数据化管理
数据化管理
数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。
产生的背景
数据化管理是继改革开放以来，国内企业对精细化管理、丰田生产方式、JIT、质量体系认证、绩效管理等先进的管理方式进行广泛学习并运用过程中逐渐形成的一种新的管理模式。同时，也是行业间频繁的信息交流、人才流动过程中，普通企业充分利用了现代金融企业一切立足于数据信息所进行的管理方法的广泛传递而形成的一种管理模式。但是，目前此种立足于数据进行管理的模式并未完全形成简明的体系，一切都是在摸索过程中，并未得到广泛地深入研究和推广普及。
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。
数据化管理概念的创始人是金天敏。他通过大学期间主修经济学，尤其钻研计量经济及统计学所积淀的数据思维，并且在毕业参加社会工作中对企业管理实践的领悟和数据化体系建立、运行的亲自实践，在2010年5月1日首次提出了“数据化管理”概念，希望通过推广此管理方式，以促进企业管理制度的完善和社会经济的良性发展。
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。[1] 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。
根据管理层级区别可以分为数据化经营策略管理（高管）、数据化运营分析管理（中层管理）、数据化业务指导管理（基层管理）。数据对于不同层级的管理者应以不同的形式区别呈现。
折叠编辑本段数据化管理的基本流程
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。
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。
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。
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office excell、和专业统计分析软件SPSS、e-views Minitab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。
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，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。
折叠编辑本段数据化管理的主体
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。
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。
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。
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20.1，而该店所有员工的平均权重是17.7，高出平均水平13.6%。也就是说在工作能力相同的情况下，Alice每月可以多销售13.6%。为什么她的班次权重会是最高的呢，事后了解到她和前任店长有亲属关系。 由此可见，正确的量化方法是多么重要，否则会造成人为的不公平，影响工作效果。 量化管理主要运用在：考核人，评估事。考核人也就是大家常说的KPI，其实KPI一定是要求量化的，并且要相关联，不能简单化。目前很多公司对销售人员的考核只有一个KPI指标--销售额。其实这是非常片面的，他会引导销售人员进入一
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企业能源数据化管理系统 一、前言 在日益竞争和节能技术迅速推广的今天，对于生产型企业深入挖潜节能降耗的出路在于系统节能，必须与工艺密切结合，以准确、系统的能源和工艺生产数据为基础，采用各种节能技术，形成系统节能解决方案。 二、背景 随着国家对节能减排工作的全面重视，各级政府、各行业都将节能工作提到了前所未有的高度。当前多数企业在能源管理方面存在以下问题： 1）一级计量监管不到位、二级能源计量建设不全、三级能源计量基本缺失，能源使用人工分摊率较高，计量不够准确。 2）采用人工抄表、手工统计分析，能源统计报表不及时、不全面、存在时差，难以形成统一、准确的能源消耗报表。 3）系统专业化的能源管理需要不同层次的管理体系，其基础是多层次、全方位的能源统计和评价，只有建立科学、系统、全面、长期的能源统计数据才能满足这一要求，但大多数企业基本没有建立，使得管理和决策没有科学的依据。 三、系统建设内容 企业能源数据化管理系统的建设是一项系统工程，主要建设内容分为以下部分：
1）将型号较好的机械式仪表和不具备数据采集接口的仪表改造成具备RS-485/232 、4-20mA、Can 或Hart 接口协议的仪表，为数据采集打下基础。 2）对水系统、电力系统、动力燃气系统、其它公辅系统及各工序工艺点的改造，使得这些系统具备联网共享、远程监视及控制的要求，进而实现集中的能源管理模式。 3）实现对水、电、风、气、汽介质的计量仪表数据的自动采集。 4）实现各个主控室自动化系统内的工艺参数、实时数据采集。 5）借助实时数据库和组态软件实现生产工艺流程监控、各种能源介质管网监控、电力系统监控、各种公辅系统监控、重要装备运行状态监控、实时/ 历史趋势、事件记录、数据预报警、安全联锁控制等。 四、系统结构层次 系统层次化构建共设数据采集层、数据传输层、数据处理层和业务应用层四个。 数据采集层设立专门的数据采集站通过多种工业标准I/O 驱动软件实现不同种类系统和设备的数据采集。 数据传输层使用工业以太环网模式进行数据传输，保证整体网络系统的稳定可靠。能源网络和工控网络通过防火墙或通信网关严格隔离，确保工控网络安全。 数据处理层以实时数据库为核心，通过各种服务器进行数据的集中、归档、过滤、校正、转储和分发等处理动作。这些服务器由I/O 服
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浅谈大数据在人力资源管理中的应用 浅谈大数据在人力资源管理中的应用目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。 一、大数据概述及其对人力资源管理的作用 1、大数据概述大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。 2、大数据对人力资源管理的作用目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深
层次的优化。 大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。 二、大数据在人力资源管理中的应用 1、大数据在人员招聘中的应用企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进
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数字化管理的成本控制案例分析 随着信息化应用越来越趋向于务实，企业在考虑信息化能为自身带来什么样变化的同时，成本已经逐渐成为其选择ERP时考虑的重要因素之一。这一现象在民营企业身上尤为明显。 不过，ERP不同于普通的产品，仅仅是选择低价产品并不能控制信息化的成本。如果只是按照价格来选择产品，很可能因产品的质量和厂商的服务能力而导致实施周期增长，最终导致成本的增加乃至项目的失败。作为一个复杂的过程，ERP成本的降低涉及产品价格、产品质量、实施周期、后期维护、厂商服务能力等诸多因素，只有综合考虑才能最终降低企业的信息化总体拥有成本。那么，该如何全面控制信息化的整体成本，并得到很好的应用效果呢？深圳得润电子集团在推进数字化管理的过程中，探索出一套合适的成本控制方法。 作为一家民营企业，得润电子在最近几年获得了快速的发展。得润电子始创于1989年，历经十多年的发展，现已拥有多家控股公司，产品涉及电子连接器、汽车线束、精密组件等领域，在深圳、青岛、合肥、襄樊、长春等地建有制造与研发基地，目前企业拥有总资产3亿多人民币，净资产接近一亿元，有近4000名员工，在国内连接器市场排名第一。目前，得润电子拥有康佳、海尔、科龙、创维、一汽大众等国内用户，并对索尼、东芝等国外厂商供货。 早在2001年，得润电子就有了上ERP系统的初步想法，随着企业管理变革的不断推进，这一需求显得更为迫切。自从得润电子于2001年聘请金劲松担任总裁以来，得润电子开始了对集团结构的调整，于2002年8月完成了股份制改制，进入了上市辅导期，并分别从我国台湾和一些日本企业聘请专家任职高层。在这一从所有者管理到职业经理人管理转变的过程中，得润电子的管理逐步得到了加强。不过在金劲松总裁看来，管理加强的一个重要标志是“关键指标明确化、数字化，最终以绩效考核体现。”要实现这一点，得润电子必须要借助ERP系统。 事实上，从记者的调查来看，得润电子在项目启动之初就有了较好的ERP实施基础。早在上ERP系统之前，得润电子就拥有了三个信息化系统：一个是K公司的财务系统；一个是革创的物流系统；还有一个是企业内部的OA系统。除此之外，得润电子的青岛子公司使用的是海尔的SAP供应链管理系统。虽然这些系统之间的共享性不好，数据是分块、零碎的，但较好的信息化应用为ERP系统的成功应用奠定了的基础。 2003年10月末，得润电子开始实施ERP系统，并于今年3月份成功上线。“通过ERP
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数据管理技术知识点整理 必须保留好和考纲一起保留好 第一章：认识数据管理技术 1.1感受数据管理技术 数据是人类社会的一种重要信息资源，是对现实世界中客观事物的符号化表示。 数据管理是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术就是指与数据管理活动有关的技术。 数据库技术主要应用于数据密集型应用的领域，这种数据密集型应用主要由以下一些特点：（1）涉及的数据量很大，数据一般需要存放在外存中，内存只能暂时存储很小的一部分。 （2）数据必须长期保留在计算机系统中，不随应用程序运行的结束而消失，如银行系统必须长久的保存储蓄用户的信息。 （3）数据要为多个应用程序所共享，或者要求在一个单位或更大范围内共享。 1.2了解数据管理技术的变迁 （1）人工管理阶段 1、没有专门的软件用来管理数据，管理数据需要依赖应用程序本身来处理。 2、数据和程序是紧密联系，一组数据只能对应一个应用程序，而数据又不能共享。 3、数据通常包含在程序中，不具有独立性，一旦数据的结构发生变化，应用程序就要 作相应的修改。 （2）文件系统阶段 1、数据独立性差 2、数据冗余度大（没用的数据太多） 3、数据的安全性和完整性难以保障。 （3）数据库系统阶段 数据库管理系统：DBMS 数据库：DB 数据库管理系统是对数据库进行管理的通用软件系统，是数据库系统的核心。 数据库管理系统具有三大功能：数据定义 数据操纵 数据库运行控制 数据库管理系统提供两种不同类型的语言： 数据定义语言：定义数据库结构 数据操纵语言：表达数据库的查询和更新 数据库系统与人工管理和文件系统相比的区别： 1、数据结构化。与文件系统的根本区别。 2、数据共享。文件系统基本不能共享。数据库系统可以，且冗余度（没用的东西）
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人力资源管理系统开辟企业数字化转型之路 互联网时代，移动技术、云、大数据、人工智能不仅改变着人们的生活方式，更影响着企业向数字化时代的转型。与此同时，连接、协同、共享成为可能。在数字化时代的召唤下，企业面临着重大发展机遇，那就是通过数字化转型实现创新突破，以一种开放的态度面对未来，借力人力资源系统进行数据分类，对竞争对手和行业领域的变化做出积极应对。 这里我们所说的企业嵌入人力资源系统并不只是技术的升级，而是需要利用人力资源系统来实现企业的业务创新、管理变革，最终实现企业效益增长、成本降低、效率提高等目标。以笔者所在企业正在使用的人力资源系统i人事来进行分析：在数字化经济时代中，人力资源系统究竟对企业转型产生着怎样的推动作用？ 管理平台的数字化转型是企业转型之基础 企业进行数字化转型的一步就是建立企业内部人力资源系统，实现去中心化的组织结构发展方向。企业把日常业务和工作内容迁移到该平台，实现实时数据分析和业务流程系统化，以提高日常工作效率，解放更多时间和精力来思考企业发展方面的内容。同时，人力资源系统能够充分发挥其灵活、弹性、免费迭代的优势，以便更好的帮助企业完成数字化转型。 i人事赋能： 作为人力资源管理SaaS软件，i人事拥有针对HR的PC端和针对员工的移动端，确保一套软件覆盖企业所有工作人员。相对于传统的OA和人力资源管理工具，i人事运用用互联网思维，结合云端和移动端的技术发展，提供更加智能、更方便和快捷的管理工具。让人力资源从业者从繁杂的重复性劳动中解放出来，全身心投入到员工服务和人事管理当中。i人事创始人认为：“企业的数字化转型之路，首先要实现企业内部工作流程的互联与流转，同时也要把员工与员工、员工与企业、员工与客户连在一起，而这一切都基于人力资源系统的使用。” “以人为本”理念突破人才瓶颈
数据管理技术样本
信息技术( 选修4) 数据管理技术复习提纲 概要: 信息技术学科模块4——《数据管理技术》, 全书以应用数据管理技术解决问题为主线, 按照”分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章, 下面介绍第一章至第五章的主要内容: 第一章认识数据管理技术 一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据: 是人类社会的一种重要信息资源, 是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数据分为数值型数据与非数值型数据。 例题: 如商品价格、销售数量等数据是( ) A、数值数据 B、非数值数据 说明: 数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表示信息( 抽象概念) , 必须使用某种符号, 这些符号就叫数据, 如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都能够称为数据。信息依赖数据来表示, 是数据的内涵, 是对数据语义的解释。 数据管理: 是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术: 指与数据管理活动有关的技术。
数据库( DB) : 是指按照某种模型组织起来的, 能够被用户或应 用程序共享的数据的集合。 数据库系统( DBS) : 是指采用的数据库技术的完整的计算机系 统。 数据库管理系统( DBMS) : 是能够建立数据库、 维护数据库及管 理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统 : 说明: 数据库系统的核心为数据库管理系统, 数据库管理系统的核心为数据库( 或数据) 例题: 下列软件中, 不属于数据库应用系统的是( ) A 、 学籍管理系统 B 、 中考成绩查询系统 C 、 Linux 操作系统 D 、 网络售票系统 例题: 数据库管理系统英文简写是( ) A 、 D B B 、 DBS C 、 DBMS D 、 Access 2、 数据管理技术的变迁 系统软件应用软件数据库系统结构示意图
企业数据化管理的重要性——数企BDSaaS
企业数据化管理的重要性——数企BDSaaS “用数据说话的企业管理才有效”，这句话深受众多企业家的认同。数据化管理为什么会受到企业家的青睐呢？近些年来，随着互联网的发展和智能设备的创新，企业中出现的管理问题已经不能通过传统的企业管理模式来解决了。比如说，进入互联网时代，网购深入人民生活的方方面面，对于电商企业来说，在传统企业模式管理下，很难掌握客户需求和客户兴趣爱好，无法策划精准的营销方案。另一方面，企业中从采购、生产到物流等流程中，无一不涉及到大量的数据，企业对产品的销量和库存量的监测无法通过传统管理模式来实现。但是在数据化管理的企业中，这些问题都可以得到有效解决。在企业的经营活动中，它不仅运用在财务核算上，还可以贯通企业管理所有的流程，从研发到采购、生产、物流、营销等一系列的企业运营上发挥作用，数据成为支撑企业管理的关键。具体来说，企业数据化管理的重要性体现在哪些方面呢？下面给你答案： 一、帮助企业做好整体资源配置 企业整体的资源配置包括人力配置、资金配置、物力配置等。由于企业资源具有稀缺性和可选择性的特点，这使得资源配置有合理性和不合理性的区分，在分配不合理的情况下，企业生产过程中容易造成浪费现象，如生产产品大于市场需求造成库存浪费、不良成品的浪费，加工浪费，人工时间浪费及劳动力的浪费，从数据化管理的角度来看，这些浪费是因为没有做到合理的资源配置而造成，企业资源相对于任何一个企业来说都是珍贵的，在企业的经营过程中，每一个企业都想方设法的将资源消耗降到最低。 企业通过数据化的管理，经过各个部门的数据整合统计，将企业资源状况搞清楚，有多少资源可以有效的分配，有多少资源储备下来，各项数据之间的对比分析会更加直观的说明
企业数字化管理
企业数字化管理 数字化管理的本质，就是将现代化管理思想、管理方法、管理技术、管理手段充分加以数字化，全面提高管理的效益和效率。 1.数字化管理是时代发展趋势 数字是人类最简洁明了、易沟通理解的共同交流语言。数字化管理是顺应经济全球化、网络化、信息化时代发展的要求。 2.数字化管理讲求精准、效率和效果 数字化，更直观、更精准。考评数字化，更易实现授权合理化、组织扁平化。数字化注重快速反应、执行效率、运作效果。 3.数字化管理注重分享、沟通和交流 运用数字力量，信息分享交流迅捷，更加有利于营造开放系统，倡导务实干练作风。 4.数字化管理重视以人为本 数字化管理充分尊重员工才华、激发员工热情，让每个岗位充满活力，增强员工责任感、进取心，提高工作效率，提高公司整体思想力、行动力和凝聚力。 5.数字化管理可提升服务水平 建立数字化服务标准和反馈系统，可以提高服务客户的
时效和品质。利用网络化和数字化，可以整合公司价值链服务平台，为客户提供超值服务。 6.数字化管理强调职责明确、奖罚分明 部门职能，岗位职责，经过数字系统优化，责权利很清晰。部门职能要与组织结构相匹配，设定各部门分工协作具体要求与标准；岗位职责要与工作目标相结合。工作目标要具体细化、量化、可操作、可考评。要坚持用数字化绩效考评结果来兑现奖惩。 7.数字化管理可提高经营决策水平 企业经营数字，是企业领导者经营决策和思考未来的基础。实现决策支持数字化，可提高决策速度，把握发展机遇，驾驭经营风险，提高企业效益，提升企业竞争力和持续发展力。 8.数字化管理要以市场需求为导向 只有面向市场、面向需求、面向问题，才能快速满足市场需求并赢得实效。促进管理科学化、业务流程化、服务规范化、运作高效化，改善客户关系，提高客户满意度和忠诚度。 9.数字化管理强调动态实时 动态管理，强调主动发现问题、主动解决问题。通过企业数字化实时信息，可全方位透视企业生存竞争情况并进行实时管理，提高企业应变能力。
浅谈数据化管理的思路
浅谈数据化管理的思路 目前公司着力推行“计划--数据--比较--实施”的工程管理理念，数据化管理是这种管理理念的基础，如何才能使这种管理理念落地，须要大家共同努力，把思想统一到这种管理理念上来，让他成为一种管理原则。那数据化管理怎么做呢？下面我来谈谈个人的一些浅显看法，供大家思考。 一、项目施工前准备 项目中标后，由工程部牵头，以施工图和中标工程量清单为基础，组织项目成本核算。成本核算的程序：先由采购对清单里的材料、设备进行市场询价，通过品牌比较，确定材料采购控制价；由采购组织各工种劳务班组熟悉图纸、通过市场比价及对人工费实际成本测算，确定劳务控制价；预算员按施工图精确算量、根据采购提供的材料设备、劳务综合单价，计算项目按图施工的实际成本，并根据中标清单量计算出中标价预算成本。工程部依据相关数据，测算出消耗指标，对各种技术方案、措施可能产生的经济效果进行评价，寻找降低成本的各种途径，从而确定目标成本，确定材料采购控制价、劳务招标谈判控制价、项目合理利润、项目利润节点、清单量偏差分析表，用来指导项目管理。 预算员按施工图精确算量，将结果与中标清单量进行比较，找出差异，分析原因，与工程部、项目部共同商讨解决方案，确保不含签证量时结算价不小于中标价。预算员还要按施工图精确算量，将工程量分到很细，比如每层楼柱、梁、板的钢筋量、混凝土量、砖砌体量
等，以及每层水泥、河沙等用量，要一目了然。工程量分细，便于施工过程中的限量领料用料。 根据项目特点、设计要求，通过工序工艺、材料使用部位等分析，找出可以节约材料、节约工序的节点，确定利润节点，录入表格，并编制实施方案。 二、项目施工中控制 有了施工前的全面测算，项目部就可以也须要严格按成本控制计划来进行项目管理。 一）、在材料控制方面，根据进度要求编制材料采购计划，实施材料采购，通过材料的价格、质量、数量三方面进行材料成本控制。第一，按照工程的实际需用量，编制详细、准确的材料采购计划，最大限度的控制材料采购费用的支出；第二，材料的采购尽可能从厂家或厂家代理商手里直接采购，或采用货比三家的方式，降低采购价格；第三，材料保管人员在材料经进场时，认真核实实际进场材料的质量和数量是否与采购的材料相一致。第四，通过下发施工任务单和限额领料单对材料的消耗成本进行有效控制。项目部的施工人员应按预算员的工料分析，汇总材料限额领料单，具体负责施工的班组依据施工任务单和相应的限额领料单，在规定的期限内，完成规定的施工任务，消耗掉数量内的材料。 二）、在劳务成本控制方面，要求施工队伍严格按合同约定办事，并控制人员的规模，优化人员结构。根据已编制的实施性施工组织设计和施工方案，合理安排人员进场和退场；合理安排工作，提高作业
数据管理技术发展的三个阶段
数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术的发展可以大归为三个阶段：人工管理、文件系统和数据库管理系统。 一、人工管理 这一阶段（20世纪50年代中期以前），计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言，尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。这个阶段有如下几个特点： 计算机系统不提供对用户数据的管理功能。用户编制程序时，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以及存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序就无任何存在的价值，数据无独立性。 数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加人这组数据，谁也不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费了存储空间。 不单独保存数据。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则就毫无用处。所以，所有程序的数据均不单独保存。
二、文件系统 在这一阶段（20世纪50年代后期至60年代中期）计算机不仅用于科学计算，还利用在信息管理方面。随着数据量的增加，数据的存储、检索和维护问题成为紧迫的需要，数据结构和数据管理技术迅速发展起来。此时，外部存储器已有磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。软件领域出现了操作系统和高级软件。操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，文件是操作系统管理的重要资源之一。数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。这个阶段有如下几个特点： 数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插人等操作。 数据的逻辑结构与物理结构有了区别，但比较简单。程序与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读／写）。 文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系要通过程序去构造。 数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍然是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程序与数据结构之间的依赖关系并未根本改
零售企业数据化管理案
零售企业数据化管理案例 方昕深思顾问机构数据化管理研究中心 《超市周刊》2004年5月 一、案例项目背景 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。 二、数据清洗和整理阶段 数据清洗和整理阶段的工作目标是提高数据信息的质量，重点解决数据的准确性、及时 性和数据清洁度的问题。这个阶段工作共分为五个步骤进行： 1、强化树立系统数据维护观念 Mr.John在系统使用上强调，系统数据是需要使用者认真维护的，系统数据的质量问题 多数是由于管理原因而不是系统原因。使用者按照操作规则使用，如果发现系统出现无中生有、数据丢失、算法错误等系统错误，Mr.John愿意给发现者5万元奖励。同时Mr.John也和系统供应商达成协议，如果发生上述系统错误，系统供应商愿意赔偿50万元。最终打掉系统使用者一遇到问题就归咎于系统原因的思维惯性，强调系统日常的数据维护，增加管理者对系统的信心。 2、加强管理者系统使用培训 Mr.John在总部拉出20多个系统终端，对所有各类应用人员如店长、采购等轮流集中 培训，实机操作，大胆接触和使用系统，随意浏览各种功能，消除使用者对系统的陌生感。同时，利用了系统权限设置，预先设置各类人员的使用权限，让使用者清楚了解自己的功能权限范围，要求受训者在几天时间内熟练掌握。实用有效的培训为后期系统使用打下了基础。 3、提高系统数据的准确性和及时性。 现有系统的主要问题数据不准确，使管理者失去了对系统的信心，导致系统使用失败。 提高数据准确性先从严格盘点作业开始，同时制订和严格执行单据管理和作业记录制度，使盘点差错率下降到0.5%以下，然后根据盘点结果逐步更新系统存货数据。经过连续几次盘点作业，Mr.John使大家看到并相信系统的准确性。 在数据准确性达成之后，Mr.John开始强调数据的及时性，说明系统数据及时更新的重 要性。一般来讲，数据传输不及时的原因在于有关人员认识和责任心不高，因此提出了相关2
浅谈数字化管理
苏76采气作业区 浅谈数字化管理 张克杨 . 陈天应 2012-5-22
浅谈数字化管理 张克杨 . 陈天应 （渤海钻探油气合作开发分公司苏76采气作业区，乌审旗） 摘要：计算机是人类最伟大发明之一，它的诞生改变了人类的生活方式，也为产业发展注入新的活力，可以说实现生产管理数字化是社会和经济发展的大势所趋。文章简要介绍了数字化的含义，数字化技术的优越性，以及实现数字化的意义，详细讲述苏里格气田实现数字化生产管理的过程，总结了数字化生产管理取得的成果，文章的结尾是作者通过生产实际，总结出数字化生产管理中存在的一些问题，为数字化技术发展的方向做出指引。 关键词：数字化生产管理，远程监控，失真，智能化程序
1、数字化技术的优越性 数字化生产管理是指利用计算机、通信、网络等技术，通过统计技术量化管理对象与管理行为，通过数字化生产管理实现研发、计划、组织、生产、协调、创新等职能的管理活动和方法。 数字化就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。计算机的一切运算和功能的实现是靠数字来完成的，而计算机的广泛使用也就使得数字化技术在高科技领域广泛运用。它的广泛运用得益于以下几个优点： 1.1、数字化信号简单准确 数字信号与模拟信号相比，前者是加工信号。加工信号对于有杂波和易产生失真的外部环境和电路条件来说，具有较好的稳定性。可以说，数字信号适用于易产生杂波和波形失真的录像机及远距离传送使用。数字信号传送具有稳定性好、可靠性高的优点。 2.2、传输简单 使用数字化处理易于加密，有利于保密传输和专用接收。 3.3、数字化信号储存方便 数字化信号易于实现存储，复制和提供新功能。数字化的信号储存方便，而且数字信号多次复制也不致于降低质量。 正是数字化技术具有如此多的优越性，才使得数字化技术能在生产工作得以快速推广使用。
数据管理技术的产生和发展
数据管理技术的产生和发展 摘要:随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件．硬件与网络技术发展的前提下，人们的数据处理要求不断提高，在此情况下，数据管理技术也不断改进。数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。 关键字：人工管理、文件系统、数据库系统。 数据管理的水平是和计算机硬件、软件的发展相适应的，是随着计算机技术的发展人们的数据管理技术经历了三个阶段的发展：人工管理阶段；文件系统阶段；数据库系统阶段。 1.人工管理阶段： 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。硬件方面，计算机的外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备，存储量非常小；软件方面，没有操作系统，没有高级语言，数据处理的方式是批处理，也即机器一次处理一批数据，直到运算完成为止，然后才能进行另外一批数据的处理，中间不能被打断，原因是此时的外存如磁带、卡片等只能顺序输入。 人工管理阶段的数据具有以下的几个特点。 （1）数据不保存。由于当时计算机主要用于科学计算，数据保存上并不做特别要求，只是在计算某一个课题时将数据输入，用完就退出，对数据不作保存，有时对系统软件也是这样。 （2）数据不具有独立。数据是作为输入程序的组成部分，即程序和数据是一个不可分隔的整体，数据和程序同时提供给计算机运算使用。对数据进行管理，就像现在的操作系统可以以目录、文件的形式管理数据。程序员不仅要知道数据的逻辑结构，也要规定数据的物理结构，程序员对存储结构，存取方法及输入输出的格式有绝对的控制权，要修改数据必须修改程序。要对100组数据进行同样的运算，就要给计算机输入100个独立的程序，因为数据无法独立存在。 （3）数据不共享。数据是面向应用的，一组数据对应一个程序。不同应用的数据之间是相互独立、彼此无关的，即使两个不同应用涉及到相同的数据，也必须各自定义，无法相互利用，互相参照。数据不但高度冗余，而且不能共享。
企业数据化管理
企业数据化管理 企业数据化管理。随着互联网的发展和智能设备创新的出现，企业中出现的管理问题，也已经不能通过传统的模式来解决了。比如对于电商企业来说，在传统企业模式管理下，很难掌握客户需求和客户兴趣爱好，无法策划精准的营销方案; 另一方面，企业中从采购、生产到物流等流程中，无一不涉及到大量的数据，对产品的销量和库存量的监测，也无法通过传统管理模式来实现。 但是在数据化管理的企业中，这些问题都可以得到有效解决。在企业的经营活动中，它不仅运用在财务核算上，还可以贯通企业管理所有的流程，从研发到采购、生产、物流、营销等一系列的企业运营上发挥作用，数据成为支撑企业管理的关键。 具体来说，企业数据化管理的重要性，体现在哪些方面呢?下面八度云计算给你答案： 一、帮助企业实现客户关系管理 客户对于企业来说具有关键性作用，对于企业来说，传统的客户关系管理模式，已经无法解决当下客户关系管理中存在的问题。 如今，数据化客户关系管理模式，取代了传统客户关系管理模式，将客户具体详细的信息整合到一个平台上，通过数据分析帮助企业确定目标用户;为帮助企业更好的获取客户、保留客户及提升客户价值、提高客户满意度和忠诚度，实时洞察每一位客户的信息动态。 比如数企BDSaaS-CRM客户关系管理系统中，设有客户信息采集、客户跟进、客户关怀等功能，提升企业获客率。无疑，大数据时代，企业数据化管理模式已成为必然趋势。
二、帮助企业做好整体资源配置 企业整体的资源配置包括人力配置、资金配置、物力配置等。由于企业资源具有稀缺性和可选择性的特点，这使得资源配置有合理性和不合理性的区分，在分配不合理的情况下，企业生产过程中容易造成浪费，企业资源相对于任何一个企业来说都是珍贵的，在企业的经营过程中，每一个企业都想方设法的将资源消耗降到最低。 企业通过数据化的管理，经过各个部门的数据整合统计，将企业资源状况搞清楚，有多少资源可以有效的分配，有多少资源储备下来，各项数据之间的对比分析，会直观的说明问题，领导者经过利益的权衡，能够协调出一个比较完美的资源配置方案，如此便可避免因资源配置不合理，造成的资源浪费现象。 三、帮助企业实施精准营销策略 在如今的市场竞争中，企业要及时对市场的变化做出反应，营销的地位就比较重要了。企业想要从营销角度提高竞争力，必须了解社会不同年龄，不同职业的消费者的需求，了解消费者的兴趣爱好，建立高效的市场营销系统。 数据化管理的出现，给企业精准营销提供了科学的支撑。通过对产品价格、分销、促销的互相结合，制定营销策划方案。依赖数据管理化系统，从海量数据中提取信息和分析信息的能力，给每一位客户推荐他们需要的和喜欢的商品，实现针对性、个性化的精准营销。 数据化管理的意义和价值在于，对数据进行分析，使我们透过数据看出产品问题、市场问题、客户问题等情况。然后根据分析的结果制定相应的营销策略。所以数据化管理的关键不是数据库，而是一个挖掘数据背后所蕴含的具有巨大价值的系统工程。
百年高校的“可持续发展梦”——同济大学数据化管理案例
引言 《教育信息化“十三五”规划》提出：到2020 年, 基本建成“人人皆学、处处能学、时时可学”、与国家教育现代化发展目标相适应的教育信息化体系。 本文通过同济大学数据应用的案例，从多方面具体分析如何将先进的信息技术融入到校园建设、管理和发展中来，促进高校教学、科研和服务社会的水平。 百年同济 同济大学历史悠久、声誉卓著，是中国最早的国立大学之一，创校至今110年，先后培养了30余万名毕业生，造就了一大批杰出的政治家、科学家、教育家、社会活动家、企业家、医学专家和工程技术专家。 同济大学现有38个学院和二级办学机构，7家附属医院，6所附属中小学。4个校区，占地面积2.56平方公里，校舍总建筑面积171余万平方米，图书馆总藏书量400万余册。 学校现有全日制本科生17228人，硕士研究生13864人，博士研究生4717人，外国留学生3566人。拥有专任教师2708人，其中专业技术职务正高级945人，中国科学院院士9人，中国工程院院士8人（含中国工程院外籍院士1人）。 信息架构的演变 1、信息化建设的目标：提高师生“获得感” 信息办作为同济大学校园信息化建设的主导部门，信息化建设的宗旨是全面支撑学校总体发展目标：建设成为以可持续发展为向导的世界一流大学。
同时，校级领导一直强调，信息化建设要提高师生的“获得感”，增强师生服务意识，将数据应用与师生的教学、科研、学习、生活各个方面深度融合，让师生切实体验到信息化技术给他们带来的便利。 2、信息化建设深入带来的数据应用难题随着同济大学信息化的逐步深入，各个职能部门都建立了相应的业务系统。虽然这些系统在一段时间内能够满足各部门的业务需求，但是从全校数据应用的角度来看，传统的架构模式，无法形成数据的有效整合，往往一个系统需求发生调整，会造成整个数据结构的变化，这对于数据应用和数据维护者来说，都是很大的问题。 3、SOA架构和数据仓库的引入确立了“数据整合、流程整合和服务整合”的整体思路，同济大学果断进行信息架构变革，采用SOA架构替代了传统的架构模式，同时建立了以数据仓库为基础的面向分析的数据平台，实现了数据整合和有
大数据管理及应用专业
大数据管理及应用专业 招生简章 东凌经济管理学院计划于2019年面向全校2018级本科生招收30名“大数据管理与应用”专业学生。 专业介绍 大数据已成为推动经济转型发展的新动力、提升国家竞争优势的新机遇。国家大数据产业“十三五”规划正在启动实施阶段，社会对大数据人才的需求日益迫切。为主动适应国家和经济社会发展需要，东凌经济管理学院开设“大数据管理及应用”本科专业方向班，现面向全校一年级学生招生，欢迎大家报名。 大数据管理及应用专业依托北京科技大学东凌经济管理学院的管理科学与工程系建设。管理科学与工程系是北京市重点学科，具有悠久的办学历史和强大的师资队伍。目前拥有专职教师26人，其中教授9人，副教授10人，讲师7人，95%的教师具有博士学位，80%的教师具有海外学习或进修经历。教师中1人入选爱思唯尔（Elsevier）2014年中国高被引学者榜单，2人获评教育部新世纪优秀人才，2人获评北京市教学名师。近5年获得国家自然科学基金项目14项，其中包含重点项目2项，发表学术论文300余篇。此外，该系拥有一流的实验和应用实践平台和基础设施技术保障。包括200核高性能服务器，300T的专用网络存储设备，万兆交换机以及云存储管理平台，可以同时为2个班60名学生开展大数据管理与应用相关实验。
大数据管理和应用专业将突出大数据科学专业特色，注重人才培养的科学性、前瞻性。本专业毕业生应熟练掌握大数据平台技术（设计、部署、管理、运维等）、大数据分析技术（统计计算、人工智能、数据挖掘等方法）、大数据开发与应用等基本工程能力，具备创新意识和合作精神，具有较高的分析问题、解决问题、自主学习以及创新能力。毕业生适合在信息技术企业、企事业单位、科研机构、高等院校的信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用等为主要内容，从事商务数据分析学科的科研、教学、管理等工作。 大数据是国家重点支持的发展领域，具有良好的就业前景和用武之地。欢迎有志于国家大数据事业发展的同学踊跃选报大数据管理及应用专业！