一、數據化管理
定義
數據化管理是指將業務工作通過完善的基礎統計報表體系、數據分析體系進行明確計量、科學分析、精准定性，以數據報表的形式進行記錄、查詢、匯報、公示及存儲的過程，是現代企業管理方法之一。數據化管理的目標在於為管理者提供真實有效的科學決策依據，宣導與時俱進的充分利用信息技術資源，促進企業管理可持續發展。
產生背景
數據化管理是繼改革開放以來，國內企業對精細化管理、豐田生產方式、JIT、質量體系認證、績效管理等先進的管理方式進行廣泛學習並運用過程中逐漸形成的一種新的管理模式。同時，也是行業間頻繁的信息交流、人才流動過程中，普通企業充分利用了現代金融企業一切立足於數據信息所進行的管理方法的廣泛傳遞而形成的一種管理模式。但是，此種立足於數據進行管理的模式並未完全形成簡明的體系，一切都是在摸索過程中，並未得到廣泛地深入研究和推廣普及。
數據化管理是對傳統的賬簿式（並非只是財務賬簿，如管理者筆記等）管理的深化，是隨着計算機技術的發展及普及、隨着財務、金融等以數據作為操作基准行業的發展演化而來。多個行業的很多企業都在開始運用數據對業務發展狀況進行監控，並指導管理工作的開展。
數據化管理概念的創始人是金天敏。他通過大學期間主修經濟學，尤其鑽研計量經濟及統計學所積淀的數據思維，並且在畢業參加社會工作中對企業管理實踐的領悟和數據化體系建立、運行的親自實踐，在2010年5月1日首次提出了“數據化管理”概念，希望通過推廣此管理方式，以促進企業管理制度的完善和社會經濟的良性發展。
分類
一切人類活動，均可以通過轉化為單位數量進行計量，以體現活動的有效程度。數據化管理適用於任何經濟組織的任何領域、任何流程。
根據業務類型可以分為數據化財務管理、數據化成本控制、數據化生產管理、數據化銷售管理、數據化人力資源管理、數據化質量管理、數據化行政管理、數據化研發管理、數據化工藝管理、數據化服務質量管理，等等。
根據管理層級區別可以分為數據化經營策略管理（高管）、數據化運營分析管理（中層管理）、數據化業務指導管理（基層管理）。數據對於不同層級的管理者應以不同的形式區別呈現。
管理意義
數據化管理是科學管理的基礎。科學管理的目標是目標明確、決策准確、措施有效、執行有力。數據化管理是將業務工作中的基本狀況，通過翔實的數據直觀地展現，並通過適當地分析，明確經營基本狀況，發現業務工作中的不足之處，為管理者提供准確的決策依據，促進管理層進行有針對性地改進和有效地決策，是科學管理的基礎。
數據化管理是科學領導的參考。領導學認為領導的藝術與方法是達成領導效能與發展的關鍵因素。數據化管理是優秀的管理方法之一。完善的數據化管理能夠明確指出下屬業務工作中存在的各類問題，以實事求是的方法並輔之於其他的管理手段，能夠有效地指導若干下屬開展工作，能夠根據問題的嚴重性與重要性進行有針對性地改善，促進團隊的整體進步，從而實現領導效能，是科學領導的有效參考。
數據化管理是企業管理改進的關鍵。優秀的企業管理應該具備完善的運營數據分析體系。一切企業活動，最終都以數據最為參考， 達成一定的數據指標，循環改進，持續發展。數據化管理存在於企業的每個環節，通過參考經營數據管理的企業體制是確保企業良性發展的關鍵。
數據化管理是一種全新的管理方法，其推廣和運用可以促進民族企業的發展，增強國際競爭力。
二、數據化運營
運營管理與項目管理的區別
首先，要區分一下項目管理與運營管理的區別，因為很多人只做過運營，沒接觸過項目管理，很容混淆這兩個概念。
可以看這兩篇文章寫的很細致了：
運營管理和項目管理的異同 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/48417206
在公司的組織架構中，有些組織的業務主要是做項目，因而是項目架構的，比如裝修公司、管理咨詢公司、活動策划公司；有些組織則主要關注運營注性的工作；因此是職能架構的，比如餐飲公司、日化用品公司、商場超市等；還有些組織兩方面的工作均有側重，因而采取了矩陣式的組織架構，比如電信設備公司……
項目管理與運營管理 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/101217138
確定了運營的工作范圍和內容以后，我們再看數據化運營的定義
定義
數據化運營是指通過數據化的工具、技術和方法，對運營過程中的各個環節進行科學的分析，為數據使用者提供專業、准確的行業數據解決方案，從而達到優化運營效果和效率、降低運營成本、提高效益的目的。
數據是反映產品和用戶真實狀態的一種方式，通過數據指導運營決策、驅動業務增長。
數據充斥在運營的各個環節，成功的運營一定是基於數據的。當數據使用者養成以數據為導向的習慣之后，做運營就有了依據，不再是憑經驗盲目運作。
數據化運營不是孤立的數據主義，應該是“業務專家+數據智能”的半人工方式，也就要求數據使用者在數據化運營實踐中，需要擁有深度的業務邏輯，再結合數據智能技術，方能實現數據智能為業務的賦能。
分類
(1) 輔助決策式數據化運營
通過數據、模型、知識等進行業務決策，起到幫助、協助和輔助決策者的目的。通過為決策者提供信息，供企業使用。
(2) 數據驅動式數據化運營
整個運營運作流程以最大化結果為目標，以關鍵數據為觸發和優化方式，將運營業務的工作流程、邏輯、技巧封裝為特定的應用，借助計算機技術並結合企業內部的流程和機制形成一體化的的數據化工作流程。
個性化推薦是一種數據驅動數據化運營方式。
區別
輔助決策式數據化運營和數據驅動式數據化運營是兩個層次的數據應用，數據驅動相對於輔助決策的實現難度更高，數據價值更大。
三、數據驅動
定義
沒有太多明確的定義，百度百科的定義顯然與我們的上下文不符。
數據驅動，則是對數據角色的更高定位，即將數據放到運營和其他管理工作中較高的地位，把數據分析和挖掘看作是驅動企業和產品成長的關鍵因素，甚至是決定性因素。
區別與特點
數據驅動如果運用在運營管理中便是數據化運營中的數據驅動式數據化運營，若運用在管理各環節上就是數據化管理，相對來說數據化管理的面更廣泛一點，畢竟運營只是管理工作中的一部分而不是全部。
此外，數據驅動更強調人工智能的應用，用大數據算法和模型代替人工決策過程；最后，數據驅動也可包含利用數據進行變現的過程，如京東利用自有大數據擴展京東白條這個新業務。
四、數據分析
定義：
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
區別：
數據分析可以看成是數字經濟時代，企業數字化轉型的基礎能力，上面所說的數據化管理、數據化運營、數據驅動等等概念都離不開數據分析這項最基礎的能力，所以很多企業開始儲備各種數據分析人才！
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