下载文档原格式
大数据建设实施方案在当今信息化时代，大数据已经成为企业发展的关键驱动力之一。
通过大数据的分析和应用，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提升运营效率，从而实现业务的持续增长和创新。
因此，制定和实施一套科学合理的大数据建设方案对企业来说至关重要。
一、需求分析。
在制定大数据建设方案之前，首先需要对企业的需求进行全面深入的分析。
这包括对内部业务流程的理解、对外部市场环境的把握、对未来发展趋势的预判等方面。
只有充分了解企业的实际需求，才能有针对性地制定出相应的大数据建设方案。
二、技术架构设计。
在确定了企业的需求之后，接下来就是进行技术架构的设计。
这包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节。
在技术架构设计中，需要考虑到企业的规模、业务特点、现有技术基础等因素，以及未来的发展需求。
只有在技术架构设计上做到科学合理，才能保证大数据系统的稳定可靠和高效运行。
三、数据治理和安全保障。
大数据建设方案中，数据治理和安全保障是至关重要的一环。
企业在收集、存储和应用大数据的过程中，需要保证数据的质量和完整性，防止数据泄露和滥用。
因此，需要建立完善的数据治理机制，确保数据的合规性和安全性。
四、人才培养和团队建设。
大数据建设方案的实施离不开人才的支持。
企业需要通过培训和引进等方式，建设一支具备大数据分析和应用能力的团队。
只有拥有了高素质的人才队伍，企业才能更好地利用大数据实现业务目标。
五、成本控制和效益评估。
在制定大数据建设方案的过程中，需要充分考虑成本控制和效益评估。
企业需要在投入与产出之间找到一个平衡点，确保大数据建设的成本可控，同时能够带来明显的业务效益。
六、实施和监控。
制定了大数据建设方案之后，接下来就是实施和监控。
在实施过程中，需要对各项工作进行全面的规划和安排，确保各个环节的顺利进行。
同时，还需要建立起一套完善的监控机制，及时发现和解决问题，确保大数据系统的稳定和高效运行。
综上所述，制定和实施一套科学合理的大数据建设方案对企业的发展至关重要。
中国企业对大数据分析和应用的认知和需求在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业获取和分析信息的重要手段。
随着技术的进步和应用的普及，越来越多的中国企业正在意识到大数据对于企业运营和发展的重要性。
本文将介绍中国企业对大数据分析和应用的认知和需求，并探讨其影响和挑战。
一、大数据对企业的重要性随着互联网技术的迅猛发展，企业面临的信息量越来越大。
通过对这些海量数据的采集、存储、管理和分析，企业能够获得准确的信息和洞察力，从而更好地了解市场、产品、消费者和竞争对手，为企业决策提供有力的支持。
二、来自中国企业的需求1. 数据采集和存储能力的提升中国企业认识到，大数据分析的前提是有足够的数据来源。
因此，企业需要建立强大的数据采集和存储系统，确保数据的准确性、完整性和安全性。
2. 数据分析与决策支持中国企业希望通过大数据分析来提高决策水平和效率。
通过对市场和用户行为的分析，企业可以更好地了解消费者需求和趋势，并根据分析结果优化产品研发、营销策略和供应链管理等方面的决策。
3. 客户关系管理与市场营销中国企业希望通过大数据分析来提高客户关系管理和市场营销的效果。
通过分析用户的购买习惯、偏好和行为，企业可以精准地进行个性化的营销活动，提升用户满意度和忠诚度。
4. 运营管理和成本控制中国企业追求更高的运营效率和降低成本，大数据分析成为实现这一目标的重要手段。
通过对企业运营数据的分析，企业能够识别和优化生产流程、仓储管理和物流配送等环节，从而提高运营效率和控制成本。
三、大数据分析面临的挑战尽管中国企业对大数据分析和应用的需求越来越强烈，但在实际应用中仍面临着一些挑战。
1. 数据质量大数据的分析结果很大程度上取决于数据的质量。
中国企业在数据采集和存储过程中需要保证数据的准确性和完整性，否则将影响分析结果的可靠性。
2. 技术和人才大数据分析需要强大的计算和存储能力，同时需要专业的分析工具和人才。
中国企业需要投入大量的资源来建设和维护大数据分析平台，同时还需要培养和吸引高水平的数据分析人才。
大数据发展五大关键要素随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
大数据的应用潜力无限，它可以为企业提供市场竞争的优势，为政府决策提供科学依据，为个人提供定制化的服务。
然而，要实现大数据的落地应用，需要考虑和解决一系列的问题。
本文将探讨大数据发展的五大关键要素。
一、数据数据是大数据的核心要素。
大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
这些数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、移动设备等。
然而，大数据的真正价值在于对数据进行深入分析和挖掘，从中提取出有用的信息和洞察力。
因此，构建高质量的数据集是大数据应用的关键一步。
数据的准确性、完整性和及时性对于大数据分析的结果至关重要。
二、技术技术是大数据发展的基础。
随着数据规模不断增大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术包括数据存储、数据处理、数据挖掘等多个方面。
分布式存储和计算、云计算、机器学习等技术都为大数据分析提供了强有力的支持。
同时，人工智能的快速发展也为大数据应用带来了新的可能性。
三、人才在大数据时代，人才是最宝贵的资源。
一方面，大数据的技术和方法层出不穷，需要专业领域的专家来研究和应用；另一方面，需要懂技术又懂业务的数据科学家来对数据进行深入分析和挖掘。
因此，拥有优秀的数据科学家和技术团队是大数据应用成功的关键。
同时，培养和吸引更多的数据科学家也是大数据发展的重要任务。
四、隐私和安全随着大数据的蓬勃发展，隐私和安全问题也日益引人关注。
大数据集包含大量的个人信息和敏感数据，一旦被滥用和泄露，将对个人和社会带来极大的风险。
因此，确保大数据的隐私和安全是大数据应用的必要条件。
制定相关政策和法规、加强数据加密和安全措施、提高用户对隐私的意识等都是保护隐私和安全的关键措施。
五、合作与共享大数据的应用往往需要跨领域、跨组织的合作。
数据的收集和分析需要各方的共同努力和协作。
同时，促进数据的共享和开放也是大数据发展的重要方向。
企业大数据安全分析的关键要点有哪些在当今数字化时代，企业所产生和处理的数据量呈爆炸式增长，大数据已成为企业的重要资产。
然而，伴随着数据价值的提升，数据安全问题也日益凸显。
企业大数据安全分析成为保障企业数据资产安全、维护企业正常运营的关键环节。
那么，企业大数据安全分析的关键要点究竟有哪些呢？一、数据的分类与分级企业首先需要对其拥有的数据进行全面梳理和分类分级。
这是因为不同类型和级别的数据具有不同的价值和安全需求。
例如，客户的个人身份信息、财务数据等属于敏感数据，需要更高程度的保护；而一些内部的一般性业务数据，其安全要求相对较低。
通过分类分级，企业能够明确哪些数据是关键的、哪些是次要的，从而有针对性地制定安全策略和投入资源。
同时，这也有助于在发生数据泄露等安全事件时，快速确定受影响的数据范围和严重程度，采取相应的应急措施。
二、数据的来源与流向了解数据的来源和流向是大数据安全分析的重要基础。
企业需要清楚知道数据是从哪些渠道收集而来，又在内部哪些系统和部门之间流转，以及最终可能流向何处。
对于外部来源的数据，要进行严格的审查和验证，确保其合法性和安全性。
在数据流转过程中，要建立完善的监控机制，实时跟踪数据的流向，防止数据被非法获取或滥用。
例如，如果企业与第三方合作伙伴共享数据，必须明确双方的责任和义务，签订严格的数据保密协议，并对共享的数据进行加密和访问控制。
三、数据的存储安全数据的存储是数据安全的关键环节之一。
企业需要选择可靠的存储介质和技术，确保数据的完整性和可用性。
同时，要采取加密措施对存储的数据进行保护，即使数据被窃取，也难以被解读。
此外，定期对存储的数据进行备份也是必不可少的。
备份数据应存储在异地，以防止本地发生灾难时数据丢失。
而且，备份数据的访问也需要严格的授权和验证机制。
四、访问控制与权限管理严格的访问控制和权限管理是保障数据安全的重要手段。
企业应根据员工的工作职责和业务需求，为其分配适当的数据访问权限。
大数据技术的使用注意事项及在企业财务分析中的应用方法大数据技术在企业财务分析中的应用正日益受到重视。
借助大数据技术，企业能够从庞大的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供依据。
然而，大数据技术的使用也需要遵循一些注意事项，以确保准确性和有效性。
本文将介绍大数据技术的使用注意事项，并探讨其在企业财务分析中的应用方法。
首先，大数据技术的使用需要注意以下几点。
首先，数据的来源必须可靠，并且需要经过准确的数据清洗和整理。
在数据清洗过程中，需要剔除错误、冗余、重复和不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。
其次，数据的存储和管理也需要得到充分的考虑。
大数据量需要合适的存储设备和数据库来进行存储和管理，以确保数据的完整性和可靠性。
再者，在使用大数据技术进行分析时，还需要注意数据的隐私和安全问题。
保护用户数据隐私是企业行为的重要一环，必须遵守相关法律法规，采取有效的数据安全措施。
接下来，让我们探讨大数据技术在企业财务分析中的应用方法。
首先，大数据技术可以帮助企业进行财务风险分析。
借助大数据技术，企业可以对市场风险、信用风险和操作风险等进行深入分析，提前预警并采取相应措施进行风险管理。
其次，大数据技术还可以帮助企业进行财务绩效评估。
企业可以通过分析大数据，了解企业的收入、成本、利润和资产负债情况，评估企业的盈利能力和偿债能力。
此外，大数据技术还可以帮助企业进行财务预测和预算控制。
通过对大数据的分析，企业可以预测市场需求、销售额和成本等因素，从而制定合理的预算和控制措施，实现财务目标的有效管理。
另外，大数据技术还可以在企业财务分析中应用于客户分析。
通过分析大数据，企业可以了解客户的消费行为、购买偏好和需求变化等信息，从而制定个性化的营销策略和产品定价策略，提高客户满意度和忠诚度。
此外，大数据技术还可以帮助企业进行供应链管理。
通过分析大数据，企业可以了解供应链各环节的瓶颈和风险，并通过优化供应链来提高效率和降低成本。
然而，在使用大数据技术进行企业财务分析时，也需注意遵循相关的伦理和法律规范。
大数据在餐饮行业中的关键应用餐饮行业一直以来都是一个人们日常生活中不可或缺的重要组成部分。
然而，随着科技的不断进步和大数据技术的广泛应用，餐饮行业也开始积极探索和应用大数据，以提升经营效率、改善用户体验、提供个性化服务等。
本文将探讨大数据在餐饮行业中的关键应用。
一、市场趋势分析大数据技术可以帮助餐饮企业进行市场趋势分析，了解当前市场的变化和发展方向。
利用大数据技术，餐饮企业可以根据用户的消费行为和偏好，分析不同市场细分的需求，进而有针对性地推出新品或调整经营策略。
例如，通过分析用户在社交媒体上的评论和点评，餐饮企业可以发现新的消费热点和趋势，及时调整经营策略以适应市场需求。
二、用户画像和个性化推荐利用大数据技术，餐饮企业可以对用户进行精细化的画像分析，了解用户的年龄、性别、职业等基本信息，同时还可以了解用户的消费偏好和习惯。
通过对这些数据的细致分析，餐饮企业可以更好地为客户提供个性化的推荐服务，为其提供符合口味和偏好的菜单推荐，进一步提升用户的满意度和忠诚度。
三、供应链管理和预测需求大数据技术在餐饮行业的供应链管理中也发挥着重要的作用。
通过对历史销售数据和实时订单数据的分析，餐饮企业可以准确预测不同时间段和不同地区的需求，从而合理安排采购和生产计划，避免库存积压或供不应求的情况发生。
另外，大数据技术还可以提供供应链的可视化管理，帮助企业实时监控物流运输情况，确保货物的准时到达。
四、营销策略优化通过大数据技术，餐饮企业可以对营销策略进行优化。
例如，通过分析用户的消费行为和偏好，企业可以根据用户的地理位置、消费特点等因素进行精准推送，提供个性化的优惠券或促销信息，有效提升用户的购买意愿。
另外，大数据技术还可以帮助企业评估不同营销活动的效果，及时调整策略，提高市场竞争力。
五、食品安全和风险管理在餐饮行业中，食品安全一直是一个重要的问题。
利用大数据技术，餐饮企业可以实时监控食品供应链的各个环节，提高食品的追溯能力，确保食品的安全和质量。
企业大数据的管理与应用随着互联网和信息技术的发展，数字化时代已经到来。
这一时代呈现出一种特征：信息爆炸。
大量的信息涌入人们的视野，给人们的生活、工作和经济带来了很多新的变化。
在这么一个时代背景下，企业大数据的管理和应用显得格外重要。
1、前言大数据概念的提出，意味着数字化时代的真正来临。
随着各种类型的数据的涌入，这些数据的规模越来越大，越来越复杂，应用难度也越来越大。
而对企业而言，如何高效地管理和应用大数据，意味着在这个时代的竞争中占有先机。
2、企业大数据的管理大数据的创建不是由一个单一的系统或者部门所完成的，而是由不同的组织进行的。
对于企业来说，如何管理这些数据就成为了一项重要的任务。
企业大数据的管理一般可以从以下几方面来进行：（1）数据的收集和整理数据的收集和整理是整个数据管理过程的第一步。
一方面，企业需要理解企业内外部的数据来源，搜集和分析分布在各处的不同数据来源，以了解数据的来源和质量。
并对样本选择和数据收集进行优化；另一方面，企业数据需要进行整理，对数据进行分类、清洗、去重和初步分析。
这些数据可以通过数据挖掘和机器学习算法进行分析，以更好地了解其潜在影响和增加信息价值。
（2）数据的存储和维护数据的存储和维护工作是企业数据管理的核心。
企业需要建立一个数据存储架构，包括数据的存储格式、数据结构和数据管理模型。
同时，考虑到数据的规模越来越大，企业需要定期维护和更新数据。
为确保数据的完整性、安全性和可靠性，企业需要采用一系列技术和策略来保护数据的安全，例如数据备份、加密和数据权限控制等。
（3）数据的分析和使用数据的分析和使用是企业数据管理的核心，主要目的是为了预测，优化和决策。
为此，企业需要采用适当的算法和模型，以通过大数据的分析，从数据中提取知识和信息。
同时，企业还应该不断进化和调整模型，以更好地支持决策和业务目标。
3、企业大数据的应用企业大数据的应用，主要是指如何将企业管理、业务活动、市场营销和客户服务等方面与大数据技术相结合，形成更为智能化的决策和实体经济应用。
大数据技术在企业管理中的应用在信息化和数字化快速发展的时代，大数据技术成为企业管理中的重要工具。
通过对海量数据的收集、分析和利用，企业可以更好地了解市场需求、优化运营流程、提升决策能力。
本文将探讨大数据技术在企业管理中的应用，并讨论其带来的好处和挑战。
一、市场需求分析准确了解市场需求是企业制定战略和决策的基础。
借助大数据技术，企业可以通过收集消费者的行为数据和社交媒体的内容，进行深入的市场调研和分析。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现潜在的消费者需求、了解竞争对手的市场表现，并及时调整产品定位和市场策略。
二、供应链优化供应链管理对企业的运作效率和成本控制至关重要。
大数据技术提供了实时的供应链数据，企业可以通过对数据的分析和建模，优化供应链的各个环节。
例如，通过大数据分析，企业可以预测销售趋势和需求波动，合理调整库存储备，减少库存积压和资金占用，提高资金周转效率。
同时，通过对供应链各环节的数据进行监控和预警，企业可以及时发现潜在的问题，并采取措施加以解决。
三、决策支持大数据技术为企业决策提供了有力的支持。
通过对大数据的整理和分析，企业可以了解内外部环境的变化和趋势，准确把握机遇和挑战。
例如，企业可利用大数据技术对销售数据进行分析，从而根据不同时间段和地区的销售情况，精确预测产品需求，为生产计划、营销策略等决策提供依据。
此外，大数据技术还能帮助企业制定风险管理策略，提前识别和应对潜在的风险。
四、客户关系管理客户是企业发展的重要资源，有效的客户关系管理对企业的竞争力至关重要。
大数据技术可以帮助企业全面了解客户需求、偏好和行为习惯，从而提供个性化的产品和服务。
通过对海量数据的分析，企业可以向客户提供更准确的个性化推荐，提高产品与客户的匹配度。
此外，大数据技术还可以帮助企业发现潜在的客户群体，进行精细化的市场营销和客户维护。
尽管大数据技术在企业管理中带来了很多好处，但其应用也面临一些挑战。
首先，企业需要投入大量的资源和成本来搭建和维护大数据平台。
大数据技术在企业管理中的应用解决方案第1章大数据技术在企业管理中的概述 (3)1.1 大数据技术的概念与特点 (3)1.2 大数据技术在企业中的应用现状 (3)1.3 企业管理面临的挑战与大数据技术的关联 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术概述 (4)2.2 数据存储技术概述 (5)2.3 企业数据管理策略 (5)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理方法 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.1.3 数据转换 (6)3.1.4 特征工程 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 分类与回归 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 关联规则挖掘 (7)3.2.4 序列模式挖掘 (7)3.3 企业决策支持系统 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 智能推荐 (7)3.3.3 预测分析 (7)第四章大数据可视化 (7)4.1 可视化技术概述 (7)4.2 企业数据可视化工具 (8)4.3 可视化在企业决策中的应用 (8)第五章大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全概述 (9)5.1.1 数据安全的重要性 (9)5.1.2 数据安全面临的挑战 (9)5.2 数据隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏 (9)5.2.2 数据加密 (9)5.2.3 数据访问控制 (10)5.3 企业大数据安全策略 (10)5.3.1 安全管理策略 (10)5.3.2 技术防护策略 (10)5.3.3 法律法规遵循 (10)第6章人工智能与大数据技术的融合 (10)6.1 人工智能概述 (10)6.2 人工智能在大数据中的应用 (11)6.2.1 数据挖掘与分析 (11)6.2.2 预测与优化 (11)6.2.3 智能推荐与决策 (11)6.3 企业智能化管理实践 (11)6.3.1 智能化管理平台 (11)6.3.2 智能化生产调度 (11)6.3.3 智能化客户服务 (11)6.3.4 智能化人力资源管理 (12)6.3.5 智能化财务管理 (12)第7章大数据技术在市场营销中的应用 (12)7.1 市场营销与大数据 (12)7.2 客户画像与精准营销 (12)7.3 市场预测与竞争分析 (13)第8章大数据技术在供应链管理中的应用 (13)8.1 供应链管理与大数据 (13)8.1.1 供应链管理概述 (13)8.1.2 大数据在供应链管理中的价值 (13)8.2 供应链优化与风险管理 (13)8.2.1 供应链优化 (13)8.2.2 风险管理 (14)8.3 企业供应链智能化实践 (14)8.3.1 供应链智能化概述 (14)8.3.2 智能化实践案例 (14)8.3.3 智能化发展趋势 (14)第9章大数据技术在人力资源管理中的应用 (15)9.1 人力资源管理与大数据 (15)9.1.1 人力资源管理的挑战与机遇 (15)9.1.2 大数据技术在人力资源管理中的应用场景 (15)9.2 人才选拔与培养 (15)9.2.1 人才选拔 (15)9.2.2 人才培养 (15)9.3 员工绩效与激励 (16)9.3.1 员工绩效评估 (16)9.3.2 员工激励 (16)第10章大数据技术在财务管理中的应用 (16)10.1 财务管理与大数据 (16)10.1.1 财务管理的概述 (16)10.1.2 大数据技术的引入 (16)10.2 财务数据分析与预测 (17)10.2.1 数据采集与清洗 (17)10.2.2 数据挖掘与分析 (17)10.2.3 财务预测与决策支持 (17)10.3 企业财务风险管理 (17)10.3.1 财务风险识别 (17)10.3.2 财务风险评估 (17)10.3.3 财务风险控制与预警 (17)第1章大数据技术在企业管理中的概述1.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指在海量数据中发觉价值、提取信息和实现智能决策的一系列方法、技术和工具。
大数据对企业的重要性随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为了企业运营和决策的重要组成部分。
大数据是指海量、高速度和多种类型的数据集合，它们可以通过各种方式进行收集、存储、处理和分析。
大数据对企业的重要性不容忽视，下面就让我们来详细探讨一下。
一、提供准确的市场洞察企业的成功与否往往取决于其对市场的洞察和判断力。
而大数据的分析能力可以帮助企业从各个维度深入了解市场。
通过收集和分析大数据，企业可以获取客户行为、偏好、需求等相关信息。
这些信息可以帮助企业进行市场细分、产品定位和市场营销策略制定，从而更好地满足客户需求、提高市场竞争力。
二、优化企业运营大数据分析还可以帮助企业优化运营管理，提高工作效率和降低成本。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以找到存在的问题和瓶颈，进而提出相应的改进方案。
例如，通过对供应链数据的分析，企业可以实现供应链的优化，减少库存占用和缩短交货时间，进而提高企业的运营效率。
此外，大数据还可以帮助企业进行预测和计划，使企业能够更好地应对市场波动和变化。
三、支持决策制定在企业决策过程中，大数据也扮演着重要角色。
通过对大数据的分析，企业可以获得更全面、准确的信息，从而为决策者提供依据和参考。
例如，在制定营销策略时，通过对市场数据的分析，企业可以预测市场趋势和竞争情况，为决策者提供科学依据。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险评估和管理，降低决策风险。
四、开拓新业务模式大数据的分析还可以帮助企业发现新的商机和业务模式。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现市场的新需求和消费者的新偏好。
基于这些发现，企业可以创新产品和服务，开辟新的市场。
例如，大数据分析可以揭示出消费者购买商品的偏好和习惯，企业可以根据这些数据推出个性化的产品和服务，满足消费者的个性化需求。
总结起来，大数据对企业的重要性体现在提供准确的市场洞察、优化企业运营、支持决策制定和开拓新业务模式等方面。
对于现代企业来说，正确应用大数据已经成为了保持竞争优势的关键。
我们已经给大家介绍了大数据在企业运营的不同层面的应用场景。
了解了这些应用场景后, 企业比较关心的是,如果企业实施大数据战略,如何规划、如何实施、如何保障大数据的相关工作可以顺利开展。
本文将试图解决这些问题。
我们认为, 企业要实时大数据战略,需要从五大关键方面规划:1. 制定大数据规划找准切入点;2.强化大数据领导力设立CD0;3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队;5. 用制度和文化保障大数据实施。
本文将从这五大方面展开。
1、制定大数据规划找准切入点成功的大数据规划聚焦于四个核心要素: 应用场景、数据产品、分析模型和数据资产, 企业着手实施大数据战略要着重考虑这四大方面, 管理者需要在这四方面做好规划, 才能给企业带来更好的业务价值。
首先是应用场景,企业需要确定不同业务投入大数据的优先级, 确定大数据的切入点。
企业需要优先考虑业务的哪些方面投入大数据可以为企业提升绩效。
在《大数据应用于企业运营》中, 我们已经介绍了常见的大数据应用场景,包括业务运营监控、用户洞察与用户体验优化、精细化运营和营销、业务市场传播、经营分析等常见的方面。
当然在人力资源、IT 运维以及财务等方向也可以引入大数据。
企业高管需要和各业务的整体负责人、数据专家一起开展研讨会, 分析哪些业务投入大数据可以使得业务的绩效提升最为显著, 从而确定不同业务投入大数据的优先级,找准大数据的切入点。
数据能够在哪些领域实现业绩的大幅提高?数据能在哪些领域实现企业运营效率的提升”这些问题很重要, 一开始就必须提出来。
每个重要业务部门和职能部门都需要考虑这个问题, 并展开相关的研讨。
但在国内很多企业往往忽, 企业高管实施大数据战略的时候需要高度重视这一步．略的这一方面, 投入大数据往往不是以提升业绩导向,而是以学术导向,使得很多企业实施大数据的看不到数据对企业绩效提升, 从而使得大数据战略流产。
第二方面是数据产品。
在确定了大数据的业务投入优先级后, 我们需要考虑的是如何通过数据产品来帮助提升业务的绩效。
为什么是“数据产品”而不是“数据工具” , 这是因为“数据产品”比“数据工具”更加强调易用性和用户体验。
数据和分析模型本身的输出可能会比较复杂, 比较难理解, 这样往往导致经理或者一线员工等数据用户不能理解, 更称不上运用。
所以,只有数据产品在业务具体的场景运用的时候, 以非常简单易用的方式来呈现,才能让更多的数据用户使用。
企业数据用户在实际运用大数据的时候, 更关注的是大数据的产品在哪些方面可以直接帮忙提升绩效, 不会太关注大数据这些产品背后的逻辑、分析模型等“黑洞”。
如果我们在提供数据产品的时候需要数据用户理解很多“黑洞”, 那么数据一定运用不起来,数据的价值就会大打折扣。
比如, 数据产品可以告诉营销人员, 您这次合作的营销推广渠道有所带来的用户40%是作弊而来, 我们把这些作弊渠道带过来的用户叫“假量” , 数据产品不需要告诉营销人员“假量”是如何计算的, 但知道结果和优化方向即可。
或者数据产品可以直接告诉营销人员哪些产品和其他产品可以做交叉销售,如果这些产品实施交叉销售, 可以进一步提高销售额。
第三方面是数据模型。
数据产品背后的“黑洞”是数据模型。
数据的堆砌不会创造太多的业务价值, 需要数据模型、数据挖掘的方法来实现海量数据的商业洞察。
常见的模型如预测和分类。
在预测方面, 如通过高级的模型来预测哪些用户可能会付费, 他们的特征是什么,经常在什么地方出没;通过数据模型来预测付的差距以及优化方KPI 以提前发现考核期结束后付费客户数量和, 费客户的数量向;通过预测模型来洞察用户的未来购买需求; 在分类模型方面,我们可以通过分类模型结合大数据实现更准确更实时的用户细分; 或者通过分类模型对不同价值的客户进行合理的分类, 确定服务的优先级和服务内容。
企业在制定大数据战略方向时, 需要介入数据专家根据应用场景和数据产品的输出来选择模型以及优化模型, 从而确定模型研发的方向和优先级。
第四方面是数据资产。
有了应用场景、数据产品和数据模型这三大方面, 我们就能更清楚的知道为了实现这三大方面, 我们需要哪些数据, 什么数据是企业现在拥有, 什么数据可以通过合作产生,什么数据需要外部整合, 什么数据需要进行购买或者投资。
有了前面这三大方面（应用场景、数据产品和数据模型）的规划, 大数据的采集、整合、管理的策略便能比较容易理清头绪和相应的规划。
当我们合理的整理企业所拥有的数据, 并整合有利于业务发展的外部的数据, 形成系统化的管理,才能很好的形成企业的数据资产。
但在国内, 最大的问题常常是各业务部门、各事业部以及职能部门的数据经常各自为政, 数据存放在不同的数据库中, 数据无法整合打通,企业内部形成各种孤岛, 导致企业数据资产无法发挥整合效益, 数据资产流失。
要让企业的数据成为长期的数据资产, 企业高管则需牵头规划, 整合不同业务部门、不同事业部的数据, 推动建设高数据质量的数据治理标准。
值得注意的是, 为了加快大数据的推进速度,企业高管同时需要确定哪些方面自己实现,哪些方面委托第三方实现,哪些方面需要购买。
在数据产品和数据模型方向, 不一定所有工作都需要内部员工实现。
领导层需要根据时间和自身资源（尤其是人力资源）的情况判断,哪些数据产品自己开发、哪些数据产品可以委托第三方公司开发、哪些数据模型自己开发、哪些数据模型委托第三方公司开发。
在收或者委托第三方公,我们既可以组建自己的团队进行数据收集, 集外部数据的时候．司帮忙收集,或者直接采购,或者收购相关的数据公司,企业需要根据自身情况进行合理的规划。
2、强化高管团队大数据能力, 设立数据CDO 在互联网和大数据高速发展的时代, 大数据正在深刻地改变商业的前景, 如果企业要想抓住这个机遇,企业高管的数据决策力,数据管理能力也需要加强。
抓住和大数据相关的机会可以增加企业营收、提高企业运营效率, 甚至开拓出全新业务。
大数据在推进的过程中, 最关键是要高管重视,高管重视不仅仅是嘴上说说, 而是要考虑在决策层有强化数据方向的决策力和领导力, 否则企业很难把大数据用好。
如果不增加新的数据高管力量, 很多组织的大数据大计将难以启动。
因此, 高管团队中需要有专人负责制定大数据战略、跟进、监控和指导大数据战略的实施。
如果没有在高管团队设立相关的数据负责人的职位CDO首席数据官）, 则很难把数据分析和数据挖掘所发现的机会应用于企业战略层的业务发展决策以及相应的组织层面的变革。
所以,我们建议,如果企业确实要推动大数据, 一定要考虑设立CDO职位。
这里面还有一个比较重要的问题是:CDO是向CEO汇报还是COO汇报或者是向CTO汇报。
企业往往陷入一个误区，觉得数据是技术活，所以不少企业设立数据高管后,让数据高管直接向CTO汇报。
这样的做法最大的问题是数据和业务还是有较大的脱节。
我们建议是,数据高管应该向COO汇报或者CEO汇报。
这样数据才能离业务更近, 更能敏捷的应用于业绩的提升上, 而不是躲在技术后面。
我们所看到的大数据运用的较好的企业, 数据负责人经常和业务负责人一起制定公司大数据实施计划, 一起推进大数据在业务绩效提升。
主要是负责根据企业的战略发CDO1 一个综合能力要求非常高的职位。
CDO 展需求,CDO需要跟各业务负责人有很好的互动，深入了解业务，在此基础上，制定在数据应用场景、数据产品化、数据建模、数据资产管理的战略并推动实施, 在实施数据战略的过程中, 梳理企业的数据化思维方式, 推动构建相应的数据企业文化和制度, 使得大数据可以有效的促进业务绩效的提升, 企业运营效率的提升, 甚至是新商业模式的变革。
3、设计合理的大数据组织架构企业的组织结构是企业战略能够顺利实施的基础, 所以, 大数据团队合理的在组织架构设置对于大数据战略能否成功实施尤为关键。
国内很多企业往往忽略的这一方面。
很多企业设立数据团队缺乏统一的规划, 哪个事业部需要数据人员则在该事业部（或业务部门）设立, 如下图的“组织结构1”, 这种组织架构是国内最常见的, 这种组织架构最大的问题是数据分散, 缺乏统一管理和整合, 企业内部各事业群（或业务部门）数据各自为政, 形成数据孤岛,数据无法整合使用,导致数据资产流失。
另一种常见的做法是在公司只设立一个中央数据部门, 该数据部门统一服务各个事业部（或业务部门）, 各个事业部（或业务部门）没有数据人员或者团队, 如图中的“组织结构2”。
这种组织架构的问题在于数据虽然集中管理, 但数据远离业务,导致很多数据人员不理解业务, 无法挖掘数据的价值,无法通过数据很好的辅助业务提升绩效或者运营效率。
由于数据人员无法理解业务, 导致数据库中存储的很多数据变成“死”数据, 数据的业务含义少有人理解, 数据的价值便容易流失。
我们认为较为合理的数据团队在组织架构应该这样设立（如图中的组织架构其次是每个事业部;集中存储和管理数据,设立公司级的中央数据部门,首先3）:（或业务部门）设立数据团队；第三是在总办设立CDO的岗位。
这样的好处在于数据能够集中管理,数据贴近业务,可以很好的发挥数据的价值; 同时,在总办（高管团队）设立CDO岗位,可以让数据更好的为决策层服务，数据分析所发现的商业价值也可以更快的应用于业务战略调整。
大家比较关心的是,在这个组织结构下, 中央数据部门和各事业部（或业务部门）的数据团队有何差异。
我们可以从两大方面来区分:（1）从汇报关系的差异来看事业部的数据团队负责人向所属事业部的总负责人汇报, 中央数据部门的负责人向CDO汇报,这样的汇报关系的好处在于，前者让数据能为具体的事业部服务辅助提升业绩, 每个事业部必然有其不同的数据分析重点, 这样可以让数据服务更有针对性, 后者让数据更有大局观, 能为总办做深度的数据洞察服务。
（2）从团队工作职责差异来看中央数据部门负责数据的规范化集中存储和管理, 负责公司各业务线数据的整合打通, 形成公司级统一的用户（客户）画像, 负责标准化的数据产品并应用到业务线中,形成深度的公司级的数据模型和算法, 做出公司集团层面视角的分析和洞察; 事业部中的数据团队负责该事业群的日常统计分析和事业群专题类的深度洞察,并辅助事业群的技术人员合理的把数据规范的上报到中央数据部门, 与中央数据部门合作, 共同深刻理解该业务的数据结构、做更精细且与本部门关联性更高的用户画像等与业务关联度更高的数据工作, 推动该事业群所有数据的集中化到中央数据部门, 并辅助推动公司级的数据产品应用到本业务部门或者向中央数据部门提出数据产品化、数据建模的需求。
．4. 搭建有效的大数据团队人才是大数据战略实施至关重要的方面,因此, 设置符合大数据能力要求的团队显得尤为重要。
