数据管理具有几个方面的特性

　　第一是集成性，融合管理的全方面静态与动态的体现，你的库存是否合理、财务是否健康、销售网络是否正常、生产流程是否顺利，售后网络是否完善，你都得从重视数据管理开始。根据数据来分析服务流程的重新构想：今天的工作要产生何种结果，由谁来完成，在何处完成，何时完成，完成程度，需要那些信息和数据来帮着处理。数据管理对应于内容管理、竞争情报、知识管理、商业智能、数据仓储，如何权衡效益和成本,综合各个业务子系统的信息,实现良好的数据管理。运用统计学的一些方法来细分消费者，长久以来就被认为是一种行之有效的营销办法，但企业还没真正意识到数据背后的含义。其实，数据的趣味就在于它的变化。它能细分市场的技术，不只是集中在预测客户的反应和销售量上，还应该去尝试改变客户的消费习惯。还完全能够支持企业为消费者提供更加适合的产品，了解整个数据的过程，也方便策划更有创意的营销活动。

　　例如，2005年1-7月中国大陆共生产了13907.53万台手机，终端总共销售4603万台手机，总共上市新机344款，智能手机14款，MP3手机101款，拍照手机245款，PDA手机38款。这一统计数据，将为手机生产厂商提供一个宏观的市场指南，以便他们即使调整市场策略，更好的规划产品和营销策略。

　　第二是可分性，按照企业与客户联系的频率进行细分，和按照客户对企业的了解程度进行细分，艺术级的市场细分也得靠用数据库来精确的决定。例如，对移动电话市场监测、移动电话用户数据、移动通信企业竞争情报等的数字化管理，将检查分析所有的主数据管理进程、得到的经验教训、所走过的弯路以及对目标所做的修正。从而确保数据的共通性以及正确性。数据管理贯穿于企业的整体价值链，其中包括数据规划、整合、管理与利用。同时强调数据与知识的相互转换，突出数据价值体现。针对不同的具体应用、存储、传输、发布等过程进行合理有效的计划、组织、协调和监督。

　　根据赛诺市场研究报告，2004年中国移动通信增值业务占整个移动通信业务的比例是11.4％左右，2005年上半年则冲到13.8％，但与日本、韩国等领先国家20％左右的份额相比，中国的移动增值业务市场空间仍然有非常大的一个拓展空间。其中2004年短迅发送量达到了2871亿条，增长率仍然高大58.4％，显著高于移动用户的增长率。2005年上半年突破了1.6亿条，继续高走。中国手机用户的彩信和彩铃使用率分别比去年同期提高了6.4和6.1个百分点，达到11.7%和10.8%。手机游戏的使用率也由2004年的6.1%提高到2005年的8.7%。这一应用信息价值的挖掘，就是对信息有一个再增值的问题，这即是我们提到的信息整合的问题。

　　庞大的数据，将手机发展史整理于一个线索清晰并且观点客观的脉络之中，从方法论的觉度上讲人们不襟对数据实证的经济学研究方法重新投以肯定的目光。吃惊于数据的效用和魅力，当人数钱的时候，人对数字的敏感就已经体现出来，考察经济的变化当然无法离开数据，然而，只看数据而不知道这些数据背后的东西肯定会让人迷失方向，因为同一问题你也许能获得方方面面的不同数据，所以，我认为，不重视数据的人成不了好的手机操盘手。让数据说话自然成了手机厂商的偏好。

　　第三是真实性，当然数据因人而存在，数据的采集方法和样本很智能很重要，但不能随心所欲，更不能伪造数据。数据的真实性对每一个手机厂商的决策和分析是很重要的，但数据的真实性要靠人的伦理行为来保证，在人的伦理行为尚不能自觉地成为真实数据的道德保障的时候，也许我们在对数据投入我们的信赖与依靠时不能忽视一个重要的方面，那就是如何以一个适当的概率范围来确证数据的有效性。

　　抱有对数据的科学的态度，以数据来管理国家或者一个机构才是目标之选，我们应该对数字魅力有一种奖赏力，这个奖赏不是“飞流直下三千尺”的唐诗赏析，而是能够发现数字自身之美。我们经常会看到：一个潮州人，经常会从包里抽出一张皱巴巴的纸条，上面密密麻麻记满了数据，从进帐到开销，“成本――支出――收入”一条线，活生生的一本工程预算图纸。那就是潮州人的数据预算和数据分析，从“经营实际中得来的”到“运用到经营实际中去”。

　　当然，还得注重落实数字化企业管理模式在销售过程中的以人为本的原则。数字化企业管理是高新技术，不要因为数字化了，忘记了以人为本的原则。无论是科学发展观还是和谐社会，无论是企业文化建设还是相关服务行业的发展，都要注重以人为本，也就是一切为了人、为了人的全面发展，造就当代新的主人，这是第一点；第二就是一切依靠人，包括数字化企业管理模式也要充分调动人的积极性和主观能动性，要大力提高企业管理人员的现代文明和现代文化素质。三是，在数字化管理模式推进过程中，深入开展企业数字化管理分析。现在搞数字化管理，通过数字化管理还要进一步进行数字化分析，从而纠正我们在企业建设中“数字不清点子多、情况不明决心大”的不良绩效观。同时要对企业的科学规划、合理建设、民主管理和预案防灾提供有理、有据、有可操作性的咨询和指导意见。

　　第四是可预测性，目前，数据库技术的迅速发展和信息系统的广泛应用，提高了管理效率同时也促成了海量数据的积累。根据决策目标，分析海量数据、确立分析方法、构建数学模型、定制应用系统、提供决策支持是数据挖掘技术的原则和目标。数据挖掘技术分为结构化数据挖掘与非结构化数据挖掘。有效运用数据挖掘技术有助于企业分析关键因素，发现业务规律，揭示隐藏趋势，预测未知结果，达到增收节支的目的，处于更有利的竞争位置。

　　第五是可衍生性，通过自身适应企业策略和智能信息网络理念的结合，使得以创建和拓展新市场，并继续提供最佳的'客户体验。之间拥有长期战略联盟，提供全面的互联网业务解决方案和服务，以提高客户整体业务效率，获得可观的商业价值。通过展开深入的合作，才能为客户提供所有的基础设施、平台、应用集成，以及从设计、部署，直至支持的服务需求，提供了一体化的资源。把过去十年的数据串起来做成数据图表，你可能会找出很多有意思的规律。

　　当然，数据库管理不只是适合手机企业，重视数据，分析数据，管理数据，把数字化管理作为企业经营战略，建立支持数字化管理的组织体系和组织形式，加大对数字化管理的资金投入，创造对数字化管理的企业文化，企业才会更加协调有序而健康发展。　

　　欢迎与作者探讨您的观点和看法，作者为赛诺市场研究公司 副总经理 高级分析师，联系电话：13910176348，电子邮件： tanyiguo@16.net

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