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企业数据化管理怎么做
企业数据化管理怎么做？
一、在哪里——如影随形的数据化管理
每个企业业绩展现中，报告中都有大篇幅的数据描述，从经济效益到投资经营，从项目建设到生产管理，从资本运作到融资创新，数据元素直观的反应出各项工作的成绩与进展。
1、事实胜于雄辩，数据雄于事实
溯本求源，发现公司一切的管理流程、管理制度、方式、方法源于数据，终于数据，数据化管理应用已无形于日常经营活动之中。作为企业，数以亿计万计的资金通过公司流通，如何实现产融结合，总结为一句话就是：用数据解决问题、借助数据化管理，进行盈亏平衡分析。从盈亏分析中挖掘经营盈利方向和总成本控制点，把成本控制由事后核算搬到事前预测，按业绩预测制订管理措施，最大限度的控制运营风险保证企业利益。
2、借助数据化管理，进行风险预警与控制
公司根据业务数据对各项风险要素进行全面地分析和评价，通过指标体系的异常分析、资金趋势分析、存贷款结构分析、新业务合规分析以及同质同类分析等多种分析手段，全面完善内控防范风险。
3、借助数据化管理，进行目标分解实施
公司将工作中的资金基本状况，通过翔实的指标数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策。
4、借助数据化管理，进行资源合理配置
公司利润就是在人、财、物这三种资源不同环节的配置中产生，通过数据计量，可以掌握公司资源的总体状况，通过数据推演，可以测算创造价值的资源数量，通过数据模拟，可以验证资源分配是否有效。
二、画猫画虎难画骨——如何做好数据化管理
以某某集团财务有限公司为例，公司从完善数据填报抓起，通过数据、指标、报表、图形和分析软件的形式，进行业务的记录、查询、存储、汇报及公示，明确计量、科学分析、精准定性，为公司发展提供决策依据，以目标化、制度化、流程化、协同化、载体化、体系化的形式构筑起公司风险管理的第一道安全防火墙。
1、目标化。公司以目标管理为基础拓展数据化管理的空间。在“十二五”规划这个战略目标的指导下，将长期经营目标的所确定的数据向年度工作进行分解，年度再向季度、月度分解，形成了一个金字塔式的数据链。公司各职能部门围绕着这个时段核心数据设计部门的工作计划，确定所要完成数量目标，这样的数据指标就成为部门管理和部门工作的中心。
2、制度化。为规范数据填报、数据挖掘、数据分析、数据应用流程，确保执行效力，公司以管理标准与工作标准形式予以确认，从财务管理、信息管理、计划统计管理、资金管理、存款业务管理、结算管理、投资管理、风险管理、内控管理、授信管理10个维度57条标准行文进行阐述。
3、流程化。公司详细规定统计、分析、上报明细与时间，使数据化向经营管理的每一个角落延伸，在业务流程及各个模块中均有数据量化的清晰足迹。并在每个业务部门中指定填报岗位，引入部门经理负责制，以此形成一整套规范运作的规程与习惯，构成公司独特的核心数据优势。
4、协同化。为确保经营数据的完整性、及时性、准确性，公司建立起财务量化指标和其他业务数据共同支撑的经营核心数据库，通过各部门共同参与协同工作的形式予以保证。从数据来源抓起，明确数据填报、管理、分析、预警、决策中各部门的职责，实施任务分解。
5、载体化。公司将日常工作产生的大量数据，如存款数据、贷款数据、财务数据、融资数据、结算量与交易量等数据，从公司实际运营出发，参照行业基本要求，以图表、表单、资金管理平台、非现场监管填报系统、人行大集中系统、九其报表系统、ERP 报表平台进行运转与表现。
6、体系化。公司在财务指标的基础上，结合国家、行业、地方、集团标准，建立切合公司阶段性特点的流动性风险指标、信用风险指标、市场风险指标、操作风险指标、经营风险指标、法律风险指标，形成覆盖公司经营全口径的数据化指标体系。
由此也可以看出一家企业的数据管理不仅仅是在财务数据上，更要将公司工作目标化、制度化、流程化，为数据管理打好根基，建立协同工作形式，有载体、有体系的进行数据化管理。
三、到哪去——数据化管理有什么好处
对于任何一家企业来将，面对当下“数据化时代”的到来，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。到底是什么使得数据化成为当下企业管理的主流呢？
1、对于企业管理者来说，数据化管理可以给企业管理者提供清晰的管理依据。数据化有助于我们理清管理思路，使工作目标化、制度化，减少人为过失，形成科学的管理行为。
2、对于企业的日常工作来讲，数据在日常工作中无处不在，数据化促使我们有条理的记录、分析、处理日常工作，养成良好的工作习惯，为企业提供准确的数据支持，为企业改进和创新提供依据。
3、对于企业发展来谈，数据化管理有助于企业管理精细化，有助于对战略和目标分解的细化和落实，让企业的战略规划能有效贯彻到每个环节并发挥作用，同时提升企业整体执行能力。只要数据采集是真实、准确的，我们的研究、分析就会有说服力，从而做出最优的判断，制定最科学的战略规划，优化流程，建立标准，改善结构，推助企业降低管理风险，自我完善，突破瓶颈，将企业引向成功。
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大数据安全吗
作为一名IT行业的从业者，同时大数据也是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
首先，当前大数据的安全性是能够得到保障的，而且随着大数据技术的发展，数据安全性会越来越高。
当前正处在大数据时代，大数据技术逐渐开始落地应用，关于大数据的安全问题也受到了广泛的关注。大数据的安全涉及到三个层面，分别是法律法规层面、管理层面和技术层面，目前这三个层面已经逐渐开始完善，所以大数据在安全性方面是能够得到保障的。
数据的安全需要一个系统的策略，顶层的法律法规能够从大环境上保障数据的安全，防止数据的非法使用和传播，但是具体应用场景的数据安全却需要一套完善的管理制度和技术手段来完成。管理制度主要涉及到数据的应用边界，通过不同的权限设定来保障数据在一定的范围内使用，这是保障数据安全的重要方式。另外，数据管理制度还包括数据的采集、整理、脱敏、存储等一系列内容。通常来说，完善的数据管理制度是保障数据安全的核心环节。
技术策略也是保障数据安全的重要方式，通过技术层面来保障数据安全需要考虑多个技术的综合使用，比如采用边缘计算和区块链技术的结合是解决大数据安全的一个重要方向。在物联网体系结构中，设备产生的数据通常可以通过边缘计算来完成处理，这样大量的数据就不需要发送到云计算平台，一方面可以降低网络负担，另一方面也可以限定数据的传播边界，从而保障数据的安全性。
区块链技术具备天然的加密属性，同时区块链技术能够做到全流程管理以及具备可追溯特性，所以通过区块链技术来解决大数据的安全性问题也是一个比较理想的方式。当然，要想保障数据的安全性，需要综合采用技术方式和管理方式，任何环节出现问题都有可能会威胁到数据的安全。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
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