500强大企业里，不论是制造、采购、销售和物流部门，均有质量管控的岗位，只是叫法不一样。有的叫质量专员、有的叫运营专员、有的叫数据分析工程师、甚至有的公司称为渠道管理专员。这个岗位职位序列上虽为主管和经理，其实是光杆司令，手下没人，一切靠自己动手，属于专业性岗位序列。    质量管控的内容，核心就是围绕KPI转。KPI的设置、更新、统计、分析、监控乃至推动质量改善是其主要的工作内容。质量管控的好坏，表现在KPI是否“好看”。KPI“好看”了，说明工作基本做到位了，但是否真的和老板乃至客户的感知相吻合，那是另外一回事了。KPI的统计和分析，这是KPI监控的基础，但更重要的却是KPI的过程监控和管理，也就是不要等到月后KPI结果出来后才分析不达标原因，进而推动改善活动。相反，在每日、每周、双周里，都要对KPI涉及到的基础业务数据进行透视分析，一旦发现“异常和缺陷”，就应该立即、马上去推动改善，做到日清日新，不做事后诸葛亮。回想在联想集团工作的日子里，由于上月KPI数据要到下月5号后才能公布，这样引起了所有承运商的困惑：要是上个月15号就知道上半月的KPI结果，那下半月就要警醒起来，必要时投入资源，做好下半月，确保全月的KPI达标。
    可见，KPI的管控，重点不在于单纯的“事后”统计和分析，而在于平时的“实时”监控和异常跟进。做到这些，就需要具备一定的数据分析能力了。对基础数据的处理和多维度的分析，就要求对excel非常熟练；对整理后的数据进行分析和呈现，需要用数据说话，用图表展示，这就需要掌握一些常用的数据分析工具和制图技巧。所以说，数据分析是KPI管控的基础和核心要素。