从数据化管理的流程来看，应用是数据化管理的核心，这也是数据化管理和数据分析最大的不同，不能应用到业务层面的数据分析是没有意义的；

1、量化管理

     无论是传统零售还是电子商务，大部分管理工作都是可以量化的，绩效KPI（关键绩效考核指标）就是对日常业务的一种量化管理；

2、最大化销售业绩，最大化生产效率

     数据分析本身不可以带来最大化的业绩和效率，只有将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断的产生效益才能称为数据化管理；

3、有效节约企业各项成本和费用

    每个业务中心都可以建立独立的数据化管理体系，建立自己部门的追踪及预警机制，从而达到节约成本和费用的目的；

4、组织管理和部门协调的工具

同样一个指标，不同的部门提供的数据可能不一致，这即浪费资源，又不利于标准化管理，日常和数据有关的信息传递尽量安排如下的原则来做，这样会大大提高组织及部门间的效率；

  A、提供正确且有效的数据给对方

  B、不仅提供数据，还尽可能提供数据结论

  C、对结论进行必要的补充说明，将你的论证逻辑告诉对方；

  D、建立业务管理模板共享机制；

5、提高企业管理者决策的速度和正确性

     我们习惯给管理层扣一顶“拍脑袋”的帽子，其实”拍脑袋“并不是一件容易的事情，他是基于经验，深思熟虑之后的一种结论，不是每一个人都有的资格”拍“的，当然如果管理层在”拍脑袋“决策的过程中能够参与必要的数据的话，这将是极好的；