3月集团经营管理分析会上，李安平董事长发“火”了！课前，他将整个pg电子官方网站集团营销、市场、生产、研发、后台以及各团队管理人员近2个月的“通话时长”导出表格，通过数据现场分析管理人员的事情状态及相同频率，从而引出了今天的主题——“数据化管理”。
一、数据化管理的界说
1、什么是大数据 ？“大数据”是由数量巨大、结构庞大、类型众多数据组成的数据集合，归根结底是由数字+表格+单词组成。
2、什么是数据化管理 ？数据化管理是通过对业务的数据进行收集、分析，并将分析结果应用到企业运营的各个环节，进而对管理方面做出相应的计划及调整过程。收集数据→整理数据→分析数据→数据化管理。
3、我们对数据管理的理解误区：有电脑系统，有种种报表，开会念数据� ？梢晕饰首约海菏欠裾莆樟擞行Х治龅囊� ？是否对数据进行了有效分析 ？是否通过分析找到了问题点 ？是否能找出问题的解决要领 ？
通过有效的数据化分析，我们能够：找到问题，解决问题，提高效率。
数据分析是最重要的管理工具。
二、为什么要进行数据化管理
1、外部压力——经营环境面临挑战：当今，决策的环境与面临的挑战对我们提出了更高要求，决策的庞大性和时效性问题突显，究其原因，主要体现在四个方面。（1）信息全面庞大。包罗：市场与销售、客户与服务、生产与制造、采购与供应、库存与运输等。（2）信息来源疏散。包罗：机构疏散、企业外信息源疏散、历史信息积累等。（3）信息通报缓慢。包罗：企业规模变大，信息无法及时通报；无法进行深条理处置及量化分析等。（4）数据整合困难。包罗：数据孤岛、主数据纷歧致、数据口径纷歧致、维度粒度差异等。
2、内部需求——管理困惑：我们生活在数据之中。对于企业管理来说，有HR、资金管理、OA、供应链、财政、物资等种种数据，但存在大量看不全、找不见、用不了的数据，形成“孤岛�；�。这容易导致以下问题：（1）指标动态数据靠问；（2）运营分析数据靠等；（3）拍板决策数据靠想；（4）分析陈诉数据靠凑。
三、数据化管理的意义和目的
1、有利于量化管理。
2、有利于提高企业整体分析研究能力。好比对于企业经营管理能力分析，会涉及到：（1）各层管理人员素质及能力分析；（2）企业经营效率分析；（3）内部调控机构效率分析；（4）人事管理效率评估；（5）生产调治效率分析等。
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3、有利于提高企业管理者的决策速度和正确性。
4、有利于实现精细化管理，提高运营效率。
5、有利于提高企业市场快速反映能力。
6、有利于最大化提升销售、市场业绩，提高核心竞争力。
当今“大社会”，三分靠技术，七分靠数据。得数据者懂天下，用数据者得天下！
四、如何建立数据库
1、企业大数据的来源：（1）企业经营相关的业务数据-这类数据来自企业信息化领域，包罗企业资源计划(ERP)、产物生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)和环境管理系统(EMS)等。（2）机器设备互联数据-生产过程中，装备、物料及产物加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据等。（3）企业外部数据-包罗企业产物售出之后的使用、反馈情况的数据，同时还包罗了大量客户、供应商、互联网等数据状态。
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2、理清数据库的三个条理：（1）业务指导管理，聚焦于“在干什么 ？”（2）运营分析管理，聚焦于“干得怎么样 ？”（3）经营计谋管理，聚焦于“还要干什么 ？”
3、建立五个板块的数据库：（1）“营销”数据库-目标告竣率、人员配置、市场开发、品淡旺季规律、月季完成率、区域销售占比、战略品销售占比、潜品销售占比、客均销售、人均劳效等；（2）“生产”数据库-销售数据（上、本、下期）、设备利用率、单元能耗、单元折旧、单元维修、产能制品率、人均劳效等；（3）“研发”数据库-员工分层分级、专家数据库、同线同品数据、立项依据、结题时间、对外合作、流程节点、阶段评估、结题陈诉等；（4）“物料”数据库-需求预测（量/价）、采购量/价、进品（高/科/低）、存品（高/科/低）、单价对比率、商品损失率、量价同/环比、库销比等；（5）“服务”数据库-专委赋能、学术服务、活动交流、分品用户量、用户周月应用率、单人使用量、连带率等。
五、如何应用数据化管理
1、打好信息化基础，不停积累形成数据库。
2、通过练习，不停提高数据化思维意识。主动提高的人会：熟悉业务、记大数、记要害数、记异常数；被动提高的人则只会：培训、做表、换岗。
3、对数据有质疑精神，正确分辨大数据的真实性。如销售量和销售额� ？赡艽嬖诘南窒笫牵杭偈莩涑庠谙鄣母鞲龌方�，容易导致错误判断。背后的原因在于：统计路径过长，粗心大意，故意改动数据，依赖性太强……
4、理清数据来源，坚持数据的客观性。要有挖根掘底的精神，预防：以偏概全、定向取值、尺度纷歧。
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5、关注恒久、短期数据，注重数据的时效性。运用权重法，分析商品、物料等占用的比例、账龄、库龄等。
6、加强数据化管理培训，提升数据逻辑性。
7、深度研究销售、生产、人才等种种规律。
8、数据由点带线、由线带面。
9、按月、季剖析各项目标。
10、通过对比，分析预测年度目标。
11、每日追踪盈亏平衡点
12、做好数据宁静防护事情
六、注意事项
1、不要只罗列数据，而没有结论。
2、不能没有尺度和数据来源。
3、不写记叙文，要写议论文。
4、要有问题点，也要有解决方案。
5、没有确切数据，只做定性分析。
创新生长，循序渐进，深化数据，持之以恒！
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一、数据化管理的界说
1、什么是大数据 ？“大数据”是由数量巨大、结构庞大、类型众多数据组成的数据集合，归根结底是由数字+表格+单词组成。
2、什么是数据化管理 ？数据化管理是通过对业务的数据进行收集、分析，并将分析结果应用到企业运营的各个环节，进而对管理方面做出相应的计划及调整过程。收集数据→整理数据→分析数据→数据化管理。
3、我们对数据管理的理解误区：有电脑系统，有种种报表，开会念数据� ？梢晕饰首约海菏欠裾莆樟擞行Х治龅囊� ？是否对数据进行了有效分析 ？是否通过分析找到了问题点 ？是否能找出问题的解决要领 ？
通过有效的数据化分析，我们能够：找到问题，解决问题，提高效率。
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二、为什么要进行数据化管理
1、外部压力——经营环境面临挑战：当今，决策的环境与面临的挑战对我们提出了更高要求，决策的庞大性和时效性问题突显，究其原因，主要体现在四个方面。（1）信息全面庞大。包罗：市场与销售、客户与服务、生产与制造、采购与供应、库存与运输等。（2）信息来源疏散。包罗：机构疏散、企业外信息源疏散、历史信息积累等。（3）信息通报缓慢。包罗：企业规模变大，信息无法及时通报；无法进行深条理处置及量化分析等。（4）数据整合困难。包罗：数据孤岛、主数据纷歧致、数据口径纷歧致、维度粒度差异等。
2、内部需求——管理困惑：我们生活在数据之中。对于企业管理来说，有HR、资金管理、OA、供应链、财政、物资等种种数据，但存在大量看不全、找不见、用不了的数据，形成“孤岛�；�。这容易导致以下问题：（1）指标动态数据靠问；（2）运营分析数据靠等；（3）拍板决策数据靠想；（4）分析陈诉数据靠凑。
三、数据化管理的意义和目的
1、有利于量化管理。
2、有利于提高企业整体分析研究能力。好比对于企业经营管理能力分析，会涉及到：（1）各层管理人员素质及能力分析；（2）企业经营效率分析；（3）内部调控机构效率分析；（4）人事管理效率评估；（5）生产调治效率分析等。
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4、有利于实现精细化管理，提高运营效率。
5、有利于提高企业市场快速反映能力。
6、有利于最大化提升销售、市场业绩，提高核心竞争力。
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四、如何建立数据库
1、企业大数据的来源：（1）企业经营相关的业务数据-这类数据来自企业信息化领域，包罗企业资源计划(ERP)、产物生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)和环境管理系统(EMS)等。（2）机器设备互联数据-生产过程中，装备、物料及产物加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据等。（3）企业外部数据-包罗企业产物售出之后的使用、反馈情况的数据，同时还包罗了大量客户、供应商、互联网等数据状态。
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2、理清数据库的三个条理：（1）业务指导管理，聚焦于“在干什么 ？”（2）运营分析管理，聚焦于“干得怎么样 ？”（3）经营计谋管理，聚焦于“还要干什么 ？”
3、建立五个板块的数据库：（1）“营销”数据库-目标告竣率、人员配置、市场开发、品淡旺季规律、月季完成率、区域销售占比、战略品销售占比、潜品销售占比、客均销售、人均劳效等；（2）“生产”数据库-销售数据（上、本、下期）、设备利用率、单元能耗、单元折旧、单元维修、产能制品率、人均劳效等；（3）“研发”数据库-员工分层分级、专家数据库、同线同品数据、立项依据、结题时间、对外合作、流程节点、阶段评估、结题陈诉等；（4）“物料”数据库-需求预测（量/价）、采购量/价、进品（高/科/低）、存品（高/科/低）、单价对比率、商品损失率、量价同/环比、库销比等；（5）“服务”数据库-专委赋能、学术服务、活动交流、分品用户量、用户周月应用率、单人使用量、连带率等。
五、如何应用数据化管理
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5、关注恒久、短期数据，注重数据的时效性。运用权重法，分析商品、物料等占用的比例、账龄、库龄等。
6、加强数据化管理培训，提升数据逻辑性。
7、深度研究销售、生产、人才等种种规律。
8、数据由点带线、由线带面。
9、按月、季剖析各项目标。
10、通过对比，分析预测年度目标。
11、每日追踪盈亏平衡点
12、做好数据宁静防护事情
六、注意事项
1、不要只罗列数据，而没有结论。
2、不能没有尺度和数据来源。
3、不写记叙文，要写议论文。
4、要有问题点，也要有解决方案。
5、没有确切数据，只做定性分析。
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