3月集團經營管理分析會上，李安平董事長髮“火”了！課前，他將整個KOK娱乐集團營銷、市場、生產、研發、後臺以及各團隊管理人員近2個月的“通話時長”導出表格，通過數據現場分析管理人員的工作狀態及溝通頻率，從而引出了今天的主題——“數據化管理”。
一、數據化管理的定義
1、什麼是大數據？“大數據”是由數量巨大、結構複雜、類型衆多數據構成的數據集合，歸根結底是由數字+表格+單詞組成。
2、什麼是數據化管理？數據化管理是通過對業務的數據進行收集、分析，並將分析結果應用到企業運營的各個環節，進而對管理方面做出相應的計劃及調整過程。收集數據→整理數據→分析數據→數據化管理。
3、我們對數據管理的理解誤區：有電腦系統，有各種報表，開會念數據。可以問問自己：是否掌握了有效分析的方法？是否對數據進行了有效分析？是否通過分析找到了問題點？是否能找出問題的解決方法？
通過有效的數據化分析，我們能夠：找到問題，解決問題，提高效率。
數據分析是最重要的管理工具。
二、爲什麼要進行數據化管理
1、外部壓力——經營環境面臨挑戰：當今，決策的環境與面臨的挑戰對我們提出了更高要求，決策的複雜性和時效性問題突顯，究其原因，主要體現在四個方面。（1）信息全面複雜。包含：市場與銷售、客戶與服務、生產與製造、採購與供應、庫存與運輸等。（2）信息來源分散。包含：機構分散、企業外信息源分散、歷史信息積累等。（3）信息傳遞緩慢。包含：企業規模變大，信息無法及時傳遞；無法進行深層次處理及量化分析等。（4）數據整合困難。包含：數據孤島、主數據不一致、數據口徑不一致、維度粒度不同等。
2、內部需求——管理困惑：我們生活在數據之中。對於企業管理來說，有HR、資金管理、OA、供應鏈、財務、物資等各種數據，但存在大量看不全、找不見、用不了的數據，形成“孤島危機”。這容易導致以下問題：（1）指標動態數據靠問；（2）運營分析數據靠等；（3）拍板決策數據靠想；（4）分析報告數據靠湊。
三、數據化管理的意義和目的
1、有利於量化管理。
2、有利於提高企業整體分析研究能力。比如對於企業經營管理能力分析，會涉及到：（1）各層管理人員素質及能力分析；（2）企業經營效率分析；（3）內部調控機構效率分析；（4）人事管理效率評估；（5）生產調度效率分析等。
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3、有利於提高企業管理者的決策速度和正確性。
4、有利於實現精細化管理，提高運營效率。
5、有利於提高企業市場快速反應能力。
6、有利於最大化提升銷售、市場業績，提高核心競爭力。
當今“大社會”，三分靠技術，七分靠數據。得數據者懂天下，用數據者得天下！
四、如何建立數據庫
1、企業大數據的來源：（1）企業經營相關的業務數據-這類數據來自企業信息化範疇，包括企業資源計劃(ERP)、產品生命週期管理(PLM)、供應鏈管理(SCM)、客戶關係管理(CRM)和環境管理系統(EMS)等。（2）機器設備互聯數據-生產過程中，裝備、物料及產品加工過程的工況狀態、環境參數等運營情況數據等。（3）企業外部數據-包括企業產品售出之後的使用、反饋情況的數據，同時還包括了大量客戶、供應商、互聯網等數據狀態。
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2、理清數據庫的三個層次：（1）業務指導管理，聚焦於“在幹什麼？”（2）運營分析管理，聚焦於“幹得怎麼樣？”（3）經營策略管理，聚焦於“還要幹什麼？”
3、建立五個板塊的數據庫：（1）“營銷”數據庫-目標達成率、人員配置、市場開發、品淡旺季規律、月季完成率、區域銷售佔比、戰略品銷售佔比、潛品銷售佔比、客均銷售、人均勞效等；（2）“生產”數據庫-銷售數據（上、本、下期）、設備利用率、單位能耗、單位折舊、單位維修、產能成品率、人均勞效等；（3）“研發”數據庫-員工分層分級、專家數據庫、同線同品數據、立項依據、結題時間、對外合作、流程節點、階段評估、結題報告等；（4）“物料”數據庫-需求預測（量/價）、採購量/價、進品（高/科/低）、存品（高/科/低）、單價對比率、商品損失率、量價同/環比、庫銷比等；（5）“服務”數據庫-專委賦能、學術服務、活動交流、分品用戶量、用戶周月應用率、單人使用量、連帶率等。
五、如何應用數據化管理
1、打好信息化基礎，不斷積累形成數據庫。
2、通過練習，不斷提高數據化思維意識。主動提高的人會：熟悉業務、記大數、記關鍵數、記異常數；被動提高的人則只會：培訓、做表、換崗。
3、對數據有質疑精神，正確分辨大數據的真實性。如銷售量和銷售額。可能存在的現象是：假數據充斥在銷售的各個環節，容易導致錯誤判斷。背後的原因在於：統計路徑過長，粗心大意，故意篡改數據，依賴性太強……
4、理清數據來源，堅持數據的客觀性。要有挖根掘底的精神，預防：以偏概全、定向取值、標準不一。
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5、關注長期、短期數據，注重數據的時效性。運用權重法，分析商品、物料等佔用的比例、賬齡、庫齡等。
6、加強數據化管理培訓，提升數據邏輯性。
7、深度研究銷售、生產、人才等各種規律。
8、數據由點帶線、由線帶面。
9、按月、季分解各項目標。
10、通過對比，分析預測年度目標。
11、每日追蹤盈虧平衡點
12、做好數據安全防護工作
六、注意事項
1、不要只羅列數據，而沒有結論。
2、不能沒有標準和數據來源。
3、不寫記敘文，要寫議論文。
4、要有問題點，也要有解決方案。
5、沒有確切數據，只做定性分析。
創新發展，循序漸進，深化數據，持之以恆！
3月集團經營管理分析會上，李安平董事長髮“火”了！課前，他將整個KOK娱乐集團營銷、市場、生產、研發、後臺以及各團隊管理人員近2個月的“通話時長”導出表格，通過數據現場分析管理人員的工作狀態及溝通頻率，從而引出了今天的主題——“數據化管理”。
一、數據化管理的定義
1、什麼是大數據？“大數據”是由數量巨大、結構複雜、類型衆多數據構成的數據集合，歸根結底是由數字+表格+單詞組成。
2、什麼是數據化管理？數據化管理是通過對業務的數據進行收集、分析，並將分析結果應用到企業運營的各個環節，進而對管理方面做出相應的計劃及調整過程。收集數據→整理數據→分析數據→數據化管理。
3、我們對數據管理的理解誤區：有電腦系統，有各種報表，開會念數據。可以問問自己：是否掌握了有效分析的方法？是否對數據進行了有效分析？是否通過分析找到了問題點？是否能找出問題的解決方法？
通過有效的數據化分析，我們能夠：找到問題，解決問題，提高效率。
數據分析是最重要的管理工具。
二、爲什麼要進行數據化管理
1、外部壓力——經營環境面臨挑戰：當今，決策的環境與面臨的挑戰對我們提出了更高要求，決策的複雜性和時效性問題突顯，究其原因，主要體現在四個方面。（1）信息全面複雜。包含：市場與銷售、客戶與服務、生產與製造、採購與供應、庫存與運輸等。（2）信息來源分散。包含：機構分散、企業外信息源分散、歷史信息積累等。（3）信息傳遞緩慢。包含：企業規模變大，信息無法及時傳遞；無法進行深層次處理及量化分析等。（4）數據整合困難。包含：數據孤島、主數據不一致、數據口徑不一致、維度粒度不同等。
2、內部需求——管理困惑：我們生活在數據之中。對於企業管理來說，有HR、資金管理、OA、供應鏈、財務、物資等各種數據，但存在大量看不全、找不見、用不了的數據，形成“孤島危機”。這容易導致以下問題：（1）指標動態數據靠問；（2）運營分析數據靠等；（3）拍板決策數據靠想；（4）分析報告數據靠湊。
三、數據化管理的意義和目的
1、有利於量化管理。
2、有利於提高企業整體分析研究能力。比如對於企業經營管理能力分析，會涉及到：（1）各層管理人員素質及能力分析；（2）企業經營效率分析；（3）內部調控機構效率分析；（4）人事管理效率評估；（5）生產調度效率分析等。
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3、有利於提高企業管理者的決策速度和正確性。
4、有利於實現精細化管理，提高運營效率。
5、有利於提高企業市場快速反應能力。
6、有利於最大化提升銷售、市場業績，提高核心競爭力。
當今“大社會”，三分靠技術，七分靠數據。得數據者懂天下，用數據者得天下！
四、如何建立數據庫
1、企業大數據的來源：（1）企業經營相關的業務數據-這類數據來自企業信息化範疇，包括企業資源計劃(ERP)、產品生命週期管理(PLM)、供應鏈管理(SCM)、客戶關係管理(CRM)和環境管理系統(EMS)等。（2）機器設備互聯數據-生產過程中，裝備、物料及產品加工過程的工況狀態、環境參數等運營情況數據等。（3）企業外部數據-包括企業產品售出之後的使用、反饋情況的數據，同時還包括了大量客戶、供應商、互聯網等數據狀態。
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2、理清數據庫的三個層次：（1）業務指導管理，聚焦於“在幹什麼？”（2）運營分析管理，聚焦於“幹得怎麼樣？”（3）經營策略管理，聚焦於“還要幹什麼？”
3、建立五個板塊的數據庫：（1）“營銷”數據庫-目標達成率、人員配置、市場開發、品淡旺季規律、月季完成率、區域銷售佔比、戰略品銷售佔比、潛品銷售佔比、客均銷售、人均勞效等；（2）“生產”數據庫-銷售數據（上、本、下期）、設備利用率、單位能耗、單位折舊、單位維修、產能成品率、人均勞效等；（3）“研發”數據庫-員工分層分級、專家數據庫、同線同品數據、立項依據、結題時間、對外合作、流程節點、階段評估、結題報告等；（4）“物料”數據庫-需求預測（量/價）、採購量/價、進品（高/科/低）、存品（高/科/低）、單價對比率、商品損失率、量價同/環比、庫銷比等；（5）“服務”數據庫-專委賦能、學術服務、活動交流、分品用戶量、用戶周月應用率、單人使用量、連帶率等。
五、如何應用數據化管理
1、打好信息化基礎，不斷積累形成數據庫。
2、通過練習，不斷提高數據化思維意識。主動提高的人會：熟悉業務、記大數、記關鍵數、記異常數；被動提高的人則只會：培訓、做表、換崗。
3、對數據有質疑精神，正確分辨大數據的真實性。如銷售量和銷售額。可能存在的現象是：假數據充斥在銷售的各個環節，容易導致錯誤判斷。背後的原因在於：統計路徑過長，粗心大意，故意篡改數據，依賴性太強……
4、理清數據來源，堅持數據的客觀性。要有挖根掘底的精神，預防：以偏概全、定向取值、標準不一。
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5、關注長期、短期數據，注重數據的時效性。運用權重法，分析商品、物料等佔用的比例、賬齡、庫齡等。
6、加強數據化管理培訓，提升數據邏輯性。
7、深度研究銷售、生產、人才等各種規律。
8、數據由點帶線、由線帶面。
9、按月、季分解各項目標。
10、通過對比，分析預測年度目標。
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12、做好數據安全防護工作
六、注意事項
1、不要只羅列數據，而沒有結論。
2、不能沒有標準和數據來源。
3、不寫記敘文，要寫議論文。
4、要有問題點，也要有解決方案。
5、沒有確切數據，只做定性分析。
創新發展，循序漸進，深化數據，持之以恆！