数据化管理
概念
数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。
产生的背景
数据化管理是继改革开放以来，国内企业对精细化管理、丰田生产方式、JIT、质量体系认证、绩效管理等先进的管理方式进行广泛学习并运用过程中逐渐形成的一种新的管理模式。同时，也是行业间频繁的信息交流、人才流动过程中，普通企业充分利用了现代金融企业一切立足于数据信息所进行的管理方法的广泛传递而形成的一种管理模式。但是，目前此种立足于数据进行管理的模式并未完全形成简明的体系，一切都是在摸索过程中，并未得到广泛地深入研究和推广普及。
数据化管理是对传统的账簿式（并非只是财务账簿，如管理者笔记等）管理的深化，是随着计算机技术的发展及普及、随着财务、金融等以数据作为操作基准行业的发展演化而来。目前，多个行业的很多企业都在开始运用数据对业务发展状况进行监控，并指导管理工作的开展。
数据化管理概念的创始人是金天敏。他通过大学期间主修经济学，尤其钻研计量经济及统计学所积淀的数据思维，并且在毕业参加社会工作中对企业管理实践的领悟和数据化体系建立、运行的亲自实践，在2010年5月1日首次提出了“数据化管理”概念，希望通过推广此管理方式，以促进企业管理制度的完善和社会经济的良性发展。
意义
1、数据化管理是科学管理的基础。
科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。
2、数据化管理是科学领导的参考。
领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。
3、数据化管理是企业管理改进的关键。
优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考，达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。数据化管理是一种全新的管理方法，其推广和运用可以促进民族企业的发展，增强国际竞争力。
分类
一切人类活动，均可以通过转化为单位数量进行计量，以体现活动的有效程度。数据化管理适用于任何经济组织的任何领域、任何流程。
根据业务类型可以分为数据化财务管理、数据化成本控制、数据化生产管理、数据化销售管理、数据化人力资源管理、数据化质量管理、数据化行政管理、数据化研发管理、数据化工艺管理、数据化服务质量管理、等等。
根据管理层级区别可以分为数据化经营策略管理（高管）、数据化运营分析管理（中层管理）、数据化业务指导管理（基层管理）。数据对于不同层级的管理者应以不同的形式区别呈现。[NextPage]
数据化管理的基本流程
折叠收集数据
收集数据，是指将业务领域类的一切活动进行计量，然后由专人进行管理。计量的前提是要设计与业务活动实际相符合的表格单据（文件记录）。数据记录一般由一线的业务操作人员填写完成，最终通过各基层管理干部逐级上交。
收集数据中必须注意的是数据的真实性、准确性、时效性。对于基础数据的质疑可以采用统计方法进行检验判别。
折叠整理数据
整理数据，是指将收集完毕的数据进行归类，对有效的数据进行统计，剔除无效数据。整理数据中需要注意数据的真伪、时效等。
折叠记录数据。
记录数据，是指将一切有效的数据记录在特定形式的数据文档中。在这个环节，需要设计一套适合业务实际的数据统计表格，命名为“业务名称+基础数据库.xls” 的形式，存储在固定的硬盘存储区域。此环节尤其要注意数据保存，切忌不能因重装系统、电脑损坏等造成基础数据遗失，因此，需要操作者进行必要的数据备份。
折叠分析数据
是指根据管理需要，从基础数据库中选取有关联的数据，通过常规的数据统计分析方法形成特定报表予以呈现。常规的数据分析方法包括：①数据展示（数据表格、数据图表）。即充分利用计算机操作软件，将数据进行直观的展示。②数据分析。数据分析常规方法是对比分析（包括同比、环比、定基比）、趋势分析（时间段趋势分析）、结构分析、异常分析等。数据分析过程中，需要大量运用常规的统计分析软件进行，包括一般人熟练使用的office excell、和专业统计分析软件SPSS、e-views Minitab等。③ 如果在对于管理者统计专业知识底子丰厚的情况下，还有必要对数据进行检验分析，以呈现数据的准确性。
以上数据分析载体为报表，报表设计应简洁、明确、适合管理层的接受能力，和必须注意时效性。
折叠数据化管理
是指经过以上步骤形成的数据报表，基本能够明确指出业务工作中存在的基本状况，因此，在向管理层提供报表的同时，需要明确指出报表中显现的各类突出问题，并根据自己所掌握的能力提出合理的管理建议，以供管理者决策使用。
数据化管理的主体
数据化管理是科学管理的基础。科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。
数据化管理是科学领导的参考。领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。
数据化管理是企业管理改进的关键。优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考， 达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。
数据化管理是一种全新的管理方法，其推广和运用可以促进民族企业的发展，增强国际竞争力。
数据可营销其实并没有大家想的那么难。数据管理这块主要是指运用先进的统计技术，利用计算机的强大计算能力，把不同的数据综合成为有条理的数据库。特别是大型公司，需要用专门的软件统一管理用户的数据库，要做到所有部门的数据都是统一和同步的。管理这块最重要的一块，是数据挖掘，特别是对于网店与电子商务公司，尤其重要。数据挖掘主要是挖三方面的内容：
挖掘用户：简单的说就是用不同的属性，对用户进行不停的深入细分。根据使用最多类消费者的共同特点，用电脑勾划出某产品的消费者模型。拿推一把为例。推一把的用户粗略来分，有三种：个人站长、中小企业人员以及行业从业人员。而中小企业人员这块，如果按行业，又可以细分出医疗行业、美容行业、教育行业、农产品等等。如果按公司规模分，又可以分为10人以下、50人以下等。如果按资金规模来分，又可以分成10万、50万、100万等。如果再按地区分，又可以分为北京、上海、广州等。小 贴士：本文系推一把创始人、蓝色烽火成员江礼坤原创，想参加推一把网络营销学院培训的朋友，请搜索推一把或江礼坤，也可登陆江礼坤(拼音)点卡母。转载时请保留此版权信息。把用户充分细分的好处就是，当我们需要推广某个产品后，可以马上从数据库中提取出来最精准、最适合的那部分用户。
挖掘需求：这个是指根据用户的年龄、职业、收入、文化层次、喜好、消费习惯等数据，运用先进的数据分析技术，找出他们的潜在需求。这个以推一把网络营销培训为例，在我们以往的培训中，对学员也都进行了数据采集，同时也都通过调查等手段详细的调查了用户的情况。然后通过初步的数据分析后我们发现了很多新的需求，比如说现在推一把做的是系统性的综合网络营销培训，但是有一些行业用户只想了解与本行业有关的营销情况，特别是一些比较大的行业，目标用户及市场前景是非常广阔的。而这些需求，在之前我们是完全不知道的。
挖掘产品：开发什么样的产品会有市场?用户喜欢什么样的产品?会为那些产品买单?这是很多企业困惑的问题。而这些问题的答案，都可以通过分析数据库中的数据而得出答案。举个例子，比如说我们是一家制药企业，主打产品是胃药，通过几年的销售，我们拥有了30万的用户数据库，而且其中大部分是我们的忠实用户。这时候我们开始对数据库进行分析与挖掘，最后发现这些用户中，其中60%患有肠道疾病，那公司下一步就可以考虑开发这方面的产品。好了，写到这里，希望文章对大家有所启发。
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。[NextPage]
数据挖掘能做什么
1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：
• 分类 （Classification）
• 估值（Estimation）
• 预言（Prediction）
• 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
• 聚集（Clustering）
• 描述和可视化（Description and Visualization）
• 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
2)数据挖掘分类
以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘
• 直接数据挖掘
目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
• 间接数据挖掘
目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。
• 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介
• 分类 （Classification）
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
显然在数据挖掘存在着一个潜在的机会。在大数据集中发现模式的可能性当然存在，大数据集的数量与日俱增。然而，也不应就此掩盖危险。所有真正的数据集（即使那些是以完全自动方式搜集的数据）都有产生错误的可能。关于人的数据集（例如事务和行为数据）尤其有这种可能。
这很好的解释了绝大部分在数据中发现的“非预期的结构”本质上是无意义的，而是因为偏离了理想的过程。（当然，这样的结构可能会是有意义的：如果数据有问题，可能会干扰搜集数据的目的，最好还是了解它们）。与此相关联的是如何确保（和至少为事实提供支持）任何所观察到的模式是“真实的”，它们反应了一些潜在的结构和关联而不仅仅是一个特殊的数据集，由于一个随机的样本碰巧发生。在这里，记分方法可能是相关的，但需要更多的统计学家和数据挖掘工作者的研究。
精致的“简混”
每年的t台潮流影响着家居设计的潮流，几大家居展会如maison&objet巴黎家居装饰博览会、米兰家具展等都成为全球家居趋势流行风向标。2015年maison&objet巴黎家居装饰博览会推出了“naturemade自然制造”的理念；在国际色彩机构pantone发布的2016年十大流行色趋势中，勃艮第酒红、粉晶、孔雀蓝等均上榜。
2016年的设计风潮将出现以简约风为主、混搭美式或北欧风格的设计主流。在家居设计上，几乎每年都有细微变化，一般根据户型进行细微的定位。100平米以下的小户型做现代、简欧、田园、美式乡村风格的较多，对于200平米以上的大户型或别墅，新古典占据大部分市场，同时，2015年和2016年中国传统文化和传统元素的应用在家居设计上有所突破，新中式将会成为潮流趋势。
设计源于生活。设计师的思维受到国际环境、服装潮流、消费改变的影响，更多设计师认为，在2016年，家居潮流摒弃了大而夸张的设计，以“简”为主的混搭将成为大趋势。
精致中式
在米兰的2016春夏男装周上，gucci强推东方绣花、versace主打真丝内搭，华丽优雅成为男性风尚的设计趋势。而延续到家居生活中，人们更看重中式元素和文化的应用与体现，新中式风格开始用更精致细节变化体现出来，同样的设计手法植入不同的色彩、材质或功能，以不对称的语言构筑了新鲜的视觉效果和使用体验，体现了现代设计中突破传统的精神。
多元混搭
目前，越来越多的中国人有国际教育背景、有海外生活经验，不同国度、民族、文化在家中融合，“跨界融合”正在丰富并改变着人们的家居观念和生活方式。混搭首先要精确理解异域生活，将异国情调、生活方式、空间功能结合运用，或者在精心的研究和排布的过程当中，对欧美的一些符号把握和再现。在现代家居中，不同地域与文化的差异都应受到尊重，多元混搭是设计领域的新挑战。[NextPage]
定制细节
2015年，定制需求表现得更为明显，越来越多的品牌加入定制的风潮中。在居室空间中，无论厨房、衣帽间、浴室等各个空间，对定制产品的需求也越来越强烈。消费者对衣帽间、厨房的精细化追求要求设计师对家居产品的定制进行统一的整理和梳理，甚至电器的数量，都有非常细致的定制功能的细分。
化繁为简
十年前，大户型的房子和繁杂的美式、欧式风格设计是主流，大而浮夸成为那个阶段的一种标志。在理性回归之下，人们对于居室环境的追求向着“小而美”的方向发展，化繁为简的混搭成为新主题。这和流行的“断舍离”理念非常相似，是人们对生活方式的审视和自省，也带有“放下”的意味。它鼓励人们减少资源的浪费，这样的设计不会影响生活的舒适度，又节省了材料。
轻松科技
如今，国内智能家居产品开始逐步在国际市场亮相，科技产品逐渐通过网络和智能设备的普及融入到家居生活中。科技印象开始“平民化”，对于家居产品的使用，也追求的是一种轻松便捷的方式。这种轻松体现出来，是在硬装、软装整体规划和配置等整体家居服务模式上的呈现，同时，各种智能家居系统、智能穿戴系统的进一步普及也为消费者在家居生活中起到重要作用。
返璞归真
回归自然是人们的理想生活，因此自然概念在家居设计中一直比较风行。返璞归真的感觉不是一种趋势，本来就存在人们身边，现在重新把它找回来，让人们洗去浮华，找回本真。原生态植物、森林与原木、红砖原生态裸露等自然、原生态的家装材料和设计就成了很多人的追求和向往，追求质朴、环保的材料应用是众望所归，原木、竹子、石材、亚麻这些材质，被广泛应用。无论何种风格，都可以采用这些朴素的原材料生产出合适的建材家居产品。