企业数据化管理之基本流程
一、收集数据
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。
二、整理数据
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。
三、记录数据。
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”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。
四、分析数据
是指根据管理需要，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（数学公式、数据模型）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）。即充分利用计算机系统操作软件，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。
五、数据应用
数据应用，是指经过以上步骤形成的数据报表，基本能够明确指出企业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。
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。然而，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。
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。
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。
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。
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。
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。因此，我们就图表工具的应用进行简要的阐述。
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。
上一篇文章讲到现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，传播快，人与人之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。