数据分析在企业中的应用

数据分析是指利用适当的统计方法对收集到的数据进行分析，以最大限度地发挥数据的功能和作用。详细研究、解释和总结数据的一系列过程，以便提取有用的信息并形成相应的结论。

　　数据是管理的媒介。纯粹的数据并没有太大的意义，我们先得清楚数据受众的对象。比如说一个人的身体素质好，是因为素质各项指标均符合标准。判断一个人是高血压，是指这人在正常情况下的收缩压大于140 mmHg，舒张压大于90 mmHg甚至更高。受众的对象独立于数据毫无说服力，数据脱离具体对象没有实际意义。对象与数据的结合才能相得益彰。对于制造型等实体企业而言，数据分析的效益主要体现在以下四个方面。

　　1．管理工作简单化。复杂的运营管理过程用科学思维分析，聚焦数据的主要矛盾点，配以简洁的数据呈现，且尽可能地简化概念来解决，不仅加速了决策效率，也往往还会收到柳暗花明的效果。一个简要的汇总不亚于面面俱到陈列，一组KPI呈现也比数十页的PPT效果要强很多。苏炳添的成就除了其本人的天赋与努力，教练组的科学数据分析与技术突破功不可没。珠宝店被盗案，如果一味纠结于乙与丙两者孰对孰错，则会陷入无解的僵局。

　　2．优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化；是访问流量的变化还是转换率的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

　　3．创造更大的价值效益。商业价值的创新来源于数据价值的有效转换，价值可以通过数据呈现。生产中，当NPI导入量产后，每多久需对ERP系统损耗系数进行调整？哪些制程、哪些料号需要调整？需要通过对生产过程数据进行分析来决定。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数的关键才能提升直通率，降低物料成本的同时才能创造更大的收益。

　　4．拓展新业务新商机。数据分析可以避免思维的盲点。有人把数据分析过程是比喻成医生把脉看病的过程。除了不仅要提供体检数据，更得要提供疾病医治与预防的方案。一份新备货方案，一条新的流水线的布局，一个新的客户导入或一个新业务模式的开发，均离不开数据预测、分析与推演。制造企业因为新客户或新业务的导入，如何通过制定年度备货计划提升公司经营业绩？无论是基于目标存货周转率加权法还是二元次线性回归分析法备货，均离不开数据的处理与分析，两者均需从库存的结构（包括原材料、半成品、成品、在制或在途等）的比重构成和CT2R（Circle time to requirement）的构成不同维度进行剖析。

　　数据分析在企业中的应用．中琛魔方大数据平台表示好的应用是建立在对企业管理流程掌控的前提下，唯有如此，数据分析才能发挥应有的成效，也才能真正回归数据管理的最初本质。（来源：中琛源）