联合利华活用大数据驱动供应链管理
消费者从超市货架上取走一瓶联合利生产的洗发水对联合利华（中国）来说，就意味着它的1500家供应商、25.3万平方米的生产基地、9个区域分仓、300个超商和经销商都因此而受到牵动。
这是构成公司供应链体系的一些基本节点。它的一头连接着来自全球的1500家供应商，另一头则是包括沃尔玛、乐购、屈臣氏和麦德龙等在内的总共约300个零售商与经销商所提供的超过8万个销售终端。此外是：清扬洗发水、力士香皂、中华牙膏、奥妙洗衣粉等16个品牌将近3000多种规格（SKU）的产品，以及在中国超过100亿元人民币的年销售额。每当消费者买走一件产品，联合利华整条供应链的组织运转就会受到影响。
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深度数据挖掘与需求分析
不同于家电、汽车等耐用消费品比较容易预测消费趋势和周期，快速消费品行业由于其消费者的购买频次更高，消费结构更为复杂，以及销售过程中充满许多不确定性，企业较难对它做出需求预测。最头疼的情况是大客户采购，这种情况可能使超市的现有库存顷刻间耗尽。为了避免类似的手忙脚乱，又不想增加库存加大成本，更不想丢失客户，联合利华需要准确地预测未来的销售情况。
每天，分散在全国各地的业务人员巡店后，将销售数据输入到一个手持终端，源源不断地把销售情况汇总到公司的中心数据库里。与此同时，直接与公司总部数据库对接的诸如沃尔玛POS机系统和经销商的库存系统等，将店里的销售和库存数据及时反映到公司的中心数据库中，使不论上海中国总部还是伦敦全球总部的管理人员，都能了解到中国超过1万家的零售门店在任何一天内的销售情况和业务数据。其余还有7万多个销售终端，数据更新以周为单
位，这些大样本的数据来源，可以保证销售预测的波动（例如令人头疼和难以预料的团购情况）能被控制在合理的范围水平内。
但仅仅通过汇总购买行为这类数据，还不足以准确预测出未来一段时间内的需求，那些代表预测销量和实际销量的分析曲线，只是依赖数学模型和复杂的计算完成了理论上的工作，还需要做进一步的分析。这就需要其他的业务数据，例如对某产品制定的促销方案是降价还是买赠、在某时段内投入了多少宣传力度、覆盖了多少区域或渠道等，都会影响到该产品最终增加的销量，同时还要与其他业务部门如生产、采购、财务、市场等团队进行协同，共同利用这些数据，预测和分析结果。
联合利华按照16个品牌的产品形态划分出四大业务类别，每个品类都有一个团队来预测产品的销售情况，并分析进一步影响采购、生产环节的实际运作。当洗发水以瓶为单位售出后，采购部门得到的信息则是原材料A和包装材料B又将会有新的需求，在系统里一瓶洗发水会被分解成40多种原材料，这些数据会落实在其物料清单BOM上。
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全球协同采购
按照公司实行的全球化范围的采购与生产体系，消费者购买行为对采购、生产的影响就是全球性的。目前，公司旗下400多个品牌的产品在六大洲270个生产基地生产，所有涉及原料和包装材料的采购问题，包括采购地和供应商的选择，以及采购规模与频次的安排，都是由全球统一进行调配。这种全球化的操作将在成本集约上体现出规模效应，但同时也对公司的供应商管理水平提出了挑战。
2002年，公司在上海成立了全球采购中心，从中国向全球出口原料及成品，这里生产的牙膏最远销售到智利，中国的供应商总数规模在1500家左右。利用大数据与业务分析，一些能够同时提高合作方效率的合作会在这里开展：一些在内部被评定为A级的供应商被视作战略合作伙伴，它们会为生产提供定制化的材料，而自己的设计与研发人员也会对供应商的设备、流程等十分熟悉，双方会针对一款新产品在很早期就开始合作，联合利华会从技术方面对供应商提供指导。
联合利华利用大数据对供应商进行管理，有一套全球共同执行的标准。一个跨部门的管理团队每年会重新审核供应商等级，对A级供应商更是到场审计两次，不仅是技术水平、产品质量、资金规模等常规指标，还包括绿色、环保、用工条件等社会责任方面的情况，如果在其中哪个方面没能达到要求，就将面临从采购名单里消失的风险。
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高效协同生产
每当商品售出时，生产部门就要和计划部门对接对售出产品的数据做出响应。根据售出产品的相关数据，生产计划经理进行分析并做出决策。除了通过需求计划经理得到需求预测，他还必须获得其他业务信息，例如通过采购团队掌握所有供应商的交货能力，通过工厂负责人了解目前生产线上的实际产能，等等。然后，将这些信息汇聚在一起统筹分析，做出下一段时期内的产能供应水平。
根据这些大数据，工厂最终制定出生产安排，指挥一个年产值为140亿元的生产系统在每一周、每一天里如何调度它的每一家工厂、每一条生产线、按照速度和专长的不同安排生产（洗发水生产线就有十多条），完成300多个规格(SKU)的洗发水生产，以尽可能达到产能最大化，以满足那些分散在全国各地甚至世界其他地区不断增长的购买需求。关于消费者打算在何时何地购买这瓶洗发水的行为，将给联合利华的分析人员带来一道复杂的统筹学问题。
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渠道供应链管理，赢在货架
联合利华在全国设有9个销售大区，首先成品从合肥生产基地的总仓发往上海、广州、北京、沈阳、成都等9个城市的区域分仓。为了保证这瓶洗发水能够准时到达最终的货架，分销资源计划员既要规划路线，又要考虑库存成本和各条运输线上波动的运输能力。比如，春节将是联合利华产品的销售旺季，而临近春节时往西方向的铁路线会很拥挤，公路运输也比较忙，这还考虑很多发生在路上的临时突发的状况。因此，必须有充足的数据进行详细周密的分析，并与其他业务部门协商，做出例如“规划如何在西区提前建立库存”等的决策。
联合利华用活了数据，从超市货架上每个产品的变化，一直到自己的供应商，这是一条能产生出高价值的数据链路，而利用链路上每一节点的数据来优化和改进业务，使得业务运营获得了骄人的好成绩。例如通过对缺货的分析，找出导致一瓶洗发水在货架上缺货的真正原因：是门店方面没有及时下单，还是系统虚库存，又或者是因为库存堆放问题等，找到了真正的原因改进了缺货率，使其重点门店的货架满足率提高到了98%，上升了8%（货架有货率每提高3%，就会带动产品销售提高1%）。
又如与超商启动了回程车项目优化，在联合利华合肥总仓、乐购嘉善总仓、乐购合肥门店之间，把双方的取货、发货和运输线路放在一起进行分析和优化设计，减少了返程时的空车率，节约了10%左右的物流成本，同时也完成了公司对碳排放降低的要求；再如，通过分析与优化，提升了服务效率和客户的投资回报率。2011年联合利华的这一排名从2004年的20名之外上升至第二名，实现了它“赢在客户”的目标规划，无论在它的销售、采购、库存、生产，还是在物流等方面的业务都有了很大的提升。
来源：iChainnel,由Beverf整理发布
绿蚂蚁官网：https://www.doczj.com/doc/1214755476.html, 物流与供应链管理如何有效运用大数据 对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？ 所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素： 要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。 要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。 要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。 大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。 那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？ 来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。“亚马逊希望能通过对顾客及人口分布的了解，对趋势的预测，以及快速匹配等工作，实现商业上的抢先布局。”密西根大学管理学副教授、供应链一体化管理项目经理BretWagner如是解释。 “互联网、全球贸易的影响，分析技术的改进以及市场环境的变化都驱动企业不断寻找加强竞争力的新方法。”位于美国华盛顿奥林匹亚的技术及供应链咨询研究公司TransworldData 的总裁MaryShacklett说道，“企业寄希望于利用大数据技术获取创新性信息，从而寻求新的机会。”事实上，大量美国企业已然将大数据应用根植于自己的物流与供应链管理当中。
于永利：大数据时代，电商供应链的升级与创新 导读：大数据时代，供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。供应链管理被称为降低企业成本的第三利润源，创新供应链管理模式，打造以客户为中心、大数据驱动的智慧供应链，缔造极致用户体验，成为锁定电商竞争优势的战略高地。 三大维度驱动市场升级 供应链协同大数据将成为市场核心驱动力，拓展未来电商价值空间。供应链管理能力是企业降低成本的第三利润源，并且已从后台转入与用户接触的前台，直接决定着用户体验。构建以客户为中心、大数据驱动下的智慧供应链是电商企业的战略目标。 以京东为例，在数千万种SKU（在售商品）、118 个仓库、2045个配送站、数亿名用户的背后，正是精准、强大的供应链管理支撑体系，这是京东的生命线。
供应链管理( S u p p l y c ha i n management，SCM) 是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，地位举足轻重。 典型自营B2C 电商供应链主要包括三大维度：供应商管理、采购管理和库存管理，它在供应商与买家间架设了端到端的“高速通道”，可提升运营效率，驱动消费升级。 供应商管理：传统供应商管理包括供应商基础管理、供应商评估管理、供应商绩效管理等。电商供应商管理则不同于传统供应商管理, 利用开放的“平台思路”来与供应商协同是供应商管理的重点，也是提升供应链效率、降低库存周转的关键；在与供应商协同方面以“快速响应用户需求”为协同目标，并在计划、协同与补货方面进行深入的业务和技术融合，这样才可以形成真正意义的供应链。 采购管理：采销一体化是采购管理模型的核心，采购管理是覆盖了商品寻源、供应商管理、选品与定价、采购计划、采购管理、仓库管理( 调拨、内配、库存等)、支付与结算、配送与售后的采销一体化的全流程管理。 从采到销的“一条龙”服务同时给采销带来了巨大的挑战，如何用有限的人员和精力管理大量的SKU 采销成为高效管理的关键所在。如京东的图书采销需要一个人管理8 万多个SKU。
大数据驱动管理变革 大数据驱动管理变革 随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和普及应用，社会信息化、企业信息化日趋成熟，社会化网络逐渐兴起，传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正在源源不断从各行各业迅速 生成，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来 越多。种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据蕴含着 前所未有的社会价值和商业价值，发展潜力十分巨大。 不可忽视的大数据 据赛迪顾问统计，2012年中国各行业大数据IT投资已经超过4.5亿元，年增长率达78.9%，在未来三到五年总投资规模有望超过百亿。在未来3到5年，我们将会看到那些真正理解大数据并能充分 利用的企业和其他企业之间的差距。我认为，真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强有力的竞争优势， 从而成为行业的领导者。 在零售业，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并 迅速做出反应。由于零售行业同类产品的差异小，可替代性强，销 售收入的提高离不开出色的购物体验和客户服务，也离不开高效的 商品流转率，需要实现精准营销和快速营销。沃尔玛已经开始利用 各个连锁店不断产生的海量销售数据，并结合天气数据、经济学、 人口统计学进行分析，从而在特定的连锁店中选择合适的上架产品，并判定商品减价的时机。农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提 升了大约30%，并使库存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心 的能耗降低了约80%。 在制造业，对大数据的管理与分析可以帮助生产商准确把握市 场需求变动、提高产品设计与生产效率、提高供应链的敏捷性和准 确性。随着制造业信息化的日臻成熟，ERP、PLM等系统的广泛采用，制造业的整个价值链和产品的整个生命周期都涉及到诸多数据，包
大数据对供应链的影响 随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。 第三产业供应链协同应用市场进入空间较大，尤其以医疗、金融、电子商务等细分领域需求较高。第二产业供应链协同市场成熟度逐步提高，尤其以物流、汽车、零售、公共事业为主要领域，供应链协同数据将起到市场升级的核心驱动作用。 企业到底如何应用大数据？ 1、预测：精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。 如汽车行业，在内部进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。
2、资源获取：敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求；同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。 3、协同效率：建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。 4、供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与排程。有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。 5、库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。
赋能新零售，家居行业的引领者，这家企业如何做到5年5.5倍跨越式增长？ 饭盒财经饭盒财经2017-12-19 浏览:21 【万联导读】新零售是今年的一大热词，家居行业是怎样玩新零售的呢？作为家具行业的引领者的尚品宅配，这家企业如何实现线上线下的有机融合？5年内实现5.5倍的跨越式增长的呢？ 前不久，“创业邦”旗下“开店邦”发布了“2017中国高成长连锁50强”榜单。
“中国高成长连锁50强”榜单，源自美国“Franchise 500”评选，因其权威性和专业性被喻为中国连锁业发展的“风向标” 从榜单中不难看出，以生鲜、餐饮、零食类居多，而在榜单前5，国内定制家具行业的翘楚品牌尚品宅配成为定制家具行业的唯一上榜企业。那么，尚品宅配为什么能与小米之家、名创优品等企业成为新零售风向标呢？ 尚品宅配如何实现5年5.5倍增长？
截止2017年9月，尚品宅配拥有加盟店和直营店总数已达到1525家，其中加盟店达到了1442家，相对年初净增加261家。能够保持如此高的开店速度，与尚品宅配正不断向着新零售时代的商业形态演进有着密切的关系。 “线上线下相联动，依靠大数据实现人、货、场的重构”，“新零售”概念一经提出，便在各个行业引起了广泛的讨论与探索。实际上，作为家居业创新的代表，尚品宅配“O2O”线上线下融合式消费体验发展模式，与“新零售”的理念不谋而合。 从利用大数据技术分析顾客消费需求、在线上提供零距离、个性化的精准服务，到线下提供咨询、量尺到设计方案、VR等一站式家居体验，尚品宅配正不断加强线上线下的有机“融合”，以实现网店一体化的布局。 此外，在消费升级的趋势下，尚品宅配体验店所提供的不仅是家具产品的体验，而是在配合生活方式系列产品的同时，整合美国3M、施华洛世奇元素、艾佳生活等资源，将科技、时尚、人文艺术等家居生活元素融合，不断提升人们的品质化家居生活方式体验。 这也是为什么尚品宅配能实现5年5.5倍的跨越式高速增长，近3年达到45.1%的复合增长率，成为家居行业消费升级趋势的引领者。 如何通过加盟连锁获得常青？ 除了新零售理念，尚品宅配的渠道经营模式也值得学习。 连锁加盟从1865年发展到今天，是迄今为止最成功的商业模式之一。而有别于其他同行业企业的渠道策略，尚品宅配创新高效的渠道经营模式，是其打造强势品牌，获得常青的重要因素。
大数据如何驱动精细化运营 正如文章前面所说，企业做运营是为了拉新、留存和促活，只有这样才能帮助企业增加收入、提升粉丝的活跃度。在移动互联网时代企业要做到精细化运营，一定离不开大数据的帮助。所以企业在时下想要做好精细化运营，一定要通过大数据来驱动，才有可能提升运营的效率和效果。 因为基于大数据的分析能力，可以让企业运营做到精细化的监控和对用户做细分，方便企业根据不同用户的需求进行具有针对性的一对一个性化服务，让企业的营销内容更加精准和有效，同时可以提升整个粉丝用户群的活跃度。那么大数据是如何具体驱动精细化运营的呢？具体如下： 1，大数据对精细化运营监控十分重要 2，我们之前的运营监控更多来说用户或者运营人员对于发生事情的主观判断，缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。而大数据更够让企业进行数据建模和有效收集数据进行分析，帮助企业能够快速找到和解决用户数据的异常信息，对运营起到辅助的监控作用，为企业提供有价值的参考意见。 让我们看个例子看1号店是如何做的，顾客进入1号店后，就进入引导顾客的购买阶段。这个阶段，如何提升每个顾客的购买金额，并在此过程中，实现商品和各种资源的最优配置，是运营的关键。大数据又一次成了1号店的帮手。 首先，1号店的网站改进，包括图片、网页设计，完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据分析为依托。不仅如此，在与消费者互动过程中，1号店也应用了大数据。像一些商场的导购员一样，消费者浏览网站商品过程中，1号店会给消费者一些提示推荐，根据消费者之前的浏览和购买行为，1号店的系统能判断出消费者可能喜欢什么商品，给以相应的提示。 再如，根据消费者是搜索商品，还是浏览商品，1号店可以初步判断出他是目的性很强、时间有限的购买者，还是时间充裕、目的性不强的购买者，对于前者会直接推荐商品，对于后者，则不断刺激其购买行为。 2.方便企业对目标用户进行细分 我们都知道以往的企业的运营模式都是一对多的，企业并不知道自己的运营的方式和手段是否满足用户的需求，但是随着企业拥有越来越多的用户数据，能够方便的让企业通过技术分析出关注企业的用户具体属性和用户行为的画像。通过洞察分析出来的这些用户画像，能够让企业对每类用户进行有针对性的运营活动。 3.通过大数据能让企业有效激活用户 企业做运营很重要的一点就是对老用户的激活，但是怎样激活老用户，以及和用户更好的进行有效沟通，几乎是企业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理，让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。 总之，借用大数据会让企业的精细化运营更加有效和有针对性，并且对运营人员来说，他们是距离用户最近的那道关口，能够借用大数据做到对用户的精准分析可以减少运营人员不必要的行为，进而提升效率和增加转化率。所以希望企业能够合理运用大数据进行相关运营策略的制定，更好的提升企业运营能力。
Modern Management 现代管理, 2020, 10(4), 547-552 Published Online August 2020 in Hans. https://www.doczj.com/doc/1214755476.html,/journal/mm https://https://www.doczj.com/doc/1214755476.html,/10.12677/mm.2020.104066 Research on the Application of Big Data Driven Supplier’s Intelligent Operation Longjiang Bian1, Zhongqiang Lei2, Xiaoming Liu2 1Jiading Power Supply Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai 2Material Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai Received: Jul. 22nd, 2020; accepted: Aug. 6th, 2020; published: Aug. 13th, 2020 Abstract Based on the current situation of the supplier management business of State Grid, according to the internal and external needs of enterprises, this paper widely applies big data technology, designs the framework of smart operation big data analysis system, collects the underlying data to estab-lish the supplier competitiveness index system, and comprehensively analyzes the supplier com-petitiveness index to further analyze the pain of supplier operation points and promotion points, put forward optimization suggestions to help suppliers improve the competitiveness of the indus-try, guarantee the products of suppliers and improve the quality of power grid materials and power grid operation efficiency. Keywords Smart Operation, Big Data Analysis, Supplier Management, Industry Competitiveness 大数据驱动供应商智慧运营的应用研究 卞龙江1，雷仲强2，刘晓明2 1国网上海市电力公司，嘉定供电公司，上海 2国网上海市电力公司，物资公司，上海 收稿日期：2020年7月22日；录用日期：2020年8月6日；发布日期：2020年8月13日 摘要 本文从国网供应商管理业务现状出发，依据企业内外部需求，广泛应用大数据技术，设计智慧运营大数
大数据驱动教育评价变革 数据是信息时代最重要、最有价值的资源之一。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和低价值密度四大特征，决定了大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些海量数据进行专业化处理以揭示意义并实现数据增值。大数据技术应用于教育评价领域，有助于获得更多原始基础数据，挖掘更多的教育信息，印证和揭示更有价值的教育规律机制，以此促进教育评价理论新的建构，指导教育评价实践更加精准、更加深入，打造途径更多元、数据更真实、主体更自觉、结果更公平的评价生态。 促进教育评价途径更加多元 教育系统是一个开放的系统，教育评价系统是其中最具生命力的子系统之一，评价系统的建设体现了教育生产的价值判断和方向引领。 从实际操作上看，教育评价系统要广泛吸纳各种先进的教育理念和评价方法，基于不同的目的和场景设计不同的评价标准。当前，传统教育评价对学生信息的获取方式相对单一，获取渠道相对固定，基于少量数据的评价难以获得较为广泛的比较性。基于大数据技术的教育评价可以提供给评价方更加多元的数据，在信任机制中允许各方共享和使用，评价方可以依据不同的评价需求和评价模型对数据进行加工，对学生进行多元评价，形成对学生更加全面的评估。当今教育领域的开放程度和国际化程度越来越高，使得通过大数据技术实现的大规模教育测评得以广泛应用，如国际学生评估项目（PISA）、国际数学教育比较研究项目（TIMSS）等，这些测评项目面向几十个国家和地区，对象为几十万甚至上百万的学生，大数据技术在海量数据的采集与预处理、存储、清洗等方面展现了相当的优越性。再以PISA测试中的科学素养测评为例，监测点由少到多，且由具象变为抽象，其中数据的采集、清理、统计和分析，以及评价模型建构，都充分利用了大数据技术，保证所有信息数字化标准化，提高了评价的效率和可信度，从而拓宽了评价的途径和覆盖面。 促进教育评价数据更加真实 教育领域最精确的评价必须是基于数据、基于证据的。一个好的评价，应该要有初期、中期和长期效果的证据，一个好的评价模型，最核心的功能就是提供和使用证据，而这个证据就是学生学习和生活的数据。从新兴数据存储技术的角度看，区块链技术是大数据应用技术的经典应用之一，区块链由于记录了所有的交易信息，能保证记录数据的真实性，因此区块链本身就可以形成征信，为建立教育评价征信提供了新思路，为教育评价中的“存证”“循证”难题提供了解决方案。教育评价区块链中的数据信息全部存储在有时间戳的链式区块中，具有极强的可追溯性和可验证性。区块链中的任意两个区块间都可以通过密码学方法相关联，可以随时追溯到任意一个区块的数据信息。只要能够确保上链信息和数据的真实性，那么区块链就可以解决信息“存”和“证”的难题。教育区块链技术可以真实记录每个人的学习成长信息，个人节点信息是教育评价的重要依据。从幼儿园到博士研究生学段，乃至毕业之后的工作阶段，区块链技术留存的除学业信息之外，还兼有公民的信誉表现等信息，从某种意义上建立了个人在社会上的诚信链。由此，教育评价区块链技术促使学习数据纪实更真实更详尽，也促进了教育评价更客观更可靠。 促进教育评价主体更加自觉 大数据技术能有效提升教育评价主体的自觉性，促进各类利益主体主动参与纪实、共享评价成果。教育评价实际上是基于学生学习情况的评价，学习情况既
电商供应链管理浅谈
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电商供应链管理浅谈 北京网络营销机构|北京网络营销方案|张金炜|肖将秋北京网络营销分析大数据时代，供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。创新供应链管理模式，打造以客户为中心、大数据驱动供应链，缔造极致用户体验，成为攻占电商高地的核心装备。 大数据协同供应链管理 在企业运营的过程中积累了大量数据战略资产，如：市场趋势数据、用户行为数据、流量数据、订单数据、采购数据、库存数据等。电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集数据，为业务提供及时的、可视化的供应链数据，提升各流程环节绩效，实时优化流程、优化算法，并使未来销量计划及库存等可预测、可跟踪、可量化，从而提升整体供应链效率。同时企业也会抓取其它领域数据，包括微信、微博等社交数据，通过跨领域数据的融合产生乘法效应，发挥出最大商业价值。 北京网络营销课程了解到电商智能供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动，具体包括销量预测与自动补货系统、促销预测系统、动态定价系统、智能选品系统、库存健康系统、采购管理平台、供应商协同平台等智能系统，覆盖零售平台，从选品、采购、补货、定价、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，为库存周转负责。 三大维度驱动市场升级 供应链协同大数据将成为市场核心驱动力，拓展未来电商价值空间。供应链管理能力是企业降低成本的第三利润源，并且已从后台转入与用户接触的前台，直接决定着用户体验。构建以客户为中心、大数据驱动下的智慧供应链是电商企业的战略目标。以京东为例，在数千万种sku(在售商品)、118个仓库、2045个配送站、数亿名用户的背后，正是精准、强大的供应链管理支撑体系，这是京东的生命线。 北京网络营销培训分析供应链管理是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，地位举足轻重。 北京网络营销公司盘点典型自营b2c电商供应链主要三大维度：供应商管理、采购管理和库存管理，它在供应商与买家间架设了端到端的“高速通道”，可提升运营效率，驱动消费升级。 供应商管理：传统供应商管理包括供应商基础管理、供应商评估管理、供应商绩效管理等。电商供应商管理则不同于传统供应商管理,利用开放的“平台思路”来与供应商协同是供应商管理的重点，也是提升供应链效率、降低库存周转的关键；在与供应商协同方面以“快速响应用户需求”为协同目标，并在计划、协同与补货方面进行深入的业务和技术融合，这样才可以形成真正意义的供应链。 采购管理：采销一体化是采购管理模型的核心，采购管理是覆盖了商品寻源、供应商管理、选品与定价、采购计划、采购管理、仓库管理(调拨、内配、库存等)、支付与结算、配送与售后的采销一体化的全流程管理。从采到销的“一条龙”服务同时给采销带来了巨大的挑战，如何用有限的人员和精力管理大量的sku采销成为高效管理的关键所在。如京东的图书采销需要一个人管理8万
《数据驱动的教学决策研究》实施方案 一、实施背景 随着信息技术的发展，应用于教育领域的大数据分析已经成为了当今教学的发展趋势。学习分析技术作为一种新兴技术，改变了传统教学的经验式模式，既能为学生提供高质量、个性化的学习体验，又能改进教育工作者的教学方式。通过信息数据分析完善教学过程，提高教学效率，实现数据共享和统一认证。 二、机构设置 为扎实有效推进“数据驱动的教学决策研究”进程，根据课题研究的需要，设置课题研究领导小组和工作小组。 1.领导小组 组长：张乐宽 副组长：孟昭君李建华屈丽杜延浩 成员：胡磊孔祥亮李明军杨传明何洪涛 2.工作小组 组长：孟昭君 副组长：胡磊 成员：孔祥亮李明军杨传明何洪涛赵绘孟丽王启梅杜东玲王震王振民杜宝臣周露 肖红 三、目标设计 1.在智慧教学环境下，对学生建立多样化、个性化的评价体系。
2.在智慧教学模式下，充分发挥大数据在学生的学习方式和学习效果等方面的作用。 3.利用大数据帮助翻转课堂实验班教师优化教学方式。 四、思路与方法 1.研究思路 本课题属于实践性研究而非理论性研究，主要是从现状出发，对现存问题进行分析，基于大数据给我们教学带来的影响，寻求解决和突破的路径。因此，本课题研究的角度包括： （1）问题研究。对当前学生的心理状况、学习情况以及对网络教学的认识进行摸底调查，在此基础上进行问题分析，挖掘问题产生的对应原因，作为课题研究的基础和前提。 （2）对策研究。基于问题及归因研究，针对如何推动教师教学决策进行研究，探索建立相关机制和制度，分析各种对策在教育发展中所起的作用和功能。 （3）行动研究。本课题重要的是实践研究，要在研究中实践，在实践中研究，边研究边行动，边探索边行动，重在行动中优化教师的教学方式，构建学生的认知体系。 2.研究方法 （1）调查研究法。从课题立项之前到研究的各个阶段，分别用网络平台、问卷、访谈等形式进行不同内容的调查研究，提高研究的可行性。 （2）个案研究。对校内、级部的典型进行解剖，挖掘可资借鉴
北森 大数据驱动招聘管理创新 招聘研讨会·深圳站 时间：2016年4月21日13:30~17:00 内容概要： 一、北森的过去、现在和未来 1．过去坐的是测评 2．现在做的是云计算平台 3．未来构建人才管理软件 二、大数据驱动招聘管理创新 1.明确我们处于大数据创新时代 2.加强内部推荐 3.简历和利用好人才库 4.关注内部和外部的用户体验 5.优化外部求职者体验 6.优化内部使用者体验 7.加强雇主品牌的建设 三、一个手机引发的挑战 1．内部推荐 ①内部推荐过程-激励 ②通过游戏提升内部推荐积极性 ③企业文化 2．人才持续吸引 3．增加与候选人粘黏性 四、如今一个优秀的招聘者所需五大功能： 1．市场能力 2．购买能力 3．销售能力 4．倡议能力 5．产品经理能力 个人启发： 1．大数据显示现今招聘的难度增加，求职者年轻化、人才特质发生改变的前提下，所需要适应市场而去做相应的调整与改变；不管是传统行业抑或是互联网行业，都需要用最新的平台，比如微信、微博、交流平台等去提升雇主品牌，增加流传度；通过信息发布，使企业员工与求职者沟通、参与雇主活动、行成社区氛围，使人才得到保留；处理传统招聘网站，还要从年轻化求职者爱用的社交工具入手，用社交网络建立人才社区； 2．对于HR的招聘，需要通过绩效激励去提高HR工作积极性，而非仅仅通过招聘平台去招聘，而需要从生活当中去积累候选人、增强与候选人的粘黏性，从而达到快速找人、完成招聘任务的目的。亦可通过游戏激励，增加互动与趣味性，使得完成招聘如同完成一项游戏般快乐与及时。 3．增加内部推荐手段激励，调动公司部门领导及员工的活跃度，增强增大公司凝聚力与荣誉感。比如说微信或者微博转发数达到多少有表彰或者奖励等； 4．简化面试流程及回馈，以最有效最快速的方法完成招聘。
联合利华活用大数据驱动供应链管理 消费者从超市货架上取走一瓶联合利生产的洗发水对联合利华（中国）来说，就意味着它的1500家供应商、25.3万平方米的生产基地、9个区域分仓、300个超商和经销商都因此而受到牵动。 这是构成公司供应链体系的一些基本节点。它的一头连接着来自全球的1500家供应商，另一头则是包括沃尔玛、乐购、屈臣氏和麦德龙等在内的总共约300个零售商与经销商所提供的超过8万个销售终端。此外是：清扬洗发水、力士香皂、中华牙膏、奥妙洗衣粉等16个品牌将近3000多种规格（SKU）的产品，以及在中国超过100亿元人民币的年销售额。每当消费者买走一件产品，联合利华整条供应链的组织运转就会受到影响。 /1/ 深度数据挖掘与需求分析 不同于家电、汽车等耐用消费品比较容易预测消费趋势和周期，快速消费品行业由于其消费者的购买频次更高，消费结构更为复杂，以及销售过程中充满许多不确定性，企业较难对它做出需求预测。最头疼的情况是大客户采购，这种情况可能使超市的现有库存顷刻间耗尽。为了避免类似的手忙脚乱，又不想增加库存加大成本，更不想丢失客户，联合利华需要准确地预测未来的销售情况。 每天，分散在全国各地的业务人员巡店后，将销售数据输入到一个手持终端，源源不断地把销售情况汇总到公司的中心数据库里。与此同时，直接与公司总部数据库对接的诸如沃尔玛POS机系统和经销商的库存系统等，将店里的销售和库存数据及时反映到公司的中心数据库中，使不论上海中国总部还是伦敦全球总部的管理人员，都能了解到中国超过1万家的零售门店在任何一天内的销售情况和业务数据。其余还有7万多个销售终端，数据更新以周为单
数据挖掘：大数据发展的核心驱动力 近年来，随着“大数据成为热门词汇，金融业在这一领域不断进行研究和探索。就金融业和大数据相关问题，本报记者近日专访中国民生银行发展规划资深专家王彦博。王彦博认为，数据挖掘是大数据发展的核心驱动力，金融业依托大数据东风，通过有效运用数据挖掘，能够更好地识别客户和服务客户，实现与客户的互利共赢。同时，他认为，贵阳在发展大数据产业中思路清晰、战略方向明确，相关政策对大数据人才具有一定吸引力，并由此带来大数据相关理念、技术、设施和应用发展，可为大数据产业、金融行业等发展带来重大机遇。 国内大数据产业发展趋于成熟 跟国外相比，国内的大数据发展，尤其在面向应用及相关技术方面，具有独特优势。王彦博认为，国内外在大数据应用方面的差距已逐渐缩小，甚至在有些应用领域，国内比国外更灵活、更巧妙，这主要受益于我国人口基数大，随着大数据越来越深入人们的生活，全社会对数据智能化的需求不断增加，有效激发了市场活力，带动相关大数据技术发展。从总体来看，美国、英国和欧洲其他国家大数据发展处于相对成熟阶段，国内大数据发展已趋于成熟。 王彦博认为，当前，很多大数据技术应用已被金融领域所关注。全球大数据发展得益于对计算机技术开源理念的推行，而相比国外，国内创造新技术的周期可能更短、速度更快，尤其需要满足国内庞大人口数量的广泛需求，这使国内对于大数据技术的能力要求超出国外“标准技术所达到的能力范围，促进了国内新技术的发展。国内要进一步加强对数据应用和相关技术的梳理，使之成规模化发展、成体系化传承；应进一步加强与大数据相关的立法、制度和标准化建设，强化技术理论研究与传承，稳固大数据的根基。 贵阳发展大数据产业潜力很大 王彦博很关注贵阳快速崛起的大数据产业。他认为，贵阳在发展大数据产业方面决心很大，战略方向明确、清晰，并且做好顶层设计，能有效吸引大数据人才，继而带来大数据理念、技术、设施和应用的发展与推广。发展大数据产业，贵阳潜力很大。 今年4月14日，全国首个大数据交易所——贵阳大数据交易所挂牌运营并完成首批大数据交易，它面向全国提供数据交易服务，旨在促进数据流通，向社会提供完善的数据交易、结算、交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务。 贵阳大数据交易所是一个创举，是大数据产业发展不可或缺的基础保障。王彦博认为，贵阳
大数据驱动的管理与决策前沿课题 发表时间：2019-05-06T16:18:42.677Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：杨振兴 [导读] 以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。 中国通信建设集团设计院有限公司第四分公司河南郑州 450000 摘要：大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造业，以及涉及个人的位置服务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值和产业空间。 关键词：大数据管理与决策前沿课题； 大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等4个主要领域的前沿课题进行了梳理，并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论，以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。 一、大数据资源管理与政策 1.大数据生态系统与开放共享机制。随着大数据在商务管理、公共管理与社会生活中作用的不断提升，以大数据及所产生知识在社会各主体间流动为基础的社会生态系统将逐步完善。对大数据生态系统基本运行机理及与之相关的大数据管理模式问题的探讨是开展广泛大数据研究的前提和先导。这方面的主要研究问题包括：大数据生态系统的治理模式重构；大数据资源的共享机制及其信息孤岛互联技术；大数据共享及治理的度量与评估；大数据产业发展的公共政策等等。 2.大数据质量分析与价值度量。大数据具有重要的战略价值，已成为世界范围内政府、组织、企业以及个人的共识，但大数据固有的稀疏性和低价值密度特性也是对其进行处理和分析所要面对的重要难题，如何从海量异构稀疏的数据中定位有价值的信息？如何判断大数据的价值？回答这些问题，就需要探讨大数据的质量及其价值度量问题。 3.大数据研究应用的权属与隐私问题。大数据的伦理与隐私问题是在大数据背景下对社会情境关系与面临问题的反思，同时也是大数据知识与价值开发合法性的基本保障。在这个问题的研究上，即包括管理与治理、社会伦理、政策法规的相关内容，也包括隐私保护的信息技术的创新与突破，主要研究问题包括：大数据隐私保护机制的原理与实现方法；大数据产权问题，包括拥有、转让、接收和使用大数据权利的界定与让渡机制、大数据分析产生知识及生产效益的享有和分配等；大数据责任问题，包括大数据预测技术应用中的道德选择和责任承担的问题等、多主体协作大数据分析的责任边界问题、以及消费者/公民隐私、企业商业秘密和国家安全信息的保护政策、法规及其新技术等等。 二、基于大数据的管理与决策创新 1.大数据环境下的个体、组织、政府与市场行为机理。大数据和社会网络应用的发展使得当今的网络环境成了一个巨大的、精准映射并持续记录人类社会经济行为特征的数字世界。这一数字世界所蕴藏并不断积累的大量数据已成为深刻理解人在社会和商务活动中的行为规律的必要依托。因此，未来的研究应特别重视大数据环境中的行为机理研究，包括个人、组织或群体、政府等参与者的行为特征及其在社会与经济管理中的意义和影响。这方面的主要研究问题包括：基于大数据的网络行为机理识别；全生命周期的顾客洞察与行为预测；社会个体/群体的网上-网下行为规律及互动机制；复杂信息环境下异质参与者个体决策行为规律；基于大数据的市场行为建模与行业、政府监管机理等等。 2.大数据环境下的复杂管理系统建模、预测与优化。大数据为管理系统的建模、预测与优化提供了丰富的可能性。这方面的研究将聚焦于建立在大数据基础上的工商管理、公共管理、社会管理等复杂管理系统的模型构建与分析，以及优化策略的设计与实现。主要研究问题包括：复杂社会网络中的行为传播扩散与预测；复杂网络体系动态规律的建模、预测与分析；基于个体大数据的服务商运营效率数据分析和优化；企业网络生态系统及其协调运作与分配机制等。 3.大数据驱动的管理决策新范式及其理论与方法。在大数据背景下，商业、运作和管理等活动呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织数据整合、多主体决策等特征。这些新特征的出现，要求设计和构建相应的管理决策分析模型和方法，从而也带来管理决策的相关理论和方法发展上的一些新挑战和新机遇。 4.基于大数据的商业/服务模式创新与风险管理理论与方法。大数据为企业全面洞察顾客行为、从而创新产品和服务、提升现有产品创造了空前的机会，同时也为风险管理提供了新的手段。主要研究问题包括：基于互联网和移动网大数据的服务模式创新及其风险管理；基于大数据的流程、业态与商业模式创新；开放经济中体系性风险的建模与管理；复杂管理系统中的大型工业与工程管理模式与决策行为演变等等。 三、大数据技术的信息科学基础 1.大数据感知、表示与数据复杂性理论。在三元世界中，数据的无边界分布、动态演变、多模态复杂关联和网络化传播是大数据存在的基本特征，为了有效掌握并充分利用这些数据，首先需要感知数据的存在并对复杂数据进行有效的形式化和量化的表示。大数据感知、表示与数据复杂性理论研究聚焦于量化定义大数据复杂性的本质特征及其外在度量指标，进而研究数据复杂性的内在机理。主要研究问题包括：多源异构分布的大数据在时间域和空间域的感知、测量及演变态势分析的理论与方法；网络空间大数据的质量评估、采样与获取方法；多源、异质数据的清洗、提炼与融合表示；富特征数据之间的相关性、差异性与交互作用力的度量方法；网络化动态演变大数据的建模与精简表达理论等等。 2.大数据存储、传输与实时处理体系结构。这方面的研究面向“人、机、物”三元世界融合环境下，探讨大规模流式数据在传输、处理和存储全生命周期内的数据处理系统体系结构的能力瓶颈。尤其是针对ZB级离线存储、PB级聚合计算对数据管理与访问能力带来的巨大挑战，研究高可用、高性能、易扩展、低能耗的新型数据存储结构及关键技术。主要研究问题包括：面向数据感知、传输、数据存储与高吞吐访问的新型数据全生命周期处理体系结构及其优化处理技术；面向大数据仓储与分析的数据引擎系统，包括面向数据规模和吞吐量的增长需求、数据类型以及应用的多样性的数据模型、访问接口、查询语言等；实时流数据存储和处理技术，包括流数据的实时存储和流数据
实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据 对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？ 所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素： 要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。 要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。 要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。 大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。 那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？ 来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测
. 《数据驱动的教学决策研究》实施方案 一、实施背景 随着信息技术的发展，应用于教育领域的大数据分析已经成为了当今教学的发展趋势。学习分析技术作为一种新兴技术，改变了传统教学的经验式模式，既能为学生提供高质量、个性化的学习体验，又能改进教育工作者的教学方式。通过信息数据分析完善教学过程，提高教学效率，实现数据共享和统一认证。 二、机构设置 为扎实有效推进“数据驱动的教学决策研究”进程，根据课题研究的需要，设置课题研究领导小组和工作小组。 1.领导小组 组长：张乐宽 副组长：孟昭君李建华屈丽杜延浩 成员：胡磊孔祥亮李明军杨传明何洪涛 2.工作小组 组长：孟昭君 副组长：胡磊 成员：孔祥亮李明军杨传明何洪涛赵绘孟丽王启梅杜东玲王震王振民杜宝臣周露 肖红 三、目标设计
1.在智慧教学环境下，对学生建立多样化、个性化的评价体系。文档Word . 2.在智慧教学模式下，充分发挥大数据在学生的学习方式和学习效果等方面的作用。 3.利用大数据帮助翻转课堂实验班教师优化教学方式。 四、思路与方法 1.研究思路 本课题属于实践性研究而非理论性研究，主要是从现状出发，对现存问题进行分析，基于大数据给我们教学带来的影响，寻求解决和突破的路径。因此，本课题研究的角度包括： （1）问题研究。对当前学生的心理状况、学习情况以及对网络教学的认识进行摸底调查，在此基础上进行问题分析，挖掘问题产生的对应原因，作为课题研究的基础和前提。 （2）对策研究。基于问题及归因研究，针对如何推动教师教学决策进行研究，探索建立相关机制和制度，分析各种对策在教育发展中所起的作用和功能。 （3）行动研究。本课题重要的是实践研究，要在研究中实践，在实践中研究，边研究边行动，边探索边行动，重在行动中优化教师的教学方式，构建学生的认知体系。 2.研究方法 （1）调查研究法。从课题立项之前到研究的各个阶段，分别用网络平台、问卷、访谈等形式进行不同内容的调查研究，提高研究的
大数据驱动人力资源下效能提升 课程背景： 2005-2015年的十年，有人说是互联网的黄金十年，也有人说2016年是人工智能的元年，2017年来了，新经济环境下，行业领先的公司正越来越倾向于采用精密的分析方法对人力资源数据进行分析，从而保持自己的竞争优势。谷歌、华为、思科和腾讯等卓越的企业开始明白如何使组织保持高生产率和员工工作投入以及较低的人才流失率。如果你想从最优秀的员工身上获取最佳绩效，你就必须清楚知道谁是组织的财富而谁又是组织的负担。感性认知在这个契约精神缺失的时代，不如数据分析来的直接和准确，如何让人力资本分析有如财务分析一样有价值，课程以人力资源思维和分析方法为核心，通过实际案例，从实战角度讲解如何用数据指标体系为人力资源提升效能。 课程收益： 1.研究传统人力资源管理误区，洞悉企业人力资源发展的瓶颈与桎梏； 2.如何从人力资源的主要活动中设计数据的收集?什么是企业管理中的有效数据分析? 3.为什么要重视数据分析?六大类数据从哪里来？ 4.如何通过数据分析衡量人力资源体系的有效性? 5.HR的发展变革与决策科学的发展与现状 6.数据分析在人力资源管理决策中的应用 7.学会用数据提升人力资源效能价值(系统与数据的整合) 8.为企业战略决策、人才决策提供根本依据。 课程时间：2天；6小时/天 课程对象：专业人力资源从业者、企业管理者 课程大纲 序言：企业人力资源管理的历史发展使命 一、不同历史阶段的人力资源管理特点 二、人力资源管理者历史发展的定位（人力资源管理者发展中的十种定位） 三、战略导向的人力资源管理流程
第一讲：前世今生——企业人力资源发展 一、人事管理——控制职能 二、人力资源管理——数据服务 三、战略人力资源管理——策略提供 四、人本管理——数据价值 五、人力资源管理体系11大模块 1.从同素到异构 2.从产品到人品 3.从规模到法则 4.从竞争到共赢 5.从利润到价值 六、从传统的人力资源到三支柱模型 1.HRBP 2.HRCOE 3.HRSSC 案例思考：你愿意使人力资源管理的数据像财务数据一样有影响力吗？ 七、人力资源管理体系有效性的衡量 1.人力资源管理体系有效性的衡量体系 2.为什么要重视数据分析 3.数据分析与决策竞争优势 最佳化实践最好发生什么 预测模型将来会发生什么 预测与推断如果这个趋势继续发展会怎样 统计分析为什么会发生 第二讲：数据为王——数据化的趋势 一、人员数量指标 1.六大关键数量指标 质量、数量、时间、成本、效益、战略 2.小心平均数的误区 案例：人均住房面积！