简单来说信息化管理就是利用信息技术来支持企业管理活动的管理方式。它是现代企业管理的重要组成部分，也是现代企业管理模式的重要组成部分。 信息化管理是一种基于信息技术的管理活动，它可以改善企业的决策制定、组织和管理等活动，使企业的组织结构更加灵活、更加健康。
信息化管理是指利用信息技术手段对企业的各项业务进行全面的管理和优化，包括信息化战略规划、信息化项目管理、信息系统建设与维护、信息安全保障等方面。信息化管理的目的是提高企业的信息化水平，增强企业的竞争力和创新能力。
信息化管理是指以信息化带动工业化，实现企业管理现代化的过程，它是将现代信息技术与先进的管理理念相融合，转变企业生产方式、经营方式、业务流程、传统管理方式和组织方式，重新整合企业内外部资源，提高企业效率和效益、增强企业竞争力的过程。
信息化管理是利用信息技术，通过网络技术、办公自动化技术，对传统机关管理和公共服务进行改革。机关信息化建设包括三个方面的基本任务：统一的网络平台建设、统一的数据环境建设、建设重点业务系统，其中最艰巨最复杂的是统一的数据环境建设。
1、构建多层次规范管理平台，包括项目进程、远程监督、现场施工管理等。 规范化工程与企业信息，调整改进，确保全面监控实施。3 运用高效信息检索技术，加强高新技术应用 引入高效信息检索工具，提升工作效率，体现信息价值。 丰富数据库建设，扩大规模，提供正确快捷的施工信息。
2、建立多方位信息交流平台 在企业外部为相关单位搭建信息交流平台，涵盖整个建筑工程项目所有相关单位，通过网络平台实现信息交流和资源共享，提高管理效率。
3、建立实时更新的工程数据库，支持用户根据现场需求进行维护和调整，便于借鉴和调用，积累工程经验和信誉。4 结语 建筑工程信息化管理已在我国逐步展开，并在一些项目中展现出优化工作流程、提高管理水平、监控工程成本等方面的作用。
4、合理规避企业风险建筑工程项目实施中，很多环节都存在风险隐患，若不对这些方面进行规范化管理，合理规避相关风险，就会给建筑企业带来一定经济风险。建筑工程管理中合理应用信息化技术，则能有效规避上述风险，确保各项环节工作有效进行，从而不断提升建筑企业经济效益。
5、规避企业风险 建筑工程项目中存在着许多潜在的风险，如果不能对这些风险进行有效的管理和规避，就会给企业带来经济上的风险。通过在建筑工程管理中应用信息技术，可以有效地规避这些风险，确保工程的各个环节都能顺利进行，从而提升企业的经济效益。
首先是动机和需求要明确，实施企业信息化要变成企业决策者的主动要求，成为企业上上下下的共识，而不是为了赶时髦；同时搞信息化建设的需求要明确，要解决哪些问题，要达到什么目的，作为建设企业必须要心中有数。
企业信息化建设是指企业利用计算机技术、网络技术等一系列现代化技术，通过对信息资源的深度开发和广泛利用，不断提高生产、经营、管理、决策的效率和水平，从而提高企业经济效益和企业竞争力的过程。
除了通过网站做好企业宣传，企业还应该深入的发掘信息化能够带给企业的闪光点，比如办公方面，企业可以通过网站传递企业信息、文件等，通过视频会议，减少差旅费的发生。项目管理方面，对于异地的施工现场，可以通过视频监控的形式，进行实时的控制，这样可以有效的减少人流、物流带来的费用的产生。
通过深入开发和广泛利用信息资源，不断提高企业的生产、经营、协同管理、决策的效率和水平。提高企业工作效率和管理效益。企业信息化建设类似工程项目应该是给企业带来效益和增值。其主要是带动企业的资源共享，知识的传承，提高工作效率和能力。实现信息的有效管理，信息的有效流通与共享。
第十二，建立企业信息网络安全建设标准。企业信息化将企业的人财物等各方面纳入系统管理的范围，信息安全更为重要，需要企业在ERP建设过程中，建立企业信息网络安全建设标准，保证ERP系统正常运行。
1、数据作为企业信息化应用的主体，它具有多重属性，其基本质量特性主要包括适用性、准确性、完整性、及时性、有效性等五个方面，要对数据质量进行较好地控制，就必须对数据的五个基本质量特性进行很好了解，从而在各个方面采取措施，杜绝数据质量问题的出现，使数据监控工作能够真正达到控制数据质量的目的。 数据的适用性。
2、映射到六西格玛管理方法，MTC-DQM推荐采用十步数据质量管理方法。 定义和商定问题、时机和目标，以指导整个数据质量管理的工作。 收集、汇总、分析有关形式和信息环境。设计设计捕获和评估的方案。 按照数据质量维度对数据质量进行评估。 使用各种技术评估劣质数据对业务产生的影响。
3、DQM通过细化的评分体系，如进销存的精确度、数据的完整性，甚至采用银行征信标准，对用户采购、销售和库存的数据质量进行全方位打分。品牌企业可以根据预设的阈值，实时监控数据质量，一旦发现不达标，系统会即时通知业务人员和用户，促使他们及时发现并修复问题，提升数据质量至达标线以上。
4、数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。
5、在淘宝一元门事件中，数据质量问题的严重性被凸显出来。数据质量管理（Data Quality Management，DQM）的重要性不言而喻，它直接关系到企业的声誉和消费者信任。对于那些依赖数据驱动决策的企业，DQM是必不可少的保护盾。只有确保数据的准确性和完整性，企业才能有效地传递信息，增强消费者对市场的信心。
6、数据质量管理（Data Quality Management）。是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。