‘壹’ 企业内部如何建立数据化管理
首先数据的采集和整合
我们面对的是大量积累的内部数据，不同阶段的数据，数据质量参差不齐；同时，还有大量的外部数据，如何获取如何使用，如何与内部数据整合发挥价值就非常重要。这里面还有一个关键问题，就是数据使用的合法性问题，大数据行业鱼龙混杂，非法买卖用户数据的现象屡禁不止。中消协曾经发布过一个报告，在接受调查的100个APP中，有91个涉嫌过度收集个人信息。
频繁发生的隐私风波也说明，当下对个人隐私的保护力度过于孱弱。我们务必厘清大数据使用与个人隐私的界限，在打通信息孤岛和保护公民个人隐私之间，有明确的法律对其进行规范。在这里，我们作为大数据行业中的一名从业者，也呼吁社会尽快完成数据隐私立法，保护我们每个人的个人隐私，同时也让数据的使用者能合法合规的试用数据。
第二个方面提升数据质量
就是针对大量的内外部数据，如何持续的提升数据质量。这就涉及到数据治理领域，通过技术手段来摸清数据的来龙去脉、前世今生，不断的发现数据问题，规范数据标准，不断改进不断提升数据质量。
第三个方面挖掘数据价值
有了高质量的数据，那么就要充分的挖掘数据价值，传统的BI技术，结合人工智能，实现更加自动化、智能化的数据分析和应用，以此来辅助决策。
第四个方面优化企业结构
就是如果应用上述成果，真正达到数字化转型的目标，就是推进商业模式的创新，优化业务和管理。
目前的发展阶段，大家比较重视的2个环节就是数据分析和数据治理。数据治理将为企业提供更全面更准确的数据，而数据分析将为企业的经营决策提供数据支撑，把数据变成信息、帮助企业把信息变成决策，把决策变成行动，把行动转换成更高效业务操作，从而增加企业的竞争优势。
‘贰’ 企业数据化管理怎么做
企业想要建立数据化管理，实现高效运营，最重要的是遵循基本两个原则，鼎捷软件以下就以制造业为例，为各位企业实现数据化管理提供新思路：
1.上下都认同才能发挥力量
若想让企业实现数据化管理，建立新竞争力，就得从建立全公司的新文化开始。老板带头，全员参与，让全公司的每个人都能认可数据是可以帮助到其工作的。
未来公司的管理运作都是基于真实、实时可搜集的数据来来进行沟通、目标设定。公司不会因为买了一台新机台或机器手臂，或导入一套新系统，竞争力就会提升。竞争力的提升完全来自于公司管理的强化，而且是基于实时且正确的数据的管理。
当全员内上下都从心里深处认同，数据是在帮助自己，不管是命令下达还是成果回报，不管是机台控制或是良率改善，这些实时真实搜集的数据就是公司内共通的新语言，那么大家的方向与行动才会确实且精准的校准在一起，整体的力量也才能发挥。
2.建立数据文化
曾经到访过某家制造业工厂，该厂的制造副总清楚地认识到数据文化的重要性，也明白传统工作模式中使用的PPT带有伪善性，问题无法基于PPT当场厘清与解决，会上决策到会后执行存在时间差，耗时且无法追踪进度。
基于此，该工厂无论晨会、月会，在会议中直接开系统、拉数据，当场报告与讨论。
实施过程中，第一关是IT主管，数据读取速度、数据呈现等因素都会影响会议进程，但随着不断改进，该工厂数据读取实现30秒内完成。
第二关是现场主管，这种会议模式相当于完全透明、毫无遮掩的被全盘检视工作，任何异常会被实时指出，透过交叉比对，究其原因、指派任务并解决问题。根因与负责人也会被正确指派与快速解决。
正是因为这种工作模式，该工厂效率不到三个月大幅提升。
其中最为关键的是，该工厂的制造副总在实施这套工作模式时，没有以强硬的态度强制实施，而是比以前加倍包容，以共同努力的态度与员工共同适应新模式，以数据讲话，找问题求改善，与下属一起承担、面对与解决，持续以这种方式在工厂内部建立起数据文化。
当文化被建立且认同后，数据的力量才得以真正被发挥，从而持续地强化企业竞争力。
‘叁’ 企业如何有效的进行主数据管理
企业主数据治理主要分为4个阶段：主数据规划阶段、主数据标准梳理阶段、主数据治理阶段、主数据平台落地阶段。
1.主数据规划阶段
主数据规划阶段是主数据管理的第一个阶段，这个阶段的工作一般都是主数据管理的顶层工作。该阶段的工作包括制定主数据管理组织、完善主数据管理制度、搭建主数据管理体系，从而保证主数据的稳定运行。
2.主数据标准梳理阶段
主数据标准梳理阶段需要梳理主数据分类标准、主数据编码标准及主数据属性标准。需要调研收集企业现有标准、参考相关国家/行业标准，做差异及对标分析，从而找到现有标准不足，确定新标准的内容。
3.主数据治理阶段
主数据治理阶段需要梳理并检查现有数据中的缺失数据及噪声数据，发现现有数据的错误；并通过清洗、质检规则，完成历史主数据的治理工作，保障主数据管理平台铺地数据的准确性。
4.主数据平台落地阶段
主数据落地阶段也是主数据治理的最后一步。通过可靠的主数据管理平台，录入主数据标准，实现主数据规范化管理。这里推荐亿信主数据管理平台。
亿信主数据管理平台由北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发，覆盖主数据标准；主数据质量；主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。全程“零”编码，帮助用户高效完成主数据管理流程制定；丰富的可视化报表，完成主数据全生命周期监控。亿信主数据管理平台通过其高可用性帮助企业快速搭建主数据管理平台，保障各业务系统主数据的一致性，提高企业运营效率
‘肆’ 企业如何开展数据管理工作
企业数据化管理是近几年受众多老板欢迎的新管理理念，毕竟最主要的是减少里企业的管理成本，提高了企业的业绩，对老板来说就是赚钱！这是最关键的原因。
一套管理想导入企业当中，最大的阻碍不是金钱，而是最直接关联的受管理者——员工。记得有看过一则新闻，某公司因为想导入压迫式的管理方法，严重损害了员工的利益，导致全体员工罢工抗议，罢工近半个月，而后不得不搁浅。可以看出，被管理者是不可忽视的重要因素之一！
那近几年让老板和员工所接受的数据化管理它是怎么做的？什么又是数据化积分管理呢？我们一起解析：
数据化积分管理简单的说就是用积分对人的能力、热情、综合表现进行量化排名，用积分作为员工的导向，引导员工往企业想要的结果方向去走，到达企业最终的 目的。
成功之道积分系统管理软件就是这样一款帮助企业进行数据化管理和分析的一个软件系统。
第一步：根据每个岗位量化不同员工的工作，设置标准的积分规则，设置薪酬体系，跟积分挂钩，例如企业文化的考核：
‘伍’ 企业如何有效的进行主数据管理
主数据管理是一切工作的起点。
在说主数据之前，我们先来看一个场景：
一银行客户向监管部门投诉，说银行泄露他的个人隐私。于是，行长被监管部门训诫，数据老总被行长责骂。但追查下来，其实银行似乎并没有什么错：不同系统里保存了客户的多个手机号码，银行向客户发送其动账信息时，客户的一个“错误手机号码”收到了短信，然而客户不希望该号码看到动账信息，因为该号码可是某个“敏感人”在使用。
一个客户，多个号码并存，且其中还含有“敏感号码”。这种现象在客户信息管理中，屡见不鲜，并由此带来了“客户投诉”等系列连锁反应。
我们再来看一个行业趋势：
如今，CRM系统几乎成了每个企业的标配，不管企业规模如何。并且，对于拥有多家子公司、多条业务线的大企业来说，他们为不同的业务团队、部门或区域部署了多个CRM。但是这种情况却给CRM发挥价值最大化带来了问题，如：同一个客户信息存在不同系统中，且信息不完全一致。在进行客户管理或营销活动时，不仅浪费了企业资源还带来了隐患。由此，CRM的下一个进阶之路，将从多个不同来源提取现成的客户数据，以创建客户数据的单一可信版本，帮助企业提高营销能力并促进销售。
有两个概念隐藏在这两个场景中，一个是“主数据”，案例中“客户”就属于主数据，其中由客户信息管理不当引起的投诉事件就是主数据管理缺失带来的问题。另一个就是“主数据管理（MDM）”。创建客户数据的单一可信版本，这就是引入了主数据管理解决方案。
到底什么是主数据？为什么说主数据管理是一切工作的起点？
能够满足企业跨部门协同需要的、反映核心业务实体状态属性的企业(组织机构)基础信息，属性相对稳定、准确度要求更高、唯一识别的，就是主数据，称为MDM。这是《主数据管理实践白皮书》给出的定义。
在这个定义中，我们可以很直接的把握到几个重要信息：“满足跨部门协同需要”、“核心业务实体状态属性”、“属性稳定”、“准确度高”、“唯一识别”。
主数据强调的是要共享、统一的基础数据。跨越了系统和部门界限，不归属于某一特定的部门，是多个系统之间的共享数据，是各个职能部门在开展业务过程中都需要的数据，是企业的核心数据资产。
主数据是定义企业核心的业务对象，如产品、员工、原料、客户、供应商等，企业的业务记录都是围绕这些业务对象开展，为保证业务数据的质量，主数据需要在企业全范围内保持一致性、准确性、完整性、可控性。
在一个系统、一个平台，甚至一个企业范围内，主数据实体要求具有唯一标识即数据编码，同名同义，保证同一个对象在共享和应用的唯一性，如：统一员工和组织主数据，对所有系统的员工和组织进行规范。
以上提到的特点是主数据应该满足的重要特征，但是实际的信息化建设中缺出现很多问题。比如:最明显的，企业肯定会使用不止一个系统。同一个业务对象的细节会出现在不同系统中，比如：员工会被定义在财务系统、OA系统等。因此，就会带来如下问题：
可能需要在每个系统中重新存储数据
同一实体在不同系统间的编码不一致、信息不一致
系统之间可能不同步（新增数据、更新数据）
重复数据："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一个东西么？
共享或者利用难：做报表或分析时，难以从多个系统去整合数据
为了应对这些问题，我们需要引进主数据管理（MDM）。
建立数据标准，实现数据集成、统一管控与无障碍共享。在这里需要强调一点的是:对主数据的管理要集中化、系统化、规范化。也就是说，主数据管理应保持相对独立，主数据管理系统是信息系统建设的基础，它服务于但是高于其它有业务信息系统。
《主数据管理实践白皮书》关于主数据管理的定义是这样说的：是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致性的和共享的主数据，提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据，从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。
主数据作为企业数据战略的重要组成部分，在信息化战略中处于核心地位，处于基础支撑地位。它极大程度上影响了企业信息化建设的价值，更影响了企业利用的效率和数据发挥价值的程度。
试想一下：企业耗费大量资源，在引进越来越多的系统中逐步实现了业务数据化。但是，由于系统建设缺乏统一规划，及不同系统建设厂商不一致，导致不同系统内的数据出现了不一致现象。当物资供应部拿着ERP中查询好的供应商编号，去生产部门询问该供应商所供货物的使用计划时，发现没有该供应商的相关信息；集团希望统筹全集团的“人财物”，集中采购就成了重要抓手，SRM系统终于上线了，但是下属企业却各说各话，鸡同鸭讲，问题依旧没有解决……
从基础层面来说，主数据管理主要体现了一下价值：
消除数据冗余:不同系统、不同部门按照自身规则和需求获取数据，容易造成数据重复存储，形成数据冗余。主数据打通各业务链条，统一数据语言，统一数据标准，实现数据共享，最大化消除了数据冗余。
提升数据处理效率：各系统、各部门对于数据定义不一样，不同版本的数据不一致，一个核心主题也有多个版本的信息，需要大量的人力、时间成本去整理和统一。通过主数据管理可以实现数据动态整理、复制、分发和共享。
提高公司战略协同力：数据作为公司内部经营分析、决策支撑的“通行语言”，实现多个部门统一后，有助于打通部门、系统壁垒，实现信息集成与共享，提高公司整体的战略协同力。
以上是从主数据管理的价值和意义说明其重要性。
我们换个角度从项目落地实施的角度来看看为什么“主数据管理是一切工作的起点”。
随着大数据战略的深入推进，数据的资产化成为日益明显的趋势。但同时，很多企业对于数据资产的管理还处于非常原始的阶段，面临着数据质量差、数据垃圾难以处理、数据转换率低等管理痛点。如何充分挖掘发挥数据价值的方法论和参考框架是关键问题也是难点问题。
科学的数据资产管理模式对于企业具有非常重要的意义。现有的方法多种多样，其中“主数据管理”是数据资产管理实践方式的重要切入方法之一，其建设策略是从解决核心业务实体数据的质量和业务协同入手，推动生产环节在客户、物料、组织机构、产品、统一编码等方面保持一致。
从主数据入手开展数据资产管理实践目标明确、建设周期较短，还能够保障关键数据的唯一性、一致性及合规性。从IT建设的角度，主数据管理可以增强IT结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据资产管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化。此外，主数据质量的提高也能够为后期数据集成和数据整合打下良好的基础。
‘陆’ 如何做好数据管理
数据管理是信息化建设工作中的重点之一,通过健全组织、规范管理、比对分析、综合运用，把数据管理与企业生产有机结合，从而使企业利益进一步提高。
(一)提高认识，科学管理
对数据进行科学的管理，只有上升到战略的高度上去认识和重视才行。数据是主体软件应用的基础。所有的企业资料最终都汇集成数据，保存在计算机系统的数据库中，工作人员通过信息交互系统从后台数据库获取所需数据，经中间层信息系统处理后得到结果，所有的查询、分析都需要真实、全面、准确、一致的数据。企业信息化建设中存在的一些问题，主要不是因为没有好的系统，而是因为已有的系统没有得到很好的应用。因此，数据的准确性、完整性、科学性，将直接决定结果的正确性。也必将影响信息化应用的成效。同时，只有科学的管理，才能保证数据的准确、完整。
(二)健全职能部门，完善管理制度
数据管理职能因该有专门的部门实施，因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理(处理)部门，将数据的监管职责赋予数据管理部门，由数据管理部门集中管理监控数据，各有关职责部门配合。各单位也相应设立相应的数据处理岗。然后制发《数据管理办法》、《数据管理责任追究暂行办法》，明确数据管理部门的职责范围、工作程序、监控内容、考核奖惩等，建立数据通报、培训等制度，制定信息采集、审核、录入、分析比对、信息传递等相关办法，使数据监管与运用工作逐步规范。
(三)严控数据录入环节，加强源头控制
一是提高人员素质。对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准;明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。
二是加强信息系统提高系统本身的差错纠错功能，减少或避免数据录入的错误。
三是创建合理高效工作流。结合实际情况制定工作流，明确职责、避免重复、方便管理为目的，细化岗位，一人多岗(单位人数少)或一岗多人(岗位工作量大)，科学的`连接每个岗位，组织起高效的工作流，减少数据冗余，最大限度地提高征管效率。
四是原则行事。按照“三不录”原则，即不规范不录、不安全不录、未审核不录，严把数据的采集、审核、审批、录入、修改等环节。确保系统数据完整、准确，系统运转优质、高效。
五是通报考核。建立通报制度。例如，坚持 “一月一通报、一月一讲评、一月一考核、一月一追究”。按时将各单位征管数据质量完成情况等，在公文处理系统和网站上发布数据通报，并在每月的局务例会上，由分管局长对上月数据质量进行通报讲评，分析症结，提出整改措施。建立日常考核台账，按月考核，并将各单位得分情况张榜公布;同时，按照责任追究办法，追究相关单位和人员的责任。对全年数据质量评比排名在后几位的，目标管理考核中给予倒扣分。制定数据考核指标，数据质量考核中，低于平均指标的，目标管理考核一票否优。
(四)思想要重视，全员要参与
加强数据管理，全面推进企业信息化建设应用进程，离不开各级领导的重视和支持，只有领导重视，才是做好数据管理和深入分析的关键，信息化建设才能真正得到发展。同时，所有的工作人员，都应该把好各自工作环节的数据管理，不制造垃圾数据、错误数据，发现问题及时解决，追根求源，争取将错误数据、垃圾数据剔除干净，确保数据的正确完整。
(五)协作要到位
数据处理工作中，信息技术是实现手段，信息技术应用的先进性决定了系统软件的质量水平高低，而业务的规范程度决定了信息化推进的广度和深度。数据处理应用不仅涉及信息化技术的选择和应用，同时还涉及到企业业务流程的规范和统一，并且直接影响企业系统信息化建设的成效。所以，每一项企业管理数据处理及其具体应用，都离不开信息部门和业务部门的紧密合作、协同工作。技术部门与业务部门需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使数据处理应用程度深化和完善。
(六)机制要健全
在业已建立机制的基础上，要进一步完善数据分析应用管理办法，建立部门工作责任制，包括项目管理制度、信息发布制度等;建立与数据处理应用相适应的企业业务配套制度;建立信息技术支持、安全和运维保障制度，包括信息安全应急处置预案、运维岗责体系等，保障数据分析应用工作健康有序发展。
‘柒’ 大数据时代下，如何做好数据管理工作
进入新的历史时期以来，收集更加丰富的数据是摆在各个企业面前的主要任务，一旦企业不能收集范围更广的信息，那么企业管理决策则极易出现更多的失误。企业要重视内部数据信息管理工作，保证当前数据管理与大数据时代特点相一致。第一，进入大数据时代以来，由于涌现出数不胜数的数据信息，因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用，所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件，才能推动大数据的普遍应用。第二，由于数据信息的海量出现，因此企业还需不断提高数据信息的管理能力，要保证及时处理与加工得到的各种数据信息，要及时掌握当前最新数据。很多企业已经意识到信息数据的重要性，但因为不拥有先进的技术措施，各种数据信息还不能发挥应有的作用。第三，在企业管理决策过程中，虽然大数据发挥着不可替代的作用，但同时也需重视数据碎片的作用，一个企业要想取得成功则必须重视二种数据的应用，才能使二种数据相互协调，保证数据分析具有更高的科学性，进一步简化分析过程，减轻工作人员的劳动强度。企业还需及时创新内部知识管理，要尽快引入新型知识管理模式。在实际运行中，知识管理其实就是数据的管理。企业在做出管理决策时，知识提取是一个不可缺少的过程，只有大力应用各种知识才能制订最为合理的决策。当前由于大数据技术的影响，人们日益意识到知识的重要性，很多企业当前将建设现代化的知识管理模式放在重要位置，高度重视知识管理工作。同时企业也不能过分依赖大数据的应用，而忽略了主观决策的重要性，要保证二者相互协调、相互促进，才能帮助企业做出正确。
‘捌’ 企业如何进行数据化管理
导语：对于企业来讲，数据化运用和管理无处不在，无论是企业日常运营，还是企业的营销企划，都是企业所有管理者或经营者无可否认的重要命题。那么企业如何进行数据化管理，一起了解一下吧！
然而，做好数据化应用，是一件系统而又复杂的课题。企业如何真正把生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用是非常考验管理者知识智慧的。但有的企业主根本无视统计管理、数据分析与经营和营销的关联性。
在当今强调竞争优势的经济环境中，如果不能把握精确性的专业竞争，不根据各个专业性的概率指标与企业各种资源进行整体的科学组合，就无法使资源配置得到有效利用，资源整合价值最大化就会成为一个泡影，实施数据化管理，培育企业的竞争优势就会成为一个空话。
一、明确数据化管理的基本要求
1、管理者重视数据化管理，是实施数据化管理的基本条件，管理者重视数据化，重视人的因素，确立人和数据的有效组合，充分利用数据的作用或功能，认知和使用数据的价值，调动人的积极性和主观能动性，才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。
2、认清数据与管理的关系。企业不重视数据管理，就无法认清数据与管理的关系。很多管理者会经常通过数据分析来比较管理效率差异的原因。如生产管理中，两个部门人员、设备、材料、时间等要素完全一致的情况下，但生产的效率不一样，我就可以通过生产流程中的数据分解，进行数据分析，就可确认是员工士气、还是员工熟练情况和或管理因素导致生产效率不同的原因。
3、采集的数据必须是真实可靠的。数据因人而存在，是从管理活动中得来。数据的采集方法和管理要有制度和流程规范，不能随心所欲，更不能估测和伪造数据。数据的真实性对企业的分析和决策非常重要。其真实性一方面要依靠人的道德行为来保证，另一方面制度的保障是不可缺少的。在双重要求下我们的数据采集才能有保障。
4、数据是连续性和系统性的。在管理活动中，数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面，否则影响数据的准确性和完整性，企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理和业务发生的数据，进行归纳和统计。
二、以目标管理为基础拓展数字化管理的空间
数据化管理是以财务管理和目标管理为基础，由内向外拓展的。企业在战略目标的指导下，将长期经营目标的所确定的数据向年度进行分解，年度向季度、月度分解，形成了一个金字塔式的数据链。企业各个职能部门围绕着这个时段核心数据设计自己的工作计划，确定自己所要完成数量目标。这样的数据指标就成为管理和工作的中心。工作的所有结果是为完成数量目标进行的。
从目标管理的角度来看，更多的是财务数量指标，财务指标为核心数据是毋庸质疑的，但核心数据目标的完成是由其他数据支撑的。如：企业员工的满意度，客户的满意度，销售终端增长数量的速度，企业投入新技术开发的.费用，高技术人员占员工的比例等等诸多数量指标，都是用于支持财务数据目标实现的基础。因为很多工作都是依据这些数量指标进行分解，进行分析总结，进行改进和调整。
因此，我们在进行数据管理中，各个业务单元必须让数据化向企业管理的每一个角落延伸，使其在管理流程、标准及各个模块都有数据量化的清晰足迹。这样我们围绕着数据进行工作，工作效率和效果将有更多的保障。
三、数据化运用管理必须与制度化、流程化、图表化的连接
在我们很多企业，数据化管理主要就是财务数据，和其他方面看起来似乎没有关系，实际在管理运用上，离开制度化和流程化，数据化管理就没有根基，无法进行有效管理。
数据化管理讲究的是系统分析，科学评估。
只有深刻了解其过程的每个环节及其特点，确定出标准、流程，才能够制定出科学的决策与管理办法。如生产管理中，管理者选择合适且技术熟练的工人，进行工时、动作、材料研究，在试验过程中把工人的每一项动作、每一道工序、每一种材料所使用的数据都准确记录下来，就可得出完成该项工作所需要的总时间、总材料，据此定出一个工人“合理的时、日、月工作量和材料消耗量”。并将规程和标准的操作流程编写成书面材料，按照此教育训练员工。
通过制度化的管理要求，长期不懈的执行，这样数据化在制度化的基础上与流程化、标准化连接起来。就有一个基本保障。如果同时就生产中的各个要素进行整理成规范的表格，按照规范进行填写，并规定统计、分析、上报时间，这就在生产管理中就形成数据化管理的基础。如这样的管理长期坚持，不断修正和完善，长此以往累积成企业一整套规范运作的规程与习惯，同样也可构成企业独特的核心优势。
四、必须为数据化管理的设计载体
企业都会每天产生大量的数据，如生产数据、库存数据、财务数据、产品数据，销售数据等。但其必须有一个合适的载体进行运转，使其能产生有效价值，这就需要我们设计一个载体——专业化的图表（或表单）或专业的管理软件。这样我们一方面可运用图表等工具进行整理分析，一方面可借助计算机信息软件技术进行有效快捷的管理活动，但现在许多中小企业在粗放式管理阶段还无法进行计算机软件技术的应用。因此，我们就图表工具的应用进行简要的阐述。
表单设计从非专业角度可以讲，咨询公司顾问更多使用的数据分析工具。我们管理者更多的使用的是统计工具。这就我们从财务管理和统计管理方面设计各种表格。进行归纳和总结。
企业在进行管理图表或表单设计上，必须根据自身的具体情况，设计合理和完善的表。如：日常营业表单、各类费用表单、各类经营管理表单、人力资源相关管理表单等各种表单，并将表单收集的数据按部门分、按级别分、按要求分、按经营分、按时间分等进行分类。设计好编号、类别，等级、审核、制表、抄送等相关信息。将这些信息按照标准的流程进行填写、审核、分析和管理，以便使管理活动更加富有成效。
特别是产供销一体化的企业，管理活动复杂，表单众多，在没有管理软件应用支持的情况下，这就需要管理者对一些“共性表”进行合并和筛检，对“个性表”进行优化，尽可能使表单管理简要化，一些繁杂可有可无的表单需要及时整理处置，以减少表单管理的复杂性。在进行表单等工具的设计和管理上，我们以电脑操作系统为最基础的工具，它的许多基本功能就可实现和掌握数据化管理的使用工具。
当然，如企业条件许可，也可引进管理软件的进行应用，来提高管理效率。用图表或计算机进行数据积累、数据分析、建立相关模块，同时确立分析方法、构建数学模型、设计应用系统、提供决策支持等。使用各种方法挖掘数据应用技术，管理效率会得到进一步的提升。
‘玖’ 企业如何进行数据管理
数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。在数据库系统中所建立的数据结构，更充分地描述了数据间的内在联系，便于数据修改、更新与扩充，同时保证了数据的独立性、可靠性、安全性与完整性，减少了数据冗余，故提高了数据共享程度及数据管理效率。