数据分析在企业经营管理中的作用

数据分析在企业经营管理中的作用

杨明珠

（浙江中医药大学，浙江杭州310000）

摘要：伴随着市场竞争的日趋白热化,数据分析作为企业提升自身经营管理水平的重要内容被愈来愈热点关注。在信息技术急速进步的背景下,数据已然成为评价一个企业经济管理的一系列指标、有据可查的科学合理判定资料。文章通过分析数据分析在企业经营管理中的意义,阐述数据分析在企业经营管理中的作用,对完善企业数据分析工作的策略展开探讨研究,旨在为相关企业基于数据分析在企业经营管理中的意义与作用的完善企业数据分析工作的策略研究适用提供一些思路。

关键词：数据分析；企业经营；企业管理；重要性；统计工作

引言

随着我国社会经济的发展和繁荣，企业的经营管理也越来越受到重视。在每一个企业中，各个部门都会生产出一定的数据，这些数据就会被深度的挖掘并进行一系列的汇总，从而成为这个企业的重要参考指标。所谓的数据分析，就是指根据合适的计算统计方法来对已经收集到的资料进行进一步汇总，以此来保证这些数据可以被最大化的利用。然而，在我们的实际生活中，企业进行数据的分析可以有效地帮助其管理者很好地了解公司的情况，更能帮助其做出一定的决策，从而做出更加正确的决定。

1数据分析在企业经营管理中的作用

1.1利于管理者全面客观地了解企业情况

一般的报表资料或者数据结果通常只能反映企业在某个部分的实际情况，而且仅仅对这些数据资料进行表面的查看，往往很难从中得到有效的信息，也很难从中发现潜在的问题，企业的真实情况得不到及时有力的反馈，长此以往，不利于企业的健康发展。通过对企业数据报表、调查资料全面地整理收集，并对其进行深入地研究分析，可以给企业的管理者提供更为客观、系统、全面的数据分析报告，全方位地向企业管理反映企业的真实运营情况。

1.2利于管理者进行更科学合理的决策

管理者的决策直接决定着企业的发展方向，而要把握好决策的准备，就需要管理者能够充分把握市场经济规律。在市场经济的大背景下，企业之间的竞争非常激烈并且情势复杂，要掌握其内在客观规律需要在实践中积极地进行探索，不断地总结经验教训。数据分析通过对相关数据资料的针对性研究和分析，拨开隐藏在数字和报表背后的深层次内容，充分挖掘出其本质的内涵，并且在对其不断加深的认识过程中不断进行总结，实现对各种客观经济规律的深入认识。管理者通过对数据分析结果的认知和把握，能够更客观地制定相关的企业决策和发展计划，实现更为科学有序的管理。

1.3利于数据资料的进一步开发和利用

数据的采集和汇总是一个漫长且复杂的过程，但是在实际的企业管理中，这些辛苦得来的数据并没有发挥出其应有的价值，数据的利用率极低。而相关的数据分析部门通过对数据资料的深层次的分析和研究，可以将其转化为对市场和企业发展都有益的有效信息，实现数据资料的合理开发和利用。

1.4利于监管部门更好地发挥其作用

数据分析部门在进行数据分析之前，需要全面掌握大量客观真实的企业数据和资料，通过这个过程，可以很好地实现对企业各部门的运营发展信息的监督管理，促进企业落实相关政策、及时完成相关运营计划以及确保企业各项经济指标的有效执行。可以说，数据分析一方面促进了各监管部门工作的有效进行，另一方面也为企业本身的良性发展提供了良好的环境条件。在一个企业中，对于数据进行分析是整个统计阶段的最后工作，也是其工作的重中之重。这项工作的好坏将直接影响到企业今后的发展以及对于重大事件的决策。

1.5有利于企业人员素质的提升

数据分析的工作者如果每天都是与各种统计表、各种数据资料机械的工作，而不是去感受其中的内在含义，这将很难得为分析者带来灵感，更无法提高数据分析的质量。对于数据分析既要运用大量的一手资料又要与多种分析方法并与实际相结合，只有这样才能更有效地发现问题并找出问题以及解决问题。这是一项相当乏味又艰巨的任务，这考验的不仅是分析者的知识储备量，更考验其耐力与态度。所以，这项工作将很有效地促进分析者的学习知识的态度，又可以提高自身的素质，并逐渐使分析者成为一个智慧与分析经济效益相结合的综合性人才。这将很好地发挥数据分析者的潜在能量，又有利于提升数据分析的效率，也可以有效地提升分析工作者的整体地位以及改善工作环境。

2数据分析在企业经营管理中的意义

2.1为企业的经营管理提供数据和理论支持

大数据时代的到来，为企业提供了更多的机会，除了对企业自身运作数据的分析和管理外，企业客户数据的研究和分析也为企业的运营策略提供了参考意见。而随着信息技术的不断发展和提高，数据分析技术也得到了长足的发展。于此基础上，企业可以通过对用户数据资料的充分挖掘和研究，结合企业的运营管理策略，对企业的发展进行全面的统筹决策，最后做到既满足用户需求又满足企业的发展要求。

可以说，数据分析为企业提供了洞察市场规律的条件，也为企业做好营销策略，充分把握市场上转瞬即逝的发展机会，提高其经营管理效率创造了良好的环境。某大型饮料连锁企业，在进行新产品的开发时，根据对用户信息的反馈以及市场数据的分析结果，在营销方面选择了合理的产品代言人，在口味上也尽量偏年轻和个性化，准确地把握住了年轻用户的消费特点，最终取得了成功。

2.2推进企业的智能化运营进程

企业的智能化运营管理，主要针对其与用户之间的动态交流，根据用户反馈为用户提供更为动态合理的优质服务。而借助互联网的渠道，现代的企业可以更好地实现与用户的沟通交流，用户可以利用互联网享受到更多的设备资源，并通过及时反馈其体验得到更好的服务。与此同时，数据分析水平的不断提高，使得动态数据的收集、管理、分析、研究有了更重要的意义。一方面，它保证了企业运营管理的有效性；另一方面也为用户体验的管理和用户消费的预测提供了有力的保障。企业通过与用户的信息交互，为其提供并推荐相关的互联网资源，在保证用户体验的情况下，促进了企业资源的优化以及合理分配，也推进了企业的智能化运营进程。

3如何做好企业的数据分析工作提升企业管理水平

在一个企业中，如果只把数据分析当成一项简单的对文字进行整个的工作，只是机械地将各种数据统计到报表中，这样根本不会全面地展示出整个公司的客观情况以及发展趋势，更不会成为整个企业的主要决策依据。以下方面可以为做好数据分析工作做好准备：

3.1提升一手数据的质量

要想做好数据分析的工作，就必须要保证所使用的一手材料的准确性，只有精准的数字，才能成为整个企业的重要决策依据。然而对于数据的质量整合是一个长期存在的问题。要想得到精准的数据，必须保证其精神上是支持的，对于数据的统计需要正确的认识，防止出现弄虚作假等不良的社会现象。然后，就需要从数据的本源上入手，根据最原始的数据分析，并将数据进行责任制分配，并互相制约互相监督，定期地对数据实施抽查。只有数据的精准性得到了保证，数据的分析工作才能得以有效地进行。

3.2采用多种分析方法

随着社会的经济体系不断发展，企业的经济管理也逐渐得到重视，其管理者要全面、客观地了解公司的实际情况，又要根据这些基本情况对以后的发展做出规划。这将给数据分析的工作人员带来一定的困难，他们就需要了解更多的数据分析方法，其主要包括动态、因素、比较、预测以及结构分析的方法等，由此可以对数据进行进一步的对比整合，并提出有价值的意见。在这些分析方法中，还需要合适的运用，既要根据主要分析的任务进行分析又要结合自身分析方法的特点，结合传统的分析方法对数据进行详细的分析，同时需要汲取现代的先进手段进行分析，例如数据模型以及计算机等先进的现代化设备，从而提高对于数据分析的深度。

3.3丰富信息源

数据的分析是以丰富的数据为基础，并在其基础上进行进一步的加工分析，因而对于信息源的丰富以及掌握的信息量不断增加，这都是提高数据分析的重要条件。对于企业进行数据分析时，其保留的历史数据将成为获取数据资料的重要渠道，这对于企业的运营以及发展趋势有着至关重要的作用。对数据的收集进行分析时，需要多渠道地对原有数据进行搜索，并需要与现有的数据进行整合，同时将横向资料与纵向资料相结合。这样才能保证数据的丰富性与真实性，从而更具有说服力。

3.4加强监管力度

对于一个企业来说，数据分析的工作是必不可少的。企业的管理者也开始对其进行关注，更把其当成一项重要的工作去分配。数据分析的工作人员既要做好上级所要求的报表，又要深入地做好数据分析，来帮助企业的管理人员做出决策。同时，企业的管理者也要对数据的分析情况进行严格的把关，防止出现滥竽充数的现象。

3.5提高数据分析人员的基本素质

正所谓素质是整个企业的根源所在，并且决定着分析的整体水平。相关的分析人员必须要做到实事求是，从实际出发，有效地学习企业管理与市场营销等知识，并需要具有一定的会计相关专业的知识，熟悉当代社会的基本现象，以此来不断提升其业务水平。此外，也要与实践相结合，正所谓时间是检验真理的唯一标准，在实际的实践中可以更加有效地提升对于数据的准确分析速度，并对数据的进一步分析奠定基础。

结束语

综上所述，在这个网络化不断发展的时代，数据已经成为企业衡量效益的重要指标，同时也为其对于科学的评估提供了重要的参考资源。数据分析对于企业的经营管理有着重要的作用，但如何做好数据分析就必须做到以下要求：首先，做好最基础的数据分析工作，这样可帮助企业快速发展，并为管理者做出重要决定提供依据；其次，需要企业的管理者严格要求，保证原始数据的准确性，增加数据的来源，保证其多方面扩展，需要采用多种分析方法来对数据进行系统的分析以及提高企业人员的基本素质。这都将对有效的数据分析提供帮助，并促进企业的不断发展与进步。

参考文献

[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146-169.

[2]王会金.中观信息系统审计风险控制体系研究：以COBIT框架与数据挖掘技术相结合为视角[J].审计与经济研究，2012，27（1）：16-23.

[3]陈为民，张小勇.基于数据挖掘的持卡人信用风险管理研究[J].财经理论与实践，2012，33（5）：36-40

作者简介：杨明珠，身份证号码：4210871993****0048。