『壹』 企業內部如何建立數據化管理
首先數據的採集和整合
我們面對的是大量積累的內部數據，不同階段的數據，數據質量參差不齊；同時，還有大量的外部數據，如何獲取如何使用，如何與內部數據整合發揮價值就非常重要。這裡面還有一個關鍵問題，就是數據使用的合法性問題，大數據行業魚龍混雜，非法買賣用戶數據的現象屢禁不止。中消協曾經發布過一個報告，在接受調查的100個APP中，有91個涉嫌過度收集個人信息。
頻繁發生的隱私風波也說明，當下對個人隱私的保護力度過於孱弱。我們務必釐清大數據使用與個人隱私的界限，在打通信息孤島和保護公民個人隱私之間，有明確的法律對其進行規范。在這里，我們作為大數據行業中的一名從業者，也呼籲社會盡快完成數據隱私立法，保護我們每個人的個人隱私，同時也讓數據的使用者能合法合規的試用數據。
第二個方面提升數據質量
就是針對大量的內外部數據，如何持續的提升數據質量。這就涉及到數據治理領域，通過技術手段來摸清數據的來龍去脈、前世今生，不斷的發現數據問題，規范數據標准，不斷改進不斷提升數據質量。
第三個方面挖掘數據價值
有了高質量的數據，那麼就要充分的挖掘數據價值，傳統的BI技術，結合人工智慧，實現更加自動化、智能化的數據分析和應用，以此來輔助決策。
第四個方面優化企業結構
就是如果應用上述成果，真正達到數字化轉型的目標，就是推進商業模式的創新，優化業務和管理。
目前的發展階段，大家比較重視的2個環節就是數據分析和數據治理。數據治理將為企業提供更全面更准確的數據，而數據分析將為企業的經營決策提供數據支撐，把數據變成信息、幫助企業把信息變成決策，把決策變成行動，把行動轉換成更高效業務操作，從而增加企業的競爭優勢。
『貳』 企業數據化管理怎麼做
企業想要建立數據化管理，實現高效運營，最重要的是遵循基本兩個原則，鼎捷軟體以下就以製造業為例，為各位企業實現數據化管理提供新思路：
1.上下都認同才能發揮力量
若想讓企業實現數據化管理，建立新競爭力，就得從建立全公司的新文化開始。老闆帶頭，全員參與，讓全公司的每個人都能認可數據是可以幫助到其工作的。
未來公司的管理運作都是基於真實、實時可搜集的數據來來進行溝通、目標設定。公司不會因為買了一台新機台或機器手臂，或導入一套新系統，競爭力就會提升。競爭力的提升完全來自於公司管理的強化，而且是基於實時且正確的數據的管理。
當全員內上下都從心裡深處認同，數據是在幫助自己，不管是命令下達還是成果回報，不管是機台控制或是良率改善，這些實時真實搜集的數據就是公司內共通的新語言，那麼大家的方向與行動才會確實且精準的校準在一起，整體的力量也才能發揮。
2.建立數據文化
曾經到訪過某家製造業工廠，該廠的製造副總清楚地認識到數據文化的重要性，也明白傳統工作模式中使用的PPT帶有偽善性，問題無法基於PPT當場釐清與解決，會上決策到會後執行存在時間差，耗時且無法追蹤進度。
基於此，該工廠無論晨會、月會，在會議中直接開系統、拉數據，當場報告與討論。
實施過程中，第一關是IT主管，數據讀取速度、數據呈現等因素都會影響會議進程，但隨著不斷改進，該工廠數據讀取實現30秒內完成。
第二關是現場主管，這種會議模式相當於完全透明、毫無遮掩的被全盤檢視工作，任何異常會被實時指出，透過交叉比對，究其原因、指派任務並解決問題。根因與負責人也會被正確指派與快速解決。
正是因為這種工作模式，該工廠效率不到三個月大幅提升。
其中最為關鍵的是，該工廠的製造副總在實施這套工作模式時，沒有以強硬的態度強制實施，而是比以前加倍包容，以共同努力的態度與員工共同適應新模式，以數據講話，找問題求改善，與下屬一起承擔、面對與解決，持續以這種方式在工廠內部建立起數據文化。
當文化被建立且認同後，數據的力量才得以真正被發揮，從而持續地強化企業競爭力。
『叄』 企業如何有效的進行主數據管理
企業主數據治理主要分為4個階段：主數據規劃階段、主數據標准梳理階段、主數據治理階段、主數據平台落地階段。
1.主數據規劃階段
主數據規劃階段是主數據管理的第一個階段，這個階段的工作一般都是主數據管理的頂層工作。該階段的工作包括制定主數據管理組織、完善主數據管理制度、搭建主數據管理體系，從而保證主數據的穩定運行。
2.主數據標准梳理階段
主數據標准梳理階段需要梳理主數據分類標准、主數據編碼標准及主數據屬性標准。需要調研收集企業現有標准、參考相關國家/行業標准，做差異及對標分析，從而找到現有標准不足，確定新標準的內容。
3.主數據治理階段
主數據治理階段需要梳理並檢查現有數據中的缺失數據及雜訊數據，發現現有數據的錯誤；並通過清洗、質檢規則，完成歷史主數據的治理工作，保障主數據管理平台鋪地數據的准確性。
4.主數據平台落地階段
主數據落地階段也是主數據治理的最後一步。通過可靠的主數據管理平台，錄入主數據標准，實現主數據規范化管理。這里推薦億信主數據管理平台。
億信主數據管理平台由北京億信華辰軟體有限責任公司自主研發，覆蓋主數據標准；主數據質量；主數據採集、申請、新增、變更、審核、生效、失效、分發等全生命周期管理。全程「零」編碼，幫助用戶高效完成主數據管理流程制定；豐富的可視化報表，完成主數據全生命周期監控。億信主數據管理平台通過其高可用性幫助企業快速搭建主數據管理平台，保障各業務系統主數據的一致性，提高企業運營效率
『肆』 企業如何開展數據管理工作
企業數據化管理是近幾年受眾多老闆歡迎的新管理理念，畢竟最主要的是減少里企業的管理成本，提高了企業的業績，對老闆來說就是賺錢！這是最關鍵的原因。
一套管理想導入企業當中，最大的阻礙不是金錢，而是最直接關聯的受管理者——員工。記得有看過一則新聞，某公司因為想導入壓迫式的管理方法，嚴重損害了員工的利益，導致全體員工罷工抗議，罷工近半個月，而後不得不擱淺。可以看出，被管理者是不可忽視的重要因素之一！
那近幾年讓老闆和員工所接受的數據化管理它是怎麼做的？什麼又是數據化積分管理呢？我們一起解析：
數據化積分管理簡單的說就是用積分對人的能力、熱情、綜合表現進行量化排名，用積分作為員工的導向，引導員工往企業想要的結果方向去走，到達企業最終的 目的。
成功之道積分系統管理軟體就是這樣一款幫助企業進行數據化管理和分析的一個軟體系統。
第一步：根據每個崗位量化不同員工的工作，設置標準的積分規則，設置薪酬體系，跟積分掛鉤，例如企業文化的考核：
『伍』 企業如何有效的進行主數據管理
主數據管理是一切工作的起點。
在說主數據之前，我們先來看一個場景：
一銀行客戶向監管部門投訴，說銀行泄露他的個人隱私。於是，行長被監管部門訓誡，數據老總被行長責罵。但追查下來，其實銀行似乎並沒有什麼錯：不同系統里保存了客戶的多個手機號碼，銀行向客戶發送其動賬信息時，客戶的一個「錯誤手機號碼」收到了簡訊，然而客戶不希望該號碼看到動賬信息，因為該號碼可是某個「敏感人」在使用。
一個客戶，多個號碼並存，且其中還含有「敏感號碼」。這種現象在客戶信息管理中，屢見不鮮，並由此帶來了「客戶投訴」等系列連鎖反應。
我們再來看一個行業趨勢：
如今，CRM系統幾乎成了每個企業的標配，不管企業規模如何。並且，對於擁有多家子公司、多條業務線的大企業來說，他們為不同的業務團隊、部門或區域部署了多個CRM。但是這種情況卻給CRM發揮價值最大化帶來了問題，如：同一個客戶信息存在不同系統中，且信息不完全一致。在進行客戶管理或營銷活動時，不僅浪費了企業資源還帶來了隱患。由此，CRM的下一個進階之路，將從多個不同來源提取現成的客戶數據，以創建客戶數據的單一可信版本，幫助企業提高營銷能力並促進銷售。
有兩個概念隱藏在這兩個場景中，一個是「主數據」，案例中「客戶」就屬於主數據，其中由客戶信息管理不當引起的投訴事件就是主數據管理缺失帶來的問題。另一個就是「主數據管理（MDM）」。創建客戶數據的單一可信版本，這就是引入了主數據管理解決方案。
到底什麼是主數據？為什麼說主數據管理是一切工作的起點？
能夠滿足企業跨部門協同需要的、反映核心業務實體狀態屬性的企業(組織機構)基礎信息，屬性相對穩定、准確度要求更高、唯一識別的，就是主數據，稱為MDM。這是《主數據管理實踐白皮書》給出的定義。
在這個定義中，我們可以很直接的把握到幾個重要信息：「滿足跨部門協同需要」、「核心業務實體狀態屬性」、「屬性穩定」、「准確度高」、「唯一識別」。
主數據強調的是要共享、統一的基礎數據。跨越了系統和部門界限，不歸屬於某一特定的部門，是多個系統之間的共享數據，是各個職能部門在開展業務過程中都需要的數據，是企業的核心數據資產。
主數據是定義企業核心的業務對象，如產品、員工、原料、客戶、供應商等，企業的業務記錄都是圍繞這些業務對象開展，為保證業務數據的質量，主數據需要在企業全范圍內保持一致性、准確性、完整性、可控性。
在一個系統、一個平台，甚至一個企業范圍內，主數據實體要求具有唯一標識即數據編碼，同名同義，保證同一個對象在共享和應用的唯一性，如：統一員工和組織主數據，對所有系統的員工和組織進行規范。
以上提到的特點是主數據應該滿足的重要特徵，但是實際的信息化建設中缺出現很多問題。比如:最明顯的，企業肯定會使用不止一個系統。同一個業務對象的細節會出現在不同系統中，比如：員工會被定義在財務系統、OA系統等。因此，就會帶來如下問題：
可能需要在每個系統中重新存儲數據
同一實體在不同系統間的編碼不一致、信息不一致
系統之間可能不同步（新增數據、更新數據）
重復數據："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一個東西么？
共享或者利用難：做報表或分析時，難以從多個系統去整合數據
為了應對這些問題，我們需要引進主數據管理（MDM）。
建立數據標准，實現數據集成、統一管控與無障礙共享。在這里需要強調一點的是:對主數據的管理要集中化、系統化、規范化。也就是說，主數據管理應保持相對獨立，主數據管理系統是信息系統建設的基礎，它服務於但是高於其它有業務信息系統。
《主數據管理實踐白皮書》關於主數據管理的定義是這樣說的：是一系列規則、應用和技術，用以協調和管理與企業的核心業務實體相關的系統記錄數據。主數據管理通過對主數據值進行控制，使得企業可以跨系統的使用一致性的和共享的主數據，提供來自權威數據源的協調一致的高質量主數據，從而支撐跨部門、跨系統數據融合應用。
主數據作為企業數據戰略的重要組成部分，在信息化戰略中處於核心地位，處於基礎支撐地位。它極大程度上影響了企業信息化建設的價值，更影響了企業利用的效率和數據發揮價值的程度。
試想一下：企業耗費大量資源，在引進越來越多的系統中逐步實現了業務數據化。但是，由於系統建設缺乏統一規劃，及不同系統建設廠商不一致，導致不同系統內的數據出現了不一致現象。當物資供應部拿著ERP中查詢好的供應商編號，去生產部門詢問該供應商所供貨物的使用計劃時，發現沒有該供應商的相關信息；集團希望統籌全集團的「人財物」，集中采購就成了重要抓手，SRM系統終於上線了，但是下屬企業卻各說各話，雞同鴨講，問題依舊沒有解決……
從基礎層面來說，主數據管理主要體現了一下價值：
消除數據冗餘:不同系統、不同部門按照自身規則和需求獲取數據，容易造成數據重復存儲，形成數據冗餘。主數據打通各業務鏈條，統一數據語言，統一數據標准，實現數據共享，最大化消除了數據冗餘。
提升數據處理效率：各系統、各部門對於數據定義不一樣，不同版本的數據不一致，一個核心主題也有多個版本的信息，需要大量的人力、時間成本去整理和統一。通過主數據管理可以實現數據動態整理、復制、分發和共享。
提高公司戰略協同力：數據作為公司內部經營分析、決策支撐的「通行語言」，實現多個部門統一後，有助於打通部門、系統壁壘，實現信息集成與共享，提高公司整體的戰略協同力。
以上是從主數據管理的價值和意義說明其重要性。
我們換個角度從項目落地實施的角度來看看為什麼「主數據管理是一切工作的起點」。
隨著大數據戰略的深入推進，數據的資產化成為日益明顯的趨勢。但同時，很多企業對於數據資產的管理還處於非常原始的階段，面臨著數據質量差、數據垃圾難以處理、數據轉換率低等管理痛點。如何充分挖掘發揮數據價值的方法論和參考框架是關鍵問題也是難點問題。
科學的數據資產管理模式對於企業具有非常重要的意義。現有的方法多種多樣，其中「主數據管理」是數據資產管理實踐方式的重要切入方法之一，其建設策略是從解決核心業務實體數據的質量和業務協同入手，推動生產環節在客戶、物料、組織機構、產品、統一編碼等方面保持一致。
從主數據入手開展數據資產管理實踐目標明確、建設周期較短，還能夠保障關鍵數據的唯一性、一致性及合規性。從IT建設的角度，主數據管理可以增強IT結構的靈活性，構建覆蓋整個企業范圍內的數據資產管理基礎和相應規范，並且更靈活地適應企業業務需求的變化。此外，主數據質量的提高也能夠為後期數據集成和數據整合打下良好的基礎。
『陸』 如何做好數據管理
數據管理是信息化建設工作中的重點之一,通過健全組織、規范管理、比對分析、綜合運用，把數據管理與企業生產有機結合，從而使企業利益進一步提高。
(一)提高認識，科學管理
對數據進行科學的管理，只有上升到戰略的高度上去認識和重視才行。數據是主體軟體應用的基礎。所有的企業資料最終都匯集成數據，保存在計算機系統的資料庫中，工作人員通過信息交互系統從後台資料庫獲取所需數據，經中間層信息系統處理後得到結果，所有的查詢、分析都需要真實、全面、准確、一致的數據。企業信息化建設中存在的一些問題，主要不是因為沒有好的系統，而是因為已有的系統沒有得到很好的應用。因此，數據的准確性、完整性、科學性，將直接決定結果的正確性。也必將影響信息化應用的成效。同時，只有科學的管理，才能保證數據的准確、完整。
(二)健全職能部門，完善管理制度
數據管理職能因該有專門的部門實施，因此應成立專門數據管理領導小組和數據管理(處理)部門，將數據的監管職責賦予數據管理部門，由數據管理部門集中管理監控數據，各有關職責部門配合。各單位也相應設立相應的數據處理崗。然後制發《數據管理辦法》、《數據管理責任追究暫行辦法》，明確數據管理部門的職責范圍、工作程序、監控內容、考核獎懲等，建立數據通報、培訓等制度，制定信息採集、審核、錄入、分析比對、信息傳遞等相關辦法，使數據監管與運用工作逐步規范。
(三)嚴控數據錄入環節，加強源頭控制
一是提高人員素質。對數據錄入人員進行軟體操作、數據錄入、職責規定等知識培訓，明確職責、明確各級、各崗數據管理人員工作職責及質量標准;明確綜合管理軟體的問題提交、處理、反饋程序，數據出現問題都由數據管理部門統一負責接收、研究解決並反饋，避免多頭提交、多頭請示，為數據管理工作提供人員素質保障。
二是加強信息系統提高系統本身的差錯糾錯功能，減少或避免數據錄入的錯誤。
三是創建合理高效工作流。結合實際情況制定工作流，明確職責、避免重復、方便管理為目的，細化崗位，一人多崗(單位人數少)或一崗多人(崗位工作量大)，科學的`連接每個崗位，組織起高效的工作流，減少數據冗餘，最大限度地提高征管效率。
四是原則行事。按照「三不錄」原則，即不規范不錄、不安全不錄、未審核不錄，嚴把數據的採集、審核、審批、錄入、修改等環節。確保系統數據完整、准確，系統運轉優質、高效。
五是通報考核。建立通報制度。例如，堅持 「一月一通報、一月一講評、一月一考核、一月一追究」。按時將各單位征管數據質量完成情況等，在公文處理系統和網站上發布數據通報，並在每月的局務例會上，由分管局長對上月數據質量進行通報講評，分析症結，提出整改措施。建立日常考核台賬，按月考核，並將各單位得分情況張榜公布;同時，按照責任追究辦法，追究相關單位和人員的責任。對全年數據質量評比排名在後幾位的，目標管理考核中給予倒扣分。制定數據考核指標，數據質量考核中，低於平均指標的，目標管理考核一票否優。
(四)思想要重視，全員要參與
加強數據管理，全面推進企業信息化建設應用進程，離不開各級領導的重視和支持，只有領導重視，才是做好數據管理和深入分析的關鍵，信息化建設才能真正得到發展。同時，所有的工作人員，都應該把好各自工作環節的數據管理，不製造垃圾數據、錯誤數據，發現問題及時解決，追根求源，爭取將錯誤數據、垃圾數據剔除干凈，確保數據的正確完整。
(五)協作要到位
數據處理工作中，信息技術是實現手段，信息技術應用的先進性決定了系統軟體的質量水平高低，而業務的規范程度決定了信息化推進的廣度和深度。數據處理應用不僅涉及信息化技術的選擇和應用，同時還涉及到企業業務流程的規范和統一，並且直接影響企業系統信息化建設的成效。所以，每一項企業管理數據處理及其具體應用，都離不開信息部門和業務部門的緊密合作、協同工作。技術部門與業務部門需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使數據處理應用程度深化和完善。
(六)機制要健全
在業已建立機制的基礎上，要進一步完善數據分析應用管理辦法，建立部門工作責任制，包括項目管理制度、信息發布制度等;建立與數據處理應用相適應的企業業務配套制度;建立信息技術支持、安全和運維保障制度，包括信息安全應急處置預案、運維崗責體系等，保障數據分析應用工作健康有序發展。
『柒』 大數據時代下，如何做好數據管理工作
進入新的歷史時期以來，收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務，一旦企業不能收集范圍更廣的信息，那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作，保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一，進入大數據時代以來，由於涌現出數不勝數的數據信息，因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用，所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體，才能推動大數據的普遍應用。第二，由於數據信息的海量出現，因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力，要保證及時處理與加工得到的各種數據信息，要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性，但因為不擁有先進的技術措施，各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三，在企業管理決策過程中，雖然大數據發揮著不可替代的作用，但同時也需重視數據碎片的作用，一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用，才能使二種數據相互協調，保證數據分析具有更高的科學性，進一步簡化分析過程，減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理，要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中，知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時，知識提取是一個不可缺少的過程，只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響，人們日益意識到知識的重要性，很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置，高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用，而忽略了主觀決策的重要性，要保證二者相互協調、相互促進，才能幫助企業做出正確。
『捌』 企業如何進行數據化管理
導語：對於企業來講，數據化運用和管理無處不在，無論是企業日常運營，還是企業的營銷企劃，都是企業所有管理者或經營者無可否認的重要命題。那麼企業如何進行數據化管理，一起了解一下吧！
然而，做好數據化應用，是一件系統而又復雜的課題。企業如何真正把生產計劃、營銷戰略、財務戰略、經營戰略等體系有效的結合運用是非常考驗管理者知識智慧的。但有的企業主根本無視統計管理、數據分析與經營和營銷的關聯性。
在當今強調競爭優勢的經濟環境中，如果不能把握精確性的專業競爭，不根據各個專業性的概率指標與企業各種資源進行整體的科學組合，就無法使資源配置得到有效利用，資源整合價值最大化就會成為一個泡影，實施數據化管理，培育企業的競爭優勢就會成為一個空話。
一、明確數據化管理的基本要求
1、管理者重視數據化管理，是實施數據化管理的基本條件，管理者重視數據化，重視人的因素，確立人和數據的有效組合，充分利用數據的作用或功能，認知和使用數據的價值，調動人的積極性和主觀能動性，才能構建數據化管理平台按照數據化要求開展相關工作。
2、認清數據與管理的關系。企業不重視數據管理，就無法認清數據與管理的關系。很多管理者會經常通過數據分析來比較管理效率差異的原因。如生產管理中，兩個部門人員、設備、材料、時間等要素完全一致的情況下，但生產的效率不一樣，我就可以通過生產流程中的數據分解，進行數據分析，就可確認是員工士氣、還是員工熟練情況和或管理因素導致生產效率不同的原因。
3、採集的數據必須是真實可靠的。數據因人而存在，是從管理活動中得來。數據的採集方法和管理要有制度和流程規范，不能隨心所欲，更不能估測和偽造數據。數據的真實性對企業的分析和決策非常重要。其真實性一方面要依靠人的道德行為來保證，另一方面制度的保障是不可缺少的。在雙重要求下我們的數據採集才能有保障。
4、數據是連續性和系統性的。在管理活動中，數據採集不能時斷時續。不能只採集某一個方面，否則影響數據的准確性和完整性，企業各業務單元或各部門可按照年度、季度、月度以及每周、每日來採集企業各方面管理和業務發生的數據，進行歸納和統計。
二、以目標管理為基礎拓展數字化管理的空間
數據化管理是以財務管理和目標管理為基礎，由內向外拓展的。企業在戰略目標的指導下，將長期經營目標的所確定的數據向年度進行分解，年度向季度、月度分解，形成了一個金字塔式的數據鏈。企業各個職能部門圍繞著這個時段核心數據設計自己的工作計劃，確定自己所要完成數量目標。這樣的數據指標就成為管理和工作的中心。工作的所有結果是為完成數量目標進行的。
從目標管理的角度來看，更多的是財務數量指標，財務指標為核心數據是毋庸質疑的，但核心數據目標的完成是由其他數據支撐的。如：企業員工的滿意度，客戶的滿意度，銷售終端增長數量的速度，企業投入新技術開發的.費用，高技術人員占員工的比例等等諸多數量指標，都是用於支持財務數據目標實現的基礎。因為很多工作都是依據這些數量指標進行分解，進行分析總結，進行改進和調整。
因此，我們在進行數據管理中，各個業務單元必須讓數據化向企業管理的每一個角落延伸，使其在管理流程、標准及各個模塊都有數據量化的清晰足跡。這樣我們圍繞著數據進行工作，工作效率和效果將有更多的保障。
三、數據化運用管理必須與制度化、流程化、圖表化的連接
在我們很多企業，數據化管理主要就是財務數據，和其他方面看起來似乎沒有關系，實際在管理運用上，離開制度化和流程化，數據化管理就沒有根基，無法進行有效管理。
數據化管理講究的是系統分析，科學評估。
只有深刻了解其過程的每個環節及其特點，確定出標准、流程，才能夠制定出科學的決策與管理辦法。如生產管理中，管理者選擇合適且技術熟練的工人，進行工時、動作、材料研究，在試驗過程中把工人的每一項動作、每一道工序、每一種材料所使用的數據都准確記錄下來，就可得出完成該項工作所需要的總時間、總材料，據此定出一個工人「合理的時、日、月工作量和材料消耗量」。並將規程和標準的操作流程編寫成書面材料，按照此教育訓練員工。
通過制度化的管理要求，長期不懈的執行，這樣數據化在制度化的基礎上與流程化、標准化連接起來。就有一個基本保障。如果同時就生產中的各個要素進行整理成規范的表格，按照規范進行填寫，並規定統計、分析、上報時間，這就在生產管理中就形成數據化管理的基礎。如這樣的管理長期堅持，不斷修正和完善，長此以往累積成企業一整套規范運作的規程與習慣，同樣也可構成企業獨特的核心優勢。
四、必須為數據化管理的設計載體
企業都會每天產生大量的數據，如生產數據、庫存數據、財務數據、產品數據，銷售數據等。但其必須有一個合適的載體進行運轉，使其能產生有效價值，這就需要我們設計一個載體——專業化的圖表（或表單）或專業的管理軟體。這樣我們一方面可運用圖表等工具進行整理分析，一方面可藉助計算機信息軟體技術進行有效快捷的管理活動，但現在許多中小企業在粗放式管理階段還無法進行計算機軟體技術的應用。因此，我們就圖表工具的應用進行簡要的闡述。
表單設計從非專業角度可以講，咨詢公司顧問更多使用的數據分析工具。我們管理者更多的使用的是統計工具。這就我們從財務管理和統計管理方面設計各種表格。進行歸納和總結。
企業在進行管理圖表或表單設計上，必須根據自身的具體情況，設計合理和完善的表。如：日常營業表單、各類費用表單、各類經營管理表單、人力資源相關管理表單等各種表單，並將表單收集的數據按部門分、按級別分、按要求分、按經營分、按時間分等進行分類。設計好編號、類別，等級、審核、製表、抄送等相關信息。將這些信息按照標準的流程進行填寫、審核、分析和管理，以便使管理活動更加富有成效。
特別是產供銷一體化的企業，管理活動復雜，表單眾多，在沒有管理軟體應用支持的情況下，這就需要管理者對一些「共性表」進行合並和篩檢，對「個性表」進行優化，盡可能使表單管理簡要化，一些繁雜可有可無的表單需要及時整理處置，以減少表單管理的復雜性。在進行表單等工具的設計和管理上，我們以電腦操作系統為最基礎的工具，它的許多基本功能就可實現和掌握數據化管理的使用工具。
當然，如企業條件許可，也可引進管理軟體的進行應用，來提高管理效率。用圖表或計算機進行數據積累、數據分析、建立相關模塊，同時確立分析方法、構建數學模型、設計應用系統、提供決策支持等。使用各種方法挖掘數據應用技術，管理效率會得到進一步的提升。
『玖』 企業如何進行數據管理
數據管理是利用計算機硬體和軟體技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在於充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。隨著計算機技術的發展，數據管理經歷了人工管理、文件系統、資料庫系統三個發展階段。在資料庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系，便於數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠性、安全性與完整性，減少了數據冗餘，故提高了數據共享程度及數據管理效率。