最近看到一个热门问题:小公司如何管理数据？
作为一个数据行业的老人，我觉得有必要从痛点、模式、方法来解答你的疑惑。同时，我也调查了几十家中小型公司的管理层和CIO，他们也给出了自己的思考，归纳为以下内容。
相比大公司，小公司的数据管理难度更大。为什么？
首先，中小企业的创始人可能没有意识到数据的价值。对于一些早期的业务，单纯依靠人工操作也能发展的很好。老板看不到明显的痛点，考虑到投入产出比，自然不会选择这种模式。
第二，是钱，也就是充足的资金预算。这一点我就不说了，我自己体会一下。
第三，数字化转型不仅仅是引入制度这么简单，还伴随着组织架构、业务流程和决策权的调整，对业务原有的运营机制提出了挑战，甚至可能会触动一些管理者的奶酪，因此在推进时必然会遇到阻力。
第四，另一个问题是企业缺乏数据文化。员工不了解数据管理的目的，也没有用数据指导业务的意识。它苦心打造的报表平台不需要业务。
所以很多企业的数字化建设项目做了一大半，但是没有业务部门的支持，最后还是凉了。
所以中小企业的数字化转型不是一件简单的事情。在不同阶段，面临的挑战是不同的。考验的不仅是老板的觉悟，还有资本体量，组织能力，人才素质等等。但毫无疑问，数据管理是中小企业做大做强的必由之路。
在上述缺人、缺钱、缺文化、缺基础的情况下，中小企业的数据管理应该从哪里入手？
钱，中小企业数字化转型一定要量力而行，先选择投资小见效快的项目，循序渐进，积累经验。
人的问题也容易解决。找国内专业的数据团队，比如范软这种数据平台企业，真的是很扎实的为企业提供一套解决方案和运营思维的方法。
和技术平台，可以找专业的数据平台，比如FineReport或者FineBI。
流程，买最好的软硬件，不如先用精益的方法实施全流程，然后逐步迭代升级。在科技飞速发展的今天，除非你能像iPhone一样改变你的数字系统，否则总会有更好的版本，更好的产品。
怎么做？有四个步骤:明确重点，打通各个系统的数据，建立模型，分析数据。
首先，明确重点
我们需要了解公司的每一个岗位，老板，产品，运营，培训，营销，招商，客户。他们关心哪些指标？老板关心的是利润率、产品利用率和留存率、运营成本控制等。因此，有必要对不同岗位的人所关注的指标进行梳理。
我们在制定目标之前，要有一个目标:提高运营效率，降低运营成本，简单说四个字，降本增效。
第二，打通各个系统的数据
指标确定后，我们所有的横向业务系统都会打通，也就是形成一个闭环。比如传统企业都是各种信息系统，比如ERP/CRM等。互联网公司都是和交易系统，客户系统，会员系统，财务系统，有时候还有HR系统相连的。
很多时候，销售部门的数据和财务部门的数据总是存在差异，Excel无法统一数据口径，很多公司都是这样。其实闭环的数据沟通不是一个系统，而是业务之间的壁垒，让各个部门更好的沟通。
第三，建立数据模型
建模就是准备面粉的过程。我们把小麦磨成面粉，最后用面粉做蛋糕。蛋糕是我们真正想吃的。构建数据模型，从数据分析的角度来说，构建了很多数据模型，也就是打通了数据链和数据之间的关系。
这里的数据模型不是指数据仓库、数据中间站、大数据平台之类的东西。中小企业暂时做不到，也不需要做。这里的数据模型是指将各种最容易使用的数据表关联起来，以便于直接的数据检索和分析。
四。数据分析
我们如何做数据分析？Excel肯定不行。哪怕是小公司的小团队，数据量也是惊人的。完全没有办法用“一个大而全”的Excel来完成。
如果数据量很大，我用Excel打开一个表可能要2分钟，而且经常中途死机。我经常用vlookup，但是每个V都不行，因为电脑撑不住。
要选择专业的数据分析工具，最好简单易用。
如果你想放松一下，把所有的数据都交给它处理，你应该选择FineReport。它做完所有数据后，你就可以检查了。
对于报表开发，FineReport有几个优点:
1.连接许多数据源。
2.基本上可以算是零代码工具，只需要简单的sql。
3.作为最强的报表工具，一个模板直接打败了大部分Excel。
公司很多基层员工会做月报，季报等。事实上，这些工作是高度重复的，因此可以使用FineReport将每个数据细节上传到数据库。基本上一个固定的模板就能解决一年几十个手工excel报表的工作量。
它的数据可视化就不用我多说了。如果你只是把它作为一个报表，你会体验到它的一小部分功能。
但是如果要自己做分析，那么就需要使用BI工具的代表FineBI，这也是为了解放中小企业的IT工作量。比如你要进行一个分析，只要把这个数据往上拖，就可以直观的看到整体数据的变化。
这个数据做出来以后，下次还需要分析吗？不需要。因为你关联了所有的数据，所以以后会根据这个模型自动更新。
而业务人员和运营人员是中小企业数据精细化运营的核心，因为技术人员很难理解具体业务的定义。我们常说玩一个it游戏很简单，只需要不断向他提出需求就可以了。所以只有业务人员才能更好的挖掘数据背后隐藏的价值。
以上提到的报表和数据工具，回复“数据”即可！
