖析,科学评估.只有深入懂得其进程的每个环节及其特色,肯定出尺度.流程,才干够制订出科学的决议计划与治理办法.如临盆治理中,治理者选择适合且技巧闇练的工人,进行工时.动作.材料研讨,在实验进程中把工人的每一项动作.每一道工序.每一种材料所应用的数据都精确记载下来,就可得出完成该项工作所须要的总时光.总材料,据此定出一个工人“合理的时.日.月工作量和材料消费量”.并将规程和尺度的操纵流程编写成书面材料,按照此教导练习员工.经由过程轨制化的治理请求,长期不懈的履行,如许数据化在轨制化的基本上与流程化.尺度化衔接起来.就有一个根本包管.假如同时就临盆中的各个要素进行整顿成规范的表格,按照规范进行填写,并划定统计.剖析.上报时光,这就在临盆治理中就形成数据化治理的基本.如如许的治理长期保持,不竭修改和完美,长此以往累积成企业一整套规范运作的规程与习惯,同样也可组成企业奇特的焦点优势.四.必须为数据化治理的设计载体企业都邑天天产生大量的数据,如临盆数据.库存数据.财务数据.产品数据,发卖数据等.但其必须有一个适合的载体进交运转,使其能产生有用价值,这就须要我们设计一个载体——专业化的图表（或表单）或专业的治理软件.如许我们一方面可应用图表等对象进行整顿剖析,一方面可借助盘算机信息软件技巧进行有用快捷的治理运动,但如今很多中小企业在粗放式治理阶段还无法进行盘算机软件技巧的应用.是以,我们就图表对象的应用进行扼要的阐述.表单设计从非专业角度可以讲,咨询公司参谋更多应用的数据剖析对象.我们治理者更多的应用的是统计对象.这就我们从财务治理和统计治理方面设计各类表格.进行归纳和总结.企业在进行治理图表或表单设计上,必须根据自身的具体情形,设计合理和完美的表.如：日常营业表单.各类费用表单.各类经营治理表单.人力资本相干治理表单等各类表单,并将表单收集的数据按部分分.按级别分.按请求分.按经营分.按时光分等进行分类.设计好编号.类别,等级.审核.制表.抄送等相干信息.将这些信息按照尺度的流程进行填写.审核.剖析和治理,以便使治理运动加倍富有成效.特殊是产供销一体化的企业,治理运动庞杂,表单浩瀚,在没有治理软件应用支撑的情形下,这就须要治理者对一些“共性表”进行归并和筛检,对“共性表”进行优化,尽可能使表单治理扼要化,一些庞杂无关紧要的表单须要实时整顿处置,以削减表单治理的庞杂性.在进行表单等对象的设计和治理上,我们以电脑操纵体系为最基本的对象,它的很多根本功效就可实现和控制数据化治理的应用对象.当然,如企业前提允许,也可引进治理软件的进行应用,来进步治理效力.用图表或盘算机进行数据积聚.数据剖析.树立相干模块,同时确立剖析办法.构建数学模子.设计应用体系.供给决议计划支撑等.应用各类办法发掘数据应用技巧,治理效力会得到进一步的晋升.。

数据化管理企业成功的关键

数据化管理企业成功的关键一．用数据说话企业管理才有效企业运营管理若要有效，数据管理是关键。

数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、质量、人力资源管理等等一系列企业运营上发挥作用。

借助数据管理，企业不仅可以有效测量和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，或者是具体某一类业务提供决策依据。

并能够借助分析指标更精确地掌握企业经营趋势。

数据对企业业绩的贡献目前，国内的企业真正把财务战略和企业经营战略很好结合的企业并不多，大多数企业不十分重视统计数据的收集和分析，没有真正将数据分析和经营有效联系起来，导致一批企业靠“三拍”决策，即决策前拍脑袋、决策过程拍胸脯、决策失误拍大腿（后悔）。

让数据说话，就是让事实说话，让企业资源有效配置，达到高效经营、高水平增值的目的。

企业的经营的最终结果都会落实在业绩上，业绩的表现就是数据。

数据是一切管理流程、管理制度、方式、方法的源头，将经营过程前后数字做个对比，就能衡量出企业收益的好坏。

如果没有数据，大家就没有同一标准判断同一问题，这也是部门之间沟通不畅的原因之一。

数据对企业收支平衡的贡献借助数据管理，企业应进行盈亏平衡分析，从盈亏分析中挖掘企业盈利方向和总成本控制点，把成本控制由事后核算搬到事前预测，按预测制定管理措施，才能更大限度的控制企业的运营风险保证企业利益。

举一个例子，家具企业每年展会上都要推出一些新产品吸引买家。

然而，是不是新产品的种类越多就一定能吸引更多买家或买家就会订更多的货呢。

实践中却发现不一定，因为买家决定进货除了受多年经营习惯和其客户群的影响外，最重要的是新产品针对的消费群体类型是否有改变，消费群没有改变，对买家来讲，增加新品种是增加销量的好机会，他当然愿意进货；反过来的话，买家首先考虑的是开发新客户要多大的投入，才能把进的货卖出？新客户开发的风险小，买家可以尝试进货，反之，就是你的产品再好也不能吸引这种买家。

所以买家进货要评估收支平衡。

数字化时代下企业数字化管理模式研究

数字化时代下企业数字化管理模式研究目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、数字化管理模式的理论基础 (7)2.1 数字化管理的基本概念 (8)2.2 数字化管理理论的发展历程 (9)2.3 数字化管理模式的核心要素 (10)2.4 数字化管理模式的构建方法 (11)三、企业数字化管理模式的实施路径 (12)3.1 信息化基础设施建设 (13)3.2 数据治理与数据分析 (14)3.3 业务流程优化与重组 (16)3.4 组织结构变革与人力资源管理 (17)3.5 企业文化与数字化转型 (18)四、数字化管理模式的成效评估与风险管理 (19)4.1 成效评估指标体系构建 (21)4.2 成效评估方法与模型选择 (22)4.3 风险识别、评估与应对策略 (24)4.4 持续改进与优化机制设计 (25)五、案例分析 (26)5.1 国内外企业数字化管理实践案例概述 (28)5.2 案例企业数字化管理模式剖析 (29)5.3 案例企业成功经验总结与借鉴 (30)六、结论与展望 (31)6.1 研究结论总结 (32)6.2 对企业数字化管理模式的展望 (33)6.3 研究局限性与未来研究方向 (34)一、内容概览随着信息技术的不断发展，数字化时代已经成为企业发展的关键时期。

企业面临的竞争环境和市场需求日益复杂化，数字化管理模式逐渐成为企业提升竞争力的重要手段。

研究数字化时代下企业数字化管理模式具有重要的现实意义。

介绍数字化时代的背景特征，包括信息技术的发展、互联网的应用普及、大数据的兴起等，以及这些变化对企业经营管理带来的挑战和机遇。

阐述数字化管理模式的概念定义及其在企业发展中的作用。

分析当前企业数字化管理模式的实施情况，包括数字化战略制定、组织架构调整、业务流程优化等方面。

探讨现有数字化管理模式存在的问题和不足，为后续的数字化管理模式构建提供依据。

怎样理解数据化运营管理

怎样理解数据化运营管理引言随着信息技术的迅速发展，企业对数据的需求越来越高。

数据化运营管理成为了现代企业管理的重要一环。

本文将从什么是数据化运营管理、为什么要进行数据化运营管理以及如何理解数据化运营管理三个方面进行探讨。

数据化运营管理的定义数据化运营管理是指企业运用数据分析和处理的相关技术手段，对企业的运作进行全方位、全过程的监控和管理，以提高企业的效率和竞争力。

数据化运营管理涉及到数据收集、数据分析、数据应用三个环节，通过对大量数据的分析和运用，实现企业各项运营活动的优化和精确管理。

为什么要进行数据化运营管理提高决策效率数据化运营管理能够帮助企业管理层更加准确地了解企业运营的现状和趋势，为决策提供科学依据。

通过对各项数据的分析，管理层能够及时发现问题，制定有效的解决方案，从而提高决策的准确性和效率。

优化资源配置数据化运营管理可以对企业的资源进行精确的配置和管理。

通过对数据的分析，企业能够根据实际需求进行资源的合理分配，避免资源的浪费和闲置，从而提高资源利用效率。

提升客户体验数据化运营管理可以帮助企业深入了解客户需求，从而提供个性化的产品和服务。

通过分析客户数据，企业能够了解客户的偏好和需求，定制个性化的营销策略和产品推荐，提升客户的满意度和忠诚度。

如何理解数据化运营管理看重数据的价值在数据化运营管理中，数据是核心的驱动力。

企业需要意识到数据的价值，将数据视作一种重要的资产进行管理。

通过积累和分析数据，企业能够从中发现潜在的商业机会，优化运营流程，提高效率。

注重数据的质量数据的质量对于数据化运营管理至关重要。

企业必须确保数据的准确性和完整性，避免因为错误的数据分析而产生误导性的结论。

为了确保数据的质量，企业需要建立科学的数据收集和处理机制，并进行定期的数据审核和清洗。

关注数据隐私和安全在进行数据化运营管理的过程中，企业需要特别关注数据的隐私和安全。

企业必须遵守相关的法律法规，保护客户和企业的隐私权。

数字化在现代企业营销管理创新中的运用

数字化在现代企业营销管理创新中的运用目录一、内容综述 (2)1.1 数字化与现代企业营销管理 (2)1.2 营销管理创新的重要性 (4)二、数字化技术在营销管理中的应用 (5)2.1 数据分析与挖掘 (6)2.1.1 市场趋势分析 (7)2.1.2 消费者行为研究 (9)2.2 个性化营销 (10)2.2.1 定制化产品与服务 (10)2.2.2 针对性营销策略 (11)2.3 社交媒体营销 (12)2.3.1 微博、微信等平台的应用 (13)2.3.2 社交媒体广告投放 (14)2.4 电子商务与移动支付 (15)2.4.1 网络商店建设与管理 (17)2.4.2 移动支付解决方案 (18)三、数字化营销管理创新策略 (19)3.1 数据驱动的营销决策 (20)3.2 用户体验优化 (22)3.3 跨渠道整合营销 (23)3.4 内容营销与创意互动 (25)四、数字化营销管理面临的挑战与应对 (26)4.1 数据安全与隐私保护 (28)4.2 技术更新与迭代速度 (29)4.3 客户关系管理与维护 (30)五、数字化营销管理的未来趋势 (32)5.1 AI与大数据的深度融合 (33)5.2 5G时代的营销新机遇 (34)5.3 社交电商与直播带货的兴起 (36)六、结论 (37)6.1 数字化在现代企业营销管理中的核心地位 (38)6.2 持续创新，迎接数字化营销的未来挑战 (39)一、内容综述随着科技的飞速发展，数字化已渗透到现代企业营销管理的方方面面，成为推动营销创新的关键力量。

数字化不仅改变了企业与消费者之间的互动方式，还极大地提升了企业内部营销管理的效率和效果。

在内容综述部分，我们将探讨数字化如何助力企业实现营销管理的创新。

数字化技术如大数据分析、人工智能等为企业提供了深入洞察消费者需求和行为的数据支持，从而实现精准营销。

数字化营销工具如社交媒体、移动应用等，使企业能够以更低的成本、更高的效率与消费者建立联系。

数据化管理的意义和用途完整版

数据化管理的意义和用途HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】数据化管理的意义和用途数据化管理的定义：运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法。

从这个定义来看数据化管理它是一门管理工具。

那它的意义也就是为我们日常工作的方方面面提供服务的！只不过这种管理工具和一般的管理方法不一样，它是用数字说话，并且尽量做到绝对量化。

大致来讲数据化管理有如下五方面的作用：一、量化管理管理的量化是一门非常大的学问，做好了它能够提升管理质量，公正而公平的评估人和事。

对企业的管理者来说既做到了一碗水端平，又能够心甘情愿的付出（报酬）。

当然如果量化的不好或不够专业，也可能流于形式或片面化。

讲一个真实的事例，这是我在一家企业做数据化管理顾问时发生的：该公司有一家自营的专卖店，月均销售在100万左右，有20名销售人员。

该店有一名员工Alice，每月销售额都排在前两位。

当然Alice每月拿到的奖金也是最多的。

于是公司上到区域总经理，下到销售主任都认为Alice非常有能力，是下一个店长的候选人。

当然公司也朝着这个方向对Alice进行培养的。

后来有一些变化，该店的店长离职。

考虑到该店是一个年销售千万的大店，公司人事经理没有贸然让Alice接手，而是从别的店铺调来了一个新的店长。

可是这之后的两个月Alice的月销售额都大幅度的下滑，排名中等。

出现这种现象，大家第一感觉是她在闹情绪，和新店长有矛盾。

于是城市经理、人事经理轮番做Alice的思想工作，并且把她调离了这个店铺。

Alice满怀信心的到新店铺上班去了，可是在新的店铺她的表现仍然不突出。

为什么呢人事经理不得要领！当我听到这个故事后，我让他们的销售经理拿来了该店铺一年的销售数据、工作记录（排班表）。

确实，Alice在这一年中的销售数据非常突出（店长离职前）。

数据化管理的意义和用途

数据化管理的意义和用途数据化管理的定义：运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析,并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法。

从这个定义来看数据化管理它是一门管理工具。

那它的意义也就是为我们日常工作的方方面面提供服务的！只不过这种管理工具和一般的管理方法不一样,它是用数字说话，并且尽量做到绝对量化。

大致来讲数据化管理有如下五方面的作用：一、量化管理管理的量化是一门非常大的学问,做好了它能够提升管理质量,公正而公平的评估人和事.对企业的管理者来说既做到了一碗水端平,又能够心甘情愿的付出(报酬）。

当然如果量化的不好或不够专业，也可能流于形式或片面化。

讲一个真实的事例，这是我在一家企业做数据化管理顾问时发生的：该公司有一家自营的专卖店，月均销售在100万左右,有20名销售人员。

该店有一名员工Alice,每月销售额都排在前两位。

当然Alice每月拿到的奖金也是最多的。

于是公司上到区域总经理，下到销售主任都认为Alice非常有能力，是下一个店长的候选人。

当然公司也朝着这个方向对Alice进行培养的。

后来有一些变化,该店的店长离职.考虑到该店是一个年销售千万的大店,公司人事经理没有贸然让Alice接手，而是从别的店铺调来了一个新的店长。

可是这之后的两个月Alice的月销售额都大幅度的下滑，排名中等.出现这种现象，大家第一感觉是她在闹情绪，和新店长有矛盾。

于是城市经理、人事经理轮番做Alice的思想工作,并且把她调离了这个店铺。

Alice满怀信心的到新店铺上班去了，可是在新的店铺她的表现仍然不突出。

为什么呢？人事经理不得要领!当我听到这个故事后,我让他们的销售经理拿来了该店铺一年的销售数据、工作记录（排班表）。

确实，Alice在这一年中的销售数据非常突出(店长离职前）.那问题在哪呢?我在他们的排班表中发现了答案：每个月她的班次质量都是最好的！于是我做了一些加权处理（考虑了每天的销售权重和早中晚班的权重）发现她的月平均权重是20。

从经验决策转向数据决策的数字化经营管理核心要义

从经验决策转向数据决策的数字化经营管理核心要义作者：张潇来源：《中小企业管理与科技·上半月》2024年第06期【摘要】在数字化时代，企业正逐步从依赖个人经验的决策模式转向以数据为基础的决策方式。

传统的经验决策充满主观性与不确定性，难以应对复杂多变的市场环境，而数据决策能够提供更为科学、精准的决策依据。

论文探讨了数据决策的核心概念与优势，指出数据决策在提高决策客观性、精确性及处理复杂问题方面具有显著优势，并重点分析了数字化经营管理的核心要义，旨在为企业实现数字化经营管理提供理论基础和实践指导。

【关键词】数据决策；数字化经营管理；数据分析【中图分类号】F270.7；F49 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2024）06-0124-031 引言在传统的经营管理中，管理者通过个人或集体的经验、直觉和判断来作出决策，具有一定的灵活性和即时性。

然而，随着市场环境的日益复杂和竞争的加剧，经验决策的局限性逐渐显现。

经验决策的主观性强，容易受到个人偏见和情绪的影响，缺乏客观的数据支持，导致决策的不确定性和风险增加。

随着信息技术和大数据技术的迅猛发展，数据决策成为现代管理的重要手段。

数据决策是基于数据分析和模型的决策方法，依靠大量的客观数据和先进的分析工具来支持决策过程，具有更高的精确性和科学性。

数字化经营管理不仅依赖于数据的收集和分析，还需要建立完善的数据治理体系，培养数据驱动的企业文化和团队，全面提升企业的管理水平和决策质量。

因此，从经验决策转向数据决策是技术进步的必然结果，也是企业在数字化时代实现可持续发展的必由之路。

2 经验决策的特点与局限性2.1 经验决策的特点2.1.1 依赖个人或群体的经验、直觉与判断经验决策是基于管理者或团队的个人经验、直觉和判断来作出决策的过程。

经验决策通常依赖于过去的成功案例和教训，通过对类似情境的认知和理解，来快速应对当前的决策需求。

由于管理者的经验和直觉往往来自长期的实践积累，因此，在处理熟悉的情境和常规问题时，经验决策能够提供迅速且有效的解决方案。

数据化运营

数据化运营什么是“数据化运营”？目前没有一个统一的说法，但是基本上可以认为“数据化运营”作为一个现代企业的管理思想，一定是比仅仅一个个孤立的数据挖掘项目应用更能带给企业深刻的影响，一定是高于“数据挖掘项目”的更深层次，更广范围，更有企业战略含义的企业运营管理的方法论，这个方法论不仅局限在企业管理层或者数据挖掘者的脑子里，更是应该被企业的所有员工所熟悉，所了解，所认同，并且能实实在在地在不同岗位员工中得到有效坚持并应用的。

当然，“数据化运营”也远不是目前普遍的KPI(关键指标)考核，因为目前太多的KPI 实际上沦为过分追求结果的官僚管理工具，现实中的大多数KPI考核实际上就是急功近利的代名词，更重要的是KPI只是告诉结果，并没有办法让大多数员工能从中找到有效提升的途径。

所以，数据化运营决不是KPI考核。

中国市场上目前深入开展数据挖掘商业应用的行业和企业很少，能提出“数据化运营”的企业更是屈指可数，起码在金融行业和电信行业这两个似乎已经在数据挖掘应用方面大方烧钱的行业里管理层还没有这个“数据化运营”的意识，这很正常，象中国银行、中国移动这些垄断型肥肉企业，你怎么能指望其竞争环境优越的管理层能具有这种超前的“数据化运营”的先进理念呢？由此看来，最有可能成功实施“数据化运营”的行业和企业应该来自中国的互联网行业和企业，一方面这个行业具有规模化数据挖掘应用和数据化运营的基础（数据基础、信息处理基础、足够充分的真正激烈的商业竞争氛围），另一个原因可能会是这个行业的管理层普遍具有高于其他行业管理层的更加先进的现代企业经营理念和意识。

“数据化运营”首先是一种全员意识，全员的数据意识，这种意识比单纯的“数据挖掘技术”显然是要困难得多，也重要得多的。

只有成为企业全员的自觉意识，才可以成为企业全体员工的自觉行动，才可以成为企业的真正落实的运营的具体工作中。

举例来说，网易（或者新浪）如果要实施“数据化运营”的话，一定是所有部门所有岗位的员工都要贯彻这种战略：从产品开发人员，到用户体验部门，到产品运营团队，到客户服务部门，到销售团队和支持团队，每个人每个岗位都能真正从数据管理和数据发现的高度经营各自的本职工作，也就类似与各个岗位的员工，都在各自的工作中自觉利用或简单或复杂的数据分析工具进行大大小小的数据分析挖掘项目，这个时候，这个场景，才是真正的“数据化运营”的场面，才是真正的“从数据中发现信息财富并直接助力与企业的全方位提升”。

浅谈数据化管理

浅谈数据化管理数据化管理是指通过收集、整理、分析和利用数据来指导和支持管理决策的一种方式。

随着信息技术的发展和普及，数据化管理已经成为许多企业和组织进行管理的重要手段。

本文将从数据化管理的概念、优势、挑战和应用实例等方面进行浅谈。

首先，数据化管理是一种以数据为基础的管理方式。

传统的管理往往依靠经验和直观判断，很难准确地把握和分析复杂的管理情况。

而数据化管理通过收集和分析大量的数据，可以提供客观、准确、全面的管理信息，帮助管理者更好地了解和理解企业的运营情况，从而作出科学决策。

其次，数据化管理具有诸多优势。

首先，通过数据化，可以更加全面地了解企业的运营情况。

我们可以通过收集和分析各种数据，了解企业的销售额、利润率、市场份额等关键指标，从而了解企业的整体运营状况。

其次，数据化管理可以帮助企业发现和解决问题。

通过分析和比较不同时间段的数据，我们可以发现企业在某个环节存在的问题，并及时采取措施进行纠正和改进。

此外，数据化管理可以提高管理的科学性和精确性。

通过数据分析，我们可以从客观的角度评估企业的管理效果，发现管理上的瓶颈和薄弱环节，引导企业的管理改进和创新。

然而，数据化管理也面临一些挑战。

首先，数据的质量和可靠性是数据化管理的基础。

如果数据存在错误或者不准确，那么基于这样的数据进行的管理决策很可能是错误的。

因此，企业需要建立完善的数据采集和管理体系，确保数据的准确性和可靠性。

其次，数据分析和应用需要一定的专业知识和技能。

对于许多企业和组织来说，缺乏专业的数据分析师和数据科学家是一个常见问题。

因此，企业需要培养和吸引这方面的人才，才能更好地进行数据化管理。

数据化管理在各个行业和领域都有广泛的应用。

以零售业为例，许多大型连锁超市和电商平台通过对顾客购买行为的数据进行分析，可以了解到顾客的消费习惯、偏好和需求，从而制定更加精准的营销策略和促销活动，提高销售额和客户满意度。

再如，在制造业领域，通过对生产线数据进行分析，可以帮助企业发现生产中的瓶颈和问题，并进行生产流程的优化和改进，提高生产效率和质量。

华为数据治理和数字化转型方法论

华为数据治理和数字化转型方法论1. 概述在当今数字化时代，数据治理和数字化转型成为各行各业关注的焦点。

华为作为全球领先的信息和通信技术（ICT）解决方案供应商，不仅在技术创新上取得了显著成就，也在数据治理和数字化转型方面积累了丰富的经验和方法论。

本文将从华为的角度探讨数据治理和数字化转型的重要性，并共享华为的方法论和个人理解。

2. 数据治理的重要性数据治理是指企业如何全面管理和利用数据。

在数字化转型的过程中，高质量的数据治理至关重要。

良好的数据治理可以提高数据的准确性和可靠性，帮助企业做出更准确的决策。

数据治理可以提高数据的可访问性和可用性，帮助企业更好地利用数据价值。

数据治理还可以提高数据的安全性和合规性，有效保护企业和用户的隐私和安全。

3. 数字化转型的方法论数字化转型是指企业利用数字技术和创新模式，重塑业务、增强能力和提升竞争力。

华为提出了“四个全面”的数字化转型方法论，即全面感知、全面连接、全面智能和全面赋能。

全面感知是指通过物联网和大数据技术实现对业务和环境的全面感知，以便做出准确决策。

全面连接是指通过云计算和物联网技术实现设备和资源的全面连接，创造更多商业价值。

全面智能是指通过人工智能和自动化技术实现业务的智能化和自动化，提升效率和体验。

全面赋能是指通过数字化技术赋能员工和合作伙伴，共同创造更大的商业价值。

4. 华为的数据治理实践华为在数据治理方面有着丰富的实践经验。

华为建立了完善的数据管理体系和流程，确保数据的准确性和完整性。

华为利用先进的技术，如人工智能和大数据分析，对数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的商业价值。

华为重视数据安全和合规，采取严密的控制和监管措施，保护企业和用户的数据安全和隐私。

5. 个人观点和总结作为数据治理和数字化转型领域的专家，我认为华为的方法论和实践经验对于其他企业具有重要的借鉴意义。

企业应该重视数据治理的重要性，建立完善的数据管理体系和流程。

企业应该积极推动数字化转型，利用先进的技术提升业务能力和竞争力。

数字化赋能质量管理模式的应用与研究

数字化赋能质量管理模式的应用与研究目录1. 数字化赋能质量管理模式概述 (3)1.1 质量管理模式的发展历程 (4)1.2 数字化赋能质量管理模式的定义与特点 (6)1.3 数字化赋能质量管理模式的应用领域 (7)2. 数字化技术在质量管理中的应用 (8)2.1 数据采集与分析 (9)2.1.1 传感器技术 (11)2.1.2 大数据技术 (12)2.1.3 人工智能技术 (13)2.2 质量控制与优化 (14)2.2.1 质量检测技术 (15)2.2.2 质量预测与预防技术 (17)2.2.3 质量改进与优化技术 (18)2.3 质量信息管理与协同 (19)2.3.1 质量管理信息系统 (20)2.3.2 质量协同平台 (22)2.3.3 质量文化建设与传播 (23)3. 数字化赋能质量管理模式的实践案例 (25)3.1 制造业 (25)3.1.1 汽车制造行业 (27)3.1.2 电子制造行业 (29)3.1.3 机械制造行业 (30)3.2 服务业 (31)3.2.1 金融服务业 (33)3.2.2 医疗保健行业 (34)3.2.3 教育服务行业 (35)3.3 其他领域 (37)3.3.1 建筑业 (38)3.3.2 交通运输业 (40)3.3.3 农业与林业 (41)4. 数字化赋能质量管理模式的挑战与对策研究 (42)4.1 挑战分析 (44)4.1.1 技术挑战 (45)4.1.2 管理挑战 (47)4.1.3 人才挑战 (48)4.2 对策研究 (49)4.2.1 加强技术研发与应用推广 (50)4.2.2 完善管理体系与规范标准 (51)4.2.3 提升人才培养与引进机制 (52)5. 结论与展望 (54)5.1 主要研究结论总结 (55)5.2 进一步研究方向建议 (56)1. 数字化赋能质量管理模式概述质量管理是企业永恒追求的目标，对企业产品及服务的竞争力至关重要。

伴随着信息技术和智能技术的快速发展，数字化技术为传统的质量管理模式带来了翻天覆地的变革，逐步形成了“数字化赋能质量管理”的新模式。

运营商如何进行数据化运营

69中国电信业CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADEOctober 10 2015 178运营商大数据发展历程但是，迄今为止运营商尚未形成有影响力的大数据应用，大数据的价值还远远没有体现出来。

大数据如何应用到具体的生产场景中去，高效支撑公司业务发展以及如何通过新的商业模式获取更多收益仍然是困扰运营商的难题。

从数据的拥有者到数据的应用者与受益者还有很长的路需要走。

本文着重探讨大数据时代运营商如何迈入数据化运营？可以在哪运营商如何进行数据化运营数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受，站在信息化建设前沿的电信运营商也确定了发展利用大数据的战略布局。

其中，中国电信以综合平台、智能管道为依托，以丰富大数据为基础，聚焦重点大数据应用，聚合更有价值的四大大数据商业应用模式，依托自身核心业务，以实现利润最大化。

中国联通则启动了以数据为中心的、集中化和一体化的IT 系统建设，并集中推广了三个层面的应用：一是提升客户体验；二是加强透明管控和科学运营；三是构建新的商业模式。

中国移动主要聚焦内部应用，其在2013年年底提出以“大数据、超细分、微营销”为核心，以大数据能力为基础，建立适应互联网时代的营销服务体系。

在经过过去两三年的大数据积累后，目前运营商在部分领域进行了大数据的应用探索。

如：上海联通做了较多应用层面的探索，包括：①基于离网—区域关联分析模型，分析需要优化的网络区域；②基于用户离网概率预测模型，找出高离网风险用户群。

而浙江电信则积极探索大数据RTB 应用等。

■ 郭中梅︱文些方面促进业务的发展?如何实现？大数据在商业化应用方面还需要做哪些探索？什么是数据化运营数据化运营的定义对于数据分析，运营商并不陌生，但早先运营商的数据分析更多的是经营分析，关注的重点在于发生了什么？为什么会发生？而在大数据时代，运营商要想真正实现大数据的价值，需要进入数据化运营时代，这时候关注的重点发生了很大变化，数据化运营关注的重点在于：预测会发生什么并促使其发生。

管理知识的数字化转型

管理知识的数字化转型管理知识的数字化转型是当今企业发展中的重要趋势之一。

随着科技的不断进步和信息化水平的提升，传统的管理模式和方法已经无法满足当代企业的需求。

数字化转型的概念涵盖了整个企业的管理体系、业务流程和组织架构，旨在通过数字化技术的应用来提高企业的管理效率、创新能力和竞争力。

首先，管理知识的数字化转型需要从管理思维的转变开始。

传统的管理模式注重人力资源和手工操作，而数字化转型则强调数据驱动和智能化决策。

管理者需要理解并接受新的管理理念，将数字化技术融入到日常管理中，以提升决策的科学性和准确性。

在数字化转型的过程中，企业需要充分利用大数据和人工智能技术。

通过收集、存储和分析海量的数据，企业可以更好地理解市场和客户需求，及时调整业务策略和产品定位。

人工智能技术则可以帮助企业实现自动化生产、智能客服和精准营销，提高管理的效率和精准度。

此外，管理知识的数字化转型也需要重视信息安全和隐私保护。

随着数字化技术的广泛应用，企业的信息资产变得更加重要和敏感。

管理者应当加强信息安全意识，建立完善的信息安全管理制度和技术系统，确保企业数据的安全和保密。

在数字化转型的实施过程中，企业需要加强内部人才培养和外部合作。

管理知识的数字化转型需要跨部门和跨专业的团队合作，各部门之间应当加强沟通和协作，共同推动数字化转型的进程。

同时，企业还可以与科技公司、高校和研究机构合作，共同探讨和应用新技术，加速数字化转型的步伐。

总的来说，管理知识的数字化转型是企业发展的必然选择。

通过数字化技术的应用，企业可以提升管理的效率和精准度，促进创新和发展，提高竞争力和持续发展能力。

管理者应当积极拥抱数字化转型，不断学习和实践，引领企业走向数字化未来。

大数据时代企业经营管理模式与发展-经营管理论文-管理论文

大数据时代企业经营管理模式与发展-经营管理论文-管理论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：大数据时代下，国内各行业发展都面临着全新挑战以及机遇，生产方式、管理模式都要在满足自身需求的前提上，结合时代发展进行创设和改进，让企业发展具备时代特性，保持企业本身的活力。

企业的经营管理模式会直接影响到自身的生产发展，影响到企业在业内的核心竞争力，在大数据时代下，各类新型技术、方式的运用，能让企业的经营管理模式实现持续创新，提升管理工作的效率和实效性，值得企业管理者重视以及灵活运用。

笔者分析在大数据时代下，企业进行经营管理的挑战、模式以及发展，以期为企业工作者提供一定的理论参考。

关键词：大数据时代；经营管理；企业；模式1引言大数据时代下，企业以往的经营管理模式会暴露出一定的劣势，管理技术、管理模式，都需要结合新形式、新需求进行一定的改进，以此才能让企业持续站在时代发展前沿，不被时代和行业所淘汰，升级当前的经营管理。

大数据本身存在着多方面的优势，在企业进行经营管理时，应当从自身实际情况分析做起，结合需求来利用大数据的对应优势，提升对大数据的利用有效性，让大数据有关技术、模式能充分优化企业当前的运营管理。

除此之外，现代技术的更新换代让人才培养成为了企业的隐性需求，企业本身应在经营管理中强化对人力资源的发掘和管理，让企业团队能时刻保持专业性，促进企业的持续性发展。

2大数据时代企业经营管理的挑战2.1要对数据进行结合在经营管理中，会涉及到多方面的有关信息和数据，现代企业往往会借助传统型以及现代化两类的技术方式来进行对应的数据分析以及处理，在互联网数据中进行有效数据的采集和整合，此外，在电商领域繁荣发展的时代下，有关的电商数据也成为了企业需要收集的数据之一[1]。

为了保障对各项数据的充分收集，企业本身便需要对自身的经营管理进行改进，例如部分企业的数据库处理中，仅对结构信息有一定要求，但其内部的部分非结构类信息，便不能在自身管理中得到充分的利用，导致数据处理缺乏一定的实效性。

数据作用于现代企业管理论文-企业管理论文-管理论文

数据作用于现代企业管理论文-企业管理论文-管理论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——1数据在现代企业管理中的主要作用1.1为企业的全面预算管理和成本控制提供支持随着企业规范管理的逐渐深入，要求企业走科学发展、持续发展、统筹规划、和谐发展的管理之路，要推行企业新的管理理念，实现企业总体战略目标，需要一套全新的管理模式，将企业管理置于预想、预知、预控的状态下，取得主控权，而全面预算管理则是一件好的方法，预算不是财务指标，是公司发展战略和经营策略的实施保障和管理控制体系。

成本控制以会计成本控制理论为依据，通过各种现代化管理手段有效提升了企业的资本利用效率，有利于其健康稳定发展。

成本控制将实际成本和成本定额的差值作为衡量成本利用效率的主要标准，进一步规范了企业的经营管理秩序，降低生产管理成本，实现了目标利润。

无论是预算管理还成本控制，都离不开数据，而这些数据又不可能凭空而来，它来源于平时的收集和积累。

在日常的企业管理工作中，利用现代化的工具建立各种各样的数据库，例如一台整机产品，由设计定稿———BOM单———定型———采购———生产的各个阶段都会涉及各种各样的数据，这些数据开始是一定粗糙的、不准确的，但一定要建立起来，凭借现在的技术我们能够做到的是全体数据，而不是随机样本（即样本=总本），随着生产技术的提高、工艺的改进、批量化的生产，其数据会越来越准确，越来越科学，逐步实现数据的“精”（精密部署）、“准”（数据准确）“、细”（指标细化）、“实”（立足实际）。

一个生产周期完成以后或者在一个财务年度以后，企业要及时地对预实差进行分析，好好地总结经验，偏差必须认真分析，找出原因，持续改进，这样持续化，提高企业的数据应用水平，增加企业竞争优势，提升其综合竞争力。

1.2推进企业的信息化建设企业信息化建设是企业发展的重要组成层面，直接影响着其未来发展前景。

因此，在日常经营活动中，企业必须加快信息化建设，积极运用各种信息网络技术发展自身。

数据化经验介绍发言稿范文

大家好！今天，我非常荣幸能够站在这里，与大家分享我在数据化工作中积累的一些经验和心得。

在这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业发展的核心驱动力。

今天，我就从以下几个方面，为大家详细介绍数据化经验。

一、认识数据化的重要性首先，我们要充分认识到数据化的重要性。

数据化是企业在激烈竞争中脱颖而出的关键，它可以帮助我们更好地了解市场、客户和自身业务。

通过数据化，我们可以实现决策的科学化、精准化，提高工作效率和效益。

二、数据化工作的实施步骤1. 数据收集：确保数据的真实、准确和完整性。

从内部和外部渠道收集数据，包括市场数据、客户数据、业务数据等。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行筛选、整理和清洗，确保数据的准确性和可用性。

3. 数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法，对清洗后的数据进行分析，挖掘数据背后的规律和趋势。

4. 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，使数据更加直观易懂。

5. 数据应用：将分析结果应用于实际工作中，优化业务流程，提高工作效率。

三、数据化工作的注意事项1. 重视数据质量：数据质量是数据化工作的基础，我们要确保数据的真实性、准确性和完整性。

2. 跨部门协作：数据化工作涉及多个部门，我们要加强部门间的沟通与协作，形成合力。

3. 技术支持：引进和培养数据化人才，提高团队的数据处理和分析能力。

4. 不断学习：紧跟数据化发展趋势，学习新的技术和方法，提高数据化工作的水平。

四、数据化工作的成果通过数据化工作，我们取得了以下成果：1. 提高了决策的科学性：基于数据分析，使决策更加精准，降低了决策风险。

2. 优化了业务流程：通过数据化分析，找出业务流程中的瓶颈，进行优化改进。

3. 提高了工作效率：数据化工作使得业务流程更加标准化、自动化，提高了工作效率。

4. 降低了运营成本：通过数据化分析，发现成本浪费，进行成本控制。

总之，数据化工作是企业发展的必经之路。

我们要充分认识数据化的重要性，加强数据化工作的实施，不断提高数据化工作的水平。