大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。
移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。
大数据对企业有多重要?
1. 帮助企业了解用户
通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。
从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产
品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。
2. 帮助企业进行资源精准定位
通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。
3. 帮助企业做好运营推广
以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。
通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。
4. 协助企业更好的开展服务
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H.Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。
数企BDSaaS是深圳市八度云计算信息技术有限公司推出的一站式企业大数据管理平台软件。只需要一个账号，就能够解决各类企业的办公问题;一个数据中心，解决数据分散，易丢失问题;一个APP解决内部信息孤岛，打破企业系统数据的孤岛现象，利用多维度企业数据化分析，为企业发展提供数据化指导。
数企企业数字化管理运营中心将企业的财务、产品、客户、订单、仓库、BI分析等管理集于一身，并连接企业众多业务系统，构建企业自己的大数据平台。
深圳市八度云计算信息技术有限公司成立于2013年，公司专注于云计算SaaS管理软件的研发、测试与维护等服务领域，专业从事于企业管理软件的研发、测试与维护等服务。面向国内外客户提供大数据管理系统、移动办公系统、CRM客户管理系统、渠道管理系统、CALLCENTER 呼叫中心等平台解决方案。为企业大数据提供一体化解决方案。公司时刻关注着企业管理软件市场的需求，本着对互联网行业的热忱，构建企业大数据智慧。数企BDSaaS，让企业管理和工作变得更简单！
《智慧企业集团一体化管理基础平台》 信息化解决方案 1.项目概述 1.1.行业市场背景 近年来，国有企业特别是国有大型集团企业通过引入各类管理系统，并实行符合国有企业管理特点的信息化建设之后，使其管理落后的形象，得到了显著的改善。 但是，针对国有集团型企业而言，单一的系统建设，分散的系统布局加之集团成员企业间由于地域限制而无法形成有效工作协同，促使企业无法进一步提高工作效率与管理效率的情况，仍然摆在面前且制约着国有集团型企业的管理与发展。 特别是作为企业生命线的资金管理方面，由于长期的受制于低效的分散式管理方式与孤岛式的数据隔绝，无形中增加了企业的资金管理风险及利息支出；而作为国资委监管重点的土地及房屋管理，也同样受制于信息技术的落后，从而增加了国有资产流失的风险。 就上海市地区而言，国有大型集团企业虽然在以信息化建设推动企业管理的道路上走的相对领先，但仍没有真正从集团一体化管理层面去考虑信息化建设，更无法实现集团及成员单位的一体化协同管理，从而也无法真正做到以现代化的信息技术手段来推动国有企业的管理变革，实现国有企业竞争力的提升。 本方案将从一体化层面解决困扰国有集团型企业管理与发展的本质问题，促使A集团成为国有集团型企业一体化管理的先行者，
开创集团型企业一体化管理新局面。 1.2.竞争对手分析 在国有企业集团中，率先建设集团一体化协同管理平台，将集团总部及42家分子公司日常工作管理及其管理流程一并纳入一体化协同管理平台，实现集团总部与各分子公司日常办公横向纵向一体化协同管理。移动办公子平台能够使集团及其分子公司能够通过移动互联技术实现在移动终端上进行移动办公，开创了国有企业移动办公及管理的先河。 在国有企业集团中，率先建设集团一体化综合管理平台，将集团企业资金、财务、资产、土地房屋、设备等综合管理内容进行一体化管理，以虚拟现金池的方式集中管理集团及成员企业的资金，并通过新一代物联网技术实现集团资产的全过程管理及追溯，跨企业跨组织的调拨；利用信息化技术实现集团土地及房屋的精细化管理，确保国有资产的安全。区别于传统以集团财务管理为主要模式的国有企业集团管理，使集团内部以一体化管理的方式来促进企业管理的创新。 目前上海尚未有国有集团型企业实现真正的一体化管理模式创新。A集团将逐步把这种管理模式向上海市以外的分子公司进行推广，并进行信息与数据整体，实现一体化应用在集团企业全覆盖，使其成为国内国有集团型企业一体化管理的领先者。 2.项目目标 将集团一体化管理创新模式与信息技术融合，通过集团一体化综合管理服务共享平台实现集团与23家二级公司的协同管理及共享应
企业能源数据化管理系统 一、前言 在日益竞争和节能技术迅速推广的今天，对于生产型企业深入挖潜节能降耗的出路在于系统节能，必须与工艺密切结合，以准确、系统的能源和工艺生产数据为基础，采用各种节能技术，形成系统节能解决方案。 二、背景 随着国家对节能减排工作的全面重视，各级政府、各行业都将节能工作提到了前所未有的高度。当前多数企业在能源管理方面存在以下问题： 1）一级计量监管不到位、二级能源计量建设不全、三级能源计量基本缺失，能源使用人工分摊率较高，计量不够准确。 2）采用人工抄表、手工统计分析，能源统计报表不及时、不全面、存在时差，难以形成统一、准确的能源消耗报表。 3）系统专业化的能源管理需要不同层次的管理体系，其基础是多层次、全方位的能源统计和评价，只有建立科学、系统、全面、长期的能源统计数据才能满足这一要求，但大多数企业基本没有建立，使得管理和决策没有科学的依据。 三、系统建设内容 企业能源数据化管理系统的建设是一项系统工程，主要建设内容分为以下部分：
1）将型号较好的机械式仪表和不具备数据采集接口的仪表改造成具备RS-485/232 、4-20mA、Can 或Hart 接口协议的仪表，为数据采集打下基础。 2）对水系统、电力系统、动力燃气系统、其它公辅系统及各工序工艺点的改造，使得这些系统具备联网共享、远程监视及控制的要求，进而实现集中的能源管理模式。 3）实现对水、电、风、气、汽介质的计量仪表数据的自动采集。 4）实现各个主控室自动化系统内的工艺参数、实时数据采集。 5）借助实时数据库和组态软件实现生产工艺流程监控、各种能源介质管网监控、电力系统监控、各种公辅系统监控、重要装备运行状态监控、实时/ 历史趋势、事件记录、数据预报警、安全联锁控制等。 四、系统结构层次 系统层次化构建共设数据采集层、数据传输层、数据处理层和业务应用层四个。 数据采集层设立专门的数据采集站通过多种工业标准I/O 驱动软件实现不同种类系统和设备的数据采集。 数据传输层使用工业以太环网模式进行数据传输，保证整体网络系统的稳定可靠。能源网络和工控网络通过防火墙或通信网关严格隔离，确保工控网络安全。 数据处理层以实时数据库为核心，通过各种服务器进行数据的集中、归档、过滤、校正、转储和分发等处理动作。这些服务器由I/O 服
东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构
数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
MSC SimManager 新一代企业级仿真管理平台 虚拟产品开发（VPD）的概念及行业现状 VPD(Virtual Product Developing)为虚拟产品开发的英文头三个字母的缩写，是MSC.Software公司针对机械制造行业在产品开发、产品制造、供应链管理、协同开发、市场竞争和用户要求等的综合作用及对制造企业提出的更迫切和苛刻的要求下，所提出的切实可行的解决方案。 虚拟产品开发从阶段上 看分为概念设计（总体设计） 阶段和详细设计阶段，无论是 概念设计（或称为总体、系统 级设计阶段）还是详细设计阶 段均包括三个 方面之内容：1.构型 （Form）、2.虚拟装配、干涉 检查和结构布局（Fit，又称 为数字化虚拟样机，即DMU）， 和3.功能或性能样机 （Function Prototyping）三部分,简称3F。如图所示。 在上述三个方面的内容中，涉及众多CAX软件的使用。目前国内外经多年对CAX等技术的广泛应用，取得了显著的效果，对进一步的发展方向亦达成了相对明确和一致的共识。基本具有如下三个方面： ●以PLM（产品生命周期管理）战略管理整个产品生命周期 ●对应用CAD的设计过程和数据的PDM管理系统已相对成熟 ●对单点的仿真分析技术的掌握已达到一定深度和成熟度 虚拟产品开发仿真管理平台的提出 随着物理样机成本的不断攀升、虚拟样机成本的不断下降，虚拟产品开发被制造业大量采用，设计过程对仿真的依赖程度越来越高，仿真分析的复杂程度和数量不断提高，制造业中分析工程师的人数也急剧增加。
以汽车工业为例，在上世纪末20年的时间里，通过采用碰撞仿真技术，汽车平台车型的开发，碰撞试验的次数由240多次下降到了80多次，大大加速了汽车开发的周期。与此同时从事碰撞仿真的分析工程师人数量却急剧增加，今天，美国三大汽车公司中，每个公司每个工作日都有几十次甚至近百次的碰撞仿真计算，每个公司从事碰撞仿真工作的分析工程师人数达百人。如此庞大的团队，如此复杂的分析工作，如果没有有效的仿真流程管理，很难保证每个人的分析方法和分析结果的一致性，计算结果也就很难被用来作为设计评价和改进的依据。 据国外航空和汽车制造业的统计，每次仿真涉及到的各种文件和报告达100个，每次仿真平均产生1GB的数据，如果每天进行1次仿真计算，每年仿真涉及的文件数将达2万多个，每年产生的仿真数据将达200GB以上，而三大汽车公司每天仅碰撞仿真的次数就达百次，试想如此海量的仿真文件和数据如果没有有效的管理，如何查找？如何使用？又如何与试验结果进行快速对比和修正？ 针对上面的要求而建立的虚拟产品开发系统实际上是在单点仿真技术层面之上的仿真管理平台。虚拟产品开发仿真管理平台是一个支持自上而下设计，自下而上综合验证过程的V字型系统。具体过程如下：总体（概念）方案设计完成并经过仿真分析后将技术要求和指标规范下达给子系统、零组件；零组件根据总体设计的技术指标和要求开展子系统、零组件的方案设计；每部分的子系统、零组件方案设计仿真分析优化后，总体设计汇同各子系统、零组件方案设计人员将各部分设计模型组装在一起，形成功能虚拟样机，进行联合仿真，验证样机整体性能。满足要求后，开展各子系统、零部件的详细工程设计。如图所示。 仿真管理平台MSC SimManager将在上述V字型的开发流程中，对产品开发中的数据、流程、人员进行高效的管理，SimManager是MSC公司企业级解决方案SimEnterprise的主要组成部分。 基于MSC SimManager仿真管理平台的功能架构
金蝶K/3 ERP生产数据管理系统 系统简介 金蝶K/3 ERP生产数据管理系统，面向生产制造企业的开发、设计、工程人员设计，提供物料清单（BOM）管理、产品配置管理、工程变更（ECN）管理、工艺路线管理、替代物料处理等生产基础数据管理功能，以及成本BOM查询、BOM比较、BOM变更呆滞料分析、PDM系统接口等功能，帮助制造企业规范生产数据的基础管理。该系统作为生产管理系统的基础，是金蝶K/3 ERP制造解决方案的重要部分，通常与主生产计划、物料需求计划、能力需求计划、生产任务管理、车间作业管理、成本管理等系统共同使用。 主要业务流程 销售咨询热线：4008-830-830
主要功能 物料清单（BOM）管理 系统提供全面的BOM维护管理功能，包括树 形查询和单级、多级反查等查询功能，以及不 同BOM间的差异比较功能。同时提供批量维 护功能，支持同一产品保留多个BOM，给制 造企业的BOM维护人员提供基本的业务处理 和管理工具，提高数据维护效率。 配置BOM管理 系统强大的产品配置功能可以提供对产品的单层、多层配置以及配置过程中不同零部件的固定搭配和互斥关系的处理，帮助企业快速、准确地满足客户对同一产品的个性化配置需求。 特性BOM管理 系统可以定义产品有哪些特性；针对特性产品只需要设置一个BOM资料，定义可选择物料的特性和特性值；只要选择成品的特性值就能自动产生成品的特性配置BOM；还可以在维护销售订单，录入特性产品物料代码直接配置，系统自动增加特性物料。通过特性配置，快速建立特性配置BOM和增加特性物料，大大提高工作效率。 工程变更（ECN）管理 系统提供BOM工程变更的申请审批过程和具体变更内容管理的功能，帮助企业加强产品结构变更的过程规范化、流程化控制。 BOM的有效期管理 系统提供BOM的有效期管理，帮助企业进行产品和材料的生命周期管理，适应工艺改进、技术进步和市场需求变化的需要，避免过多采购与生产，有效减少呆滞料。 成本模拟功能 系统提供成本BOM即时计算和普通计算功 能。根据不同的成本模拟方法，快速计算产品 成本。如依据计划价、上期平均价和最新平均 价计算材料费，进而算出含材料费、标准制造 费用的成本。可帮助企业根据设计资料快速评 估产品的材料费用及制造成本，改进产品设计， 辅助销售决策，提升产品市场竞争力。 工艺路线管理和工序替代管理 系统提供工艺路线管理和工序替代管理功能，帮助企业加强生产工艺管理，建立规范完整的基础数据，适应灵活的生产工艺调整需要，为车间加工过程控制和工时统计等精细化生产管理工作奠定基础。
XX银行文件 关于印发《XX银行分行综合数据 管理平台管理办法（试行）》的通知 各省、自治区、直辖市分行，总行直属分行，苏州、三峡分行:分行综合数据管理平台从2007年开始建设，目前已经完成两期项目建设并推广部署到各分行。为了进一步加强和规范分行综合数据管理平台的日常管理工作，提高分行的应用和数据共享水平，充分发挥统一的技术工具和共享基础设施优势，以便更加
高效地为总分行经营管理决策服务，特制定《XX银行分行综合数据管理平台管理办法（试行）》，现予以印发，请遵照执行。 二○X年X月XX日
XX银行分行综合数据管理平台管理办法（试行） 目录 第一章总则 第二章职责分工 第三章业务需求管理与实现 第四章数据质量管理 第五章平台版本管理 第六章基础设施管理 第七章系统运行、监控及用户管理 第八章数据管理及安全 第九章奖惩管理 第十章附则 第一章总则
第一章 第一条为规范XX银行分行综合数据管理平台和分行管理分析类应用的实施和运行管理工作，防范实施及运行风险，支持保障分行业务营运和经营管理活动，充分发挥统一的技术工具和共享基础设施优势，整合各分行提出的需求，降低全行管理分析类应用的整体实施成本，制定本办法。 第二条本办法所涉基本定义 （一）分行综合数据管理平台（以下简称平台）是分行管理分析类应用开发和数据服务的统一平台，是全行数据架构的重要组成部分，是总行操作型数据存储系统和数据仓库等系统在分行的延伸。平台主要提供面向分行管理分析类应用的数据传输、存储、加工和展现服务，用于支持和整合管理分析类应用系统的开发和部署。通过分行综合数据管理平台，逐步统一全行业务指标口径，利用统一的数据模型、数据标准、基础设施和工具，在满足分行差异化需求的同时，最大限度减少重复投入，实现信息共享。 （二）分行管理分析类应用主要指支撑分行后台经营管理和满足外部监管要求的各类应用。 （三）实施及运行管理工作主要指平台的日常运行管理，包括平台基础设施管理以及基于平台的分行管理分析类应用的业务需求管理与实现，数据质量管理，平台版本管理，基础设施管理，系统运行、监控及用户管理，数据管理及安全等。
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
常用的数据管理系统 一、DB2 DB2是IBM出品的一系列关系型数据库管理系统，分别在不同的操作系统UNIX，Windows Access，ORACLE平台上服务。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2、Windows等平台下。 （一）优点： 1、DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。 2、DB2采用了数据分级技术，能够使大型机数据很方便地下载到LAN数据库服务器，使得客户机/服务器用户和基于LAN的应用程序可以访问大型机数据，并使数据库本地化及远程连接透明化。 3、DB2以拥有一个非常完备的查询优化器而著称，其外部连接改善了查询性能，并支持多任务并行查询。 4、DB2具有很好的网络支持能力，每个子系统可以连接十几万个分布式用户，可同时激活上千个活动线程，对大型分布式应用系统尤为适用。 5、DB2除了可以提供主流的OS/390和VM操作系统，以及中等规模的AS/400系统之外，IBM还提供了跨平台（包括基于UNIX的LINUX，HP-UX，SunSolaris，以及SCOUnixWare；还有用于个人电脑的OS/2操作系统，以及微软的Windows 2000和其早期的系统）的DB2产品。DB2数据库可以通过使用微软的开放数据库连接（ODBC）接口，Java数据库连接（JDBC）接口，或者CORBA接口代理被任何的应用程序访问。 （二）缺点： 1、DB2在关闭机制上有一定的不足。这与DB2的设计框架相关，内存锁的使用在提升效率的同时也对系统的优化要求提到了最高。如果用户对数据库的本身优化和应用程序优化做的不足，那么DB2会容易出现锁等待现象。 2、DB2在API与函数的提供上还不完善。但是多伦多实验室的人正在尽力完善这个模块，在DB2 9中我们期待看到更多更为强大的函数。 3、对于所有的数据库系统高可用性也是一个比较令人头疼的问题。在DB2中的高可用性对于普通用户来说可能比较复杂，但是IBM有一些经典的技术文档可以用来参照帮助用户自己设置。对于管理多分区系统的DBA来说，怎样对各分区协调，如何合理设置分区键是重要的。 二、SQL Server SQL Server是一个关系数据库管理系统，它最初是由Microsoft，Sybase和Ashton-Tate 三家公司共同开发的于1988 年推出了第一个OS/2 版本，在Windows NT 推出后，Microsoft 与Sybase在SQL Server的开发上就分道扬镳了，Microsoft将SQL Server移植到Windows NT 系统上专注于开发推广SQL Server的Windows NT版本，Sybase则较专注于SQL Server在UNIX操作系统上的应用.Microsoft SQL Server以后简称为SQL Server或MS SQL Server 。 随着信息技术的发展，计算机处理数据的方式也发生着变化，文件管理系统－－数据库管理系统。Microsoft SQL Server是一个分布式的关系型数据库管理系统，具有客户机/服务
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
企业管理系统常见软件名称及解释 1．BI，Business Intelligence,商业智能。是由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 2．DRP，distribution resource planning，分销资源计划。是管理企业的分销网络的系统，目的是使企业具有对订单和供货具有快速反应和持续补充库存的能力。 3．PLM,对项目文档进行管理，而且能够执行进度计划管理、任务跟踪和资源调配。 4．SCM，Surface Complexation Model，供应链管理是一种集成的管理思想和方法，它执行供应链中从供应商到最终用户的物流的计划和控制等职能。 5．CRM：Customer Relationship Management，客户关系管理。企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。在不同场合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统，通常所指的CRM，指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用支持等流程的软件系统。 6．EAM,Enterprise Asset Management,企业资产管理。EAM是以企业资产及其维修管理为核心的商品化应用软件，它主要包括：基础管理、工单管理、预防性维护管理、资产管理、作业计划管理、安全管理、库存管理、采购管理、报表管理、检修管理、数据采集管理等基本功能模块，以及工作流管理、决策分析等可选模块。 7．OA：办公自动化或者说实现数字化办公。可以优化现有的管理组织结构，调整管理体制，在提高效率的基础上，增加协同办公能力，强化决策的一致性，最后实现提高决策效能的目的。 8．SCM：供应链管理。是对供应、需求、原材料采购、市场、生产、库存、定单、分销发货等的管理，包括了从生产到发货、从供应商的供应商到顾客的顾客的每一个环节。
数据信息管理平台质量技术标准及要求 一、系统需求概述 为规范税收征管和加强税源监控，以金税三期返还数据为基础，构建基于云计算技术的大数据处理架构，抽取、整合、集中现有数据资源，采集第三方信息，搭建综合性税源数据仓库，建设与金税三期业务系统融合而不重叠的数据信息管理平台，实现对税收数据的准确、快速、深层次分析、多角度挖掘。 （一）总体思路和基本原则 1、技术架构设计科学。充分考虑地税税源数据几何式增长和数据挖掘分析需求，实施基于云计算的大数据处理技术，提供高性能、高可用、高性价比的数据处理能力。辅助以报表、图形、多媒体等相互补充的技术手段，达到对税收业务等结构化、行政管理非结构化以及其它半结构化数据的快速、准确、全面的分析、挖掘和展示。 2、合理利用现有硬件资源。依托甲方现有网络和硬件资源，采用4台高端服务器、1台网络存储和网络资源，搭建硬件基础平台。 3、数据仓库规划科学。采用先进数据仓库技术，对所有历史和在用数据库数据进行清洗、加工、整理、抽取和存储，对政府部门第三方信息、企业采集信息进行采集、整理和存储，整合原有个税软件、土地软件、房产软件等30多个应用系统软件功能和数据，逐步实现一体化建设目标。 4、软件开发工具先进。应用平台采用成熟的系统，结果快速和准确，可逐层钻取、能自定义查询。展示平台可以多屏展示，采用Flash、图表和多媒体结合的形式，为各级税务机关管理和决策提供依据。 5、软件开发和维护具有前瞻性。平台开发做到不重复、小而精、可扩展、好维护，同金税三期系统形成互补。 （二）总体要求 1．技术先进性及要求 (1)搭建基于大数据技术的数据仓库，解决数据查询访问速度瓶颈，满足对非结构化数据的支持，提供高性能、高可用、高性价比的数据处理能力。 (2)各功能操作响应时间和查询结果返回时间要在3至5秒内。 (3)根据上级部门要求，保证系统平台兼容性，数据库软件必须采用Oracle 11g，应用服务器必须采用 WebLogic11。 (4)系统平台只能利用招标人现有的硬件资源和网络资源。
大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产
品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务
一、技术和产品介绍 （一）综合信息应用大数据平台 （1）、概述 综合信息应用大数据平台是开发团队经过在行业内积累了十几年，自主研发的具有自主知识产权的大数据应用平台。平台将行业内的数据与各类社会数据,建立统一的数据资源库；针对实战应用和基层需求、优化资源库存储模型，组织整理数据资源，建立出网状的客户统一视图；通过数据挖掘技术，针对各警种（部门）的业务特点，建立满足应用需求的数据模型，提高大数据应用的实时性、针对性、广泛性。从相对成熟的信息应用技战法中提炼应用模型，通过人机交互，辅助民警更加有效地应用技战法，对分析各类违法犯罪行为人员进行重点的提示与跟踪，为业务部门和专项斗争提供数据支撑服务。 （2）、产品功能和架构
1、总体架构 系统总体架构分为信息资源统一采集管理和流程控制平台、信息资源综合应用平台、情报研判平台、统一发布展示和对外集成共享平台四个部分组成。 信息资源统一采集管理和流程控制平台解决数据来源问题。数据来源包括公安内部业务数据和部门间信息交换与服务平台接入的社会其他部门业务数据。 信息资源综合应用平台建立综合资源库，通过抽取、清洗整合工具将数据接入到数据中心，从而形成综合信息资源库。同时对综合信息资源库中的数据进行应用，包含各种信息的查询、比对、分析、预警等多种应用。 情报研判平台是在对综合资源库进行深度分析建立各种数据模型的基础上，建立各种分析引擎，从海量数据中挖掘出有价值的情报信息。 统一发布展示和对外集成共享平台是指系统的主要服务群体以及服务方式，对公安内的各业务警种开放并提供服务，可对其他系统提供比对、查询等标准服务，对其他需求的服务群体实行标准接口提供服务。
数企BDSaaS企业数据管理平台 企业数据管理平台，当今很多企业的管理多为分散、独立的系统，信息组织缺乏规范化不可避免地出现一个个“信息孤岛”;在过往的发展过程中，对企业而言，员工多利用Excel或单一SaaS软件进行数据管理，故对于企业的数据化分析及应用有效性判断有一定影响。 在互联网思维变革的浪潮下，很多传统行业都加速了互联网化的转型，但是有些企业的转型依然反应出较慢的速度。 接下来，我们带你了解一款企业数据化管理平台——数企BDSaaS： 一、数企是什么： 数企BDSaaS是一站式数据化管理云平台。只需要一个账号，就能够解决各类企业的办公问题;一个数据中心，解决数据分散，易丢失问题;一个APP解决内部信息孤岛，打破企业系统数据的孤岛现象，利用多维度企业数据化分析，为企业发展提供数据化指导。 二、企业数据管理平台，数企能解决什么： 1、四大管理维度，让中国4600万中小企业实现数据化管理变革： a、销售管理云平台，建立企业全渠道营销互动平台，360°标签化目标客户群体，打造企业专属新零售体系; b、内部管理云平台，依托互联网+全新管理思想，打造企业专属全新协同办公环境，大幅度提升企业办公效率; c、生产管理云平台，打造产品全生命周期、全制造流程数字化管理，实现集研产销于一体的生产基础数据统一管理;
d、BI效果分析，通过将企业各模块全渠道的有效数据进行整合，形成企业在当下、未来发展的仪表盘。 2、五大数据中心： 利用PMCOO模式，将企业的产品、营销、客户、订单以及办公等数据，统一在一个平台中，构建企业的大数据管理平台。 3、上百款企业应用 包括工作日志、公司制度、快速审批、云签到、人力资源管理、会议管理、渠道管理、分销系统、生产管理、小程序、客户管理等上百款企业应用，方便企业办公等各种需求。 三、产品详细介绍： 数企包含了企业内部管理云平台、销售管理云平台、生产管理云平台、BI效果分析等产品模块，将企业数据全线打通，为企业管理提供数据支持，彻底解决企业数据孤岛问题。 1、内部管理系统：包含智能办公管理系统、财务管理系统、人事管理系统、企业审批系统等产品模块;实现内部移动数据管理; 2、销售管理云平台：包含智能CRM系统、渠道管理系统、营销管理系统、企业定制中心等服务;依托全方位定制化管理，助力销售成功之路; 3、生产管理云平台：包含设备管理、场地管理、物料管理、系统配置、系统配置、生产计划实施、生产流程工艺、生产计划配置服务，为企业建立生产设备登记管理系统，对生产设备进行统一管理。 4、BI效果分析：将企业各模块全渠道的数据进行有效的整合，清晰洞察企业运转效率，为企业在当下、未来发展提供数据支持。
致远软件A6协同管理，中小企业新一代协同管理平台 协同工作，以人为本、流程管理 致远软件A6系统打通组织中人与人、人与事的工作交流与互动机制，实现管理柔性和刚性的完美结合，从而达到上下管控，有效沟通和高效管理，减少中间成 本，实现协同价值最大化。 公文管理，规X管理、传达政令和指导汇报 完全符合国家公文规X要求的仿真公文，数千家的政府、事业和国企单位选用，公文电子化流转，保证公文质量，提高日常公文流转效率、安全严谨、规X灵活。
目标管理，工作方向更明确，工作内容更可行 致远软件A6通过目标确定、目标分解和目标实现三个步骤，将笼统的目标明确化，将工作内容数量化或行为化，将于目标达成相关的工作关联化，将执行时间 时限化。
会议管理，做到会前、会中、会后全方位协同 致远软件A6可通过会前准备、会前通知，确定会议内容、会议形式及会议地点，方便查看参会人员回执状态；会议过程中，可以设立投票和表决环节；会后，可以通过协同，随时查看往期会议纪要和回执。 为您打造一站式智能移动办公平台 全方面覆盖移动应用场景，随需搭建常见业务管理应用
人事管理，全生命周期管理全员化应用 人事管理是包含员工从入职到离职全生命周期的管理，包括人员面试、入职审批、转正、劳动合同签订、调动和离职等各种申报和审批管理，涵盖组织人力资源六 大管理X畴。
合同管理，执行过程可管理，执行状况可跟踪 致远软件A6可以全面记录合同从签订前准备、商务谈判、合同编辑和审批、合同变更、合同执行全过程管理，并支持方便地与合同付款、合同收款等内容相互 关联。 客户管理，以客户为中心，连接销售和客户 全面覆盖销售过程的客户信息及客户管理流程，包含从商机、销售、客户关系、 销售回款、客户投诉等管理流程。 费用管理，全面预测、有效控制 致远软件A6系统费用，符合中大企业的财务预算管理规X，包括预算审批、预算调整、费用报销、差旅报销、款项支付、借款及收款流程等。 报表中心，实现ERP报表与业务数据一目了然
1数据管理架构 1.1 数据管理平台功能蓝图 数据管理就是对交易中心现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式，实现核心数据统一存储，维护和使用的问题，提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力，并更加深入地进行数据挖掘等工作，为中心创造更多的价值。未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控，并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平，为中心的服务提供全方面的数据支撑。数据管理平台的功能蓝图如图所示： ●数据整合域，是对现有业务系统的数据进行采集和清洗转换，并对采集过程中的数 据进行质量检测，来确保整合数据的准确性和可靠性。 ●数据管控域，对采集到数据按照其不同的属性进行分类存储管控，对数据的质量、 数据的安全以及信息的生命周期进行统一的管理，并对数据在使用过程的各种信息 进行统计分析。 ●服务共享域，利用数据管理平台已有的数据资源，进行自定义的数据服务配置， 定制出符合要求的服务，进行相关服务流程的编排，通过数据中心将服务进行发布。
●服务管理域，主要是对提供的服务进行管理，包括服务应用的管理，服务流程的管 理以及服务监控。 1.2 数据集成 数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行： ●数据类型识别 根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体，其中哪些是主数据，哪些是非主数据但需要共享的数据，哪些是私有数据。数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。 ●数据同步规则确定 分析采集的各种数据需要达到的同步频率，从实时、准实时到天、月不等，针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式，ETL（抽取-转化-加载）和ESB（企业服务总线）分别适用于不同场景。ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步，如Hotplug、全表对比、时间戳等。在这里，将根据不同的数据类别和数据使用频度和需求频度等情况，制定出相应的数据同步的机制，采用实时数据整合和批量数据整合两种方式进行数据的整合。 ●数据清洗规则确定 在进行数据整合过程中，由于不同系统中可能重复出现的数据，以及数据本身的缺失和错误等问题，为了避免由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间的差异，在清洗过程中需要制定统一的数据清洗规则，对数据进行清洗和转换，确保数据管理平台中的数据能够保持一致性。 同时，在数据清洗的过程中，需要对采集数据的质量以及清洗后数据的质量进行检测。其中，在数据采集过程中，对采集的数据进行整合，确保采集的数据都能满足质量要求，能够通过正确的清洗和转换；对于转换完成的数据，通过再次的检测，保证转换数据的一致性和正确性，从而确保数据的准确行和权威性。 1.3 数据管控 数据管控就是对于进行整合后的数据进行相关的管控，使其能够满足交易中心管理对于
浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大，数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，数据将成为企业的核心资产，在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强， 在大数据时代来临之前，数据作为特殊“资产”，人们更多的是从历史数据中总结规律，查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来，也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷，以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解，但自己所在的企业不能，那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险，在数据时代，这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中，体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。 大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化发展，对于企业来说，企业价值体现在其企业管理组织架构中，企业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代，企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础，提高企业在市场经济
的核心竞争力，也就是说，企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化，大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去，大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动，从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变 在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平，这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法，但在未来，数据驱动模式将代替业务驱动模式，大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法，从而分析问题出现的原因，并帮助决策者做出正确决策，这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响，也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型，全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。利用有效的 4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变
1.1数据标准建设 睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过一系列的活动，统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。 1.1.1灵活配置数据标准属性 定义不同的数据标准可能存在需要录入不同的属性，为了满足不同项目对数据标准的设计，睿治数据治理平台提供了数据标准集管理，内置了业务属性、技术属性、管理属性、质量属性、主数据属性、生命周期属性供用户选择使用，并支持自定义属性。 1.1.2方式丰富的数据标准录入 平台提供灵活方便的操作界面，根据用户选择合适的方式，快速创建数据标准，支持用户手动创建数据标准，同时支持拾取元数据生成数据标准，简化数据标准创建的步骤，同时支持修改、删除等操作。
除了手动创建外，还支持通过导入的方式进行批量创建。通过导出标准集，让用户在线下对数据标准进行整理，将整理完成的数据标准导入到平台后，成为一条可映射、评估的数据标准。
1.1.3完备的数据标准审批 数据标准创建保存后，确认无误后，支持整集发起审批。审批支持通过、退回操作，可采用邮件或任务提醒的方式通知参与审批的用户。同时支持审批列表的搜索，快速定位数据标准。 1.1.4先进的数据标准落地映射 数据标准被设计出来，主要目的是为了规范各业务系统的数据建设。平台支持对数据标准设置落地映射，一条标准可根据实际业务需求进行多个映射，映射设置细化到实际业务系统对应的元数据上，为后续的落地评估提供依据，设置好的落地映射支持修改、删除。