企业数据化管理的实施效果并不理想，尽管软件系统本身并无问题，但企业在运用软件方面的能力仍有待提高。许多企业仅使用了软件系统的百分之二三十甚至更低的比例。那么问题出在**呢？本期我们将**数据录入执行不到位的问题。
这个问题并非个案，许多企业在建立数据化管理系统时遇到困难，或者在建立后发现数据不准确、无法为经营提供支持等。这些问题的根源往往在于基础数据录入或采集阶段就出现了问题。
从数字到数据再到数据流，这是企业基础数据的“生产流程”。只有形成数据流，才能体现数据化的价值。数据流使企业管理留下痕迹，为经营和管理提供依据，让管理者不再凭空拍脑袋。那么如何产生数据流呢？企业管理过程中存在着许多基础数据（或数字），举例：以一家餐饮门店收入为例，每天的销售额流水、折扣抹零金额、用餐人数、用餐桌数等都是数字；然后我们对这些数字进行计算整理得到实收营业额、客单价、桌均消费等，通过计算和整理将相关数字的关联整理起来，这个过程是数字到数据的转化；最后是数据转化成数据流，通过观察每天、每周、每月、同比、环比的数据变化，整体归纳出数据背后的规律，然后通过这些规律调整经营策略，这个规律可以理解为数据流。
在企业经营过程中，我们所讲的数据化管理实际上就是不断地整理和分析数据流，使我们的经营决策有据可依。企业投入大量资金购买各种数据化软件也是为了实现这一目的。然而，许多企业并未理清数据化管理的底层逻辑。看到别人使用系统效果不错，便立即跟进。但实际上，不同企业之间的差异很大，如果底层逻辑未理清，即使使用最好的系统也无法取得预期效果。如果我们将数据化管理视为一个生产制造过程，最终的数据流就是成品；那么数字和数据则是原材料和半成品。如果原材料质量不佳，成品的质量必然不会好；当然，即使原材料没有问题，但如果制程不佳导致半成品质量不佳，最终产出的成品也一定不会好。因此，如果不能保证“原材料”和“半成品”的质量，数据化管理就无法取得良好结果，即使系统上线也难以达到预期效果。
那么具体应该如何操作呢？以下是几点建议：
首先，尽可能多地收集基础数据，包括不同维度和周期的数据；
其次，对这些基础数据进行分析，找出数据的关联关系，并通过整理和计算得出具有经营价值的数据；
第三，数据的收集是一个积累的过程，坚持非常重要，不能中断；否则非连续的数据很难分析出背后的规律。
第四，数据收集是一个从无到有、从有到多、再从多到简的过程。最终的简化是精简，先追求丰富再追求有用有效。
第五，数据的颗粒度取决于数据的维度。维度越多，数据的立体呈现越强，具备的分析价值也越高。
第六，最后也是最关键的一点，数据的录入和采集必须做到及时和准确。这里的及时最好实现实时，而准确则应达到精确。因为录入和采集是数据管理的入口，只有输入“优质材料”，才能输出“优质产品”。
尽管企业之间存在差异，但数据化管理是每个企业的必修课。虽然道路曲折漫长，但只要行动起来，就能逐步实现目标。从基础做起，从厘清底层逻辑开始，不求速度，但求效果。通过不断积累经验，相信您的企业的数据化管理水平将迈上新的台阶。
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