广义的管理效率是指管理活动中投入和产出的比例关系，具体到一个企业和单位，就是总的投入和总的产出的关系；狭义的管理效率是指管理活动本身所耗费的成本与所带来的收益的比例关系。
通俗来讲，就是在企业运行出现问题的时候，第一时间发现问题的所在，并以最快的速度把问题处理掉。所以这里有两个关键词：及时发现、及时解决。
及时解决，通过协同效率来体现，涉及到跨部门的流程协作，而且流程需要持续的，确保问题有效处理完成。
第一种是以潜意识和情绪为主导，根据感性和冲动做出的决策往往欠思考，历史上被情绪主导的决策，往往带来性的危害。
第二种是经验决策，经验决策是会有一定的指导性，人为因素占比太大，而且无法复用。如果离开了这个人，可能就无法持续决策。另外就是有经验是好事，不过经验主义往往也会坏事。所以这类决策也有很大局限性。
第三种是以数据和逻辑为基础，决策出最优解。需要结合数据分析，基于分析逻辑，推导出结论，并做出最优解决方案的决策。
基于以上三点，要提高决策的效率，首先需要做的是尽量避免情绪主导的决策，减少经验主义决策，多用用数据和逻辑决策，从而提高决策的效率。
目前数据准确性是制约企业大数据项目建设最大的障碍，多项研究报告表明，不良数据平均会使企业损失 30% 或更多的收入。对于数据使用者，近三分之一的分析师将超过 40% 的时间用于审查和验证他们的分析数据。所以，数据准确性对于决策者来说，是优先要保障的点。
针对数据准确性，在数据底座，整个数据加工处理链中，有一套保障机制。保障数据准确性的核心有两点：一是及时问题的发生；二是保障数据流加工处理符合规范。
首先是针对ODS层的数据采集，不论是数据同步任务、视图还是其他形式，波动性是一种非常不错的方法：通过检测总条数、金额总数等具备统计学特征的指标，可以及时发现一些数据问题。
其次是针对DWD、DWS、DIM层，需要强规范和一些工具的保障来落地。数据项目要具备相应的开发规范，来规范建表、模型、分区、编码等内容。当然，仅仅依靠规范是不够的，还需要工具来标准化分层、命名、编码等开发规范的落地。
同时还有一点，在数据稽核上，提供工具保障，包括规则检查、数据质量、数据对比、数据验证等模板，确保数据准确性的输出。
正确的数据结论，会带来合适的决策，同样，错误的数据，也会带来不好的结果。数据准确性，尤为重要，最终会影响业务用户对数据的信任度，只有业务用户信任数据，才能持续把数据用起来。
在一些公司级别的月度经营决策会中，通常涉及财务部门、销售部门，每当月会汇报时，各部门会各自收集数据，形成汇报PPT，由于缺乏统一标准以及会前的信息对称，就会导致各部门之间数据打架，影响月会决策。
数据一致性，离不台工具的支撑，一般企业内部通过数据资产平台或指标管理平台来管理数据，同时提供检索、查询、授权等机制，方便业务用户快速追溯数据定义和加工来源。
所以数据中台项目需要通过实施数据标准、口径定义，数据质量、异常检测和纠正措施，建立数据资产质量管理机制和数据资产管理机制，以确保数据的质量符合业务需求和标准，实现提高数据的准确性和一致性。
找数时长实质上跟找数难易挂钩，找数难一直是一个常态问题， 用户不知道有什么数据，也不知道去哪里能看到这些数据？例如某企业内部有三个BI工具，销售一个、财务一个、供应链一个。多个BI，也就是多个数据入口，内容重复建设，成本不低，业务用户需来回切换，这其实就是数据孤岛的另一种体现。
决策过程中会出现目标偏差、成本超支、库存预警、计划延期等问题，做到数据入口统一，即统一数据服务中心或数据门户，能够让找数简易化。
在提高决策质量的同时缩短时长，需要由人找数，变革为数找人，实现自动触发。自动触发的表现主要为消息中心，消息中心可接收任务消息、预警消息、系统消息，是监督指标预警、任务管理的依据，可帮各管理层次、各环节互相建立联络沟通的纽带。接入消息提醒接收任务消息、预警消息，更能随时随地关注重点任务与消息，极大地提升办公效率，缩短找数时长。
我们经常提精细化运营，归因就是精细化运营必不可少的利器，做决策不是简单的看数据指标高了还是低了，而是要看数据为什么高了？为什么低了？ 比如，这个月销售业绩增长了10%，那到底是什么原因导致的？是促销活动？还是拓展了渠道？等等，这些问题都要进行解释。
归因可以参考杜邦分析法，针对当前的场景和目标，把“贡献”合理分配到每一个坑位上。以营销专题分析为例，通过归因分析，可以下钻供货节奏、回款计划，从而及时发现具体风险。
组织效率不是来自分工，而来自协同。为什么很多新型企业的反应速度、成长速度要快于传统企业？很大原因在于它们内部协同的效率非常高。
此前，当业务向IT提出数据需求时，要到各个业务系统申请权限，通常需要5-7天才能响应，而有了大数据能力后，所有的数据都汇聚到数据平台，数据平台成为了一个数据集散中心，当业务部门有数据需求时，就可以直接在数据中台按需选择数据、授权，然后使用。
再比如，一些跨系统的流程拉通，如企业销售的金/佣金审批，涉及到营销、风控、核算等岗位，可以通过API，拉通业绩、金规则、金分布等信息，基于工单系统，快速实现跨部门之间的协同。这种方式比之前单纯的工单流程，更直观、更高效。
还有一种，把之前衔接不上的流程，通过数据运营能力，进行线上线下的衔接。如零售的销售和供应。销售系统和供应链系统是的两个系统，通过数据平台，可以打破靠人工实现流程衔接的情境，拉通供应链、成本、销售、财务的数据，进行销售预测、智能补货需求，实现供销协同，从而降低周转周期和周转成本，快速响应门店需求。这也是协同效率极大提升的一个场景。
数据运营致力于打破数据孤岛，促进数据在不同业务部门和系统之间的共享和流通。通过制定适当的数据访问和共享机制，可以确保数据的可访问性和可用性，使各个部门能够共享数据资源，并从中受益。这有助于提高业务协同和决策效率，加快业务流程和响应速度。
总结来讲，通过数据运营能够提升决策效率和协同效率，从而提高企业运行效率，降低企业管理成本，提高生产速度和产品质量，进而增加销售收入，最终实现增效降本，控制风险目的，让企业持续产生稳定的收益。
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