中小企業如何進行高效數據管理？

對於很多中小企業而言，在數據方面一般存在著：數據不完整、數據指標不完善、統計口徑不一、數據更新不及時等問題；在數據利用方面一般存在著：因數據分散而難以整合，因技術門檻而難以實現數據價值呈現。

現大多企業已經意識到數據管理對決策帶來的指導性價值，都紛紛重視數據治理工作，重新部署BI、針對核心業務上線大數據分析軟體平台。都希望搶佔這一刻先機，實現數據最大程度的轉換為業務價值。

而對於佔據國內比重最大的中小企業，在數據管理方面，有不足也有機遇。不足在於由於預算技術等方面的原因，信息化建設相對落後。那又談何機遇呢？大多數中小企業的數據量不是很大，管理建設也在發展和完善中，數據的治理、整合以及報表製作體系，分析指標體系搭建的工作還大有可為，推翻的東西較少。除此之外，數據化的意識融入到管理中，未來有很長一段的時間完善，被大家所接受。

當前流行的輕量化的數據產品是滿足企業輕量化信息化建設需求的最便捷途徑。

對於數據的使用，帆軟接觸到的最直接的就是通過業務報表體系的建設，來整合數據、完善流程、可視化業務分析，讓數據驅動企業。

一般而言，對於大多數企業，數據的高價值主要體現在幫助企業「了解過去發生了什麼事，了解當前正在發生什麼事，明確各個事件/問題發生的原因，預測未來可能發生什麼事，進行全局優化這一「從數據到全局優化」的轉化過程中。

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換種方式來描述這一價值顯現過程，即為「數據查看，數據監控，數據分析，分析結果應用」。對應的數據分析/報表體系建設，就是數據查詢、管理分析和主題分析。



基礎查詢報表滿足的是「數據查看」的需求，主要給業務人員或一線管理人員看的，偏執行層面，用以每天了解自己所負責工作的具體情況，比如我想了解我負責的業務昨天做的怎麼樣了，最近一周或一個月的進展如何等。

關鍵指標是基礎看板的主要組成元素。不同公司、不同部門、不同業務的基礎看板必定是不一樣的，比如對於電商來說，運營部門的KPI是用戶復購、用戶流失率、用戶轉化率等，銷售部門的KPI是銷售額、用戶數、銷售量、利潤額等，市場部的KPI則是流量、新用戶等。基礎看板質量的高低，取決於該看板的設計者對其業務理解程度的深淺。在設計時，基礎看板在最好能夠選擇時間段，這樣如果昨天的數據出現了問題，就可以選取過去一段時間的數據，看看是否是趨勢上出了問題。選取的指標越豐富越好，指標越豐富，對於業務的把握就能越全面越詳盡。數據粒度一般都會很細，數據粒度主要針對數據的計算範圍，比如統計用戶增長情況，選擇按周統計，其粒度就不如按日進行統計細緻。

如下圖用finereport搭建的數據查詢表，稍有偏數據監控：



管理分析滿足的是數據監控、業務分析的需求，主要使用者是管理層，用以揭露業務運轉上的不暢或問題。例如店長業績管理看板、庫存管理、異常店鋪管理等。這類報表基於日常管理工作，通過查看這類報表來監控所負責業務的當前狀態，發現問題，這類報表就屬於決策輔助了。

管理類報表需要對業務有一個全面基本的了解。在規劃時，先建立一個初步規劃的模型，與業務與領導進行深入的溝通，溝通的目的是挖掘他們關注的點，即需求，然後再完善。



主題分析滿足的是特定業務場景分析的需求，主要用於明確各個事件/問題發生的原因，以及預測未來可能發生什麼事。主要對象是數據分析師傅、經營分析師、商業分析師（不同公司叫法各有不同）。

分析報表是數據由低價值轉換為高價值過程中的重要一環，因為它是全局優化的基礎，直接影響著優化方案的可實現性和有效性。分析類報表相比於管理類報表跟具主動性，往往是帶有一定目的去查看和分析，並非基於日常工作，所以分析類報表除了基於基礎的數據外，還要根據目的結合多種分析方法或分析工具來實現。


商品分析

中小企業的數據管理往往並不難，業務相對簡單，需求相對明確。但是重要的前提是，數據規範、以及指標數據口徑的的統一，底層基礎建設好了，往後的路就好走多了。

數據分析是現今趨勢
可以幫助解決大多數的問題

中小企業做這個會有成效嗎？
還是繼續剝削勞工不用花成本
又可以多賺錢比較省事

要評估成本
太高成本根本就做不起

大數據時代就是如此              

雖然中小企業的數據管理感覺上業務單純,好像並不難,但又有多少老闆願意花錢養個數據管理人才或委外處理.