数据始于生产，却又服务于经营。数据能让我们知道什么，又能给企业带来什么？
如何理数据“知道”?
“知”体现在数据让我们知道业务发生着什么样的变化，为什么发生这些变化，这些变化需不需要去改变？“道”反映了数据对结果一语道破的作用，比如领导需要知道今年的业绩多少，回款多少。
数据存在于企业各种各样的应用系统，每个企业都会随着发展逐步上线ERP、CRM、OA，PLM等系统。在这个发展过程，数据会存在不完整、不集中、不一致、不正确等情况。这些问题一方面是反映了存在的问题，另外一方面也反映了企业正在快速发展，哪一些建设在逐步的完善，这是一个过程，关键在于如何去利用这些数据？
数据的利用关键在于目的、技术和人
根据不同的目的，它对数据的要求是不一样的，对数据的中间、问题的透露的柔软度也是不一样的。比如我们想对某一个事件进行数据追溯，这时候所需要的数据就非常精确。比如说我们发现一个质量检测是异常的，那么就需要分析这个异常背后各式各样的原始生产记录，这个过程对数据记录的准确性要求非常高，否则得出的结论有可能是错误的。但对于公司高层领导来说，他需要的分析是一个宏观的，一个趋势性的结论。这时候个别的错误，并不会影响整个趋势的判断。很多决策的制定都是在一直部分情况下做的，通过一部分数据参考，对整个趋势进行把握，从而得出一个决策。
第二个是技术，包括数据的清洗、筛选、主数据，把不正确的、不完整的、不一致的、不集中的数据通过技术手段解决掉。技术是保障数据按照业务分析逻辑“走路”的重要手段。
第三个方面是人，数据离开了人的探索就缺乏了“灵性”，比如某个异常点，这个异常点代表什么，如何产生的，这都需要在这方面富有经验的，有相关行业业务背景的人才才能探出。
所以从上面的角度来看，数据要能产生价值，离不开目的、技术和人才。我们有了一大堆数据，有各式各样的系统。这些数据是不是就能让我们知道发生了什么事情，为什么会发生，结果是什么？不一定，我只是判断一大堆数据，如果我想有大量的报告给一个老总去看的话，他肯定不会去看，因为看不懂。
知管理
数据能让我们知道管理的异常。比如质量成本管理管理，某产品他的含量在中间含量的变化，统计了一段时间，发现波动非常大。
但实际上，它的上下浮动幅数是10%，我们通过消除质量方面的异常，把它的偏差控制在正负3%，换句话来说它主体的波动降到了6%。结果是什么呢？通过这个过程，我们把这个产品的原料用量降低了12%，这个在我们行业，如果原料的采购量是1000万的话，12%就意味着节省了120万。这就是通过数据分析持续改进所带来的一个非常明显的一个效果。这也是企业领导所需要的结论，通过知道原因，去改进，把它变成企业的实际利润。
道经营
道就是将数据结论以最直观的方式展示给老板看。以往领导要知道企业动态，赚不赚钱，需要进入到各个业务系统去查看数据，久而久之这样的工作会变得枯燥无意义，领导无法以最有效率的手段得到自己想要的信息。但是，我们可以通过一些直观的手段去把数据用最简单的方式展现出来，比如通过搭建FineReport数据决策平台，将各个系统的数据整合，通过各式各样丰富的图表来进行分析展示。以邮件、短信或者微信的方式推送给领导，给到他们所需要的数据。
所以，总体来讲，数据化的目的就是知管理、道经营。没有管理指导性功能的数据都是无用的。
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