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大数据在人力资源管理系统中的应用
作者：邓添隆
来源：《科学导报·学术》2019年第27期
摘要：随着大数据时代的到来，企业所面临的生存环境也发生了新的变化，使得人力资
源管理的理念以及模式也随之发生了新的调整，如何加快人力资源管理与大数据的融合是当前人力资源相关工作人员需要关注的热点问题之一。本文从人力资源管理与大数据融合的必要性出发，论述了当前我国人力资源管理所面临的困局，并在此基础上阐述了人力资源管理与大数据融合的应用表现，希望能够赋能企业人力资源管理数字化转型的同时，助力于人力资源管理理念以及模式的优化，实现企业人力资源管理系统的有效革新。
关键词：人力资源管理系统；大数据；应用
一、引言
所谓的大数据具有数据信息量大、数据信息整体密度价值低、数据信息传递速度快、数据信息多样化以及数据信息真实高等特点，使得人力资源管理的优化面临着转型升级的问题。人力资源管理主要负责人才的引进以及人才的考核等相关职能，将“大数据”思想应用于人力资源管理工作中成为了人力资源管理工作发展的趋势之一，大数据理念以及技术的应用提高人力资源的管理效率，实现人力资源管理工作价值的内在优化。
二、人力资源管理与大数据融合的必要性
经济发展进入了新常态的阶段，使得企业的发展节奏也随之发生相应的调整，在这一大环境下人力资源管理与大数据融合的必要性变得越来越突出，将人力资源管理与大数据融合在一起能够提升企业的市场竞争软实力，确保企业能够面对新形势的挑战。一方面，大数据的应用能够实现人力资源管理的有效减负，促使人力资源管理的体系变得更加的健全，能够帮助企业匹配优质的人才。例如，大数据信息技术能够实现人力资源管理工作的有效整合，确保人力资源管理工作在开展过程中不会因为时间安排、资源限制等因素出现严重的矛盾、冲突现象，拓宽企业的人力资源管理空间，还能够确保现有的人才队伍满足企业的发展需求。另一方面，大数据信息技术的应用能够实现企业人力资源管理模式的优化，以便于人力资源管理工作在开展过程中能够有侧重点的调整方向，为人力资源管理提供工作优化指导，为人力资源管理工作赋予新的时代价值。
三、当前我国人力资源管理所面临的困局
3.1单一化的人力资源管理理念难以满足多元化的市场发展需求
单一化的人力资源管理理念是当前我国人力资源管理所面临的困局的之一，如果仍然采取传统的人力资源管理模式不仅无法有效的解决好上下级关系的处理以及员工的诉求等问题，还
某知名汽车制造企业大数据应用背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据
941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite 等线上渠道的用户数据，并与企业内部CRM等数据整合。同时，该企业还接入了用户数据库，基于5.5亿的用户画像数据，补充该企业一方数据无法支持的年龄、购买偏好、媒体偏好等维度的用户数据。 2、标签化用户，生成和管理用户画像 企业一方数据与941大数据服务联盟服务方三方数据融合后，基于标签系统，结合产品及业务需求，生成该车企的微观和宏观用户画像，其中微观画像为单个用户的画像，通过关键ID即可查询人口属性、汽车用户属性、内容偏好等信息。宏观画像为特定用户群画像，包括本品牌相关人群，竞品相关人群等，通过微观/宏观用户画像信息，该企业的市场及销售人员一方面可以准确定位每款车型的潜在用户，包括收入、偏好、学历等各方面特征，从而进行精准的用户细分和市场营销；一方面可以清楚的了解每款车型的用户对产品的关注点，如油耗，外观，空间等，从而在产品设计，营销等方面进行针对性的优化。 3、搭建大数据舆情分析系统，第一时间发现和处理负面信息 以往，该企业的品牌部门为了解用户舆情，都是以人工的方式去各类垂直网站收集用户舆情信息，这种方式繁琐、消耗很多的人力和时间，而且收集的信息也不够全面和实时，本期项目中，941大数据服务联盟服务方为该企业搭建了大数据舆情分析系统，基于大数据抓取工具，抓取互联网微博、论坛数据，贴吧、汽车垂直网站等用户舆情数据，实时、全面的获取该企业旗下各款车型的舆情数据。
大数据的应用及带给企业的挑战 随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。根据国际数据公司IDC发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。随着前所未有巨量数据信息的聚集，“大数据”已得到广泛关注。本文将分企业数据、机器数据和社会化数据三类，针对企业数据处理面临的挑战、机器数据应用场景、社会化数据带来的变革展开讨论。 1、企业数据处理面临的挑战 中国的企业已经认识到大数据蕴含着巨大的商业价值，但国内互联网巨头作为率先使用大数据技术的用户，仅仅是基于开源软件自主开发大数据应用，未形成企业级的个性化应用。 (1)非结构化和结构化数据的统一及整合 随着互联网和通信技术的迅猛发展，企业中的数据类型早已不是单一的以文本为主的结构化数据，还充斥着广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型的数据。这些数据称为非结构化数据。据统计，企业中
85%的数据属于非结构化数据。但是企业现有的数据处理方法仅适用于结构化数据，无法将大量的非结构化数据与结构化数据进行统一、整合，就无法发掘数据中的价值。 (2)跨业务平台数据的关联 当今企业环境中存在着：不同业务模块的数据分布在不同的系统平台，这些被割裂的数据在单一业务平台无法得到有效利用；不同业务模块的数据无法实现共享、关联；仅对关键业务的数据进行收集、整合和利用，非关键业务的数据被忽视等现状。企业中的数据由于业务模块的划分而被割裂开来．单一业务模块的数据价值远远小于所有业务模块数据关联起来进行分析运用，企业将如何实现跨业务平台数据的关联与整合将面临巨大的挑战。 (3)面向数据的实时分析 随着经济的飞速发展，企业所面临的市场行情也在瞬息万变，企业曾经惯用的事后处理机制已经不能应对，企业需要实时洞察业务运营状态，以便迅速应对不断变化的市场形势。 企业业务的运营状态将体现在海量数据的快速处理和有效进行 实时分析的基础上。但随着大数据的爆炸式增长，与企业相关的数据可能在无限量的不断增长，这些不断变化的数据，需要企业进行全面、实时的分析。
大数据在企业管理中的应用 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。 大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。 课程收益： 1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； 2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； 3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； 4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能； 5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。 课程模型：
课程时间：1-2天，6小时/天 课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑 课程大纲 前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产：传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1）什么是大数据基因：客户VS用户 2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验 第一讲：大数据的时代背景和正确认知 一、什么是大数据？ 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1）大——海量，平台级 2）数——信息结构化 3）据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1）时间 2）空间 3）行为 4）偏好 5）规律 6）预测 案例分享：五常大米，下单即送 4.大数据的类型 1）消费数据——多维度记录 2）机器和传感数据——图文、语音、影像
工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景
供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。
大数据应用的五个典型应用场景 来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者： 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT 专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。 的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性？什么是大数据解决之道的要素？大数据实施是否有章可循？...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书。 在该白皮书中，现阶段企业对大数据的观点得到全方位体现，它们着手实践大数据的方式被完整揭示，而它们在利用大数据获取商业价值增长方面的进展也被一一披露。 基于翔实的广泛调研，IBM得出了数个颇具参考价值的结论：未明确大数据的定义是企业混淆大数据的最主要原因；企业对大数据的采用还处于初级阶段(大多数企业目前主要是理解概念(24%)或者定义与大数据相关的路线图(47%))；以客户为中心是大数据的首要任务成为共识；内部数据是企业内大数据的主要来源但大量未开发的价值隐含在内部系统中；不确定性以及技能的缺失使得社交媒体等外部数据源未得到充分利用；缺乏先进的分析技能是从大数据中获得最大价值的主要障碍。 德华安顾人寿董办主任王洪涛现身说法。长期耕耘于保险行业的他表示，大数据在保险行业的潜力巨大：保险行业使用大数据，现在还大多停留在"集约使用"阶段；保险公司拥有丰富的客户数据、交易数据和接触数据，但数据量的积累，往往导致"数据坟墓""现象的发生；保险行业没有广泛培养出大数据智慧应用的意识和能力。他认为，保险行业利用大数据，一要集约地用，二要智慧地用。后者指的是利用数据挖掘，发现保险行业内的新知识，在这方面，保险行业仍然处于开拓期。 为了进一步明确大数据定义，IBM首先完善了大数据的新属性：Veracity(真实性)。IBM 全球企业咨询服务部业务分析与优化服务大中华区总经理段仰圣表示："真实性是当前企业
关于大数据分析在企业管理中的应用探讨 【摘要】随着国家经济的迅猛发展，大数据互联网技术也伴随经济改革的大潮，得到了快速发展，人们的日常生活充斥着无数的信息数据，因此大数据分析技术也应运而生。在云计算技术强大运算能力的支持下，迅速扩大了大数据的使用范围。本文通过分析传统企业管理存在的问题，引出大数据在企业管理中的应用策略，并阐述了其产生的积极效果。 【关键词】大数据分析；企业管理；应用策略 在企业管理过程中，如何选定合理有效的战略方案，需要通过大数据技术进行系统的分析。比如分析企业周围的环境，协助企业做出正确的战略判断，对企业的信息有一个准确系统全面的把控，合理的规范指导企业行为，并最终最大限度的实现企业利益。大数据能够准确分析市场需求以及管理环节出现的问题，并构建相应的模型，为企业做出正确决策提供科学的依据。 一、运用传统办法管理企业存在的问题 1.容易产生错误的企业决策 管理者一般对传统的企业决策有着非常大的影响，对企业的决策往往是依靠自身敏锐的直觉、丰富的管理经验以及精准的判断力。以往，决策者往往能依靠自身的经验做出争
取的决策，促进企业的发展。但是现如今随着现代化进程的深入发展，产生了大量的没有规律且非常复杂的数据，人力难以进行准确全面的分析，此时如果依旧沿用传统的决策方式，势必会产生决策上的失误。 2.缺乏对市场需求变化的把控，导致其产品缺乏竞争力 企业在产品生产过程中制定的战略决策，主要是依据市场的发展形势以及客户的需求变化。传统企业主要是依靠诸如问卷分析、市场调查资料以及用户的体验来分析供求关系。但随着经济的快速发展，人们的需求时刻再发生着不同变化，这些传统搜集情报的方式已经无法适应当代企业发展的需要，而且搜集的内容难免会显得片面。并且伴随全球化进程加快的影响，外国企业生产的产品大量充斥到国内市场上，加剧了市场竞争。鉴于此，企业传统的分析方法已经无法跟上时代发展的步伐了。 二、如何在企业管理中发挥大数据的有效作用 1.战略决策管理与数据挖掘 知识的发展过程主要依循数据的选择清理，数据仓库的预先处理以及对模型的选择，而大数据在管理决策上的应用，就是将获取的信息通过假设检验的方法转化为知识方案的 过程。在数据挖掘技术领域，能够发现很多对企业决策有帮助的数学模型，可以将这些数学模型存储到信息库当中，在进行问题讨论以及做出企业计划或决策的时候，可以非常方
大数据是工具，那么它究竟对企业会有什么作用呢？了解了大数据的作用，才能让大数据更好的服务自身。其实，从传统企业的运行流程来看，大数据主要能够在了解用户、锁定资源、规划生产、做好运营、开展服务等方面，帮上企业的忙。 大数据作用 1、大数据可以使你更加贴近用户 今天的客户和以往有很大不同。互联网的兴起使他们能够在购买一个产品之前彻底和孜孜不倦地研究它，并且他们可以和无数的人交流以得知他们应该和哪家公司做生意。大数据可以让你更好地定位这些善变的消费者，并找出他们想要的究竟什么。 2、大数据将为你的企业带来优势 企业都建立在传统之上。任何一个有着几十年经营传统的行业都相信，在该行业有一种正确的做事方式，如果这种方式没有被破坏就不必去修正它。禧金信息科技大数据所拥有的一个重要的价值就在于，它可以让你真正仔细地研究和分析一个企业在各个方面的先入为主的观念，这些观念你可能从来都没考虑到。当涉及到实验和试图创新时，大数据能带来更丰富的数据量，这意味着你就可以得到一个更好的优势超来过你的竞争对手。 3、帮企业规划生产 大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。 过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。
大数据分析在企业管理中的运用 为什么会有在线管理报告 几家体量较大，月均超过100万元的客户在公司内部授权、各项流程审批的方面都比较齐全和完善。但是，年末盘点全年数据情况时发现，整年差旅消费支出的金额庞大。因为该家公司缺乏差旅管理，没有相对应的差旅报告，使得差旅负责人从中发现问题。事中环节，监控员工的差旅行为，事后环节，统计、分析差旅数据，便于更好的规范和管理员工的差旅习惯。 如图所示，公司在差旅费用管理的重点包括五项：合规、效率、透明、节省和满意度。其中合规性的占比最高，达到30%。合规是税务核查的重点，效率是指员工的工作效率、自动化的效率，人员的数量或重复性工作人员的变动快慢都与效率提高有着密切的关系。其次是透明和节省。既然要对差旅费用进行管控，那数据应透明，以便于进行可视化的管理。通过一系列的管控之后，再对管理效果进行评估，查看节省的费用以及员工的满意度。公司的差旅费用是企业人力资源成本之外的第二大可控成本，据相关统计，超过91%的财务管理者认为差旅在财务管理中很重要，只要对差旅行为进行管控，差旅的成本就会随之而下降。所以越来越多的企业开始对差旅数据进行监控和管理。 近年来，“大数据”已经成为街头巷尾热议的话题。数据化管理一方面可以帮助企业发现差旅方面的潜在问题，另一方面通过数据进行深入的分析，帮助企业优化并提升差旅管理的流程。对于企业，如何让数据服务于差旅管理，将成为一项特别重要的内容。携程商旅在2014年上线了在线报告，差旅负责人可以通过商旅的网站直接察看企业员工的出差情况，包括消费的概况、机票、酒店、火车票等相关的内容。刚上线时，使用的企业客户不多，但是随着越来越多的企业发现差旅管理的重要性之后，都开通了在线报告。
浅谈大数据在物流管理 中的运用 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分
析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的
55 摘要：近年来物流服务新技术成为了社会关注的热点，而大数据技术已逐渐成为物流建设的着力点。本文在简要介绍大数据新技术的基础上，阐述了此新技术在京东物流企业各方面中的应用及优势，提出了企业应用大数据技术时存在的问题和解决对策，最后做出对物流大数据新技术的总结和展望。 关键词：大数据；物流企业；京东；应用 引言 随着我国科技水平的迅速提高和社会经济文化的不断进步，许多先进的技术被普遍应用到各行各业，当然物流行业也不例外。近年来，大数据技术与物流行业高度结合，让物流逐渐从传统形象往高大上“科技范儿”转变，促使物流企业掀起科技变革巨浪。本文以京东企业为例，论述大数据新技术的应用研究。 1、大数据技术的概述 大数据技术一般运用数据挖潜、数据分析手段对信息进行整合筛选，使企业能够在合理的时间内进行传统数据库工具无法处理的海量数据的处理技术[1]，通常具有四大优点：数据规模巨大、来源多样化、处理能力强大、数据价值密度低。 物流大数据则是指物流各子环节中的海量信息资源。大数据技术借助本身四大优点，对运输、仓储、配送等物流信息的分析利用，可以最大限度地节约物流成本、提高工作效率，满足客户对物流服务的需求，达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。 2、物流企业应用大数据技术的优势 物流服务数据的大量化、多样化使京东物流企业在加大对数据处理方面的投入时，合理地利用大数据，将其视为一项战略资源，才能够降低物流成本、提高配送效率。同时京东企业在掌握海量数据资源后，应在各方面做好全面部署工作，才能领先行业为企业及社会创造更多的财富。 2.1 信息共享，掌握企业运作信息 目前，中国电子商务的发展速度已经领先全球。2017年整个京东618年中购物节期间的累计下单金额突破1000亿元，第一个小时的销售额超过去年同期的250%，交易额喷井式增长给数据运维带来了极大的考验。根据京东提供的数据，基层工作 大数据技术在物流企业中的应用 ——以京东企业为例 文／许美贤 郑琰 人员要完成节日期间所有货物的配送至少需要步行5亿公里，路程相当漫长，而京东无人送货车无人机的投入使用让整体配送时间大大缩短。从京东的运作情况得知，每一个物流环节的信息爆炸式增长，使得常规的物流信息数据收集、分析和处理工具的能力已经不能满足企业和客户对节点的信息需求，这就需要利用数据分析处理平台筛选出有利用价值的信息，从而促进企业持续稳定发展。 2.2 提供依据帮助物流企业做出正确的决策 通过传统问卷调研或个人主观判断来进行决策的方法已经日暮途穷，这种方式不能及时、准确、客观地了解到现代消费者的物流服务需求，会使企业做出错误的经营决策，错失重大商机。如果根据人们以往生活经验，会认为奢侈品在经济发达的大城市才有高销售量，在节日前夕就只在经济发达地区做好仓储、配送等工作安排。但是京东大数据显示2018年七夕期间，拉萨地区的铂金、黄金销量大幅增长，七夕节前两周，销量比平时增长了4.4倍、1.9倍，同时，数据显示，在拉萨地区，鲜花也是拉萨市民浪漫的必备品，七夕节前两周，鲜花销量比平时增长了1.6倍，钻石销量比平时增长了2.1倍，腕表销量比平时增长了48%。此外，七夕节前两周，拉萨地区生活电器销量比平时增长了44%。 而京东对信息的收集、汇总处理工作及时高效，在得到较为精准的业务数据后，分析、筛选出有利用价值的信息来判断和预测每个地区的各种商品需求量及物流服务需求度，进而调整企业运营方案，集中精力完成高效益的业务，充分发挥大数据技术的作用为企业带来高额利润。 2.3 通过对数据“加工”来实现数据“增值” 通过对不断增长的数据进行“加工”，可以在物流企业产生显著的财务价值。2017年8月京东无人机无人车总部落户凤岗，采用规范的模型“加工”数据，使年产值逾400亿，年劳动生产率提高0.5％。京东大数据的质量和价值跻身中国顶级互联网公司之列，借助这些大数据，并对此进行增值处理，就可以为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能化支持。因此，在掌握庞大的数据信息后，提高对数据的“加工能力”筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”[2]，才能体现企业的大数据战略意义。 3、大数据技术在物流领域的应用 随着现代信息通信技术的快速发展和物流业务量的不断增加，物流服务过程产生的信息流和相关数据也呈现不断增长趋 ★基金项目：南京林业大学2018年大学生实践创新训练计划项目（No.2018NFUSPITP682）.
大数据在企业中的应用 ［摘要］ 企业应用系统在长时间使用后，都会出现数据量增大和应用系统性能下降的现象。本文针对这一状况，提出在清除历史数据前或对历史数据进行归档前，对其进行转移和复制并在可能的情况下构建数据仓库，对企业历史数据进行挖掘的方法。详细介绍了数据挖掘技术的概念、数据挖掘流程和常用的模型，以及数据挖掘在企业历史数据中的主要应用。 ［关键词］数据挖掘；模型；算法 引言 随着企业信息化应用的不断深入，各种大型应用系统纷纷上线，如ＥＲＰ（ＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＲｅｓｏｕｒｃｅＰｌａｎｎｉｎｇ，企业资源计划），ＣＲＭ（ＣｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，客户关系管理），ＳＣＭ（ＳｕｐｐｌｙCｈａｉｎMａｎａｇｅｍｅｎｔ，供应 链管理）等，一些小型应用软件及企业内部开发人员开发的应用软件的相继使用，也成为企业信息化的必要补充。这些应用系统规模大小不一，系统架构各异，所使用的数据库也不尽相同，可以是ＯＲＡＣＬＥ，ＳＱＬＳerver，ＤＢ２，ＭＹＳＱＬ等主流数据库，甚至也包含Ｄｂａｓｅ，Ｅxcel等数据源。另外，各种应用的功能模块也不相同，有的多而全，有的小而单一，但主要包含财务管理、客户管理、供应商管理、进销存管理等模块。随着时间的推移，业务记录越来越多，数据库中的数据量也越来越大。对于小型的应用软件，由于系统逻辑相对简单，可以对数据库中的历史数据按照规定进行清除，然后将其快速部署在新的硬件环境上。但是大型应用软件因为系统复杂，尤其是多组织的跨集团公司的应用系统，加上数据的多年积累，应用系统性能每况愈下，此时如果进行数据迁移和应用移植，一般由专业公司来做，而且费力费时，需要长时间的测试然后进行切换。通常的做法是，对历史数据进行定期清除，然后通过添加新的存储设备来改善系统性能。传统应用系统的使用都局限在业务记录层面，首先业务用户录入业务操作记录，然后通过查询或者调用报表来查看业务过程和结果。更深层的应用，是建立在分析的基础上，则可以就某个独立应用的数据库进行数据挖掘，也可以通过数据仓库将企业不同应用系统下异构数据库中的历史数据进行整合，然后进
知名汽车制造企业大数 据应用 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】
某知名汽车制造企业大数据应用 背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据 941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite等线上渠道的用户数据，
大数据在企业管理中的应用 实战型能落地大数据营销专家-黄俭老师简介： 滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家知名企业特聘高级管理顾问。 黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业，作为资深培训讲师，在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程，结合自身的企业实践和理论研究，开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课，可以聆听他的职场经历，分享他的成绩，干货多多！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格，深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评，使销售管理人员掌握一些管理先进理念，分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司，华东医药公司的销售团队在培训后，销售业绩有了20%提升。 擅长领域：战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销 授课风格：采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。 主讲课程： 《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》 《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》，《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据
所谓大数据，即指由一种强大有效的分析工具对所采集数据进行合理筛分的巨大的数据集合，它是一种相对有效的数据处理工具，其目的就在于它可以帮助企业在一定的合理时间内将所收集数据通过认真仔细的选择，并对其进行一定的管理处理，从而来帮助企业更快更好地经营。尤其是在信息时代发展相对较为迅速的近几年时间内，它已经成为众多企业尤为青睐的一种商业运营技术，并且已经有很多的管理者深深的认识到大数据的应用可以给企业的管理运营带来多么大的效益。因此，我们有必要对大数据进行一个较为全面的分析，并在众多企业中大力的推广这一新的技术。 一、大数据的基本特点 毫无疑问，随着经济和信息通信时代的发展，大数据已经成为对各行各业影响都较为深远的一门新兴技术，它在对企业变革的影响之中也占据了很重要的地位，因此，企业要想能够快速而稳定的进一步发展，那就必须试着采用大数据技术。下面我们就大数据的基本特点先做一个简单的分析。 （一）大数据的类型多种多样（Variety） 经济在发展，时代在发展，人类社会中产生和存在的数据不仅在数量上越来越多，且在类型上也越来越呈现多样化。它不仅包括人与人之间的产生的数据种类，还包括机械与机械之间产生的数据类型，包括人与机械之间产生的数据类型等等。其涵盖的范围也相对较广，包括了视频图像等多种方式，多种多样的数据类型的产生无疑可以帮助我们的企业不断地发展壮大。 （二）大数据的处理速度相对较快（Velocity） 大数据一直都有一秒定律，即指大数据在处理资料时速度相对较为快速一些，这主要是由数据流的高速性和实效性来决定的。对于大数据的信息，我们需要对其进行快速而有效的处理，并且一定要达到能够全面深入的挖掘有价值的信息的能力，这对于企业针对有关事项做出精准的判断和分析并拿出有效措施极为有利。 （三）大数据的数量体量较为庞大（Volume） 有关数据显示，近年来，随着科学信息技术的快速发展，大数据的存储量一直保持在不断增长的状态，且仍有继续高速增长的发展趋势，它的快速发展直接推动了大数据的商业价值意义。 二、大数据在企业管理中的应用和推广 有关调查显示，大数据在当今社会各企业中已经被逐渐的广泛使用，虽然兴起的时间相对较晚，但是其发展速度还是相当可观的，因为它可以切实有效的促进企业的核心竞争力，从而来实现企业长远有效的发展。下面我们就大数据对企业的影响以及它在企业中的应用做一个简要阐述。 （一）大数据可以帮助各企业仔细的了解所属用户情况
qiyekejiyufazhan 【摘 要】随着信息科技发展水平的不断提升，大数据、云计算、虚拟化等新兴信息技术越来越多地应用于企业日常运营与管理之中。其中，大数据技术在企业管理应用中占据越来越重要的地位。大数据技术应用在企业管理中，为企业带来了机遇的同时也带来了诸多挑战。文章就大数据在企业管理中应用的重要性、存在的问题进行阐述，并对未来的发展方向与趋势进行简要的分析与探讨。 【关键词】大数据；企业管理；应用【中图分类号】TP311.13；F272【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2019）04-0087-02 1大数据概述 随着科技信息的发展，大数据引起了各行各业越来越多的关注，一般大数据是指一个公司创造大量的结构化、半结构化和非结构化数据的总称。在数据不断呈量级增加的情况下，原有的数据处理模式已经无法满足企业对于业务数据的应用与处理要求，因此大数据是指必须采用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力与流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据应用于企业管理具有非常重大的意义。它有4个特征：大量性、高速性、多样性、价值密度低。 （1）大量性。数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素和资产。数据从TB 级别，跃升到PB 级别、EB 级别、ZB 级别、YB 级别，是大数据大量性的重要体现。 （2）高速性。大数据的大量性是指数据达到PB 级别或以上，而大数据的高速性是指对达到PB 级别或以上的数据处理速度极快，大多数时候不到1s 就实现了。同时，高速性也是指数据具有时效性，超过了时间数据会失去作用。 （3）多样性。大数据的多样性是指，大数据包含结构化、非结构化和半结构化的数据。结构化数据是指存储在传统关系型数据库的结构化数据，而非结构化与半结构化数据是指近年来呈海量级增长的视频、音频、图片等多种数据类型，这些数据无法存储在传统的关系型数据库中，因此需要非结构化数据库进行存储。 （4）价值密度低。数据价值密度低是大数据的一个显著特征，它指的是有价值的数据在所有数据中所占的比例特别低。相对于传统的数据，大数据最大的价值是能为企业提供增值服务、带来经济利益。它能够通过大量不相关的数据发现事务的规律，并通过数据统计比对对现状进行研判，从而能够基于规律和现状，科学地预测预警事务未来的发展趋势，最终为社会各个方面提供知识成果与服务。 大数据核心的特点是需要通过大量数据挖掘事务的相关性，是一种相对的确定性；而非传统的数据分析出来的事务之 间因果性，是极明显的确定性；因此两者相比之下，大数据需通过大量的数据提炼一定范围内事务的相关性，此为大数据价值密度低的体现。 2大数据在企业管理应用的重要性 从计算机技术诞生的那天起，企业的经营管理便离不开计算机技术。随着大数据技术的广泛应用与逐渐成熟，大数据对于企业经营管理等各方面的支撑与应用优势开始凸显出来。大数据对企业管理的应用不局限于企业和行业，企业可以通过对 海量用户数据进行分析完善其产品或服务，而政府层面同样也可以利用大数据完善公共服务。下面就大数据对企业管理应用的重要支撑作用进行阐述。 （1）快速获得用户反馈，改进产品及服务。现代社会，商业竞争异常的激烈。不管是创业型公司还是上百年历史的企业，无一不在意用户对其产品或服务的评价与口碑。获得用户认可与持续买单，是企业能够生存与发展的核心。利用大数据技术，企业可以快速地获得用户对产品或服务各方面的评价数据，从而对数据进行多维度的建模分析与关键语义的提取，挖掘出用户对产品或服务比较细致的评价与进一步的需求。企业再根据自身的实际情况及大数据的分析结果，为各个生产要素分配不同的改进权重，迅速地改进产品或服务的各个方面。事实证明，只有持续不断地分析用户的反馈与需求，才能改进产品与服务，使企业在充满竞争的市场环境中获得有力的竞争地位。 （2）提供产品或业务相关性分析，通过营销促进销售额。大数据技术在企业管理过程中，发挥对产品或业务的相关性分析，是大数据技术为企业带来最为直接也是最先被应用的价值。相关性与因果性的区别在于，不存在由于A 原因导致B 结果这样强烈的逻辑关系，而是呈现较为缓和、不易觉察的关系。因此，相关性分析需要用到大数据技术支撑。“沃尔玛”应用大数据分析之前，并不了解啤酒销售量与纸尿库销售量的关系，在应用了大数据分析技术后，发现其呈现强烈的正相关性。“沃尔玛”根据这一研究结果进行了观察，发现大量父亲在下班后会根据自己的意愿去超市采购啤酒，同时会顺便买回 【作者简介】陈佳仪，女，广东汕头人，本科，广州市交通信息化建设投资营运有限公司高级工程师，从事信息化管理工作。 大数据在企业管理中的应用 陈佳仪 （对外经济贸易大学国际商学院，广东广州510000） 87
陕西省高一上学期化学期末考试试卷（I）卷 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 一、单选题 (共15题；共30分) 1. （2分） (2018高三上·岳阳月考) 事实上，许多非金属氧化物在一定条件下能与Na2O2反应，且反应极有规律，如Na2O2+SO2═Na2SO4 , 2Na2O2+2SO3═2Na2SO4+O2据此，你认为下列反应方程式中正确的是（） A . 2Na2O2+2N2O4═4NaNO3 B . Na2O2+2NO2═2NaNO2+O2 C . 2Na2O2+2N2O3═4NaNO2+O2 D . 2Na2O2+2 Mn2O7═4Na2MnO4+O2 2. （2分） (2016高二上·黄陵期末) 0.1mol/L Na2CO3和0.1mol/L NaHCO3溶液的pH值比较（） A . 大于 B . 等于 C . 小于 D . 不能肯定 3. （2分）(2018·西宁模拟) 根据下列实验操作和现象得出的结论正确的是（） A . A B . B
C . C D . D 4. （2分） (2018高一上·天水开学考) 把铁片分别放入下列溶液中，铁片溶解，而溶液质量增加，但无气体产生，此溶液是（） A . 稀硫酸 B . AgNO3溶液 C . Fe2(SO4)3溶液 D . CuSO4溶液 5. （2分） (2018高二上·吉林期中) 下列有关合金的性质的说法正确的是（） ①合金与各成分金属相比较，具有许多优良的物理、化学或机械性能 ②相同金属元素形成的合金、元素的含量有可能不同，但其性能是相同的 ③镁铝合金在盐酸中不能完全溶解 ④合金具有各成分金属性质之和 A . ①② B . ①③ C . ① D . ③④ 6. （2分） (2016高二下·河北期末) 能正确表示下列反应的离子方程式是（） A . Fe2O3溶于过量氢碘酸溶液中：Fe2O3+6H++2I﹣=2Fe2++I2+3H2O B . Ca（HCO3）2溶液与过量NaOH溶液反应：HCO +Ca2++OH﹣═CaCO3↓+H2O C . 用浓盐酸酸化的KMnO4溶液与H2O2反应，证明H2O2具有还原性：2MnO +6H++5H2O2=2Mn2++5O2↑+8H2O D . AlCl3溶液与过量的浓氨水：Al3++4NH3?H2O=AlO2﹣+4NH4++2H2O