企业数据化与哪些条件有关

A. 企业数字化转型的驱动因素有哪些

在大数据、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术的推动下，企业客户对于IT软硬件的需求和数据中心建设的需求逐步增加，依托数字化转型赋能业务转型必然是大势所趋。目前专业的IT服务平台中，贤牛是发展的比较快的，并且服务过很多知名的企业，像联想、联通、日立这样的企业都是贤牛服务过的客户。

B. 企业的数据化运营离不开大数据

企业的数据化运营离不开大数据
在这个技术推陈出新的时代，人们的生活无时不在产生数据，这些数据产来自于于各行各业，自从在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代，得数据者得天下!
那么对于一个企业来说如何让大数据发挥出价值，推动企业业绩的增长呢？
对于面向用户的企业来说，如何利用大数据现在的玩法应该是比较清楚了。简单来说就是以用户和业务为核心，对用户的相关维度进行数据挖掘，构建用户和业务的属性和特征库，服务业务需求。具体再实施过程中还需要重点考虑以下问题：
1.以用户和业务为核心，以思路为重点，以数据挖掘技术为辅助
企业使用大数据的目的是解决问题(说白了就是赚钱)，赚钱的方法就是跟自己的business model密切相关的，也就是我们通常说的业务。在这个过程中大数据技术只是一个手段，是帮助我们解决业务问题的。所以说在大数据技术选型和架构的时候，一定要搞清楚自己的业务模式，不能别人用什么架构就跟着用，别人挖掘什么就跟风挖。
2.小步快跑，快速迭代，持续优化
千万别想着一次就搞出个大新闻，在互联网领域永远是beta版的，只要这次比上次好就行了。大数据的思想就是把现实世界中的现象用数学的形式表示出来，分析和挖掘这些现象之间的关系，并且能够定位到哪些群体具备哪些特征，哪些特征会影响企业的盈利。所以很多问题并没有或者需要严谨的数学证明，我们重点关注的是关联关系而不是因果关系。
在大数据时代，ABtest是非常重要的，很多现象是不需要理论证明的，ABtest会告诉我们该怎么改进产品，哪些产品的哪些特征更受用户欢迎。
3.用户的反馈很重要，要积极调动用户的参与度
传统的调动用户参与度的方式就是发优惠券或者促销券。这种方法在有些情况下是有效的，有些情况下可能需要更深入的了解用户的需求，例如用户为什么来我们这个平台?为什么流失了?举个例子来说吧，对于有些用户来说你给他发了10块钱优惠券，但是他没有买的需求或者找不到他想买的东西，那么他不会因为这10块钱的优惠券去制造一个需求。或者有些用户可能比较有钱，每次买东西都是大手笔，你给他10块钱优惠券可能他根本看不上。用户细分模型可以帮助我们针对不同的用户群体采用不同的调动用户参与的方式。
大数据是帮助我们补充行业知识的一种重要的方式。现在越来越多的行业是数据驱动的，那么这个行业的很多行业知识都是通过大数据挖掘出来的。而获取这些数据的主要方式就是用户的行为和对运营动作反馈的挖掘，这也是未来以数据为核心的企业的价值所在。
4.从运营驱动到数据驱动
关于谁来主导大数据服务用户这个需求，其实有很多的使用场景。例如一个推荐系统由产品经理来主导比较合适;对于一个数据化运营系统，那么从事运营或者市场相关的人员来主导会是比较合适的。对于很多大公司来说，慢慢会发展出专门从事数据驱动业务的部门和人员，例如我们经常提到的Data Scientist的概念。
5.业务人员和数据挖掘人员的密切配合
这个也是我们大部分公司经常遇到的一个问题：做业务的不太懂技术或者数据，做数据挖掘的对业务又不是特别了解，目前社会上最缺的就是既懂业务又懂技术的。如何把数据挖掘的结果应用到业务中是个比较难的问题，我们常说没有数据是无价值的，只是要找到它发挥价值的地方。因为数据挖掘的结果往往表现出的是用户在某一方面的属性或者特征，那么在实际业务中用户的行为往往受到多个因素的影响，所以在把数据挖掘的结果推广到具体的业务过程中要和业务方密切合作，找到合适的促销方式、展位、文案、刺激手段、效果评估方法等。
大数据的范畴内我们应该把用户还原成一个人，而不要割裂的看他的某些行为，而要把这些行为和他的社会学属性、生活背景、活动时间、地点、气候因素和应用上下文联系起来。目前的大数据Ecosystem没有一个很好的BI工具，给对应的分析师或者挖掘工程师带来了很大的难度。
6.与客户的沟通方式(运营手段)很重要
现在社会大家都很忙碌，像过去那种通过call center给用户打电话推销的方式的效果越来越差，因为用户很忙碌的时候是不希望被打扰的。那么异步通信的需求就比较强烈，典型的应用就是微信，可以很好的利用碎片时间，那么对于企业营销来说也是非常好的通道。同样对于企业给用户的各种促销或者运营手段的时机也会比较重要，而且不同兴趣偏好的用户的浏览和购买时间最好也要区别对待。
同时运营活动设计的巧妙程度、文案和展位比大数据技术可能会发挥更重要的作用。听过一个真实的例子，某公司的推荐系统在模型完全没有改变的情况下只是改了下展位的位置，导致最后的下单率有明显的提升。
7.大数据带来的价值如何衡量
企业养了一个大数据团队，那么对这样的团队怎么衡量他们带来的价值呢?例如天猫双十一的交易额有350亿，那么这350亿中有多少是通过大数据来提升的?
大数据的短期回报是精准营销，而从长期的角度来看对于一个企业或者平台来说更重要的是客户关系维护，增加用户的粘性和购买力，从而使得用户很难迁移到其他平台上，那么对于你这个企业来说就有点类似于垄断了，就属于躺着都赚钱了(就像现在的可口可乐、宝洁类似的公司)。所以说大数据的价值可以在产品的各个层次得到体现，而具体价值的衡量也要因不同的业务模式而有所不同。同时大数据也帮助企业更好的理解这个行业，建立起行业的壁垒，从而更好的支撑管理者的决策。

C. 关于企业数字化转型的前瞻性有哪些要求

1.数字化转型离不开成功的领导团队和企业文化转型
企业变革离不开高瞻远瞩的领导层。要想带领企业实现数字化转型，企业领导不仅自己要熟练掌握数字技术，还要明白数字技能对业务的颠覆的重要性

2.身为“数字原住民”的千禧一代很重要
作为从小玩电脑长大的“数字原住民”，千禧一代已经是人口最多的年龄阶层，且是企业需要努力笼络的重要人才。

世界经济论坛调查显示，职业发展（48%）、企业文化（38%）和培训/发展机遇（32%）是千禧一代选择雇主时最为看重的三个因素。另外值得注意的是，千禧一代不仅习惯于分享有关自己的数据，也习惯于立即获取大量有关个人、产品和企业的信息——当他们能轻易在Glassdoor、Facebook、领英等社交平台上获取内幕信息和同行评估时，这对企业的透明化提出的新的要求，企业必须公开对其运作方式负责，倾听员工在内部和外部对公司的看法。

针对千禧一代制定多年期员工参与战略。指出企业中最适合他们数字技术能力的职位，同时创建适当的轮岗计划。

通过与各个层面的员工进行沟通，并且最好是面对面沟通

3.按需聘用临时员工能弥补人才短板
报告还发现，当企业出现人才短缺时，按需聘用临时员工也是一种很好的方法

D. 企业要实现信息化的必要条件有哪些

企业信息化成功的要素

企业信息化不仅是庞大、复杂，而且也有其自身的战略目标，企业必须分析影响企业信息化目标的成功要素。所谓成功要素，是指实现此目标必须进行的事项或活动。

3.1要有一个良好的企业信息化战略计划

“凡事预则立”，任何事情都有自己的发展规律，信息化工作也是如此，只不过它将要更复杂。企业信息化工作的中心是用技术手段实现管理，那么它就不仅仅是技术范畴内的事情，更多还是管理范畴的事情，实施的过程中涉及的职能部门多，业务范围广，而且企业信息化将要贯穿企业的整个生命周期，企业的发展阶段的不同和所处的社会、经济环境的发生变化，企业的发展目标将是不同的，企业信息化必须围绕企业在不同阶段的不同目标，制定相应的信息化工作的战略计划。

3.2增强信息意识、坚持领导参与

企业信息意识是企业对各种社会信息现象的能动反映。它影响着企业对信息采集和处理的需求(这种信息需求具有主观能动性和目的动机性)以及需求的准确表达和具体的处理方式;在现实社会中，存在大量的信息都具有满足人们信息要求的价值，但是，这种满足的实现不是自动的，而是取决于信息的接受者的信息意识水平。企业信息意识水平的差异会导致信息开发利用效果的差异。因此，企业信息意识水平不仅是企业信息化的前提，而且也在一定程度上反映了企业信息化程度。

信息化工程的实施会涉及到企业组织结构、管理方式和业务流程的变化，使企业业务活动透明化，因此，信息化建设就有可能冲击现行管理中的一些不符合管理规律但又沿袭已久的传统观念和思想、作风和习惯、程序和方法，甚至责权关系和体制结构。当相关人员的职责和岗位发生调整时，有可能需要一个适应阶段;当某项业务(尤其是跨部门的业务)需要指定数据提供、维护等方面的职责和义务的时候，不同部门的业务人员可能会从自己部门的本位出发，或者从自己的业务处理习惯角度出发考虑问题，使信息化的工作停滞在对某个环节重复式的协商、讨论上，延长实施过程。这些时候就需要企业的高层领导高度重视，积极支持并参与信息化工作。实践表明，高层领导的参与是企业成功实施信息化的关键，主宰着系统的成功与失败。所以有人说信息化工程就是“一把手”工程。但是这里说的“一把手”工程并不要求一把手时时刻刻地做这方面的事情，而是在决策、规划、论证方面注入其智慧，在全局上掌控项目的实施。

3.3坚持全员参与的原则

企业信息化实施的过程，也是企业更新管理理念、优化业务流程的过程，虽然IT部门在这个过程中起到了核心的推动作用，但是信息化产品的最终使用者企业的全体员工，只有每一名员工都积极参与，从系统全局出发，主动调整自己在新业务环境中的位置，认真研究新业务流程的管理理念，才能成为信息化的受益者，也正是因为全体人员都积极参与了，信息化的成果才是整个企业的成果，而不会成为一个整体失败局部成功的畸形儿。

3.4坚持提高企业价值和竞争力的恰当投入

追求最大的利润是企业始终如一的目标，目标的实现是需要付出代价的(投入)，企业信息化也不例外。企业信息化的投入是持续性的，而非一次性投入;同时也是多方位的，对信息化各要素的进行投入，包括软硬件平台、日常管理等。

企业信息化的这种投入会随着信息化的不断深化而变化的，例如：信息管理的成本随着信息化范围的扩大而增加;软硬件平台的投入会随着技术的不断进步而相对减少;信息开发成本也会随着应用系统的复杂性和深层次性而增加。据国外资料分析，一般企业信息化的成本构成大致为资源成本(软硬件构架、数据库软件等)占总成本的20%、日常管理成本占42%、用户运行维护成本占26%、评估咨询成本占12%。

3.5坚持软件实施与管理模式变更并举

在信息化发展相当长的一个历史阶段，由于受“技术领先”观念的影响，过分强调技术因素，忽视非技术因素，认为只要技术领先，就“无所不能”，管理模式、制度上不必发生任何更改，结果导致相当数量的企业信息系统和信息技术应用的失败或效益低下。由于在企业信息化实施过程中，不断会有各种业务由手工处理转移到信息化平台上来，形成了越来越多的新业务，这时就要求企业管理者制定相应的规章制度或者变更业务机构，使新业务得到规范化，条理化，以期避免由于职责不清造成的扯皮现象。企业应该充分认识到，某特定时期实施的软件只能实现一定业务范围内的功能，并非“万能”，只有相关业务的管理理念和相关制度与软件功能完好配合了，信息化协助管理的目的才能达到。

3.6坚持选择适合本企业的信息化软件

即使企业拥有了IT部门，具备一定的开发能力，但是综合起来看，开发能力同软件公司相比还存在差距，因此有相当一部分的软硬件产品还要从IT市场上购买。软硬件环境的搭建、实施、维护需要企业做出大量的资金投入，因此在选型方面大意不得。企业要成立专门的项目小组，充分分析自己的需求，明确判别自己的生产过程是哪种类型，然后再同可以提供相应产品的供应商接触，通过供应商的演示、企业个性要求答疑、针对本企业的解决方案等各个方面进行比较分析，选择适合自身情况的信息处理系统，而且也要考虑企业自身的发展趋势，用具备前瞻性的思想考虑和指导信息化工作。

3.7坚持持续的培训

信息化产品是新生事物，信息化技术属于高端技术，但由我国国情决定，计算机在我国企业内大规模发展时间不长，企业员工对计算机认识不足，在心理上对计算机及网络技术有一种神秘感，以为这种技术很“高深莫测”，突然要员工利用信息化技术及工具进行业务处理，很容易造成员工心理上的恐惧和排斥，不利于信息化工作的进行和普及，这个时候就需要对员工进行培训。培训的内容可以从简单的计算机应用开始，逐渐把正在实施的信息化产品的处理流程和员工的具体业务结合起来，向员工说明“为什么要这么做，有什么必要，有什么效益”，同时更要详细向员工说明应用软件系统的具体使用方法。

实施人员应当认识到这种培训是持续性的、重复性的，而不是一次性的;是随时随地的，而不是非得有一个固定的时间、固定的地点才进行培训，同时应当以不同的形式从不同的角度反复讲解和讨论，从企业外部请专家或软件公司的实施顾问指导在项目开始实施时是必要的，但是，不能总是依靠“外来的和尚会念经”，企业外的专家顾问只能起到一种催化剂的作用，而本企业的实施队伍成员、接受培训后业务表现优秀的员工，由于熟悉企业情况，可以对比现行管理，说明信息化系统如何解决手工管理解决不了的问题，让他们现身说法，更容易被本企业的人员所接受。

E. 企业内部如何建立数据化管理

首先数据的采集和整合
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。

F. 企业数据化与企业的行业和什么有关系

摘要 互联网+”代表一种新的经济形态，即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中，提升实体经济的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。“大数据分析能够帮助健康企业很好的了解客户真正关心的东西,并据此展开精准营销和增值服务。

G. 企业需要具备那些条件才能实现大数据营销

企业大数据构建需要做到定位准确、标签鲜明、内容刷新、体验真切、情感链接、数据驱动等六大方面，造就以数据为核心的营销闭环，即消费——数据——营销——效果——消费。

在互联网技术高速崛起的期间，互联网也让数据应用真正走向全新的高度。其中，最明显的就是营销领域。期指一算，距离“大数据”的概念距问世大概接近40年了，但关于大数据营销的概念却在前几年才得以普及开来。时至今日，这种基于数据协同和深度计算的个性化营销正在用其巨大而全面的影响力改变着营销的格局和战略方向。
那么，什么是大数据营销？
基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。其核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
1、以用户为中心。
不管什么时候，营销的核心都是围绕用户展开的。大数据的作用就是把用户怀想实实在在的展现出来，企业才能够根据这些数据构建用户画像，礼节用户的消费习惯、购物需求等特性，进而做出精准的分析与判断。
2、深度洞察。
在构建出用户画像的基础上，深度分析用户心理，挖掘用户的潜在需求，一直是大数据营销的根本。比如企业从用户的消费习惯得知他曾经买过房产，那么他就有购买家居的需求，企业可以根据需求来适当推广相关的产品，会比撒网式投放更精准。简单来说，就是企业根据数据标签人群画像，能够精确获知用户的潜在消费需求。
总之，自从有了营销大数据，人们就不只是简单粗暴地打广告、做推广，而是更趋向于数据营销降低成本获来提高产品转化率，最终实现真正意义上的流量变现。随着互联网不断的推行和普及，未来几年，大数据营销带来的颠覆性变革也侧面证实了大数据的意义以及应用。对于企业来说，必须学会把握这个大趋势，面对未知的机遇和挑战。
企业常用的大数据营销策略
对于企业来说，精准地找到客户，推送个性化的广告内容来打动客户，最终产生销售是顺理成章的营销目的。因此，不少企业都遵循了以下四个方面来实施精准化营销策略：
1、注重搜集用户数据，提升命中率。
大数据时代，数据就是企业的“命根子”。可以说，没有数据做支撑，企业就会缺乏对目标用户群体的洞察，自然也无法找到对的用户，后期的投放可能就会陷入“投放远远大于转化率”的尴尬境地。
2、双线渠道为先，提高用户信任感。
想要用户能“看到”你的广告，那么不管是传统的线下渠道，比如电梯广告、地铁广告等，还是新媒体时代下的线上传播渠道，比如微博、微信、抖音、快手等社交类平台，企业都需要有深刻的了解，以便于在营销推广时能快速找准契合自身的场地或平台，做到精准投放，提升用户的信任感。当然，如果你不差钱，那全覆盖也可以。
3、内容为王永不过时，增加用户黏度。
经过各类公众号的轰炸，“内容为王”这个词估计企业都听吐了。但即使这个词再烂大街，它仍然是企业提高销售转化率的关键。一个好渠道或许可以把你的广告信息传播出去，但好内容可以帮助企业圈定人群的特征兴趣爱好，针对性的给到用户想要看的内容，从而引导产品成交，还能迅速增加用户黏度。可见一个好的内容足以让你事半功倍。
综上所述，现在，大数据营销的技术已经发展到能实时整合多平台数据，精准的识别客户，就连后期的客户接触也能做到实时性和个性化。BUT……转折来了，企业想要真正打动客户，只做到以上这些还远远不够。有时候，或许企业还会被数据蒙骗了。
纵观当今的大数据营销，许多企业就只会两招：
第一，通过年龄、性别、兴趣爱好、习惯、人生阶段给消费者贴上不同的标签；第二，确定营销信息瞄准哪类消费者，直接触达。
虽然其中不乏成功企业，但更多没能达到预期效果的企业依然很多。因为大数据营销也有弊端：
1、数据来源容易出问题。
虽说大数据是无差别地获取目标消费者的行为记录，但是当我们在局部环境运用这些数据的时候，还是有很大可能受到数据来源不准确的干扰。比如曾经有企业针对针对线上的购买人群做了大数据分析，数据显示在此次促销中有超过50%的交易是来自于男性消费者的账户。于是，该企特意针对男士消费人群做了活动，结果收效甚微。后来发现，原来那些男性账号买的都是女性用品，事实上，只不过是女性用了男朋友或者老公的账号买单才造成的假象。这就是过于轻信数据而带来的错误策略。
2、为了控制市场而忽略用户体验。
虽然说用数据确实能实现企业的精准定位，进而高效变现，但在用户体验上，不少企业或多或少会有不恰当的行为发生。有不少用户就投诉类似的情况，比如当你在短视频平台浏览了美妆类产品后，你就会在其他社交平台上也看到类似的内容，或者说只是浏览了某种病，那么可能在搜索引擎上就会自动出现治疗该病的医药类产品，简直是细思极恐。
3、正确的推送内容遇上错误的推送时间。
从消费者行为来说，有时候，即使企业的用户找对了，但是在不恰当的时间和地点去推送广告信息，那么这次的传播依然是无效的。比如当一个新生儿妈妈被大数据刻下了精确的标签，于是你就开始不停地向她推送奶粉和尿布，这个用户不会随时随地都会买，甚至可能产生反感的情绪，反而不利于企业的传播。再比如一个美妆达人，即使他爱美妆，也不可能无时无刻的花钱去购买推送的产品。这时候，这种信息推送其实就变成了骚扰，还是企业不自知的那种。
4、精准定位目标用户，也意味着放弃了非目标用户。
简单来说，大数据营销的最大弊端就是降低了非目标客群标签的人购买自己产品的可能性。比如一位爱学习的学生，可能也是一个运动爱好者，除了喜欢的书籍，可能他对心仪的运动装备更感兴趣。这就是消费者的购买动机具备多样性的典型代表。
教你如何正确的运用大数据营销！
时趣首席科学家王绪刚认为，在银屏时代，营销的核心是品牌形象传递;在互联网门户时代，营销的核心是数字化媒介购买;而在以移动，社会化代表的互联网3.0时代，营销的核心是实现“大规模的个性化互动”。
而狂人认为，大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。因此，企业想要更好的运用大数据营销，可以从营销场景入手，针对不同的人设置不同的场景，以便满足不同的消费需求。因为现在的企业卖产品，更多的是卖用户体验，而用户体验就是用户在接触你的所有触点中综合起来的感受，即企业可以做到用最直接的方式去激发其购买欲望。
1、购买场景。
越来越多的报告证明，消费者逐渐回归线下零售。如何在线下应用好大数据？那就是多触点、场景化，以氛围来烘托，打动用户内心的情感，这也是线下店铺使用的最让人感兴趣、最容易理解和验证的方式。比如当你去宜家买东西，假如单件的家居堆成山放在一边，你连挑选的欲望都没有，可如果把沙发、靠枕、茶几、杯盏装饰成一间客厅，你身临其境，就会觉得这几件物品搭配起来竟然那么漂亮，这时候购买的欲望就来了。这就是商家给消费者构建了一个场景，通过这个场景来触发消费者的购买欲。
2、使用场景。
通俗来讲，就是将品牌或产品与具体的场景联系起来，或开拓新的使用场景，进行宣传推广，更好地吸引和连接顾客，如红牛的加夜班场景，这是未来品牌或产品营销的重要方式。
3、生活场景。
移动互联时代，让场景定义创新成为了可能。因此，瞄准顾客的痛点和痒点，跨界思维，创新场景定义，就成了高效场景营销的起点和中心。如日本的茑屋书店不仅仅是卖书的地方，而是“知性、时尚、个性的生活方式”，经营范围包括了咖啡馆、游戏、影音、儿童玩具、美容、医疗、餐厅、宠物乐园、自行车店等，为消费者的消费生活带来去更多的新鲜感。
在大数据时代，人们留在网络上的数据越来越多。我的用户是谁？他们在网络那端做了什么？这些不仅仅是简单的数据表现，更是对以往的营销方式的反思，数据流化使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，即消费——数据——营销——效果——消费。现如今，以数据为导向的精准营销开始逐步替代原本的营销方式，成为企业的新宠。

H. 企业内部如何建立数据化管理

你好，你的这个想法非常的好，现在是大数据时代了，我们的所作所为都在数据上有所呈现，所以员工所做的每一项工作同样也是可以进行数据化管理的。我这里所说的数据化，并不是在电脑上用excel表格记录，那会过于繁琐，而且工作量也是相当大的。

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。

成功之道积分管理系统就是一个非常好的管理软件，那么具体是怎么实施的呢？

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：

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。

I. 在如今制造型企业的数字化转型过程中，数据智能为何能成为关键技术

01.何谓数字化转型？

首先，关于“数字化”，有两个英文词汇，看起来差不多，但内涵差异很大。一个是Digitization，其含义是将模拟信息转化为数字信息（例如将手工填写的单据自动识别转为数字信息）；另一个是Digitalization，指的是将数字技术融合到企业之中，深化应用各种业务软件和物联网等新兴技术，实现数据驱动的决策分析，彻底变革企业的业务流程。

数字化转型（Digital Transformation）实际上就是企业真正实现Digitalization的过程。面向个人的生活服务行业数字化转型非常迅速，如今，我们订机票、买火车票、租车、订酒店、购物、订餐等各类生活服务几乎都可以通过数字手段在线完成，各种在线服务的平台竞争十分激烈。

对于制造业而言，面向个人消费者的行业，例如家电、家居、手机、汽车等行业的企业，数字化转型的压力巨大，转型也相对迅速；而面向企业客户的行业，例如装备制造、能源、零部件、原材料等行业，数字化转型的步伐则相对迟缓。不论属于什么类型、什么行业，每个企业都应当思考、建立，并推进数字化转型战略，数字技术的深化应用将对企业的商业模式、业务运营、决策方式、组织形态和企业文化等方面带来深远影响。

02.制造业数字化转型有何价值？

制造企业推进数字化转型是实现智能制造的基础和必要条件。数字化和自动化是企业实现智能制造的两大支柱，自动化系统要实现柔性，必须依赖数字化系统的支撑。

而实现人工智能技术的应用，也有赖于数字化系统采集、存储和筛选数据。李培根院士指出，推进智能制造需要注重使能技术的研发。各种数字化系统和工业软件就是支撑智能制造最重要的使能技术之一。2018年10月，国家工信部正式批准组建国家数字化设计与制造创新中心，显示出国家高度重视推动制造业的数字化转型，致力于实现智能制造关键使能技术的自主研发与创新。

2016年，e-works提出了智能制造的金字塔架构，受到业界的广泛关注。金字塔的底部是使能技术层，包括ICT技术、工业自动化技术、先进制造技术、现代企业管理和人工智能技术五大类使能技术；第二层是推进智能产品和智能服务，实现商业模式的创新；第三层是部署智能装备，建立智能产线，打造智能车间，建设智能工厂，实现生产模式的创新；第四层是开展智能管理、智能研发和智能物流供应链，实现运营模式的创新；第五层是智能决策，实现决策模式的创新。事实上，对于智能制造应用的各个范畴，数字化技术都提供了重要的支撑：

● 智能产品: CPS、adas、产品性能仿真

● 智能服务: Digital twin、状态监控、物联网、虚拟现实与增强现实

● 智能装备：CAM系统、增材制造支撑软件

● 智能产线：FMS的控制软件系统、协作机器人的管控系统

● 智能车间：数据采集（SCADA）、车间联网、MES、APS

● 智能工厂: 视觉检测、设备健康管理、工艺仿真

● 智能研发: CAD、CAE、EDA、PLM、嵌入式软件、设计成本管理、DFM分析、拓扑优化

● 智能管理: ERP、CRM、EAM、SRM、MDM、质量管理、企业门户

智能物流与供应链：AGV、SLAM、自动化立库、WMS、TMS、DPS（数字拣货系统）

● 智能决策：BI、工业大数据、EPM（企业绩效管理）、移动应用