最近也在学习数据化管理，和大家分享几个心得：

1.数据化管理是将经营的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，再通过适当地分析，发现业务的不足之处，为管理者提供决策的依据，促进管理进行有针对性地改进。数据固然重要，更重要的是数据背后的分析。

数据本身是客观，但对数据的解读可能带有主观的意识。比如有的人只关注其中一个或几个指标，就对问题定了性。销售额下降20%，如果单从客单价、交易单数、转化率也难以说明问题，好的分析框架能支持我们往下钻，从品类、流量渠道等找到问题所在，找到对应负责人。（从多个维度去分析，数据得落地）

我们之前遇到过很多中小型企业的客户，通用的问题：

1、“麻雀虽小、五脏俱全”，也就是一家企业可能同时需要OAERPCRM

2、每家企业有自己的管理方式，完全通用的系统不一定能够满足每一家企业的个性需求

3、能够承担的成本不搞，所以不可能为了企业的需求额外开发一整套的系统

4、用很多系统，会导致数据孤岛，公司不大，却数据在各个板块

公司进行数据化管理的目的，无非这两个。

• 一个是想从众多繁琐事件里提取到一些有效数据，拿来作为指标参考，作为决策依据。
  

• 另一个就是希望通过数据化管理更透明高效，组织扁平化，破除人情世故掩盖的事实，还原企业的真实情况。

看看别人家的数据化管理怎么操作的，比如一家用了数据积分管理模式的公司，首先公司要准备的就是一个操作方案，操作流程，操作工具，就这三个方面。其实这里面最难的就是这套数据化管理的操作方案。

模型要有理念支撑，方案就起这么个作用

在这里方案不长篇大论说了，简化出来的大致意思就是，积分管理利用积分作为数据依据，将员工的行为表现都量化为积分，然后找个积分依据是可以换取福利的，也是可以排名评级的。他们利用这个管理模式激励员工的积极性，去解决一些公司平时没人理会的细节问题，比如卫生打扫、加班工作、服务意识等等。

操盘过几个小企业的数据信息系统构建，有几点建议谨供参考：

一、小企业的数据信息系统一般都需数据信息平台和手工的结合，不能完全依赖于IT软件，当然如果企业具有自主的开发能力就另当别论。在实践中会有很多非常有用但非常零散的数据信息，我们没有办法在数据平台中有效的展示出来，所以数据的负责人不能完全依赖于数据平台。

二、前期的数据规划非常重要，作为数据负责人必须清楚为什么要做数据管理，数据管理的目的是什么？什么样的数据信息才能发挥作用，以及怎样才能发挥作用？在小企业里搞数据管理的人员，往往不是很专业，更多的做的是一个文员性质的数据收集与统计工作，这是比较有问题的，我们会经常发现，我们虽然做了很多的数据收集与统计，但一些决策使用的数据信息没有收集，不是不能收集，而是不知道要进行收集，这样数据的价值就会大打折扣。如果数据的负责人缺少对企业的系统了解，没有一定的经营管理基础，这点是很难做到的，在前期应该和领导多进行沟通，和各部门进行沟通，了解与分析他们的在经营活动中可能会用到哪些数据，到年底时做总结分析时，会用到哪些数据；做市场分析时会用哪些数据，沟通多了，就会考虑的比较全。

三、数据收集管理，要做几方面工作，一是要定义需收集的数据；二是数据的收集渠道、责任人、收集时间；三是数据的收集方法；四是对数据的准备定义，保持各口数据的统一性；五是要设计统一的数据报表（或数据平台）；六是数据收集的责任与考核机制；七是数据的统计与公示汇报。等等

四、数据收集初期，一定要加强数据的监督管理工作，对数据收集中的问题进行纠偏，保证数据的质量，正规以后，就会好做多了。

大数据时代，数据是企业的重要资产，数据化是企业能够通过深入的数据分析实现自身优化的基础。在直觉经验管理的基础上引入数据化管理，对大小企业来说都非常必要。但无论什么类型的企业想要实现数据化管理能力，都要先满足两个前提：工作流程可量化、工作模式标准化。如果这两个前提不能实现，数据化管理只能是一句空话。因此，小企业实现数据化管理，同样需要分步实施，不要因为企业小，弄张EXECL就能使企业进入数据化管理的阶段了 。

第一步：实现管理流程标准化，HR部门和业务部门一起结合业务实际，将管理制度如考勤、关键的KPI实现节点落实到日常管理工具中，使管理形成标准化的闭环。底层的数据逻辑收集处理加工，需要平台工具和计算模型，建议找汉得信息之类的外部供应商做咨询采购，数据管理往往会影响公司的战略决策，这个钱不能省。。

第二步：针对不同的工作岗位，把岗位的工作评估量化，通过SMART原则形成明确的绩效考核制度，让每名员工都清晰自己的工作目标和工作近况，发现差距，落实明确的改进行为。所有的数据管理需要有真实准确的数据采集入口，因此有明确可衡量的工作要素作为数据采集源非常关键。

第三步，数据管理最重要的功能就是对趋势的预测和危机的预警，因此在做到前两步的基础上，要用分析工具对数据进行处理，形成具有分析统计功能的图表形式，为高层领导战略决策做依据例如：根据库存数量，来分配现金流；根据销售额，来合理分配促销政策等等。同时，数据的积累也是公司的资产，比如对产品生产数量的数据化管理可以把每季度的生产量进行同比、环比等，结合市场环境发现季度因素对于生产的影响。

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小公司无法提供足够预算购买成熟的数据库系统和大型软件例如ERP、CRM。数据特别是重要的管理数据和业务数据很难有效沉淀，这个是一个大痛点。手动收集、处理数据太低效，而且很难保证数据一致性，数据分析和可视化，又要用excel等工具弄，这个又比较麻烦。

个人建议就是把关键的管理工作和业务工作，流程化！需要数据化管理已然有一定规模和管理需求了。无论是管理流程还是业务流程，信息流转，数据流动，既能降本增效，又能提高协同效率，最后数据还能沉淀下来。

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在小公司（20个人左右）待过几年，也在中型公司（300多人）也待过，作为准创业者来看，小公司对数据管理必须慎重，再慎重，数据可以用来借鉴，用来参考，请别以数据作管理准则。在规模没真正做起来之前，真心不建议数据化管理，小公司的核心是灵活，别为了芝麻丢了西瓜