爱华网一切人类活动，均可以通过转化为单位数量进行计量，以体现活动的有效程度。数据化管理适用于任何经济组织的任何领域、任何流程。根据业务类型可以分为数据化财务管理、数据化成本控制、数据化生产管理、数据化销售管理、数据化人力资源管理、数据化质量管理、数据化行政管理、数据化研发管理、数据化工艺管理、数据化服务质量管理、等等。 国内权威的数据化管理研究专家谭小芳老师认为，数据化管理是对传统的账簿式（并非只是财务账簿，如管理者笔记等）管理的深化，是随着计算机技术的发展及普及、随着财务、金融等以数据作为操作基准行业的发展演化而来。目前，多个行业的很多企业都在开始运用数据对业务发展状况进行监控，并指导管理工作的开展。 企业管理求简单模式，数字化复制方法。人人都说不可能会有简单模式，数字化复制方法，我说有——五千年以来没发现的数字化成功理论，这数字化成功理论本就存在你的一举一动上，每一个企业、每一个人天天所做的事都不可脱离的现实，它不是什么深不可测的理论体系，但可解释历史、决策现在、预测未来的一种中国本土全新的科学理论。它是理论与实践两者时时刻刻不脱离同时应用的认识论和方法论理论基础。数据化管理有如下意义：
1、数据化管理是科学管理的基础。 科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。 2、数据化管理是科学领导的参考。 领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。 3、数据化管理是企业管理改进的关键。 优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考，达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。数据化管理是一种全新的管理方法，其推广和运用可以促进民族企业的发展，增强国际竞争力。下面，谭小芳老师与您分享一个案例： A公司是某市主要大型连锁超市公司之一，下属20个门店，门店面积从1000至3000平方米不等，分布在该市市区和下属各镇，有一个大约8000平方米的配送中心和500平方米的总部办公室。年营业额近3亿元人民币。A公司连锁经营，统一管理，统一采购，由配送中心统一配送的商品约占80%的比例。A公司管理人员的学历水平不算很高，但很好学，公司风气正派，工作作风雷厉风行，富有团队精神，公司员工非常刻苦勤奋。 A公司现有电脑管理系统已使用三年，具备前台收银、门店管理、配送中心管理和总部管理的网络管理功能。但系统运作状况一直不好，A公司和系统供应商互有抱怨，A公司系统的主要使用人员如采购、店长等对系统很不信任，认为系统经常出错，功能不足，更没有办法相信电脑中的数据。A公司的管理人员说：他们当时说，用上系统之后就什么都知道，结果我们用几年，仍然是什么都不知道。但当时A公司的系统供应商是一家国内较大型的专业零售软件公司，国内也有许多用户在使用该系统供应商的软件，其系统相对比较成熟。 后来A公司董事会为了提高管理规范化水平，聘请独立管理顾问Mr.John以该公司副总经理的身份主持该项工作。通过一段时间的分析论证，Mr.John认为要加强公司的规范化管理水平，没有高质量的数据信息作为支撑是不可能达成规范化管理要求的，于是数据化管理就被确定为提升A公司管理的突破口，并将随后的工作分为两大阶段进行：数据清洗和整理；数据化管理工作的展开。 针对这些核心管理问题，Mr.John组织设计了一套管理报表，报表按照不同的管理职位（例如部门经理、采购员、店长等）和天/周/月的类别划分，本着20/80法则，将每个管理职位常用报表数量基本6-8张以内。KPI指标和报表设计之后先由电脑部试用两周，然后对其中的数据指标含义、准确性和重要性等进行深入分析，最后确定。KPI指标和报表定稿后，A公司又对每一个使用者再次进行培训，详细讲解各种指标和报表的含义，强调这些数据都是现实经营水平反映，各管理人员有责任改善这些指标。通过新的KPI指标和报表，许多管理人员发现许多难以置信的问题，例如三个月内无销售的单品竟达1000多种；实际到货率只有75%左右；一年累计采购金额不超过10万元的供应商竟有近百个，等等。 经过半年左右集中清理，上述管理问题得到明显改善，历年积压商品全部得到清理，新的滞销商品能够及时发现和处理，不再过多地占用货架和资金；门店商品到货率平均达到85%，重点商品到货率保持在95%以上；Mr.John根据业务需要，运用了进价指数的新指标，衡量总体商品采购进价下降幅度，结果整体采购进价降低了0.3%；对所有供应商进行了合理调整，供应商数量由800多个压减到500多个；确定了A类商品的范围，对大约1000种商品实行采购、配送、门店销售的全过程重点管理，A类商品销量提高约10%；系统的毛利率、毛利额等数据可以直接提供给财务部使用，实现财务数据的无缝廉洁，并可以对门店和采购部门下达毛利指标；对新商品引进制定了规范管理体系。 通过近一年的数据化管理工作的开展，A公司的多有管理人员都意识到了系统数据的应用价值，学会了运用系统数据帮助自己的工作开展，减少了部门和人员之间的扯皮推诿，为A公司内部精细化管理（如促销管理、商品ABC管理、商品结构调整合全员绩效管理等）奠定了基础。 提起麦当劳，恐怕在当今中国不知道它的人可谓是寥寥无几。地点是快餐经营成败的关键因素，麦当劳就是凭借着独到的“选址秘诀”而开一个火一个的。在选址时，麦当劳会进行大量的前期市场调研和资料收集，涉及到人口、经济水平、消费能力、发展规模和潜力、收入水平、商圈等级和发展空间等各个方面，而且还要对不同商圈中的物业进行评估，包括人流测试、顾客能力对比、可见度和方便性的考察等，以此为基础再进行营业额预估和财务分析。数据之庞杂繁琐，恐怕是多少中国企业所不能想像的。 麦当劳深谙“一步差三市”的道理。什么是数字化管理，麦当劳给我们上了生动的一课。真正的“数字化管理”是在决策前用数字作支撑的，而冒牌的“数字化管理”是在决策后用数字作掩护的。国内一些企业为赶潮流而构筑的数字工程无论看起来多么绚丽，都是劳民伤财、毫无价值。谭老师表示，数据化管理的基本流程如下： 1、收集数据。 收集数据，是指将业务领域类的一切活动进行计量，然后由专人进行管理。计量的前提是要设计与业务活动实际相符合的表格单据（文件记录）。数据记录一般由一线的业务操作人员填写完成，最终通过各基层管理干部逐级上交。收集数据中必须注意的是数据的真实性、准确性、时效性。对于基础数据的质疑可以采用统计方法进行检验判别。 2、整理数据。 整理数据，是指将收集完毕的数据进行归类，对有效的数据进行统计，剔除无效数据。整理数据中需要注意数据的真伪、时效等。 3、记录数据。 记录数据，是指将一切有效的数据记录在特定形式的数据文档中。在这个环节，需要设计一套适合业务实际的数据统计表格，命名为“业务名称+基础数据库.xls”的形式，存储在固定的硬盘存储区域。此环节尤其要注意数据保存，切忌不能因重装系统、电脑损坏等造成基础数据遗失，因此，需要操作者进行必要的数据备份。 4、分析数据。 是指根据管理需要，从基础数据库中选取有关联的数据，通过常规的数据统计分析方法形成特定报表予以呈现。常规的数据分析方法包括：①数据展示（数据表格、数据图表）。即充分利用计算机操作软件，将数据进行直观的展示。②数据分析。数据分析常规方法是对比分析（包括同比、环比、定基比）、趋势分析（时间段趋势分析）、结构分析、异常分析等。数据分析过程中，需要大量运用常规的统计分析软件进行，包括一般人熟练使用的officeexcell、和专业统计分析软件SPSS、e-viewsMinitab等。③如果在对于管理者统计专业知识底子丰厚的情况下，还有必要对数据进行检验分析，以呈现数据的准确性。以上数据分析载体为报表，报表设计应简洁、明确、适合管理层的接受能力，和必须注意时效性。 5、数据化管理。 是指经过以上步骤形成的数据报表，基本能够明确指出业务工作中存在的基本状况，因此，谭小芳老师认为，在向管理层提供报表的同时，需要明确指出报表中显现的各类突出问题，并根据自己所掌握的能力提出合理的管理建议，以供管理者决策使用。 最后，数字化管理的时代劲风是不会逆转的，数字背后所蕴含的管理哲学更是值得我们挖掘的。数字，只有在正确经营思想的指引下才能发挥应有的威力，也才有进一步精准和细化的必要。谭老师希望我们的企业管理者能重视数据化管理！做好数据化管理！
