数据化管理、数据化运营、数据驱动、数据分析的区别

一、数据化管理

定义

数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。

产生背景

数据化管理是继改革开放以来，国内企业对精细化管理、丰田生产方式、JIT、质量体系认证、绩效管理等先进的管理方式进行广泛学习并运用过程中逐渐形成的一种新的管理模式。同时，也是行业间频繁的信息交流、人才流动过程中，普通企业充分利用了现代金融企业一切立足于数据信息所进行的管理方法的广泛传递而形成的一种管理模式。但是，此种立足于数据进行管理的模式并未完全形成简明的体系，一切都是在摸索过程中，并未得到广泛地深入研究和推广普及。

数据化管理是对传统的账簿式（并非只是财务账簿，如管理者笔记等）管理的深化，是随着计算机技术的发展及普及、随着财务、金融等以数据作为操作基准行业的发展演化而来。多个行业的很多企业都在开始运用数据对业务发展状况进行监控，并指导管理工作的开展。

数据化管理概念的创始人是金天敏。他通过大学期间主修经济学，尤其钻研计量经济及统计学所积淀的数据思维，并且在毕业参加社会工作中对企业管理实践的领悟和数据化体系建立、运行的亲自实践，在2010年5月1日首次提出了“数据化管理”概念，希望通过推广此管理方式，以促进企业管理制度的完善和社会经济的良性发展。

分类

一切人类活动，均可以通过转化为单位数量进行计量，以体现活动的有效程度。数据化管理适用于任何经济组织的任何领域、任何流程。

根据业务类型可以分为数据化财务管理、数据化成本控制、数据化生产管理、数据化销售管理、数据化人力资源管理、数据化质量管理、数据化行政管理、数据化研发管理、数据化工艺管理、数据化服务质量管理，等等。

根据管理层级区别可以分为数据化经营策略管理（高管）、数据化运营分析管理（中层管理）、数据化业务指导管理（基层管理）。数据对于不同层级的管理者应以不同的形式区别呈现。

管理意义

数据化管理是科学管理的基础。科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，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，是科学管理的基础。

数据化管理是科学领导的参考。领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。

数据化管理是企业管理改进的关键。优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考， 达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。

数据化管理是一种全新的管理方法，其推广和运用可以促进民族企业的发展，增强国际竞争力。

二、数据化运营

运营管理与项目管理的区别

首先，要区分一下项目管理与运营管理的区别，因为很多人只做过运营，没接触过项目管理，很容混淆这两个概念。

可以看这两篇文章写的很细致了：

运营管理和项目管理的异同 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/48417206

在公司的组织架构中，有些组织的业务主要是做项目，因而是项目架构的，比如装修公司、管理咨询公司、活动策划公司；有些组织则主要关注运营注性的工作；因此是职能架构的，比如餐饮公司、日化用品公司、商场超市等；还有些组织两方面的工作均有侧重，因而采取了矩阵式的组织架构，比如电信设备公司……

项目管理与运营管理 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/101217138

 

 确定了运营的工作范围和内容以后，我们再看数据化运营的定义

定义

数据化运营是指通过数据化的工具、技术和方法，对运营过程中的各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。

数据是反映产品和用户真实状态的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。

数据充斥在运营的各个环节，成功的运营一定是基于数据的。当数据使用者养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作。

数据化运营不是孤立的数据主义，应该是“业务专家+数据智能”的半人工方式，也就要求数据使用者在数据化运营实践中，需要拥有深度的业务逻辑，再结合数据智能技术，方能实现数据智能为业务的赋能。

分类

(1) 辅助决策式数据化运营

通过数据、模型、知识等进行业务决策，起到帮助、协助和辅助决策者的目的。通过为决策者提供信息，供企业使用。

(2) 数据驱动式数据化运营

整个运营运作流程以最大化结果为目标，以关键数据为触发和优化方式，将运营业务的工作流程、逻辑、技巧封装为特定的应用，借助计算机技术并结合企业内部的流程和机制形成一体化的的数据化工作流程。

个性化推荐是一种数据驱动数据化运营方式。

区别

辅助决策式数据化运营和数据驱动式数据化运营是两个层次的数据应用，数据驱动相对于辅助决策的实现难度更高，数据价值更大。

三、数据驱动

定义

没有太多明确的定义，百度百科的定义显然与我们的上下文不符。

数据驱动，则是对数据角色的更高定位，即将数据放到运营和其他管理工作中较高的地位，把数据分析和挖掘看作是驱动企业和产品成长的关键因素，甚至是决定性因素。

区别与特点

数据驱动如果运用在运营管理中便是数据化运营中的数据驱动式数据化运营，若运用在管理各环节上就是数据化管理，相对来说数据化管理的面更广泛一点，毕竟运营只是管理工作中的一部分而不是全部。

此外，数据驱动更强调人工智能的应用，用大数据算法和模型代替人工决策过程；最后，数据驱动也可包含利用数据进行变现的过程，如京东利用自有大数据扩展京东白条这个新业务。

四、数据分析

定义：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

区别：

数据分析可以看成是数字经济时代，企业数字化转型的基础能力，上面所说的数据化管理、数据化运营、数据驱动等等概念都离不开数据分析这项最基础的能力，所以很多企业开始储备各种数据分析人才！

 

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