그러나 데이터 응용 프로그램을 잘 하는 것은 체계적이고 복잡한 과제이다. 생산 계획, 마케팅 전략, 재무 전략, 경영 전략 등의 시스템을 효과적으로 결합하는 방법은 관리자의 지식과 지혜에 대한 큰 시험이다. 그러나 일부 기업주들은 통계 관리, 데이터 분석, 운영 마케팅의 상관관계를 간과하고 있다.
오늘날 경쟁 우위를 강조하는 경제환경에서 정확한 직업경쟁을 파악하지 못하면 각종 직업확률지표에 따라 기업의 각종 자원을 과학적으로 조합할 수 없고, 자원 구성을 효과적으로 이용할 수 없고, 자원 통합가치를 극대화하면 물거품이 되고, 디지털 관리를 실시하면 기업의 경쟁 우위를 육성하는 것은 빈말이 될 것이다.
첫째, 데이터 관리의 기본 요구 사항을 명확히 합니다
1, 관리자는 데이터 관리를 중요시합니다. 이는 데이터 관리를 구현하기 위한 기본 조건입니다. 관리자는 데이터와 사람의 요소를 중시하고, 사람과 데이터의 효과적인 결합을 구축하고, 데이터의 역할이나 기능을 최대한 활용하고, 데이터의 가치를 인식하고 활용하며, 사람의 적극성과 주관적 능동성을 동원하여 데이터 관리 플랫폼을 구축하고, 데이터의 요구 사항에 따라 관련 작업을 수행합니다.
데이터와 관리 간의 관계를 이해하십시오. 기업이 데이터 관리를 중시하지 않으면 데이터와 관리의 관계를 인식하지 못한다. 많은 관리자들이 데이터 분석을 통해 관리 효율성 차이의 원인을 비교하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 생산 관리에서 두 부서의 인력, 장비, 자재, 시간 등의 요소가 정확히 일치하지만 생산성이 다르면 생산 과정에서 데이터 분해를 통해 데이터를 분석할 수 있습니다. 그리고 직원 사기, 직원 숙련도 또는 관리 요인으로 인해 생산성이 다르다는 것을 확인할 수 있습니다.
수집 된 데이터는 사실이고 신뢰할 수 있어야합니다. 데이터는 사람됨이 존재하고, 관리 활동에서 비롯된다. 데이터 수집 방법 및 관리는 제도와 프로세스에서 규제되어야 하며, 원하는 대로 할 수 없으며, 데이터를 예측하고 위조할 수도 없습니다. 데이터의 신뢰성은 기업의 분석과 의사 결정에 매우 중요합니다. 그 진정성은 한편으로는 사람들의 도덕적 행동에 달려 있고, 다른 한편으로는 제도의 보장도 빼놓을 수 없다. 우리의 데이터 수집은 이중 요구 하에서만 보장될 수 있다.
데이터는 연속성과 체계성을 가지고 있습니다. 관리 활동 중에는 데이터 수집을 중단해서는 안 된다. 한 가지 측면만 수집할 수는 없습니다. 그렇지 않으면 데이터의 정확성과 무결성에 영향을 줄 수 있습니다. 기업의 각 업무 단위나 부서는 연도, 분기, 월, 주, 일별로 기업 관리 및 업무 각 방면의 데이터를 수집하고 요약 및 통계를 진행할 수 있습니다.
둘째, 목표 관리를 바탕으로 디지털 관리를 위한 공간을 넓힙니다
데이터 관리는 재무 관리 및 목표 관리를 기반으로 안팎으로 전개됩니다. 전략적 목표의 지도 하에 기업들은 장기 경영 목표에 의해 결정된 데이터를 연도로 나누고, 연도는 분기와 월로 나누어 피라미드 모양의 데이터 체인을 형성했다. 기업의 각 기능 부서는 이 시기의 핵심 데이터를 중심으로 자신의 작업 계획을 설계하여 자신의 양적 목표를 확정한다. 이러한 데이터 지표는 관리와 업무의 중심이 되었다. 모든 업무 성과는 정량화 목표를 달성하기 위한 것이다.
목표 관리의 관점에서 볼 때, 재무 정량화 지표가 더 많으며, 재무 지표는 의심할 여지 없이 핵심 데이터이지만, 핵심 데이터 목표의 완성은 다른 데이터로 뒷받침된다. 직원 만족도, 고객 만족도, 판매 단말기 증가율, 기업이 투입한 신기술 개발 비용, 하이테크 인력 대 직원 비율 등 다양한 정량화 지표는 재무 데이터 목표 달성을 지원하는 데 사용됩니다. 많은 작업이 이러한 양적 지표를 기반으로 분해, 분석 요약 및 조정을 개선하기 때문입니다.
따라서 데이터 관리의 경우 각 비즈니스 단위는 관리 프로세스, 표준, 모듈에 명확한 데이터 정량화 발자국이 있도록 엔터프라이즈 관리의 모든 구석으로 데이터를 확장해야 합니다. 이렇게 하면 우리는 데이터를 중심으로 일을 할 수 있고, 생산성과 효과는 더욱 보장될 것이다.
셋째, 데이터 관리의 사용은 제도화, 프로세스화 및 도표화와 연결되어야 한다.
많은 기업에서 데이터 관리는 주로 재무 데이터이며 다른 측면은 중요하지 않은 것 같습니다. 사실 제도화, 프로세스화 없이는 데이터 관리가 기초가 없고 효과적으로 관리할 수 없습니다.
데이터 관리는 체계적인 분석과 과학적 평가를 중시한다.
프로세스의 각 부분과 특징을 깊이 이해하고 표준과 프로세스를 결정해야 과학적 의사 결정 및 관리 방법을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 생산 관리에서 관리자는 적절한 숙련 근로자를 선택하여 근무 시간, 작업 및 재료를 연구하고, 테스트 프로세스의 각 작업, 공정, 재료별로 작업자가 사용하는 데이터를 정확하게 기록하여 작업을 완료하는 데 필요한 총 시간과 총 재료를 산출하고, 이에 따라 근로자의 "합리적인 시간, 일, 월 작업량" 을 결정합니다. 절차 및 표준 운영 절차를 서면 자료에 기록하고 이 교육에 따라 직원을 교육합니다.
제도화된 관리 요구 사항과 장기적이고 꾸준한 실행을 통해 데이터를 제도화된 기초 위에서 프로세스 및 표준화와 연계시킬 수 있습니다. 기본적인 보장이 있다. 생산의 모든 요소를 동시에 표준화된 양식으로 정리하고, 규범에 따라 기입하고, 통계, 분석, 에스컬레이션을 규정한다면, 이는 생산 관리에서 데이터 관리의 기초가 된다. 이런 관리는 장기적으로 견지하고, 끊임없이 수정하고 보완한다면, 장기적으로 기업 운영을 규제하는 규칙과 습관을 축적하고, 기업의 독특한 핵심 우위를 형성할 수 있다.
넷째, 디지털 관리의 설계 운반체여야 한다.
기업은 매일 대량의 데이터 (예: 생산 데이터, 재고 데이터, 재무 데이터, 제품 데이터, 판매 데이터 등) 를 생성합니다. 하지만 효과적인 가치를 창출하려면 적절한 전달체가 있어야 합니다. 이를 위해서는 전문적인 차트 (또는 양식) 또는 전문 관리 소프트웨어를 설계해야 합니다. 이런 식으로 차트와 같은 도구를 사용하여 정리 및 분석할 수 있으며, 컴퓨터 정보 소프트웨어 기술을 활용하여 효과적이고 빠른 관리 활동을 수행할 수 있으며, 현재 많은 중소기업은 광범위한 관리 단계에서 컴퓨터 소프트웨어 기술을 적용할 수 없습니다. 따라서 매핑 도구의 적용에 대해 간단히 설명하겠습니다.
양식 디자인은 비전문적인 관점에서 컨설팅사 컨설턴트가 데이터 분석 도구를 더 많이 사용한다고 할 수 있다. 우리 경영진은 통계 도구를 더 많이 사용한다. 이것이 우리가 재무 관리 및 통계 관리 방면에서 각종 양식을 설계한 이유이기도 하다. 총결산하다.
기업은 관리 차트나 양식을 디자인할 때 자신의 구체적인 상황에 따라 합리적이고 완벽한 양식을 설계해야 한다. 예: 일상적인 비즈니스 양식, 다양한 비용 양식, 다양한 비즈니스 관리 양식, 인적 자원 관련 관리 양식 등 양식에서 수집한 데이터를 부서, 레벨, 요구 사항, 운영, 시간별로 분류합니다. 설계 번호, 범주, 등급, 검토, 표, 참조 등에 대한 정보. 표준 프로세스에 따라 이러한 정보를 작성, 검토, 분석 및 관리하여 관리 활동을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.
특히 생산과 공급이 일체화된 기업은 관리 활동이 복잡하고 형식이 많다. 관리 소프트웨어 애플리케이션 지원 없이 관리자는 일부 성별 테이블을 통합하고 "성격 테이블" 을 최적화하여 양식 관리를 최대한 간소화해야 합니다. 복잡하고 불필요한 일부 양식은 양식 관리의 복잡성을 줄이기 위해 적시에 정리해야 합니다. 양식 설계 및 관리와 같은 도구를 관리할 때 우리는 컴퓨터 운영 체제를 가장 기본적인 도구로 사용하는데, 그것의 많은 기본 기능은 모두 데이터 관리를 실현하고 마스터할 수 있는 도구이다.
물론 기업 조건이 허락한다면 관리 소프트웨어를 도입해 적용해 관리 효율성을 높일 수도 있다. 차트나 컴퓨터를 사용하여 데이터를 축적하고, 데이터를 분석하고, 관련 모듈을 구축하고, 분석 방법을 설정하고, 수학적 모델을 구축하고, 응용 시스템을 설계하고, 의사 결정 지원을 제공합니다. 다양한 방법으로 데이터 응용 기술을 발굴하면 관리 효율성이 더욱 높아질 것이다.