中小企业如何进行高效数据管理？ 举报 理由 举报 取消 整个环境都在谈论大数据、数据挖掘。可中国的企业以中小企业为主，在这个大鱼吃小鱼的市场环境下，中小企业在数据方面是怎样的现状？应该朝什么样的方向发展？有什么可以寻求突破的技术和管理手段？ 2017年4月28日 2 条回复 825 次浏览 CIO,中小企业,信息,信息技术,分析,数据,首席
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中小企业应该充分利用自身数据！
在IT建设方面，中小企业不同于大型企业规范的项目管理，由于人员、财力、管理的局限性，很多地方需要做不同的预算和管理，有着自己适用的方案和体系。
而且，中小企业之间的层次也还有很多，有的企业搞IT，有的企业不搞IT；有的企业只有一个财务系统，有的企业有自己的数据平台。普遍来讲，大多数讲究管理的中小企业都有着OA、CRM、ERP系统中的一类或几类。主要作用是辅助企业管理，流程化管理提高效率。业务员也会按时做个周报、月报什么的。
就大企业的信息化建设历程来看，早起也都是从上线财务系统等单一的业务系统起步的，从此后建立数据分析平台（大的、小的），到后来数据挖掘，利用大数据指导营销，搞用户画像，精准营销之类的。所以对于中小企业应该朝什么样的方向发展，大企业的发展路径应该是很好地借鉴，当然前提是围绕自己的业态和企业战略规划。
举个某中型企业的栗子，经营文创礼，原来依靠银行、电商渠道（线上线下），看起来虽然在渠道上形成了一个相对均衡的态势，但实质上依附于一个独立市场。当市场形势变化，无法预测时就会处于一个被动的局面，这样的被动体现在以下四方面。
1、体系缺失
曾经由于市场的突然消失，一时间暴露出库存积压的问题。这背后很大的原因是整个销售体系和管控体系的缺失，没能够达到实时监控的目的，缺乏对产品渠道的把控力度。
2、传统渠道失效
早些年，由于对公市场十分繁荣，产品的研发不需要科学的考量。但后来，市场的大潮退去，原来依附的渠道失效， 整个销售陷入一个被动局面。
3、销售管理缺失
由于缺少销售体系管控，直接造成了对每个销售人员掌握的客户信息缺乏管控。每个销售人员手里掌握的客户，有没有重复，有没有遗漏，有没有重复上报，都没有管控，这些都无从考证。
4、财务控制的失效
对于每个客户的应收账期是多少？客户是不是已经产生了信用危险？要求是否合规？这些信息领导层都无从知晓。由于缺乏管控，导致公司整体销售业绩很好，但应收帐款却有很大缺失。
以上种种问题，在过去销售业绩低沉的时候暴露无疑。究其原因，在于内部的管理，没有一个可靠的信息管理来支撑。后来该企业在信息数据管理方面开始逐渐推进系统的改进、研发、和外购。但由于中小企业的规模限制，其管理思路和管理体系都智能在限制的资源中发挥，这就需要一个通用性、开发性很强的产品。考虑到销售管理不集中，内部分析需求又很强烈，该公司最终选用的方案是通过帆软FineReport搭建一个数据展示平台，从PC端到移动化，将输入端、逻辑处理端到输出端都有效集中在一起。
确立了平台的定位之后，就确定了平台关系，包括业务系统和信息系统的关系、新的信息系统和原有的信息系统的关系。然后与领导协商沟通，了解需求，逐步对内外管理层调研，形成一个流程化的体系。
技术上
把握源头控制：对于每个进入系统的数据都要做好严格的检查校验。这样的工作需要持续、不断，效益会岁时间慢慢浮现。
定位顶层设计：数据分析平台在信息系统架构的定位需要做明确的把控，比如以财务为核心，就要遵循SAP的法则。
以终为始：数据平台的上线会导致对整个数据来源过程的重新审视，会重新去看待整个信息架构的合理性，流程的合理性，强壮性，整个业绩体系，组织架构的合理性。随着数据平台的上线，很多数据都需要重新考虑，体系需要梳理，然后做相应调整。
规范流程：规范流程涉及公司内部管理的梳理和整合，流程体系的梳理建设和整个文档编码的设计都需要配合整个管理体系的建设。
最后，相关大数据/数据分析干货，可以关注：帆软数据应用研究院 – 知乎专栏
对于很多中小企业而言，在数据采集方面一般存在着：数据采集不全面、数据存储不规范、数据更新不及时等问题；在数据利用方面一般存在着：因数据分散而难以整合，因技术门槛而难以实现数据价值呈现。
在互联网时代，由于数据的几何级增长，因此，如果希望实现数据最大程度的转换为业务价值，数据的实时性、全面性以及易于解读，都至关重要。
对于许多在信息化方面预算不足的中小企业，使用一些Saas产品组合是满足企业轻量化信息化建设需求的最便捷途径。借助saas产品自带成熟的流程，以及简易的操作，实现数据采集、清洗、整合、分析这一过程。
当前SaaS产品，一般企业版或专业版等都会设有权限控制、协作，以及与其他产品的关联接口，比如 数据观 | 所有人都会用的数据分析工具
1、基础看板
基础看板满足的是“数据查看”的需求，主要给业务人员或一线管理人员看的，偏执行层面，用以每天了解自己所负责工作的具体情况，比如我想了解我负责的业务昨天做的怎么样了，最近一周或一个月的进展如何等。
关键指标是基础看板的主要组成元素。不同公司、不同部门、不同业务的基础看板必定是不一样的，比如对于电商来说，运营部门的KPI是用户复购、用户流失率、用户转化率等，销售部门的KPI是销售额、用户数、销售量、利润额等，市场部的KPI则是流量、新用户等。
基础看板质量的高低，取决于该看板的设计者对其业务理解程度的深浅。在设计时，基础看板在最好能够选择时间段，这样如果昨天的数据出现了问题，就可以选取过去一段时间的数据，看看是否是趋势上出了问题。选取的指标越丰富越好，指标越丰富，对于业务的把握就能越全面越详尽。数据粒度一般都会很细，数据粒度主要针对数据的计算范围，比如统计用户增长情况，选择按周统计，其粒度就不如按日进行统计细致。
举个例子，下图展现的某零售企业运营部门基础看板，就以日为单位，统计了9个关键指标，分别从销售额、销售数量、成本、客户、地域、产品几个方面了解当日业务详情：
监控看板满足的是“数据监控”的需求，主要使用者是管理层或者数据分析师，用以揭露业务运转上的不畅或问题。借助数据观的数据一键更新、数据可视化，以及即将上线的KPI监控等模块，企业实现实时监控将变得十分容易。
实时监控，即对企业各类业务活动的数据开展动态、实时监控，自动形成监控结果，并以邮件、短信等多种方式智能预警，帮助企业及时掌控风险。其目的是实时发现问题，实时解决，类似敏捷的短周期迭代和持续改进优化，而不是等到真实的业务运作受到影响或中断的时候才去事后处理和变更，从而大幅减少返工成本。
监控看板的质量，很大程度上取决于数据获取、处理和呈现的及时性。同时，由于对于不同企业，其业务流程和业务指标的差别很大，甚至同一企业的不同发展时期，监控重点差异也很大，所以，监控看板的灵活配置和可拓展性也需要加以考虑。
同样，为了让大家有个感性的认知，我们展示一份简单的现金流监控看板，分别从日、月、季度、年度四个维度统计了销售额与成本状况，从而监控财务健康程度，该看板同样属于上例中的零售商：
分析看板满足的是“数据分析”的需求，主要用于明确各个事件/问题发生的原因，以及预测未来可能发生什么事。该看板适用于任何希望或者需要用数据创造价值的人，在进行会议或向老板、上级汇报时，分析看板也是必不可少的。
分析看板是数据由低价值转换为高价值过程中的重要一环，因为它是全局优化的基础，直接影响着优化方案的可实现性和有效性。
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除了这三类基础看板，大家还可以根据自己的业务需要建立更具针对性的看板，更加充分的挖掘数据的价值。
在数据观中，连接你的所有数据源，整合散落在各处的数据，随时注意将业务行为与数据变化相关联，不断关注异常点，不断思考差异点，不断分析问题，并快速落实优化方案，然后再一次回到数据上，形成一个反应迅速的良性循环，将不断产生的数据正在转化为越来越多的商业价值。