IT部門經常會受到來自各個部門人員的需求，久而久之，IT部門工作變得拖沓，效率低下：研發需要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據查詢、過濾、統計，而業務、領導則需要等很久才能拿到數據。這些重復的工作占據了研發大部分時間，一旦數據、需求都上漲，就會成為壓死駱駝的最后一根稻草。
有問題就有解決方案，為了提高效率可以收集常用的業務需求，做成固定的數據模板，直接導入excel數據，郵件發送。但是，由于郵件發送不穩定也不安全交流也不方便，數據導入常出錯，于是就有了報表工具的開發使用，后期流程固化之后，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。
這類現象在企業中并不罕見，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求，領導也厭倦了查看堆積如山的報表，更希望直接看到結論化的數據。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那么投入到企業的業務層面用于輔助管理產生效益的則可稱為數據化管理。其實，數據化管理的苗頭早已出現，與KPI結合投入量化管理就是一個很好的例子。
數據化管理的業務層次
數據分析本身不能帶來最大化的業績和效率，只有將正確的分析結果以最實際的方式應用到業務層面才能產生效益，只有不斷地產生效益才能稱之為數據化管理。
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理
通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。業務是最直接接觸數據的層次，一些未經分析加工的數據能直接應用到常規的業務管理。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理
運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關系管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理
經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是采用積分制還是打折制；商品定價策略、低價走銷還是高價定品牌；營銷策略，廣告投放的配置，產品的促銷組合等等。
4、戰略規劃管理
戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據化管理流程
數據化管理站在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
更加強調流程、分工和溝通、應用模板化，分析智能化，一個成熟的結果應該是信息部門管理數據，業務部門提交數據需求，信息或業務部制作模板，分析數據生成報告，領導查看數據做匯總和策略調整，管理層可實時查看企業運營狀況，企業重大戰略調整可以直接調用匯總報告。
數據化管理產品
這里所講的數據化管理產品并不是市面上成型的各類數據產品。而是能將企業數據管理過程中的一些重復性操作封裝模塊化，形成某一個通用模板或功能。諸如銀行、互聯網、零售行業的用戶畫像，通過已有數據，性別、地域、年齡、消費頻次、喜好等標簽，結合機器算法提煉與業務產品吻合的標簽，進行精確推送。
1、數據分析模板
模板數據分析人員設計模板，將自己的對業務和商業邏輯的理解植入到分析的模板中去，最后成為指標模塊、業務模塊、全局模塊。這樣的模板通用性強，可以是一個文件，可以是應用程序，也可以是OA、ERP系統的一個組成部分。企業可以選擇開發成一套數據管理的系統，并往平臺化的方向發展，或者作為一個數據管理分析模塊，部署在已有的管理系統。
2、移動端報表&大屏數據可視化分析
模板應用成熟后，考慮更好的為管理層和領導層服務，可以結合目前當下的可視化技術，去做更好的應用。廈門艾科思數據可視化工具是一款基于web的可視化神器，支持Oracle、SAP HANA、SQL Server、SAAS、MySQL、Excel等主流數據源，為企業數據管理和數據可視化帶來了極大便利。
總結
數據化管理的層次：依照業務，業務指導層、營運分析層、經營策略層、戰略規劃層。
數據化管理的流程：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
數據化管理的成果：應用模板、數據管理平臺，便捷的移動端報表/大屏可視化應用
