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摘要：數據分析對企業發展有巨大的作用，不僅表現在業務方面，在內部管理方面也有極高的利用價值。但在目前階段，數據在協助業務方面更受企業青睞，對內部管理的價值還有待開發。比如現在很多企業都會設立相應部門負責數據的收集和分析工作，但主要是用作于業務線或產品線的決策參考。

關鍵詞：成本控制；過程管理；優化升級；對比分析

企業作為市場的主體，在追求市場的同時也應該重視內部管理，特別是成本的控制，“開源”和“節流”并行才能達到公司利潤的最大化。作為“節流”環節的重要組成部分，行政事務一般都比較零碎，數據的分布也比較分散，容易被人忽略，如果不給予足夠的重視，就會造成公司資源的極大浪費。本文便從數據分析的內部管理價值角度出發，以企業行政事務數據（某互聯網公司真實案例，文中簡稱A公司）為基礎，闡明數據分析必要性并根據實際案例進行分析，為企業管理決策提供參考。

一、行政事務數據分析的作用

1.企業管理成本的有效控制。行政事務數據分析可以直觀的了解成本的構成及變化趨勢，同時利用數據對成本進行對比分析（同期橫向對比以及不同期縱向對比）也是決策的制定及效果跟蹤唯一有效的方式。案例1：差旅管理—-滴滴打車企業版數據分析為方便員工差旅用車、有效控制差旅打車成本，A公司引進滴滴打車企業版，在提升管理的同時也擁有了豐富的后臺管理數據，其中包含用車類型、時長、金額、行程等。對這些數據進行分析，可以輕而易舉的篩選出員工出行軌跡、用車時段、費用劃分等有價值的信息，同樣也可分析出存在的問題以及需改進的領域。比如，在數據跟蹤分析中A公司發現差旅費用一直呈上升趨勢，但整體出車頻率并沒有太大變化，經過各方面的數據對比，最終鎖定了專車費用（滴滴分為快車、專車等細分服務，專車成本較高），比例高至18.7%。A公司再通過對專車費用的數據進行深度分析，發現管理中一些有待提高的地方，隨即發出了關于滴滴打車使用的一些補充條款，并在下期的數據分析中對決策效果進行及時跟蹤，取得了不錯的效果（專車金額占比由第一季度的18.7%降低到第二季度的13.5%，使用次數減少了二分之一）。案例2：員工福利管理--公寓管理數據分析員工福利是企業以福利的形式提供給員工的報酬，在實際的管理中，對員工福利整體監控存在著一定的難度，如一項福利制度的實施過程監督、周期性調整、制度效力等事宜。數據分析能有效解決員工福利管理中的問題。以A公司為例，在發展前期，因辦公位置較為偏僻，公司借助政府優惠政策（為企業提供公寓成本減免）為外地員工提供免費公寓。為更好的對該項福利進行把控，A公司行政部門對員工公寓數據進行了詳細記錄，包括金額、員工公寓類型、住宿員工信息等，并與HR部門配合，對入住員工的實時信息進行把控。隨著公司的發展以及當地政府公寓政策的收緊，公寓福利對公司成本的影響直接體現在行政部門的數據中。根據對數據的深度分析，行政部門對該項福利政策提出了優化方案，提出對成本構成、入住標準、公寓房型等進行重新調整，有效規避成本占總成本近27%、公寓空置率降至2%以下。A公司對決策的制定均來自對數據的深度分析，比如：每增加一套公寓，公司承擔費用將會增加2.4%；公寓類型中兩室一廳是被選擇最多的房型，占總房型的59%；兩室一廳住兩位員工的房屋性價比最高，占據其中的33%。依據這些數據信息，A公司發現在其他條件均等的情況下，房型和居住條件成為了影響公司每月承擔費用比例的主要因素。2.管理流程的優化。數據能側面反饋出制度執行中存在的問題，并提醒對制度流程進行優化升級。比如，企業在OA辦公軟件中，可以提煉出公司審批流程的有效操作及操作時間，可清晰的分析出各流程中的各節點重復率以及各節點時間消耗，及時更新優化流程設置。案例3：會議室數據分析為提高會議室使用效率，A公司把會議室的管理并入了OA系統，在更加有效管理的同時也豐富了數據的呈現，其中包括會議室使用的時長、頻數等。對于這些數據進行分析，可以直觀了解到員工使用會議室的規律，進而對會議室管理給出決策建議。例如，在對會議室的預訂分析中，行政部門對整體預訂時間、預訂頻次、會議室數量等數據進行匯總，可以直接得出會議室的預訂曲線圖（包含滿負荷狀態以及實際使用狀態的對比、會議室預訂時間曲線等信息），該曲線圖可以有效解決實際使用過程中員工反饋會議室的資源不足問題。參考曲線圖信息并結合會議室設備情況，公司對員工的會議室預訂進行了有效引導，如：在會議中無需設備的情況下可優先選擇無設備的會議室；除公司重要會議外，會議時間盡量避開曲線中的高峰期；分享高效會議相關知識等。在解決實際問題的同時，極大的提高了會議室資源的利用效率。3.企業知識資源管理。行政事務數據分析很容易將企業知識資源的隱性知識轉化為顯性知識。將依據數據而做出的決策以可視化或制度化的形式表現出來，這就大大加速了企業知識資源管理中的“外化”過程（SECI模型）。這樣就可以有效避免企業管理中出現因人員更迭而產生的決策前后不一或管理斷層的現象。案例4：辦公區用電數據分析大多數企業中，用電成本是比較大的一項行政支出，但多數只是知道每個月用了多少度電、費用總計是多少，并沒有對數據進行細致的分析。A公司在引入數據分析的理論后，對成本數據通過“區域”、“月份”、“用電類型”、“季節特征”四個維度進行了細致分析，成果顯著。例如，通過對數據按照“用電類型”的細致分析得知空調用電量占全年總用電量的60%，對空調用電的有效控制可以直接影響公司的用電成本；按“區域”進行細致分析，可以分析出用電的集中區域，并分區域進行個性化的處理方式，提升決策的針對性和效率。A公司在對用電數據進行長期跟蹤時，發現數據的分析有利于企業知識資源的管理。如首創“單位面積用電量”概念，即：以A公司實際用量為基礎數據，核算出每單位平方米辦公面積分別在制冷期、采暖期以及平常期要耗費的電量。該概念的提出有助于用電數據的實時監控，更重要的是對公司用電成本管理實現了可遵循、標準化操作，完成促成隱性知識向顯性知識的轉化。4.企業內部資源的合理分配、有效利用。企業內部資源以數據可視化的形式呈現，并在企業內部共享，可有助于資源的合理分配，提高資源的利用率。案例5：閑置資源信息共享以A公司庫房數據為例，在進行數據統計前，因資產信息只有行政部門了解，而且只是作為固態存放在庫房里，并沒有流動起來發揮價值。這直接導致公司出現：（1）資產重復采購，造成浪費；（2）資產的使用率較低，產生多余的折舊成本；（3）閑置資源過多，管理成本增加。對此，行政部門對庫房資產進行可視化數據統計，提出優化建議：庫房數據加入OA系統，部門或員工因公需求，可以申請領用，提升庫房資產的利用率，同時，與公司采購部門流程進行掛鉤，避免重復采購；對庫房有時間效力特點的物資（食品、淘汰的物資等）進行數據細化，提出處理建議，以內部銷售或外部有償轉讓的方式進行處置。經半年的努力，成果明顯，庫房的庫存量降低了近40%，因庫房數據共享而產生的營業外收入近萬元。

二、行政事務數據分析注意事項

（1）數據的記錄一定要保證真實性，這是行政事務數據分析的基礎。行政事務比較繁瑣，但一定要有記錄的習慣，而且盡可能以數據的形式進行記錄。同樣，數據的收集需要有統一標準，這樣有利于數據的整理。（2）數據的記錄一定要保證全面性。企業行政事務的數據雖然比較零散，但整體量級并沒有達到大數據的規模，所對數據的整理分析更要堅持“樣本=總體”的原則。基礎數據要全面，不可采用抽樣調查的方式，避免因基礎數據不全面而導致出現數據分析偏差。（3）數據的記錄與分析一定要保證持續性。數據分析工作并非一次性的數據展示，而是需要固定期的持續分析跟進，持續優化，這樣才能及時關注企業管理的狀況同時能跟進決策實施的效果。為此我們對行政事務數據的管理可借鑒PDCA模型，也就是管理中常用的“戴明環”。行政事務比較分散，需要分析的數據也很多，我們僅列舉了部分有代表性的數據進行了分析，闡述數據分析在行政事務管理中的作用和需要注意的事項。在企業的管理中，數據分析的應用還有很大的發展空間，如何更好的使用數據分析這個工具，我們只是做了初步的研究，相信數據分析將會在企業內部管理中發揮越來越重要的作用。

參考文獻

[1]維克托•邁爾-舍恩伯格，肯尼思•庫克耶著，盛楊燕，周濤譯.大數據時代[M].浙江人民出版社，2013.

作者:丁華云 鄒璇 詹玲 李浩帆 龐伊蓓 單位:未來電視有限公司