3月集团经营治理剖析会上 ，李安平董事长发“火”了！课前 ，他将整个尊龙官网登录人生就是博登录集团营销、市场、生产、研发、后台以及各团队治理人员近2个月的“通话时长”导出表格 ，通过数据现场剖析治理人员的事情状态及相同频率 ，从而引出了今天的主题——“数据化治理” 。
一、数据化治理的界说
1、什么是大数据？“大数据”是由数量巨大、结构庞大、类型众大都据组成的数据荟萃 ，归根结底是由数字+表格+单词组成 。
2、什么是数据化治理？数据化治理是通过对业务的数据进行收集、剖析 ，并将剖析结果应用到企业运营的各个环节 ，进而对治理方面做出相应的计划及调解历程 。收集数据→整理数据→剖析数据→数据化治理 。
3、我们对数据治理的理解误区：有电脑系统 ，有种种报表 ，开会念数据 �？梢晕饰首约海菏欠裾莆樟擞行饰龅囊�？是否对数据进行了有效剖析？是否通太过析找到了问题点？是否能找出问题的解决要领？
通过有效的数据化剖析 ，我们能够：找到问题 ，解决问题 ，提高效率 。
数据剖析是最重要的治理工具 。
二、为什么要进行数据化治理
1、外部压力——经营情况面临挑战：当今 ，决策的情况与面临的挑战对我们提出了更高要求 ，决策的庞大性和时效性问题突显 ，究其原因 ，主要体现在四个方面 。（1）信息全面庞大 。包括：市场与销售、客户与效劳、生产与制造、采购与供应、库存与运输等 。（2）信息来源疏散 。包括：机构疏散、企业外信息源疏散、历史信息积累等 。（3）信息通报缓慢 。包括：企业规模变大 ，信息无法实时通报；无法进行深条理处理及量化剖析等 。（4）数据整合困难 。包括：数据孤岛、主数据纷歧致、数据口径纷歧致、维度粒度差别等 。
2、内部需求——治理困惑：我们生活在数据之中 。关于企业治理来说 ，有HR、资金治理、OA、供应链、财务、物资等种种数据 ，但保存大宗看不全、找不见、用不了的数据 ，形成“孤岛�；� 。这容易导致以下问题：（1）指标动态数据靠问；（2）运营剖析数据靠等；（3）拍板决策数据靠想；（4）剖析报告数据靠凑 。
三、数据化治理的意义和目的
1、有利于量化治理 。
2、有利于提高企颐魅整体剖析研究能力 。好比关于企业经营治理能力剖析 ，会涉及到：（1）各层治理人员素质及能力剖析；（2）企业经营效率剖析；（3）内部调控机构效率剖析；（4）人事治理效率评估；（5）生产调理效率剖析等 。
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3、有利于提高企业治理者的决策速度和正确性 。
4、有利于实现精细化治理 ，提高运营效率 。
5、有利于提高企业市场快速反应能力 。
6、有利于最大化提升销售、市场业绩 ，提高焦点竞争力 。
当今“大社会” ，三分靠技术 ，七分靠数据 。得数据者懂天下 ，用数据者得天下！
四、如何建立数据库
1、企业大数据的来源：（1）企业经营相关的业务数据-这类数据来自企业信息化领域 ，包括企业资源计划(ERP)、产品生命周期治理(PLM)、供应链治理(SCM)、客户关系治理(CRM)和情况治理系统(EMS)等 。（2）机械设备互联数据-生产历程中 ，装备、物料及产品加工历程的工况状态、情况参数等运营情况数据等 。（3）企业外部数据-包括企业产品售出之后的使用、反响情况的数据 ，同时还包括了大宗客户、供应商、互联网等数据状态 。
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2、理清数据库的三个条理：（1）业务指导治理 ，聚焦于“在干什么？”（2）运营剖析治理 ，聚焦于“干得怎么样？”（3）经营战略治理 ，聚焦于“还要干什么？”
3、建立五个板块的数据库：（1）“营销”数据库-目标告竣率、人员配置、市场开发、品淡旺季纪律、月季完成率、区域销售占比、战略品销售占比、潜品销售占比、客均销售、人均劳效等；（2）“生产”数据库-销售数据（上、本、下期）、设备利用率、单位能耗、单位折旧、单位维修、产能制品率、人均劳效等；（3）“研发”数据库-员工分层分级、专家数据库、同线同品数据、立项依据、结题时间、对外相助、流程节点、阶段评估、结题报告等；（4）“物料”数据库-需求预测（量/价）、采购量/价、进品（高/科/低）、存品（高/科/低）、单价比照率、商品损失率、量价同/环比、库销比等；（5）“效劳”数据库-专委赋能、学术效劳、运动交流、分品用户量、用户周月应用率、单人使用量、连带率等 。
五、如何应用数据化治理
1、打好信息化基础 ，不绝积累形成数据库 。
2、通过练习 ，不绝提高数据化思维意识 。主动提高的人会：熟悉业务、记大数、记要害数、记异常数；被动提高的人则只会：培训、做表、换岗 。
3、对数据有质疑精神 ，正确区分大数据的真实性 。如销售量和销售额 �？赡鼙４娴南窒笫牵杭偈莩渎谙鄣母鞲龌方� ，容易导致过失判断 。背后的原因在于：统计路径过长 ，粗心大意 ，故意改动数据 ，依赖性太强……
4、理清数据来源 ，坚持数据的客观性 。要有挖根掘底的精神 ，预防：以偏概全、定向取值、标准纷歧 。
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5、关注恒久、短期数据 ，注重数据的时效性 。运用权重法 ，剖析商品、物料等占用的比例、账龄、库龄等 。
6、增强数据化治理培训 ，提升数据逻辑性 。
7、深度研究销售、生产、人才等种种纪律 。
8、数据由点带线、由线带面 。
9、按月、季剖析各项目标 。
10、通过比照 ，剖析预测年度目标 。
11、每日追踪盈亏平衡点
12、做好数据宁静防护事情
六、注意事项
1、不要只罗列数据 ，而没有结论 。
2、不可没有标准和数据来源 。
3、不写记叙文 ，要写议论文 。
4、要有问题点 ，也要有解决计划 。
5、没有确切数据 ，只做定性剖析 。
立异生长 ，循序渐进 ，深化数据 ，持之以恒！
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一、数据化治理的界说
1、什么是大数据？“大数据”是由数量巨大、结构庞大、类型众大都据组成的数据荟萃 ，归根结底是由数字+表格+单词组成 。
2、什么是数据化治理？数据化治理是通过对业务的数据进行收集、剖析 ，并将剖析结果应用到企业运营的各个环节 ，进而对治理方面做出相应的计划及调解历程 。收集数据→整理数据→剖析数据→数据化治理 。
3、我们对数据治理的理解误区：有电脑系统 ，有种种报表 ，开会念数据 �？梢晕饰首约海菏欠裾莆樟擞行饰龅囊�？是否对数据进行了有效剖析？是否通太过析找到了问题点？是否能找出问题的解决要领？
通过有效的数据化剖析 ，我们能够：找到问题 ，解决问题 ，提高效率 。
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二、为什么要进行数据化治理
1、外部压力——经营情况面临挑战：当今 ，决策的情况与面临的挑战对我们提出了更高要求 ，决策的庞大性和时效性问题突显 ，究其原因 ，主要体现在四个方面 。（1）信息全面庞大 。包括：市场与销售、客户与效劳、生产与制造、采购与供应、库存与运输等 。（2）信息来源疏散 。包括：机构疏散、企业外信息源疏散、历史信息积累等 。（3）信息通报缓慢 。包括：企业规模变大 ，信息无法实时通报；无法进行深条理处理及量化剖析等 。（4）数据整合困难 。包括：数据孤岛、主数据纷歧致、数据口径纷歧致、维度粒度差别等 。
2、内部需求——治理困惑：我们生活在数据之中 。关于企业治理来说 ，有HR、资金治理、OA、供应链、财务、物资等种种数据 ，但保存大宗看不全、找不见、用不了的数据 ，形成“孤岛�；� 。这容易导致以下问题：（1）指标动态数据靠问；（2）运营剖析数据靠等；（3）拍板决策数据靠想；（4）剖析报告数据靠凑 。
三、数据化治理的意义和目的
1、有利于量化治理 。
2、有利于提高企颐魅整体剖析研究能力 。好比关于企业经营治理能力剖析 ，会涉及到：（1）各层治理人员素质及能力剖析；（2）企业经营效率剖析；（3）内部调控机构效率剖析；（4）人事治理效率评估；（5）生产调理效率剖析等 。
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3、有利于提高企业治理者的决策速度和正确性 。
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四、如何建立数据库
1、企业大数据的来源：（1）企业经营相关的业务数据-这类数据来自企业信息化领域 ，包括企业资源计划(ERP)、产品生命周期治理(PLM)、供应链治理(SCM)、客户关系治理(CRM)和情况治理系统(EMS)等 。（2）机械设备互联数据-生产历程中 ，装备、物料及产品加工历程的工况状态、情况参数等运营情况数据等 。（3）企业外部数据-包括企业产品售出之后的使用、反响情况的数据 ，同时还包括了大宗客户、供应商、互联网等数据状态 。
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五、如何应用数据化治理
1、打好信息化基础 ，不绝积累形成数据库 。
2、通过练习 ，不绝提高数据化思维意识 。主动提高的人会：熟悉业务、记大数、记要害数、记异常数；被动提高的人则只会：培训、做表、换岗 。
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