企业如何开展数据管理工作
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。
成功之道积分系统管理软件就是这样一款帮助企业进行数据化管理和分析的一个软件系统。
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。
所有的积分事件在公示平台上一一尽显，支持移动端，每人一个帐户，实时查看观测自己及他人的分数与排名，利用人的攀比心理，充分激励了员工的争分积极性，大大的提高了员工的执行力，提高了工作效益，实现了老板与员工的“合作共赢”、“互利共赢”的良好内部合作关系，助力企业飞黄腾达，蒸蒸日上。
上海擎创信息技术有限公司_
2020-06-03 广告
（一）提高认识，科学管理
对数据进行科学的管理，只有上升到战略的高度上去认识和重视才行。数据是主体软件应用的基础。所有的企业资料最终都汇集成数据，保存在计算机系统的数据库中，工作人员通过信息交互系统从后台数据库获取所需数据，经中间层信息系统处理后得到结果，所有的查询、分析都需要真实、全面、准确、一致的数据。企业信息化建设中存在的一些问题，主要不是因为没有好的系统，而是因为已有的系统没有得到很好的应用。因此，数据的准确性、完整性、科学性，将直接决定结果的正确性。也必将影响信息化应用的成效。同时，只有科学的管理，才能保证数据的准确、完整。
（二）健全职能部门，完善管理制度
数据管理职能因该有专门的部门实施，因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理（处理）部门，将数据的监管职责赋予数据管理部门，由数据管理部门集中管理监控数据，各有关职责部门配合。各单位也相应设立相应的数据处理岗。然后制发《数据管理办法》、《数据管理责任追究暂行办法》，明确数据管理部门的职责范围、工作程序、监控内容、考核奖惩等，建立数据通报、培训等制度，制定信息采集、审核、录入、分析比对、信息传递等相关办法，使数据监管与运用工作逐步规范。
（三）严控数据录入环节，加强源头控制
一是提高人员素质。对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准；明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。
二是加强信息系统提高系统本身的差错纠错功能，减少或避免数据录入的错误。
三是创建合理高效工作流。结合实际情况制定工作流，明确职责、避免重复、方便管理为目的，细化岗位，一人多岗（单位人数少）或一岗多人（岗位工作量大），科学的连接每个岗位，组织起高效的工作流，减少数据冗余，最大限度地提高征管效率。
四是原则行事。按照“三不录”原则，即不规范不录、不安全不录、未审核不录，严把数据的采集、审核、审批、录入、修改等环节。确保系统数据完整、准确，系统运转优质、高效。
五是通报考核。建立通报制度。例如，坚持 “一月一通报、一月一讲评、一月一考核、一月一追究”。按时将各单位征管数据质量完成情况等，在公文处理系统和网站上发布数据通报，并在每月的局务例会上，由分管局长对上月数据质量进行通报讲评，分析症结，提出整改措施。建立日常考核台账，按月考核，并将各单位得分情况张榜公布；同时，按照责任追究办法，追究相关单位和人员的责任。对全年数据质量评比排名在后几位的，目标管理考核中给予倒扣分。制定数据考核指标，数据质量考核中，低于平均指标的，目标管理考核一票否优。
（四）思想要重视，全员要参与
加强数据管理，全面推进企业信息化建设应用进程，离不开各级领导的重视和支持，只有领导重视，才是做好数据管理和深入分析的关键，信息化建设才能真正得到发展。同时，所有的工作人员，都应该把好各自工作环节的数据管理，不制造垃圾数据、错误数据，发现问题及时解决，追根求源，争取将错误数据、垃圾数据剔除干净，确保数据的正确完整。
（五）协作要到位
数据处理工作中，信息技术是实现手段，信息技术应用的先进性决定了系统软件的质量水平高低，而业务的规范程度决定了信息化推进的广度和深度。数据处理应用不仅涉及信息化技术的选择和应用，同时还涉及到企业业务流程的规范和统一，并且直接影响企业系统信息化建设的成效。所以，每一项企业管理数据处理及其具体应用，都离不开信息部门和业务部门的紧密合作、协同工作。技术部门与业务部门需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使数据处理应用程度深化和完善。
（六）机制要健全
在业已建立机制的基础上，要进一步完善数据分析应用管理办法，建立部门工作责任制，包括项目管理制度、信息发布制度等；建立与数据处理应用相适应的企业业务配套制度；建立信息技术支持、安全和运维保障制度，包括信息安全应急处置预案、运维岗责体系等，保障数据分析应用工作健康有序发展。
我们面对的是大量积累的内部数据，不同阶段的数据，数据质量参差不齐；同时，还有大量的外部数据，如何获取如何使用，如何与内部数据整合发挥价值就非常重要。这里面还有一个关键问题，就是数据使用的合法性问题，大数据行业鱼龙混杂，非法买卖用户数据的现象屡禁不止。中消协曾经发布过一个报告，在接受调查的100个APP中，有91个涉嫌过度收集个人信息。
频繁发生的隐私风波也说明，当下对个人隐私的保护力度过于孱弱。我们务必厘清大数据使用与个人隐私的界限，在打通信息孤岛和保护公民个人隐私之间，有明确的法律对其进行规范。在这里，我们作为大数据行业中的一名从业者，也呼吁社会尽快完成数据隐私立法，保护我们每个人的个人隐私，同时也让数据的使用者能合法合规的试用数据。
第二个方面提升数据质量
就是针对大量的内外部数据，如何持续的提升数据质量。这就涉及到数据治理领域，通过技术手段来摸清数据的来龙去脉、前世今生，不断的发现数据问题，规范数据标准，不断改进不断提升数据质量。
第三个方面挖掘数据价值
有了高质量的数据，那么就要充分的挖掘数据价值，传统的BI技术，结合人工智能，实现更加自动化、智能化的数据分析和应用，以此来辅助决策。
第四个方面优化企业结构
就是如果应用上述成果，真正达到数字化转型的目标，就是推进商业模式的创新，优化业务和管理。
目前的发展阶段，大家比较重视的2个环节就是数据分析和数据治理。数据治理将为企业提供更全面更准确的数据，而数据分析将为企业的经营决策提供数据支撑，把数据变成信息、帮助企业把信息变成决策，把决策变成行动，把行动转换成更高效业务操作，从而增加企业的竞争优势。
