企业数据化管理怎么做？

可以用crm系统来管理，Rushcrm系统可以涵盖企业的各个部门，可以汇总企业所有相关的数据以及内部的流程

企业数据化管理怎么做？

企业数据化管理怎么做？

每个企业业绩展现中，报告中都有大篇幅的数据描述，从经济效益到投资经营，从项目建设到生产管理，从资本运作到融资创新，数据元素直观的反应出各项工作的成绩与进展。

1、事实胜于雄辩，数据雄于事实

溯本求源，发现公司一切的管理流程、管理制度、方式、方法源于数据，终于数据，数据化管理应用已无形于日常经营活动之中。作为企业，数以亿计万计的资金通过公司流通，如何实现产融结合，总结为一句话就是：用数据解决问题、借助数据化管理，进行盈亏平衡分析。从盈亏分析中挖掘经营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，按业绩预测制订管理措施，最大限度的控制运营风险保证企业利益。

2、借助数据化管理，进行风险预警与控制

公司根据业务数据对各项风险要素进行全面地分析和评价，通过指标体系的异常分析、资金趋势分析、存贷款结构分析、新业务合规分析以及同质同类分析等多种分析手段，全面完善内控防范风险。

3、借助数据化管理，进行目标分解实施

公司将工作中的资金基本状况，通过翔实的指标数据直观地展现，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。

4、借助数据化管理，进行资源合理配置

公司利润就是在人、财、物这三种资源不同环节的配置中产生，通过数据计量，可以掌握公司资源的总体状况，通过数据推演，可以测算创造价值的资源数量，通过数据模拟，可以验证资源分配是否有效。

以某某集团财务有限公司为例，公司从完善数据填报抓起，通过数据、指标、报表、图形和分析软件的形式，进行业务的记录、查询、存储、汇报及公示，明确计量、科学分析、精准定性，为公司发展提供决策依据，以目标化、制度化、流程化、协同化、载体化、体系化的形式构筑起公司风险管理的第一道安全防火墙。

1、目标化。公司以目标管理为基础拓展数据化管理的空间。在“十二五”规划这个战略目标的指导下，将长期经营目标的所确定的数据向年度工作进行分解，年度再向季度、月度分解，形成了一个金字塔式的数据链。公司各职能部门围绕着这个时段核心数据设计部门的工作计划，确定所要完成数量目标，这样的数据指标就成为部门管理和部门工作的中心。

2、制度化。为规范数据填报、数据挖掘、数据分析、数据应用流程，确保执行效力，公司以管理标准与工作标准形式予以确认，从财务管理、信息管理、计划统计管理、资金管理、存款业务管理、结算管理、投资管理、风险管理、内控管理、授信管理10个维度57条标准行文进行阐述。

3、流程化。公司详细规定统计、分析、上报明细与时间，使数据化向经营管理的每一个角落延伸，在业务流程及各个模块中均有数据量化的清晰足迹。并在每个业务部门中指定填报岗位，引入部门经理负责制，以此形成一整套规范运作的规程与习惯，构成公司独特的核心数据优势。

4、协同化。为确保经营数据的完整性、及时性、准确性，公司建立起财务量化指标和其他业务数据共同支撑的经营核心数据库，通过各部门共同参与协同工作的形式予以保证。从数据来源抓起，明确数据填报、管理、分析、预警、决策中各部门的职责，实施任务分解。

5、载体化。公司将日常工作产生的大量数据，如存款数据、贷款数据、财务数据、融资数据、结算量与交易量等数据，从公司实际运营出发，参照行业基本要求，以图表、表单、资金管理平台、非现场监管填报系统、人行大集中系统、九其报表系统、ERP 报表平台进行运转与表现。

6、体系化。公司在财务指标的基础上，结合国家、行业、地方、集团标准，建立切合公司阶段性特点的流动性风险指标、信用风险指标、市场风险指标、操作风险指标、经营风险指标、法律风险指标，形成覆盖公司经营全口径的数据化指标体系。

由此也可以看出一家企业的数据管理不仅仅是在财务数据上，更要将公司工作目标化、制度化、流程化，为数据管理打好根基，建立协同工作形式，有载体、有体系的进行数据化管理。

对于任何一家企业来将，面对当下“数据化时代”的到来，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。到底是什么使得数据化成为当下企业管理的主流呢？

1、对于企业管理者来说，数据化管理可以给企业管理者提供清晰的管理依据。数据化有助于我们理清管理思路，使工作目标化、制度化，减少人为过失，形成科学的管理行为。

2、对于企业的日常工作来讲，数据在日常工作中无处不在，数据化促使我们有条理的记录、分析、处理日常工作，养成良好的工作习惯，为企业提供准确的数据支持，为企业改进和创新提供依据。

3、对于企业发展来谈，数据化管理有助于企业管理精细化，有助于对战略和目标分解的细化和落实，让企业的战略规划能有效贯彻到每个环节并发挥作用，同时提升企业整体执行能力。只要数据采集是真实、准确的，我们的研究、分析就会有说服力，从而做出最优的判断，制定最科学的战略规划，优化流程，建立标准，改善结构，推助企业降低管理风险，自我完善，突破瓶颈，将企业引向成功。

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企业数据化管理怎么做？

一个1000名员工的企业，要开展企业数据化管理，最基本的做法是建设企业数据中心和企业客户端。

1.一切都转化为数据。企业的采购系统、生产系统、销售系统、客户系统、产品开发系统、员工管理系统、企业文化系统、后勤服务系统、行政管理系统、财务会计系统，等等，都要转化为数据，然后用数据管理一切。比如员工张三下载了客户端之后，今天是什么时候到岗的，是什么时候离岗的，加工了多少产品，分值是多少，对应的劳动报酬是多少，不仅管理人员在数据中心一目了然，而且张三本人也一目了然。

2.依靠外部技术力量。每一个企业都有其主要业务，也有自己的技术团队。但是其技术团队所掌握的技术只是为主要业务服务的，并不具有开发建设数据中心、管理手机客户端的技术能力。因此，与专业技术公司合作，由专业技术公司帮助建设并长期提供技术服务，方能做成企业的数据化管理系统。

3.开展必要的技术培训。企业首先要对全体员工进行数据管理知识的培训，让员工都能了解数据管理流程并能够熟练进行数据操作；其次还要对不同业务和不同管理层级上的管理人员进行特殊的技术培训。如果企业员工（包括管理人员）都不了解企业数据化管理流程，更不会进行熟练操作，那么，建设数据化管理系统又有何意义？

近年来，我到一些企业进行过这方面的调查研究，发现其成败得失五味杂陈。以上三点，是我有针对性地提出来的，仅供参考。

企业数据化管理怎么做？

企业的数据化是一个复杂且长期的过程，不是通过建设几个系统或平台就能完成的，要想做好企业数据化管理，需要建立数据化思维，构建完整的数据化管控体系，要重视数据的价值，把数据真正管起来、用起来，通过数据考察业务、研究趋势、分析问题，基于平台、体系、制度、权责等方面进行数据的管理与应用，通过数据推动业务的发展。

数据化管理是一个逐步迭代、不断深化的过程，一般分为主数据治理与业务数据治理，基于数据治理形成数据资产，实现数据智能化，实现企业智能化。

1、主数据治理：就是实现各个业务系统集成数据的治理与统一，通过搭建主数据平台、建立主数据标准、构建主数据体系，实现企业主数据的同源一致、标准规范，从而实现业务系统集成，打通业务壁垒，实现统一认证、应用集成、单据集成等；

2、业务数据治理：在实现主数据治理的集成上，将各个业务的业务数据打通，通过数据抽取、转换、加工、汇总，构建企业的数据湖、数据仓库，实现湖仓一体，构建数据指标、数据服务、数据分析体系，实现可视化分析，并通过数据指标、数据阈值、机器学习等挖掘数据价值，实现数据的智能化分析，通过数据推动业务升级，再基于业务变化考察数据价值，并进行挖掘与深化，从而形成完整的闭环。

企业的数据化建设是一个循序渐进、不断深化的过程，需要根据企业信息化现状以及业务需求逐步推进，而数通畅联就是专注于企业IT架构建设和数据治理分析领域，提供统一身份5A安全管控、统一综合应用集成、数据治理分析等综合解决方案，满足企业统一认证、应用集成、主数据治理、数据分析等需求，提供一站式的产品和服务，助力于企业信息化建设和数字化转型。

企业数据化管理怎么做？

数据治理不是特指的某种技术，准确来说就是指企业通过一种解决方案将数据从不好到好的处理过程，这个过程就是数据治理。不同企业有不同的数据治理方案，比如有些企业可能直接自上而下以企业为单位治理数据，也有部分企业选择从某项业务切入。

1、组建数据治理团队，给予实际管理权限

企业高层管理人员应该组建一支对数据治理有足够认识，在企业中有足够工作经验，有充足管理经验的数据治理团队，并在幕后持续进行关注，给予足够权限，保证各部门员工配合。

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2、评估数据质量，确定数据治理任务

开始数据治理任务前，数据治理团队应该以数据的完整性、准确性、及时性、一致性、唯一性作为标准，从数据分析角度评估企业当前数据质量，根据反馈来确定数据治理任务。

3、规范业务流程，建立规则文档

数据治理团队可以选择从业务流程，也就是数据产生的源头开始，对其进行规范化、流程化、标准化处理，并建立相关业务规则文档，保证业务部门能够在人员流动中保持数据治理意识。

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4、确认业务指标，划分数据层级

在数据治理工作中，对数据进行指标、标签分类非常重要，数据治理团队可以和业务人员沟通协调，并要求合作为业务数据建立对应的指标体系，划分核心数据指标，进行分类分级。

5、进行信息化建设，优化数据机制

数据治理团队可以为企业进行信息化建设，安装业务信息系统，让业务数据能够自动传输到对应数据库，更进一步，还要部署商业智能BI，让不同数据库中数据经过ETL处理，自动存储到数据仓库。

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6、建立监控预警机制，关注异常数据

在完成信息建设后，数据治理团队可以利用商业智能BI，协调分析和技术人员制作企业核心数据可视化监控页面，根据KPI指标和关键业务节点制定图表内容，实时查看企业异常状况。

7、完善业务数据闭环，促进数据可持续健康发展

数据治理团队可以对整个数据治理周期流程进行整合，形成一套完整的“业务-数据-处理-存储-调取-利用-分析-可视化-预警-决策-业务”闭环流程，让数据在过程中不断优化，持续提高数据质量。

企业数据化管理怎么做？

作为IT从业人员，对于企业初期做数据化管理，提几点建议：

1. 如果是想建立数据归口，建议将数据都规整到数据库中。

2. 首先找IT部门了解一下实现的技术逻辑，没有人比公司IT部门更了解实现的机理、难题(不太清楚你们公司的业务，数据量大，是否考虑上数据仓库之类)。其次将现有数据进行评估，和IT部门讨论实现方案和背后的障碍。需不需要增加软硬件？需要上哪些系统？预算大致多少？

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3. 报表工作是围绕业务的，所以后面还要和业务部门讨论。需要实现哪些需求？需要哪些报表？哪些分析？哪些流程需要挂到节点上，配合模式? 画个流程。

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4. “大而全的excel”，这肯定是要上云表平台这样的报表系统的。此外，还要考虑是独立部署，还是集成开发。所有的这些，也需要和it主管谈一下。

使用云表开发平台，这样的无代码开发平台可以有效地将企业数据进行规整。

不管企业是想上ERP，还是WMS或者MES，BI，OA，进销存等管理系统，云表平台都可以快速响应，并灵活部署，功能拓展，也丝毫不在话下。

你只需要在和excel很像的界面，拖拉拽，即可像画表格一样，将各类个性化的管理系统给“画”出来。

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全程用不到一行代码，二次开发更是让系统历久弥新，永不过时。

即使是0基础的业务人员，也能轻松上手。

如此一来，企业的业务部门自己就能把企业的数据给弄好。

不用再与IT部门进行交接，也因此消除了企业内部的信息孤岛，更是避免了业务人员与IT人员之间推诿扯皮的现象发生。

比如数据分析，数据透视，报表模板自定义打印，权限控制，流程审批，多人协同，工作流，闹钟提醒，消息推送，OpenAPI，外接数据源，H5，网站，小程序，微商城，对接用友，金蝶，sap，钉钉，浪潮，企业微信，PDA，高拍仪，电子秤，地磅，GPS等外部软硬件，一键生成移动端app......

都可以在云表平台这里形成“All in One”的一站式服务体系：即一个云表平台，掌控所有数据信息。

其实，云表平台并不是籍籍无名的。

像中铁16局，中冶集团，恒逸石化集团，许继电气集团，华为等知名企业都在用云表平台来管理企业数据化。

你也不用担心学不会，其实云表平台还蛮简单的，1-2周便可上手。

官网有免费视频教程，若你想进一步学习，点击进入我的个人主页最下方，可获取。11位大咖呕心力作无代码编程教材。

对了，它还是提供免费版本的。

免费的软件获取方式，在此奉上：

方法一：

1.头条app搜索“云表”。

2.进入之后，在右上角三条杠处，找到“登录”。（或者进去后直接点击“免费注册”）

3.信息填报完毕，即可在“管理控制台”免费获取。

方法二：

点击我的头像，进入个人主页后，在下方找到“免费下载”

企业的数据化管理，不容忽视，而云表平台，将会是你的得力助手。