数字经营系列文章：数据分析与企业经营

       社会的飞速发展导致了企业内部决策方式和决策技术的不断变化，利用数据以及数据分析的结果进行企业经营决策成为越来越多的企业家和管理团队的首选项。此种方法为“如何在正确获取企业完整的信息的同时，基于科学的分析系统制定合理的策略并使其得到贯彻与保障”这一问题困扰多年的管理者们，提供了一个非常理想的解决方案。本系列文章将为逐步大家带来数字经营执行案例、数字经营执行要点以及数据分析报表解读等不同角度的文章，帮助大家走近数字经营，开启数字下的经营时代。

       企业在正常运作中，会获取大量的各类数据。他们可能来源于自身的业务网络、也可能来源于企业外部和一些专业的调查公司。可能集成在各类业务系统、数据库和表格中。如何可以正确利用这些数据，在这些数据间抽丝剥茧找到真正有意义的数据关联性，用以改进业务流程、加强客户服务、促进销售并增加盈利，是一个企业由生存走向强大的关键。

1、 找到最适宜管理者的数据分析方法，为他们的决策提供支撑

       随着技术的发展，数据分析的成本越来越低，越来越多的分析软件不断出现，进行数据分析的技术门槛和技术要求也越来越低，以往只有“高精尖”的技术持有者或者专业分析师才能进行的数据分析已经不再是可望而不可及的存在了。基于数据分析，可以把各类数据进行统计、汇总，进而形成分析报表或报告，节约了管理者做出决策的数据支撑准备时间，也提升了这些决策的全面性、实时性、针对性和有效性。

       但是很不幸的是，这种决策方法，并不能在所有的组织内有效的推广。因为除了技术壁垒，管理者们对技术的理解和接纳程度也是非常重要的阻碍。如果想做好数据分析，就必须要先找到最适宜管理者的分析方法。特别是对于一些年龄较大或者运用传统方法熟练的管理者，新的技能与方法对他们产生的冲击造成的“损失”要远远大于他们接受这种方法的“收益”，需要重新学习新的技能与方法，需要他们破除思想惯性，对他们的自我调节和学习能力都是考验。

       不仅是管理者，基础数据的记录、转化和传递都是由人来完成的，而所有数据的统计、汇总、分析都依赖于基础数据，这对于提供数据记录、转化和传递节点的人员来说，很可能增加了他们的工作量或工作要求标准，而他们的工作对于数据分析的贡献却不一定马上可以在他们的工作中予以体现，“做了额外的工作但看不到成效”可能会对他们产生很大的影响，是否能够获得他们的支持是关键。应该适当的通过宣传、培训、典型树立、经验分享、甚至适当的推广奖励等不同的手段，让大家对数据分析以及相应的工作的认识不断加强，鼓励大家认识并应用数据分析，形成良好的企业氛围。

2、 数据分析与业务发展相互促进影响

       就像许多管理技术一样，数据分析也有他们的通病，就是非常容易脱离实际业务流程来做，造成为了分析而分析，为了统计而统计的局面，无法为生产经营提供有效的管理支撑，对业务发展和管理决策的服务和贡献更加无从谈起。在数据分析导入之前，就必须认准一个念头，要基于现实工作的需求来设计数据分析和应用场景，可以有所引导和增强，但不能完全脱离实际。

       比如说成本控制，以往，许多企业的采购、物流、储存、生产、销售都依靠人工来处理，不仅速度慢，而且错误多。而通过大数据库建设，可以全过程的录入、比对、控制相关数据，实现信息数字化、数据实时化，通过将成本控制所涉及的从原料采购到产品生产、运输、储存、销售（部分可能包括回收、报废）等各环节有机结合起来，形成一个闭合的环，为成本控制提供可靠的数字化的依据。并以此为基础，通过数据分析不断优化，从而达到一个相对合理的平衡状态，最终实现有效控制成本的目的。

       在数据分析技术导入前，需要进行详细的需求分析和整合，需求确定后进行大量而充分的现场沟通，完全把现场工作以流程和数据节点的形式呈现在纸面上，形成具体的数据汇总渠道和分析方案。并且在实施过程中，需要分步骤导入，“缓转弯、迈小步”是非常重要的导入技巧。取得第一步骤的实施成果后，需要组织讨论会梳理成功的经验，对其中存在的问题予以排查和解决。（山东求是达明 董喆）