如何构建数据化管理体系_数据分析本身不能带来最大化的业绩和效

数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率，只有将正确的分析结果以最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有不断地产生效益才能称之为数据化管理。

企业IT人员常常会受到来自业务的各种各样的需求，几次之后，大家变觉得这样的效率太低了：研究人员需要在繁忙的开发任务中抽时间来做数据查询、统计，而业务、领导则需要等很久才能拿到数据。重复的工作太多，一旦数据、需求都上涨，将承受更大的压力。

有问题就有对策，为了提高效率可以收集常用的业务需求，做成固定的数据模板，直接导入excel数据，邮件发送。但是，由于邮件发送不稳定也不安全交流也不方便，数据导入常出错，于是就有了报表工具的开发使用，后期流程固化之后，分析人员增多时，又有了BI这一类可与数据分析挖掘技术结合的工具的应用。

转观这一类现象，其实在企业经营的过程中比比皆是，诸如财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，领导也厌倦了查看一沓沓报表，更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析，那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数据化管理。其实，数据化管理的苗头早已出现，与KPI结合投入量化管理就是一个很好的例子。