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一个小公司怎样进行数据化管理( 二 )



拿市场为例，点击市场分类之后，有微信、邮件、注册用户分析、网站等各个子分类，方便各职能人员迅速找到自己的图集；
点击图集的缩略图，就可以进入相应的分析主题，查看数据报告了；
你还可以通过添加、删除成员，来控制谁能看到图集、谁看不到图集。
一个小公司怎样进行数据化管理

一个小公司怎样进行数据化管理

有权限的人点进来看到的画面就是这样的了。比excel清爽多了，而且还比ppt省空间。最有意思的一点是，这种周报、日报、季报的固定格式的报表，你做一次，然后设置成“自动更新”就ok了，一劳永逸。
一个小公司怎样进行数据化管理

数据观还有挺多图表类型让你选的，以上是一小部分。

更多的功能还包括，自助式的数据处理（在线ETL），可以让你不用借助IT部门的帮助、也不用忍受他们的排期以及各种“听不懂”，自己来处理数据。
一个小公司怎样进行数据化管理

以及数据协作、报表分享、移动端办公等等。
比如你用手机打开这个链接：招聘汇报 手机看也非常清楚漂亮。
一个小公司如何进行数据化管理？DT时代，小公司也拥有超过excel性能范围的“大数据”，寻找一个强大又容易上手的一站式解决方案是必要的。一个人归档、管理所有数据、制作所有报表、汇报所有人，这本来是个看起来不可能完成的任务，工具就是帮你把大石块变成里程碑的东西。

■网友
1. 了解各个数据来源和数据的基本定义2. 和各个部门确定统计口径和统计周期3. 建立数据字典3. 和IT部门沟通，数据收集能自动化的尽量自动化4. 建立配套的流程
■网友
我来试试，希望对您有帮助。假设您对公司的业务有充分的了解，那么大概分两步：1.用最快的时间对现有数据进行一下评估（注意不要期待过高，之前做业务的忙业务，做系统的忙功能，数据上面往往都不太重视，数据问题也都是有各种原因，完善总是需要时间的）（1）完整性，比如业务流程的各个环节是否都有数据...（2）一致性，比如同一个数据是否有多个来源是否一致...是否时间上同一个节点/片段，好比订单是按下单，还是按回款...（3）准确性，有没有脏数据...（4）交叉和下钻，比如交易量能否细分到产品、部门等等多个维度，统计结果是否相符...（5）符合业务逻辑，有时候数据没有错，是定义有错，反而歪曲了业务逻辑...（6）人工数据的质量保证有没有，如果你一个人来做归集，数据的清洗恐怕是需要有人协助的...2.接下来是做报表，小公司的报表不必太多，够用即可。顶层报表指标不要多，要关键，对业务一目了然。下层报表要与顶层报表有逻辑关联，可以就一个异常指标下钻，找到问题。最后一个tip，指标的设计要根据运营思路来，特别是要了解你老板的想法。
■网友
在商业形式飞速变化的今天，不少传统企业感受到自己的身材肥胖是极度不稳定、充满隐患的，很多企业纷纷进行轻资产转型，试图借助互联网引发自己业绩增长的第二曲线。转型的基础就是数据。数据化管理可以为公司业绩目标、用人战略、战略方向等提供科学参考，今天我们就来聊聊数据化管理都有哪些好处。一、 数据化管理是什么？数据化管理是指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、营运、销售等各个环节中去的一种管理方式。根据管理层次可分为业务指导管理、营运分析管理、经营策略管理、战略规划管理四个由低到高的层次。根据业务逻辑还可以分为销售中的数据化管理、商品中的数据化管理、财务中的数据化管理、人事中的数据化管理、生产中的数据化管理、物流中的数据化管理等。数据分析工具主要有Excel、SAS、SPSS、Matlab、Data Analytics。二、为什么要做数据化管理从数据化管理的流程来看，应用是数据化管理的核心。这也是数据化管理和数据分析最大的不同，不能应用到业务层面的数据分析是没有意义的。（1）量化管理：无论是传统零售还是电子商务，大部分管理工作都是可以量化的。绩效KPI（Key Performance Indicator，关键绩效考核指标）就是对日常业务的一种量化管理。（2）最大化销售业绩、最大化生产效率：数据分析本身不能带来最大化的业绩或效率，只有将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断地产生效益才能称之为数据化管理。（3）有效地节约企业各项成本和费用：每个业务中心都可以建立独立的数据化管理体系，建立自己部门的追踪及预警机制，从而达到节约成本和费用的目的。（4）组织管理、部门协调的工具：同样一个指标，不同的部门提供的数据可能不一致，这既浪费资源，又不利于标准化管理。日常和数据有关的信息传递尽量按如下的原则来做，这样会大大提供组织及部门间的效率：①提供正确且有效的数据给对方；②不仅提供数据，还尽可能提供数据结论；③对结论进行必要的补充说明，将你的论证逻辑告诉对方；④建立业务管理模板共享机制。（5）提高企业管理者决策的速度和正确性：我们习惯给管理层扣一顶“拍脑袋”的帽子，其实“拍脑袋”并不是一件容易的事情，它是基于经验、深思熟虑之后的一种结论。不是每个人都有资格“拍”的。当然如果管理层在“拍脑袋”决策的过程中能够参考必要数据的话，这将是极好的。 三、数据化管理的四个层次根据业务逻辑，数据化管理分为四个层次。


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