现如今政府部门对企业管理从简单粗放逐步转向精细化，那么数据分析及可视化能够在哪些方面给政府管理带来新的启发和帮助呢？接下来将结合大屏可视化与企业精细化管理所要注意的方面来共同探讨这个问题。
既然要对管理精细化，数据来源必然不能仅限于以往的常规数据，常用的年报，行业级别，或者针对规上企业，龙头企业，县域城市级别的分析已经不能满足精细化的要求。此时就需要我们从最底层的数据入手，尽量的从广度和深度上进行拓展。辟如经济方面的数据，不仅要整合企业的财报数据，还要打通企业投融资的相关数据以及企业上下游行业信息，结合企业的信用评级，以及综合政府在经济方面的政策，比如高新企业税收优惠，三高企业的用水用电用气政策性引导，乃至于非常规的外部数据，如2017年煤改气所导致的天然气短时间紧缺对当地用气大户的相关影响也需要考虑进去，由此所形成的以企业为核心的数据链条才能满足全方位的精细化管理的需要。
在数聚股份看来，有了数据并不意味着就能进入分析阶段，数据的清洗及标准化是整个分析过程可信度，拓展性，可复用性的保证。此时需要构建企业基础信息，或者说企业的生命周期管理，从企业的注册，建设，试运行，投产，生产，升级，迁移，行业变迁，退出等全周期都需要跟踪相关信息，并以此形成企业的历年体检报告，而相关的企业数据则能够一一对应到该企业生命链条的各个节点上，由此向上能汇聚到行业的变迁，也能从地域的角度分析地区行业变化。
数据准备结束，即将进入业务分析阶段。数据只是基础原料，关键在于业务条线如何与数据相结合并最终通过大屏可视化的方式呈现在管理者面前。如之前数据准备类似，业务条线也需要从更深入和细致的角度分门别类的对企业进行分类分析，比如地区的规上企业名单是按照主营业务达到一定标准筛选出来的，一个企业去年度是规上，今年度不再是规上，由此衍生出的该行业的企业家数变化，新增企业和剔除企业是哪些？不同行业在各个年度呈现一种什么趋势？剔除的和新增的在同一个经济指标上呈现什么规律？留存下来的企业又呈现什么规律？这都是业务分析时需要精细化分解，但最后还要整合起来的工作。其中分解的工作是业务分析师在梳理时完成的，而整合则最终通过大屏可视化的方式将结论呈现在用户面前。
精细化管理并没有在实现大屏可视化后就结束，一个有生命力的管理模型，是能够经得起时间考验的，换句话说，它必然是一个不断与时俱进的动态模型，因此，用户在得到当前结论后还需要与现实管理相结合，得到可验证的效果跟踪，并把结论能够作为修正因子再反向导入模型之中，最终大屏可视化呈现的将是一个动态的企业精细化管理指导报告。