企业如何做好数据管理？产品选型怎么做？
大数据时代，各行业数据海量增长。然而，数据资源过于分散，获取存在延迟，孤岛化现象严重等，让企业无法快速识别有价值的数据信息，影响企业数据资产的评估。因此，构建企业数据化管理体系，是一块待挖掘的价值洼地。
企业数据管理的困境
目前，大部分企业都面临着相同的困境：大量碎片化数据，数据之间相互割裂且长久堆积，难以为企业创造有效价值。为此，企业不惜花费大量成本，希望利用碎片化的数据搭建出“埃菲尔铁塔”，然而现实却是很骨感的。
据IDC调查结果显示：数据分析及制作报告花费时间长、深度不足、缺乏专业数据分析人才等问题，让数据驱动增长变得非常难。其中，一部分企业经过多方努力，分析出有价值的数据结论，但由于自身对商业理解不足，最终无法运用起来，一样无法为企业创造价值。
企业数据化管理的业务层次需求
其实，在企业经营过程中，财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，数据分析本身不能为企业带来最大化的业绩和效率，但将正确的分析结果以最实际的方式应用到业务层面并不断产生效益，这就是企业不断追求的数据化管理。按照业务逻辑，数据化管理可以分为以下几个层次：
1、 业务层面
通过数据采集、统计、追踪和监控，搭建起业务管理模型，从而对业务进行科学指导管理。业务通常是最直接触及数据的层次，所以经常会存在未经分析加工的数据，直接应用到常规的业务管理当中。例如，销售业务中的日销售额、月销售额、年销售额的完成情况；电商营销业务过程中的流量，新增用户数，每日的成交量等。
2、 运营层面
一般而言，企业运营更注重对采集来的数据进行分析和管理，具体可归纳为人、货、场、才等四方面分析管理。例如客户关系管理，财务分析管理，供应链分析管理等等。
3、 经营策略
我们将企业领导层的管理决断，对各经营环节进行数据分析，从而相应地修改和制定策略称之为企业经营策略管理。例如，消费者购买行为分析，会员策略制定，积分制/打折制，商品定价策略，营销策略，广告投放配置，产品促销组合等等。
4、 战略规划层面
战略规划，即企业通过内外部结合，针对性对市场外部数据制定长远规划的过程，如企业竞争力分析，行业环境分析，战略目标规划等等。具体如下图所示：
5、数据化管理流程
从技术角度上，我们可以将数据化管理实现的流程分为以下8个步骤：需求分析、数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化、模板开发、分析报告、模板应用。
数据化管理，更加强调流程标准化，分工明确，高效沟通，应用模板化和分析智能化。信息部门管理数据，业务部门提交数据需求，信息或业务部制作模板，分析数据生成报告，领导查看相关数据后进行实时汇总和策略调整，管理层可实时查看企业运营状况，企业重大战略调整可以直接调用分析结果和汇总报告，这就是企业数据化管理所追求的结果。
数据化管理产品选型
随着全球工业经济时代向数字经济时代加速跃进，以及后疫情时代信息技术带来的更为深刻的商业模式变革，加快数字化转型已成为企业的必然选择。据麦肯锡调研显示：到2025年，数字化突破性技术的应用每年将带来高达1.2万亿至3.7万亿美元的经济影响价值，高度数字化转型将使企业收入和利润增长率较平均水平提升2.4倍；而另一方面，该机构对全球范围800多家传统企业的调研也显示，企业数字化转型失败率高达80％。
企业为确保实现数字化转型，以及追求更好的转型体验，因此纷纷积极采用数据平台、数据应用工具，数据管理工具等，数据化管理产品势必会为企业数据化体系建设打下夯实的基础。
企业数据化建设，可以采用数据化管理产品与企业管理通用模板相结合的方法。其中，企业管理通用模板是指企业在数据管理过程中，将常规、重复性操作，进行封装，模块化形成通用模板或功能。例如，银行、金融行业等，通过已有数据，性别、地域、年龄、消费频次、喜好等标签，对用户进行画像，结合大数据算法，提炼与企业产品吻合的标签，进行精确推送，完成通用模板式的数据化管理。具体如下所示：
1、通用数据分析模板
企业数据分析人员在设计模板时，将自身对业务和商业逻辑的理解，植入到分析模板中，最后形成指标模块、业务模块、全局模块。这种情况下，模板通用性强，可分为文件、应用程序、OA、ERP系统组成部分等形式。当然，企业还可以在此基础上开发数据管理系统，并往平台化方向发展，也可仅作为数据管理分析模块，部署在已有的管理系统当中。
生产管理数据分析看板
2、 实时报表&实时大屏可视化分析
在通用数据分析模板应用成熟后，可以采用数据可视化应用，从而更好地支持企业快速构建定制化数据应用系统。例如，扩展性很强的 datart 数据可视化应用工具可以很容易被整合、被内嵌至企业内部业务系统、第三方云应用，以及本地Excel和 CSV也能连接到它的数据中心，充分满足企业数据管理应用的场景需求。
制作公司级、部门级的报表，数据大屏，移动端应用等，用户可在datart 数据可视化应用上快速搭建各级报表并完成分类。其可视化数据图表比excel更清晰美观，凸显数据特征，对比关系，帮助管理决策者快速分析判断存在的问题，找到应对的方法。datart 有多种图表类型，如柱状图、条形图、饼状图、百分比图、指标卡、数据变化，单行文本和其他丰富的图形，以及超多敏捷易上手的自助式数据处理功能，帮助企业用户自助完成数据化管理，如数据协作、报表分享和移动端办公等，数据可视化工具帮助企业更好的诠释商业数据，构建企业数据价值，提高应用创新能力，助力企业实现数字化转型升级。
生产大屏页面
3、 实时数据平台
大数据时代，业务数据沉淀和实时数据处理已经渗透到各行各业并创造着新的业务价值，例如，实时数据平台 flashflow以端到端处理秒级的时效，数十兆/秒/节点的吞吐量，数据处理不遗漏、不重复，适配不同的集成系统，实时数据库提供了高精度的存储格式，仅需简单的配置，系统即可根据元数据信息自动化生成 catalog，流批一体的数据开发体验，无需写两套逻辑、两套代码，只需选择“流”或“批”处理方式，即可分别运营调试，帮助企业用户轻松实现实时数据采集，实时数据处理和运维，业已成为企业数据应用体系搭建的主流形式。
实时数据采集
流批一体的数据处理
企业通过数据化管理产品记录、分析、重组数据，高效分析反馈数据信息，实现市场调研、新品研发、营销活动、售后服务等全渠道数据聚拢，实现对业务的科学指导。此外，实时数据产品以简易敏捷的应用场景，投入小，易操作，成本低，技术人员需求少，轻松达成降本增效目标等特性，助力企业从多渠道数据中将数据信息转化为自身产品能力，提高数据应用创新能力，最终实现数据价值最大化，是企业数据化建设产品的最佳选择。
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