简单说来，就是要使业务数据化、数据业务化。目前大数据已经从概念向产业化过渡，以数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和应用为基础的大数据产业链正在形成和完善，形成了大数据平台研发、应用开发、数据分析、平台运维、大数据教育等一系列岗位。
企业数据化管理怎么做？
企业数据化管理是近几年受众多老板欢迎的新管理理念，毕竟最主要的是减少里企业的管理成本，提高了企业的业绩，对老板来说就是赚钱！这是最关键的原因。一套管理想导入企业当中，最大的阻碍不是金钱，而是最直接关联的受管理者——员工。记得有看过一则新闻，某公司因为想导入压迫式的管理方法，严重损害了员工的利益，导致全体员工罢工抗议，罢工近半个月，而后不得不搁浅。
可以看出，被管理者是不可忽视的重要因素之一！那近几年让老板和员工所接受的数据化管理它是怎么做的？什么又是数据化积分管理呢？我们一起解析：数据化积分管理简单的说就是用积分对人的能力、热情、综合表现进行量化排名，用积分作为员工的导向，引导员工往企业想要的结果方向去走，到达企业最终的 目的。那怎样做？第一步：根据每个岗位量化不同员工的工作，设置标准的积分规则，设置薪酬体系，跟积分挂钩，例如企业文化的考核：薪酬当中有一定的薪资是拿出来做企业文化考核，解决了企业墙上贴满标语而员工不为所衷的糗境，落实了客户第一等企业价值观，形成良好的企业氛围和文化，让企业拥有灵魂，助力去也走得更远更长，打造百年企业。
积分跟工资、奖金、晋升、涨薪等一切福利待遇挂钩，打造一切动作看积分，加工资看积分、涨薪资看积分、晋升看积分、年终奖看积分等良好的争分环境，让员工重视积分，主动挣积分，爱上积分。积分越高，其地位、荣誉、心理等得到的满足是金钱无法操作比拟的，真能操作也是成本大大的增加，增加了企业的管理成本，企老板将不堪负重。
大数据化时代是如何产生的？
大数据时代的出现是信息化发展的必然结果，再具体点来说是物联网和云计算发展的直接结果，数据是各种社会活动结果的体现，所以通过数据也能发现很多有价值的规律，而这正是大数据的价值所在。其实早在大数据技术出现之前，大数据就广泛存在于社会活动中，但是大部分数据并没有被采集和存储，即使有一部分数据被存储了，但是也无法形成有效的利用，从而形成了一个个数据孤岛。
互联网的出现有效的解决了一部分信息孤岛问题，当云计算出现之后，信息孤岛问题有了根本的解决方案。而云计算与大数据在技术体系上是一脉相承，只是关注的点不同罢了，云计算关注于服务，而大数据关注于数据。目前大数据已经从概念向产业化过渡，以数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和应用为基础的大数据产业链正在形成和完善，形成了大数据平台研发、应用开发、数据分析、平台运维、大数据教育等一系列岗位。
目前大数据场景分析是大数据最为常见的落地应用之一，也是体现大数据价值最为直接的方式之一。大数据分析涉及到大数据平台的搭建、数据的收集、算法的设计、算法的实现以及结果的呈现，目前数据分析在传统小数据分析的基础之上也有了更多的分析方式，采用机器学习的方式来进行数据分析是一个比较常见的解决方案。看一个使用Numpy和Matplotlib完成数据呈现的小例子：大数据的应用将在未来发挥出更大的作用，数据的价值也将进一步得到体现，这些都会促使大数据形成一个庞大的产业，因此也需要大量的从业人员，所以学习大数据是目前一个比较不错的选择。
一个小公司如何进行数据化管理？
最近也在学习数据化管理，和大家分享几个心得：1.数据化管理是将经营的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，再通过适当地分析，发现业务的不足之处，为管理者提供决策的依据，促进管理进行有针对性地改进。数据固然重要，更重要的是数据背后的分析。数据本身是客观，但对数据的解读可能带有主观的意识。比如有的人只关注其中一个或几个指标，就对问题定了性。
销售额下降20%，如果单从客单价、交易单数、转化率也难以说明问题，好的分析框架能支持我们往下钻，从品类、流量渠道等找到问题所在，找到对应负责人。（从多个维度去分析，数据得落地）3，不同层级的人对数据的需求不同。如销售数据，业务层需要知道自己每日指标的完成情况和等级排名。领导层需要知道业绩完成率，营销成本和部门排名。
管理层，CEO级别可能需要知道每个部门的一些关键指标，比如总营收，市场增长率，重要的研发进度等。4，数据，有对比才能考量。日销售50万，多还是少呢？一个孤零零的数据是很难说明问题。数据判断要么有一个参考的指标，要么有能准确判断趋势的指标数据，如增长率、上升率，没有benchmark，任何数据都没有意义。
5，懂业务才能真正懂数据。不懂业务无法理解数据的真正含义，如：通过用户搜索的关键词与实际成交数据比较，发现有很多需求并没有被满足，进而发现细分市场项目。数据就在那里，有些人熟视无睹，但有些人却能从中挖出“宝”。如：沃尔玛将啤酒和尿布两个产品关联摆放，引出商品关联度的概念。7-11也是通过数据分析出其他便利店意想不到的需求。
信息化、数字化和数据化有什么区别？
信息化、数字化、数据化的区别在于侧重点的不同。信息化侧重业务信息搭建、数字化侧重产品领域的对象资源形成与调用，而数据化呢，侧重结果。简单说来，就是要使业务数据化、数据业务化。注意！有一点不能忽略，那就是数字化是信息化的高阶产物，脱离了信息化的支撑，数字化便是空中楼阁。那么，该怎么实现信息化、数字化呢？必不可少的便是运用好工具。
目前市面上关于实现信息化、数字化的工具太多了，但是真正起到降本增效的只有低代码平台。这里，介绍一款实用的低代码开发平台——云表。（文末有工具永久免费获取方式）画表格，就能实现信息化向数字化的转型云表是一款提供免费版本的，PaaS企业管理应用开发平台。通过它，自主开发，就能助力企业向数字化转型。我想很多人都用过excel吧，大多数人多多少少也接触过业务流程。
没错，云表的自主开发方式，是不用写代码的，只需要操作者懂中文、会业务，就能在和excel长得差不多的界面，以拖拉拽的方式，施展自己的管理才华。像数据处理、数据透视、采购信息管理、库存管理、群发信息等，用云表都可以做到。不要太惊讶，信息化转型数字化过程，要用到的管理软件，用它，一样能架构出来，如CRM、HR、ERP、EKM、EAM、OA、MES、进销存等。
云表“all in one”，彰显一体化与个性化“All in one”不仅是企业全面信息化的解决方案，更是企业深入应用的一个深度聚焦。云表呢，为企业提供了信息化深入应用的，一体化服务体系与解决方案。所谓的一体化，即全面应用，客户需要的是，解决核心业务，管理软件不仅要涵盖CRM，还要涵盖ERP，OA等。
用云表，这些管理软件，都可以集成到一个平台去管理，不需要再购买单一功能的管理软件，而且这些还是自己开发的符合特定需求的管理软件。至于个性化嘛，那就涉及到企业的业务变更和个性化需求了。很显然，企业从市场上购买的标准软件，它们通用的产品、解决方案无法满足这些需求。而用云表，就能让企业的系统“活”起来，随业务的变更和成长。
云表的自主开发方式，让企业不再受制于第三方，自己动手，随时增删查改功能，实现二次开发，想把系统设计成什么样子，实现哪种功能，大胆放心地去做就行。目前，云表已向千万企业和高校赋能信息化、数字化，实现流程审批、权限控制、工作流、多人在线协同办公等业务功能。其中包括华为、中国电信、海尔、贝因美、中铁、首钢、燕山大学等。
在数字化的智能时代，数据化会带来怎样的影响？
从互联网发展的历程来看，数字化带来的最为直接的影响就是资源整合方式的变化，传统的线下资源整合方式逐渐被线上整合所取代，随着大数据、物联网和人工智能的发展，社会资源的数字化趋势会进一步加剧，这也在一定程度上奠定了互联网在未来社会发展中的重要地位。资源整合方式的改变会带来一系列连锁反应，包括价值领域的打造、行业生态的建设、商业模式的革新等等，随着互联网进入到产业互联网阶段，互联网与实体行业的结合会逐渐紧密，互联网所能发挥的作用也会进一步得到体现。
目前产业互联网的发展不仅是互联网企业的诉求，传统行业也希望能通过产业互联网的发展来促进传统企业的结构化升级，从而促进传统行业的创新和运营。数据化带来的另一个影响就是全面促进了科技发展，当前科技研发领域对于数据化的要求越来越高，大数据、人工智能等技术已经开始逐渐成为推动科技研发的重要基础性技术。当前不论是传统制造、能源开发还是生物医药等领域，都需要全面借助于数字化技术来提升创新研发能力，相信未来数字化对于科技研发领域的影响会逐渐提升。
最后，数字化时代对于人才培养也产生了大量的影响，目前不仅计算机相关专业的学生需要学习数字化技术，大量非计算机专业的学生也需要掌握一定的数字化技术，包括程序设计、数据分析等等。对于广大学生来说，掌握数字化技术不仅能够拓展自身的学习渠道，提升学习能力，也会明显增加自身的职场竞争力。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
