大行业中的精品公司--金螳螂研究报告

大行业中的精品公司--金螳螂研究报告
大行业中的精品公司--金螳螂研究报告

公司基本情况(人民币)

项 目

2008 2009 2010E 2011E 2012E 摊薄每股收益(元) 0.981 0.943 0.981 1.378 1.822 每股净资产(元)

4.96 4.24 3.68 4.73 6.42 每股经营性现金流(元) 0.78 2.58 1.63 1.54 1.96 市盈率(倍)

20.48 32.78 48.19 34.31 25.96 行业优化市盈率(倍) 22.77 48.60 48.60 48.60 48.60 净利润增长率(%) 53.02% 45.00% 56.16% 40.44% 32.19% 净资产收益率(%) 19.79% 22.24% 26.69% 29.17% 28.39% 总股本(百万股)

141.00 212.80 319.19 319.19 319.19

来源:公司年报、国金证券研究所

大行业中的精品公司

2010年06月04日

金 螳 螂 (002081 .SZ) 装修装饰行业

评级:买入 维持评级

公司研究

公司优势 ?

设计与研发优势:公司若干年来一直重视设计和研发,建筑装饰行业三家上市公司中,金螳螂的设计收入最多,达到1.72亿元(亚厦股份与洪涛股份分别为0.19和0.49亿元),设计收入与装饰工程收入的比例关系也最大,达到5.04%(亚厦与洪涛为1.03%和3.92%)。较强的设计力量不但可以直接带来效益的增长,也锁定了一定数量的后续施工业务。

?

品牌优势:公司的品牌优势非常明显,已经连续7年获得“建筑装饰百强企业”的首位,在铁道部2009年6月发布的《关于公布首批铁路客站装修装饰 幕墙工程施工企业名录的通知》(鉴客站[2009]166号),共78家,金螳螂位于首位。目前公司承做的项目多为每平米投入在3000元以上的高端项目。

?

现场管理与质量控制:公司在现场管理和质量控制方面有多年的独到见解,严格践行“50/80”管理方法,把整个施工过程按照时间、流程分类打包,将人的能动性与制度的约束性有机结合。经过3年发展,公司整体盈利水平提高。

?

坚持轻资产的路线:目前公司的部品部件已经全部实现了工厂化生产(部分自产,部分外购),但公司仍然坚持轻资产的路线,发挥金螳螂多年来在设计、管理、控制上的优势,成为行业的趋势领导者和规则制定者。 投资建议

?

公司战略非常清晰,发挥自身比较优势,坚持轻资产路线,09年公装市场容量达到8400亿元,公司的占有率不到0.5%,随着“金螳螂ERP 系统”的上线和全面铺开,长期投资价值明显,评级“买入”。

?

预计公司2010-2012年EPS 分别为0.981、1.378、1.822元,对应未来的高速增长,目前的估值并不算高。给予公司未来6-12个月35.00-40.00元目标价位。

估值

? 我们给予公司未来6-12个月35.00-40.00元目标价位。

风险

?

公司有30%左右的业务来自于地产商(包括住宅精装修和一部分酒店),此次经济调控可能使得2011年地产投资大幅度下滑。

长期竞争力评级:高于行业均值 市价(人民币):31.15元

目标(人民币):35.00-40.00元

研究报告

市场数据(人民币)

已上市流通A 股(百万股) 284.25 总市值(百万元)

9,942.89 年内股价最高最低(元) 34.30/11.46

沪深300指数 2736.08 中小板指数 5633.88

成交金额(百万元)11.46

16.4621.4626.4631.46090604

090825

091123

100212

100517

人民币(元)0

50100150200250

成交金额

金 螳 螂国金行业沪深300

贺国文

分析师 SA C 执业编号:

S1130208120261

(8621)61038234

hegw@https://www.360docs.net/doc/0416948912.html,

唐笑

联系人

(8621)61038229

tangx@https://www.360docs.net/doc/0416948912.html,

内容目录

我们看好金螳螂的逻辑 (2)

行业领先的设计和研发力量 (3)

设计人员人数多,设计产值大 (3)

设计业务的毛利率较高 (3)

设计业务可以带来部分施工业务 (3)

公司的现场管理和质量控制能力强 (4)

现场管理和质量控制是装饰企业盈利的关键 (4)

公司有多种管理和控制手段 (5)

管理和控制能力的载体是效率和效益的提高 (5)

金螳螂有很强的战略规划能力 (6)

公司顺应专业化和精细化的趋势 (6)

金螳螂学院与ERP彰显公司战略前瞻能力 (6)

坚持轻资产道路 (6)

公司品牌优势明显 (6)

公司所获国家级工程奖数目第一 (6)

公司连续7年位于公装百强首位 (7)

得到客户认可,公司走高端路线 (7)

投资建议 (8)

附录:三张报表预测摘要 (9)

图表目录

图表1:金螳螂、亚厦、洪涛2009年底设计人员人数 (3)

图表2:金螳螂、亚厦、洪涛2009年设计收入(万元) (3)

图表3:设计业务的毛利率高于建筑施工业务 (3)

图表4:部分项目设计取费情况 (4)

图表5:金螳螂、亚厦、洪涛的设计收入与装饰施工收入比例关系 (4)

图表6:某项目因其他施工单位影响进度备忘录 (4)

图表7:金螳螂人均收入年复合增长18.08% (5)

图表8:金螳螂人均费用年复合增长7.17% (5)

图表9:金螳螂人均净利润年复合增长27.15% (5)

图表10:08年底行业前列公司累计获国家级工程奖情况 (7)

图表11:09年底三家上市公司累计获国家级工程奖情况 (7)

图表12:2008年度中国建筑装饰行业公装百强企业前十强 (7)

图表13:细分行业单位面积装修投入比较 (7)

图表14:公司09年承接项目中酒店占到50%以上 (8)

我们看好金螳螂的逻辑

? 公司有行业领先的设计和研发力量。 ? 公司的现场管理和质量控制能力强。 ? 金螳螂有很强的战略规划能力。 ? 公司品牌优势明显。

行业领先的设计和研发力量

设计人员人数多,设计产值大

? 截至09年底,建筑装饰行业中三家上市公司金螳螂、亚厦股份、洪涛股份

分别有设计人员757、229、122人;在设计收入的角度,三家企业09年

分别实现设计收入17245、1856、4939万元;三家企业都是行业前五名内的企业,金螳螂在行业内的设计和研发优势非常明显。

图表1:金螳螂、亚厦、洪涛2009年底设计人员人数 图表2:金螳螂、亚厦、洪涛2009年设计收入(万

元)

100

200300400500600

700800金螳螂

亚厦股份

洪涛股份

2009年底公司设计人员人数

2000

40006000800010000120001400016000

1800020000金螳螂

亚厦股份

洪涛股份

2009年公司设计收入

来源:公司财务报告 国金证券研究所

设计业务的毛利率较高

? 设计业务的毛利率要高于建筑施工业务。

图表3:设计业务的毛利率高于建筑施工业务

0%

5%

10%15%20%

25%金螳螂

亚厦股份

洪涛股份

设计业务毛利率

装饰施工毛利率

来源:公司财务报告 国金证券研究所

设计业务可以带来部分施工业务

? 设计包括两个环节,一是单独投标的设计业务;二是施工环节的深化设

计。前者更偏向于理念、概念的图纸化,相关收入单独核算,一般来说是

整个建筑装饰工程投入的2.5%-3%;后者是将理念与实际结合之后的具体化,是施工业务的组成部分。

图表4:部分项目设计取费情况

名 称

装修总投资

设计取费

大庆石油博物馆 4亿元 2.50% 重庆江北国际机场二期

1.5亿元

2.50%

来源:《中国建筑装饰》 国金证券研究所

? 下图为三个上市公司设计收入与装饰施工收入的比例,金螳螂最高,达到

5%以上。公司承接的设计项目中,60%是继续做施工的,施工业务有一定保障,并很少承接由别的公司设计的施工项目。

图表5:金螳螂、亚厦、洪涛的设计收入与装饰施工收入比例关系

0%

1%2%3%4%5%6%金螳螂亚厦股份

洪涛股份

2009年公司设计业务占装饰施工比例

来源:公司财务报告 国金证券研究所

公司的现场管理和质量控制能力强

现场管理和质量控制是装饰企业盈利的关键

? 提高项目盈利能力除了合同价格的因素外,该行业区别于制造业的关键点

在于项目的现场管理和质量控制能力(制造业成本要素比例相对稳定),从调研了解到,很多项目亏损原因就在于业务模式和产业链的协调不到位导致。

图表6:某项目因其他施工单位影响进度备忘录

问题

内容简要后果证据

天花标高与管道相冲突之事宜

施工图纸标高与现场实际尺寸不符,且其他管道也影响

天花标高。此问题一而再、再而三的提出尽快协调解

决,但未果

影响进度 5天以上 18天以上21天以上035、048、066、071

号联系单

风管影响活动墙轨道事宜

二层多功能厅小宴会厅,已安装的风管口与装饰的活动

墙轨道相冲突,无法安装

影响进度22天以上

036、71号联系单餐厅包房沉降池填平问题餐厅沉降池用陶粒混凝土填平,相关单位一直未施工。

在数次例会、及工作联系单中均未提及。影响隔墙安装

影响进度 9天以上

12月4日联系会记录、12月3日050联系单隐藏部位封板的障碍

从12月15日始报上隐藏工程报验,但相关施工迟迟未能

完成相关部位工作,12月28日再发出隐藏工程会签表

影响进度 9天以上

联系单055号、会签单001-020号

南方通讯信息点及布管工作滞后

由于南方通讯信息点及布管等工作严重滞后,造成封板

迟迟不能进行

影响进度 20天以上

064、77号联系单等整个地下室办公区场地移交问题因为土建和安装进展推迟,导致我司无法进场施工影响进度 100天87/108号联系单等增加漏掉的应急照明系统问题因业主总体设计失误导致重大漏项、要补做影响进度 12天89、90号联系单方案与现场冲突修改不及时多处卫生间管道与梁柱冲突,图纸修改太慢影响进度 7天99号联系单更换灯具影响采购

应设计要求更改大堂的部分灯具品种、规格

影响进度 10天

144号联系单

来源:《中国建筑装饰》 国金证券研究所

公司有多种管理和控制手段

? 在现场管理和质量控制方面,公司做了很多工作,比如 “标杆管理”,每

个月对所有项目做对比分析,包括人均产值、人均费用率、合同产值、完

成进度、目标产值、累计完成产值、完成费用、推广费、礼品费、餐饮娱乐费等指标,总结经验和教训,找到原因,解决问题。

? 多年来公司实施“50/80管理模式”,这是一个标准化、过程化的控制,

从流水线的角度考虑,各个部门都是流水线的一部分,把整个过程按照时间、流程分类打包,每个阶段都有设计好的工作量和工作进程。

? 公司自主研发了一套“金螳螂ERP 系统”,是50/80管理模式的载体,4

月底开始上线,并在今年全面铺开。该系统可以做到信息充分,对各个项目的进展、采购等数据实时控制与监督。届时,不但项目和收入的规模具有了大幅增长的充分条件,工程流程和质量也能够改善。

? 施工班组是工程设计、施工方案落地的关键环节,也是施工质量最容易失

控的环节。金螳螂在这方面有多年的经验,比如动态选择合作对象,并在各个项目之间相互内检、打分,将工人权益写入合同以保证劳资双方利益一致等等。

管理和控制能力的载体是效率和效益的提高

? 上述管理手段不断改进,最终反映到公司效率和效益的提高。我们分析了

公司06年以来的人均收入、费用、净利润情况,三个指标的年复合增长分别为18.08%、7.17%、27.15%,公司盈利状况改善非常明显。

图表7:金螳螂人均收入年复合增长18.08%

图表8:金螳螂人均费用年复合增长7.17%

20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 2006

200720082009

人均收入(万元)

年复合增长率:18.08%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2006200720082009

人均费用(万元)

年复合增长率:7.17%

来源:公司财务报告 国金证券研究所

图表9:金螳螂人均净利润年复合增长27.15%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 2006200720082009

人均净利润(万元)

年复合增长率:27.15%

来源:公司财务报告 国金证券研究所

金螳螂有很强的战略规划能力

公司顺应专业化和精细化的趋势

?在欧美发达国家和地区,装饰行业经过多年的发展后专业分工进一步细

化,即使是装饰设计的分工细化程度也很高,不同的设计事务所一般擅长某一类工程的设计,在其专长范围内比国内的设计单位整体水平明显要高,并且提供的服务更加到位。在日本,专门从事商业设计、咨询的专业公司就有1000家左右,其中有十几家企业每年经营收益都达到约100亿元。

?在我国,随着行业主要企业规模的扩大,领军企业之间的关系将由合作为

主转为竞争为主。各企业会选择有竞争优势的领域深入拓展。深圳长城装饰公司在高档酒店装修这个专业化道路上已迈开了脚步,在其他领域也有很多企业开始领跑。目前在北京的家装市场分的很清楚,东易日盛1500元/平米,龙发1200元/平米,层次鲜明。幕墙分的不是很细。金螳螂目前建立了酒店装饰设计院、医院装饰设计院、体育场馆设计院、展览馆博物馆装饰设计院等专业细分机构,无疑也是该趋势的领导者之一。

?产业链的纵向分工,有利于各个企业实现规模和成本优势。美国的装饰部

品部件工厂化水平达到了95%以上,同样的高层住宅,其造价远远低于香港;英国大量采用部品部件工厂化生产,同类型项目比国内传统技术的造价节约近43%,工期缩短近1/3。前些年我国装饰企业在施工现场加工木料、石材,不但带来噪音、粉尘的污染,也带来低效率和高成本,如今工厂化已经成为趋势。金螳螂目前已经实现了木料、石材的全部工厂化生产,有很好的经济和环境效益。

金螳螂学院与ERP彰显公司战略前瞻能力

?在人才培养方面,该行业已有三家国家承认学历的院校,分别是吉林建筑

工程学院建筑装饰学院(三本,2000年设立)、苏州大学金螳螂建筑与城市环境学院(一本,2007年设立)、亚厦学院(大专,2008年设立)。

以上学院除了作为出资企业的后备人才,同时也将相应企业的理念与规则带出了校门。

?建筑装饰公司实际上是在揽到项目之后,通过施工过程中的业务模式优化

和产业链协调,提高公司的资金周转和管理能力来赚钱。因此,采用ERP 系统对工程进度进行实时监控、对资源进行合理配臵非常重要,目前一小部分建筑装饰企业逐步开始重视并付诸实施。

?回头来看,金螳螂在几年前就下大力气发展金螳螂学院、并自主研发“金

螳螂ERP”系统,是有前瞻性的战略行为。

坚持轻资产道路

?“工厂化”和“产业分工”并不意味着企业必须自己建工厂。如前所述,

装饰装修企业盈利的关键之处在于项目承揽以及接下来的项目管理、质量控制,或者可以说,目前这些企业盈利的优势就在于其“轻资产”的特点,在产业链纵向延伸带来的利润增厚和资金、管理效率降低的边际影响上,企业必须做出最经济的选择。

?未来金螳螂将坚持轻资产的路线,充分发挥公司已经形成的品牌、设计和

管理上的优势,将服务做好、做深。

公司品牌优势明显

公司所获国家级工程奖数目第一

?建筑装饰行业中,由建设部颁发的两个奖项—鲁班奖和中国建筑装饰奖有

着较好的代表性。截至09年底,不论累计奖项,还是09年当年所获奖项,金螳螂的优势都是明显的。

图表10:08年底行业前列公司累计获国家级工程奖情

图表11:09年底三家上市公司累计获国家级工程奖情况

公司名称

鲁班奖国建筑工程装饰合计

苏州金螳螂建筑装饰股份有限公司234467深圳市洪涛股份有限公司133952中国建筑装饰工程有限公司71926浙江亚厦装饰股份有限公司

32225深圳市深装总装饰工程工业有限公司

9

7

16

公司名称

鲁班奖全国建筑工程装饰奖合计

苏州金螳螂建筑装饰股份有限公司306595深圳市洪涛股份有限公司

144458浙江亚厦装饰股份有限公司

3

32

35

来源:上市公司招股书 公司财务报告 国金证券研究所

公司连续7年位于公装百强首位

? 公司的品牌优势非常明显,已经连续7年获得“建筑装饰百强企业”的首

位,在铁道部2009年6月发布的《关于公布首批铁路客站装修装饰幕墙工程施工企业名录的通知》(鉴客站[2009]166号)共78家,金螳螂位于首位。

图表12:2008年度中国建筑装饰行业公装百强企业前十强

序号

公司名称

所在地

1苏州金螳螂建筑装饰股份有限公司

江苏2浙江亚厦装饰股份有限公司浙江3深圳深装总装饰工程工业有限公司

深圳4中国建筑装饰工程有限公司北京5深圳市洪涛装饰股份有限公司深圳6深圳广田装饰集团股份有限公司深圳7深圳市科源建设集团有限公司深圳8北京港源建筑装饰工程有限公司北京9深圳市建筑装饰(集团)有限公司深圳10

深圳长城家具装饰工程有限公司、

深圳瑞和装饰工程有限公司

深圳

来源:中国建筑装饰协会 国金证券研究所

得到客户认可,公司走高端路线

? 从建筑装饰行业中的细分行业来看,酒店的单位面积投入最大。

图表13:细分行业单位面积装修投入比较

1000

200030004000500060007000写字楼

酒店

商场

家装

幕墙

来源:《中国建筑装饰》 国金证券研究所

? 根据调研的情况,09年公司所接项目50%以上是酒店项目,地产精装修占

到15%-20%。

图表14:公司09年承接项目中酒店占到50%以上

分类承接项目占比

酒店50%以上

地产精装修15%-20%

公建余下的部分

来源:调研资料国金证券研究所

?投入越大,对公司品牌、资质和工程质量的要求越高。金螳螂走高端路

线,公司所承接项目一般都是每平米装饰投入3000元以上的高档项目。投资建议

?装修装饰行业作为建筑工程行业一个后周期分支行业而受到市场的关注,

在市场目前对明年的投资充满悲观情绪的情形下,我们的观点是在大行业、小公司的背景下,装修装饰行业除了受到宏观经济波动的外部影响之外,公司的内生性素质同样是企业盈利未来成长的重要因素。在建筑装饰公司最核心的领域—项目承揽(品牌和资质)、业务模式优化、产业链分工和质量控制上,金螳螂均有着清醒的认识和先人一步的领先优势;而在接下来的专业化和精细化、由工程承包商向综合服务提供商的转变等方面,公司已经率先迈出步伐,有望成为行业的趋势领导者和规则制定者。

?随着公司ERP系统的上线和全面铺开,预计公司的现场管理、质量控制能

力进一步增强,由于将人的能动性与制度的约束性有机结合,公司可同时管理的项目组将会扩大,公司人才储备充足,业务将会迅速增长。

?预计公司2010-2012年EPS分别为0.981、1.378、1.822元,对应未来

的高速增长,目前的估值并不算高。给予公司未来6-12个月35.00-40.00元目标价位。

附录:三张报表预测摘要

损益表(人民币百万元)资产负债表(人民币百万元)

2007200820092010E2011E2012E2007200820092010E2011E2012E 主营业务收入3,4633,3384,1075,6137,4429,681货币资金3753316179741,2511,726 增长率-3.6%23.0%36.7%32.6%30.1%应收款项1,0431,2791,4921,8972,5153,141主营业务成本-3,021-2,809-3,415-4,666-6,177-8,015存货1824303868110 %销售收入87.2%84.2%83.2%83.1%83.0%82.8%其他流动资产2118132303950毛利4425296929461,2661,666流动资产1,4571,6522,2722,9393,8735,027 %销售收入12.8%15.8%16.8%16.9%17.0%17.2% %总资产89.1%83.6%82.3%83.8%86.1%88.0%营业税金及附加-110-105-129-177-234-305长期投资121117181717 %销售收入 3.2% 3.2% 3.1% 3.2% 3.2% 3.2%固定资产92224363481543602营业费用-84-103-116-157-208-271 %总资产 5.6%11.4%13.1%13.7%12.1%10.5% %销售收入 2.4% 3.1% 2.8% 2.8% 2.8% 2.8%无形资产575567666563管理费用-83-108-123-168-223-290非流动资产178323489567626684 %销售收入 2.4% 3.2% 3.0% 3.0% 3.0% 3.0% %总资产10.9%16.4%17.7%16.2%13.9%12.0%息税前利润(EBIT)164212324444600799资产总计1,6351,9752,7613,5064,5005,711 %销售收入 4.7% 6.4%7.9%7.9%8.1%8.3%短期借款000000财务费用524162331应付款项8681,0751,5961,9392,4823,004 %销售收入-0.1%-0.1%-0.1%-0.3%-0.3%-0.3%其他流动负债167173225345444564资产减值损失-29-29-42-18-6-6流动负债1,0351,2471,8212,2842,9263,568公允价值变动收益000000长期贷款000001投资收益000111其他长期负债244000 %税前利润0.0%0.2%0.2%0.1%0.1%0.2%负债1,0371,2521,8252,2842,9263,569营业利润140186286443618826普通股股东权益5796999021,1741,5092,049 营业利润率 4.0% 5.6%7.0%7.9%8.3%8.5%少数股东权益192434486593营业外收支890000负债股东权益合计1,6351,9752,7613,5064,5005,711税前利润148195286444618826

利润率 4.3% 5.8%7.0%7.9%8.3%8.5%比率分析

所得税-53-51-74-116-161-2162007200820092010E2011E2012E 所得税率36.1%26.3%26.1%26.1%26.1%26.1%每股指标

净利润95144211328457610每股收益0.9620.9810.9430.981 1.378 1.822少数股东损益4611151729每股净资产 6.156 4.958 4.238 3.677 4.726 6.418归属于母公司的净利润90138201313440582每股经营现金净流0.6140.781 2.577 1.628 1.537 1.956 净利率 2.6% 4.1% 4.9% 5.6% 5.9% 6.0%每股股利0.0000.2000.2000.1300.1300.130

回报率

现金流量表(人民币百万元)净资产收益率15.62%19.79%22.24%26.69%29.17%28.39% 2007200820092010E2011E2012E总资产收益率 5.53%7.00%7.27%8.94%9.78%10.18%净利润95144211328457610投入资本收益率17.50%21.52%25.47%26.86%28.17%27.56%少数股东损益000000增长率

非现金支出384161625558主营业务收入增长率95.18%-3.63%23.04%36.67%32.60%30.08%非经营收益-3-26-1536-1-1EBIT增长率50.24%29.38%52.37%37.15%35.07%33.28%营运资金变动-72-4829193-20-43净利润增长率43.64%53.02%45.00%56.16%40.44%32.19%经营活动现金净流58110548520491624总资产增长率-18.26%20.84%39.77%26.97%28.35%26.92%资本开支-49-127-96-163-109-110资产管理能力

投资-15-10-169-100应收账款周转天数84.7119.7114.7115.0115.0110.0其他545111存货周转天数50.8 2.8 2.9 3.0 4.0 5.0投资活动现金净流-58-133-260-163-108-109应付账款周转天数71.0100.1114.4115.0110.0100.0股权募资11280-640固定资产周转天数8.812.731.727.621.416.8债权募资-2300001偿债能力

其他-22-22-290-41-42净负债/股东权益-62.69%-45.71%-65.98%-79.68%-79.50%-80.53%筹资活动现金净流-44-21-20-105-41EBIT利息保障倍数-33.8-101.3-88.0-27.0-26.1-26.0现金净流量-44-44287356277475资产负债率63.43%63.37%66.12%65.15%65.03%62.49%

来源:公司年报、国金证券研究所

长期竞争力评级的说明:

长期竞争力评级着重于企业基本面,评判未来两年后公司综合竞争力与所属行业上市公司均值比较结果。

优化市盈率计算的说明:

行业优化市盈率中,在扣除行业内所有亏损股票后,过往年度计算方法为当年年末收盘总市值与当年股 票净利润总和相除,预期年度为报告提供日前一交易日收盘总市值与前一年度股票净利润总和相除。

投资评级的说明:

强买:预期未来6-12个月内上涨幅度在20%以上; 买入:预期未来6-12个月内上涨幅度在10%-20%; 持有:预期未来6-12个月内变动幅度在 -10%-10%; 减持:预期未来6-12个月内下跌幅度在10%-20%; 卖出:预期未来6-12个月内下跌幅度在20%以上。

市场中相关报告评级比率分析说明:

市场中相关报告投资建议为“强买”得1分,为“买入”得2分,为“持有”得3分,为“减持”得4分,为“卖出”得5分,之后平均计算得出最终评分,作为市场平均投资建议的参考。 最终评分与平均投资建议对照:

1.00 =强买; 1.01~

2.0=买入 ; 2.01~

3.0=持有 3.01~

4.0=减持 ; 4.01~

5.0=卖出

市场中相关报告评级比率分析

日期 一周内 一月内 二月内 三月内 六月内

强买 0 1 6 13 16 买入 0 0 3 8 10 持有 0 0 0 0 0 减持 0 0 0 0 0 卖出 0 0 0 0 0 评分

0 1.00

1.30 1.35 1.37

来源:朝阳永续

特别声明:

本报告版权归“国金证券股份有限公司”(以下简称“国金证券”)所有,未经事先书面授权,本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或复制品,或再次分发给任何其他人,或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。经过书面授权的引用、刊发,需注明出处为“国金证券股份有限公司”,且不得对本报告进行任何有悖原意的删节和修改。

本报告的产生基于国金证券及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料,但国金证券及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证,对由于该等问题产生的一切责任,国金证券不作出任何担保。且本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断,在不作事先通知的情况下,可能会随时调整。

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在法律允许的情况下,国金证券的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易,并可能为这些公司正在提供或争取提供多种金融服务。国金证券及其关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经使用或了解其中的信息、所载资料或意见。

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大数据时代人力资源管理答案和学习笔记

大数据时代人力资源管理学习材料 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。(单选题3 分)o A. 来源单一o B.数据很大o C.构成复杂o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3 分)o A.航空航天和地质勘探领域o B.新闻业和工业领域o C. 政府和商业系统o D.农业部门和工业部门

4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3 分)o A.甲骨文公司o B.麦肯锡公司o C.波音公司o D.通用公司 5.大数据元年是指(单选题3 分)o A.2012年o B.2011年o C.2010年o D.2013年 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3 分)o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述o C.大数据是在云计算基础上发展起来的o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3 分)o

A.“大数据”o B.“P2P” o C.“咨询”o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题3 分)o A.价值不变o B.价值递增o C.价值递减o D.价值先增后减 9.9美国通过对车祸数据进行分析,发现车祸的发生与时间有关,于是要求交警在易发生车祸的时间段严格执勤。这说明大数据可以()。(单选题3 分)o A.洞察未来趋势o B.洞察工作效率o C.洞察车祸数量o D.洞察管理规律 10.大数据的本质是()。(单选题3

2021数据中心行业研究分析报告

2021年数据中心行业研 究分析报告

目录 1.数据中心行业现状 (4) 1.1数据中心行业定义及产业链分析 (4) 1.2数据中心市场规模分析 (5) 2.数据中心行业前景趋势 (6) 2.1专业IDC服务商发展空间巨大 (6) 2.2传统IDC同质化竞争激烈,向云计算数据中心升级是未来趋势 (6) 2.3一线城市周边成为IDC新建热点区域 (7) 2.4用户、数据中心设施、解决方案将持续增长 (7) 2.5延伸产业链 (7) 2.6生态化建设进一步开放 (8) 2.7呈现集群化分布 (8) 2.8数据中心产业与互联网等产业融合发展机遇 (9) 2.9行业发展需突破创新瓶颈 (10) 3.数据中心行业存在的问题 (12) 3.1资源利用率低 (12) 3.2资源孤岛 (12) 3.3自动化程度很低 (13) 3.4数据中心面临的威胁不只是安全性 (13) 3.5供应链整合度低 (13) 3.6基础工作薄弱 (14)

3.7产业结构调整进展缓慢 (14) 3.8供给不足,产业化程度较低 (14) 4.数据中心行业政策环境分析 (16) 4.1数据中心行业政策环境分析 (16) 4.2数据中心行业经济环境分析 (16) 4.3数据中心行业社会环境分析 (16) 4.4数据中心行业技术环境分析 (17) 5.数据中心行业竞争分析 (18) 5.1数据中心行业竞争分析 (18) 5.1.1对上游议价能力分析 (18) 5.1.2对下游议价能力分析 (18) 5.1.3潜在进入者分析 (19) 5.1.4替代品或替代服务分析 (19) 5.2中国数据中心行业品牌竞争格局分析 (20) 5.3中国数据中心行业竞争强度分析 (20) 6.数据中心产业投资分析 (21) 6.1中国数据中心技术投资趋势分析 (21) 6.2中国数据中心行业投资风险 (21) 6.3中国数据中心行业投资收益 (22)

调研报告:加快推进全省大数据产业发展的调研报告

加快推进全省大数据产业发展的调研报告 大数据是国家基础性战略资源,正在成为国家竞争的前沿、产业竞争力和商业模式创新的源泉。在我国目前主要应用于政务建设和产业发展领域,可提高政府管理服务效率和助推产业发展。近期我们对全省大数据产业发展情况进行实地调研,对产业发展现状和不足进行了研究分析,并借鉴杭州大数据产业发展先进经验,对全省大数据产业发展提出了相应的对策建议。 一、全省大数据产业发展现状 “一基三园”格局初具规模,实力位居全国第二方阵。全省积极抢占大数据发展先机,早在2012年就着手发展大数据,目前初步形成了以沣西新城为基地,高新区、国际港务区、杨凌示范区三园区并举的产业格局。沣西新城吸引了一些国家部委大数据中心入住,是国家卫计委全国人口信息处理与备份中心、国家地理测绘局数据中心等十大部委数据灾备中心,国家发改委“一带一路”数据中心,已成为全省乃至西北地区重要的大数据产业聚集区。高新区依托软件园企业,发展成为全省大数据研发应用的产业集聚区。杨凌是目前国内规模最大的农业数据中心,是国内唯一由区域政府承建的面向全国的农业云。国际港务区以服务于建设丝绸之路经济带上最大的国际中转枢纽港和商贸物流集散地,在物流大数据方面具备了一定基础。根据数据资源占有、产业带动、人才聚集、政策和环境支持来划分,发展比较成熟的属第一方阵,有北京、上海、浙江、贵州、广东,全省处在第二方阵。2016年,全省大数据产业规模达到885亿元,在全国排名第10位,大数据发展进入快速增长期。

政务数据建设全面启动,智慧咸阳全国示范领先。全省政务数据建设全面启动,各部门各地市因起步时间、资金人才投入等不同,呈现出不同发展阶段。2008年启动了省级信用信息平台建设,目前已有53个省级部门,470个市级部门和2500个县级部门接入信用平台。省级22个厅级政务云建设也在紧密锣鼓地进行中,一些已经形成了共享。依托智慧城市的市级政务数据建设取得很大成就,咸阳市政务数据建设走在全国前列,智慧咸阳成为陕西大数据对外宣传的一张靓丽名片,来自全国136个城市约1.5万人来参观学习,被写入国家智慧城市建设教材,连续三年位居全国前10名。宝鸡、渭南等市政务建设也比较成熟,位居全省前列。延安市被列为陕西省首个政务云网络安全提升工程试点示范城市,其他地市、(区)县的政务云建设全面启动。总的来看,省、市、(区))县三级政务数据建设正在加快推进。 大数据企业数量增长迅速。围绕金融、交通、电力、生物、先进制造等行业,全省发展了一批大数据企业,有西部资信、美林数据、识代运筹、未来国际、天互数据、九州通、交大长天等。一些企业在数据应用、数据分析等方面在全国领先,竞争优势十分明显,具有爆发增长的潜质。如:西安盈谷科技有限公司与电信运营商合作推出的智慧医疗,技术水平国内第一,接入国内医疗机构近5000家。西安艾润物联网技术服务有限责任公司开发的智慧停车4.0系统,西安作为结算中心,业务辐射至北京、上海等十余省市,目前国内尚未有企业能与其抗衡,去年收费营业额达5亿元,3-5年时间营业额有望达到50亿元。美林数据荣登2016中国大数据企业50强,其在大数据算法及产品研发方面具有领先优势,已经成功应用到制造、电力、金融等领域。 政府高度重视,发展机制不断完善。省政府审议通过《大数据与云计算产业发展五年行动计划》、《大数据与云计算产业示范工程实施方案》,通过了《陕西省政务

大数据解决公司人力资源管理现存的问题

一、大数据解决公司人力资源管理现存问题 当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼,人力资源管理领域也不能例外。商业智能工具帮助人力资源管理从凭借经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型;人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评;企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。 (一)大数据助力HR-BI Human Resource Business Intelligence,以下简称HR-BI,即人力资源商业智能,主要解决通过数据对整个人力资源过程监控,对人力资源管理监控分析。它是商业智能在人力资源管理决策分析过程中有效应用的结果,是通过建立一套基于企业人力资源管理过程的分析模型,利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点,实现支持企业人力资源管理决策分析的分析系统。例如:随着某公司“软实力”的提升,对人力资源管理理念与管理能力提出了更高的要求,人力资源决策迫切需要从“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型,这时候就是HR-BI派上用场的时候了。

区别于e-HR,即面向业务过程的一般性报表的电子人力资源管理,HR-BI的价值在于通过其多维数据仓库功能,进行数据建模,提高大数据情况下的人力资源分析效率,使得人力资源管理体系能够找到不断调整与优化的方向与策略,更好的支持业务发展,真正适应企业整体发展战略的需要。 业界的佐佑人力资源管理咨询顾问公司和企业应用软件巨头Aptean公司就分别从“数据“、“信息”和“洞察力”以及预算管理和薪资等方面提供了足够好足够多的案例。 (二)大数据助力人才测评 随着人力资源管理日益成为企业生存关键的时候,人才测评作为人力资源管理的一项专门技术也越来越受到人们的重视。 通过对目前国外人才测评状况的了解得知,现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面,明显带有强烈的主观性。为此,利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究,改进以前算法中的一些不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中

大数据行业研究报告

TMFOX VENTURE PARTNERS 大数据行业研究报告大数据行业的创新方向和投资重点 项目融资辅导营 2014/1/24

报告用途 本研究报告为商弈投资的被投资客户、项目融资辅导营被孵化的客户提供行业分析并帮助他们进行产品创新。同时为商弈投资(TMFOX VENTURE PARTNERS)合作的投资机构、科研机构和政府机构提供行业研究和投资参考。 研究方法 本研究报告收集大量可靠的具权威性的资料及数据,仔细分析对比得出相关结论,并通过对项目融资辅导营企业进行调研,进一步获取更全面的信息,且与本行业专家进行了深入探讨研究。 版权声明 本研究报告是基于我们认为可靠且已公开的信息,我们力求但不保证这些信息的准确性和完整性,也不保证文中观点或陈述不会发生任何变更。本报告版权仅为商弈投资(TMFOX VENTURE PARTNERS)所有,未经授权,任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发表或引用。 欢迎使用二维码扫描并关注项目融资辅导营,我们将竭诚为您服务,给你带来更多相关信息

目录 一、洞察 (1) 二、大数据概览 (2) 2.1 源与流 (2) 2.2 大数据产业结构 (3) 三、行业存在的问题与发展趋势 (4) 3.1行业存在的主要问题 (4) 3.2行业发展趋势 (5) 四、典型企业介绍 (6) 4.1上市公司 (6) 4.2项目融资辅导营平台企业 (7) 五、展望 (8) 关于商弈投资 (i) 关于项目融资辅导营 ................................................................................................................ i i

大数据时代人力资源数据统计分析研究

大数据时代人力资源数据统计分析研究 摘要:大数据环境下,具备大数据处理能力的企业也不断增多。大数据时代的到来和发展对企业经营管理活动而言,尤其是针对企业人力资源管理活动产生了巨大的影响。各企业需要重视顺应时代发展潮流,积极引进并合理应用大数据,有助于推动人力资源管理及企业发展。基于此,本篇文章对大数据时代人力资源数据统计分进行研究,以供参考。 关键词:大数据;人力资源;数据分析 引言 大数据技术能够精准筛选并处理海量数据,有效将数据转化为信息知识。对于企业来说想要跟紧时代步伐则需要对大数据特点进行充分掌握,才能促进企业得到良性长远的发展。现阶段大数据技术已经实现了在各行各业中的充分应用,怎样应用大数据技术展开人力资源管理工作成为现阶段企业的关注重点,同时也是企业重点探究的内容。企业需要在人力资源管理中运用大数据便捷且高效的特点,从而为人力资源管理工作的深入展开提供支持。因此,在未来发展中人力资源管理将有效与信息网络技术进行结合,这有助于提高人力资源管理的效率与质量。 一、大数据概述 大数据的出现和发展推动了物联网及云计算等技术的发展,人类对各类新兴技术的依赖程度越来越高。大数据主要是指在短时间内难以收集、管理和处理的数据收集。它是一种具有高增长率、海量性和多样化特点的信息资源,需要依靠新兴的处理模式来发挥优秀的优化能力和强大的决策能力。主要特点包括:价值高、数量大、精准性等,现阶段在诸多领域中均具有广泛应用,未来发展前景优良。 二、人力资源数据统计分析系统 人力资源数据统计分析系统是指在其他系统正常运行的条件下,对公司的员工进行年龄、能力、职称、教育和工作经历等方面的全方位的了解,从而对员工进行相关系统的分析。以此为根据来进行企业的人力资源管理,企业的相关工作做好调整和完善的准备工作。 三、现阶段我国企业人力资源管理工作中存在的问题 (一)缺乏先进管理理念。 现阶段大数据技术的深入发展很大程度上促进了其他行业变革,企业为了能够实现更好的发展必须要与时俱进,结合大数据时代特征实施针对性措施促进企业变革,尤其是人力资源管理工作。当前很多企业在运营发展中仍然使用传统管理理念,通过管理者展开管理工作,这种模式对虽然能够起到一定效果与作用,但是却无法与新时代发展需求相适应。在激烈市场竞争中,传统管理理念不能促进企业优势的充分发挥,从而降低了企业的综合实力与整体竞争力。所以,企业发展中必须要确保管理者能够更新自身管理理念,对大数据时代下人力资源管理的必要性与重要性给予充分认识,从而推动企业进一步发展。 (二)缺乏长效人力资源战略规划 在大数据时代,实现长效稳定发展是企业的核心目标,因此很多企业都有意识制定长期发展计划。但是该计划仅仅停留在经营模式、市场分析和品牌战略方面,企业往往忽略了要实现该远期计划所需的人力资源储备。这就导致了很多企业在临时需要人的时候才要求人力资源部门人员紧急招聘,无论是效率还是质量

数据中心IDC 行业全面深度研究报告

数据中心IDC 行业全面深度研究报 告

目录 一、寻找IDC 核心驱动,判断当前景气度:数据流量与计算力的核心载体 (2) (一)IDC 为数据流量核心载体,具备增长确定性和稀缺性 (2) (二)IDC 产业链图谱:流量核心,信息基石 (3) (三)寻找IDC 驱动因素,ICT 产业链流量驱动与传导逻辑 (9) (四)当前产业景气度如何?资本开支周期末端,产业景气度正逐步回暖 (14) 二、IDC 行业属性:市场空间大+成长性强+确定性强 (20) (一)IDC 行业空间有多大?承载数据流量,建设浪潮没有尽头 (20) (二)数据中心呈现怎样的发展趋势? (22) (三)竞争格局:第三方IDC 服务商稀缺性高,迎来发展机遇 (26) (四)为什么投资IDC 行业?稀缺性、成长性与确定性 (32) 三、估值与投资建议 (35) (一)宝信软件:钢铁信息化龙头、第三方IDC 企业先锋 (38) (二)光环新网:核心资源储备丰富,成长空间较大,零售型IDC 翘楚 (40) (三)数据港:积极绑定BAT 互联网企业,批发型数据中心展露锋芒 (41) (四)万国数据:国内最大第三方IDC 企业,高成长性+强确定性 (43) (五)奥飞数据:积极并购拓展规模,数据中心部署全国 (45) 四、风险提示 (46)

一、寻找IDC 核心驱动,判断当前景气度:数据流量与计算力的核心载体 数据流量增长→计算(云和边缘)需求增加→IDC 和云厂商Capex 投入增加→投资数据中心基础设施 (一)IDC 为数据流量核心载体,具备增长确定性和稀缺性 IDC 为海量数据的承载实体,是互联网流量计算、存储及吞吐的核心资源,互联网、云计算的高速发展是IDC 产业发展的核心驱动。IDC 即Internet Data Center(互联网数据中心),是为计算机系统(包括服务器、存储和网络设备等)安全稳定持续运行提供的一个特殊基础设施,可以理解为将数据集中存储和运作的“数据图书馆”。该空间一般包含以下基础设施(即上游):建筑物、电力电气系统、制冷系统、监控管理系统、安防系统等,下游主要是互联网企业、金融机构、政府机关等。 纵观IDC 行业演进和发展史,各阶段客户需求和技术的变革决定每个阶段的服务形态,目前来看第三阶段的数据中心概念扩大,服务范围扩大,更注重高性能架构,随着云计算技术发展,数据中心走向虚

大数据时代的人力资源分析

大数据时代的人力资源分析 大数据时代企业竞争越发激烈,如今企业竞争的根本是人才竞争,人才是企业发展的战略资源,人力资源的合理配置关系到企业资源的盘活和企业生命力的延续,是提升企业核心竞争力的关键因素。 人力资源全产业链正在发生巨变,人力资源管理是现代企业管理中一个重要环节,其重要性也是日益显现,企业人力资源管理对大数据的应用是顺应时代发展的必然趋势,是实现企业可持续发展的必要手段。 一、人力资源管理的概念 人力资源是指能够推动整个经济和社会发展的、具有智力劳动和体力劳动的总和。 人力资源管理是指为实现企业战略目标,企业利用科学方法和管理理论,开展对人力资源的获取、开发和资源配置等管理行为。 二、人力资源管理的现状 在新经济条件下,企业人力资源管理必然要发生变化,很多企业已经开始积极进行改革,从繁琐流程、高费用和多人参与的传统管理,到市场化、专业化、精准化的新型管理,使得人力资源价值最大化,但在此过程中也会遇到一些难点。 难点一:数据口径 人力数据信息同样呈现高增长率和多样化的特点,比如,企业员工信息能够真实地反映员工的绩效水平、综合素质、工作效率等指标,然而这些基础信息又包含个人年龄信息、技能水平、综合素质、相关资质等多方面信息,需要统一所有数据口径才能完成指标分析。 难点二:技术瓶颈 人力资源部门属于前台业务部门,数据管理更多的是信息技术人员在后台操作,所以人力资源的数据分析对于前台业务人员是有难度的,需要改变这种工作方式才能提高工作质量和效率。 难点三:应用风险 人力资源信息涉及很多个人信息、企业内部资料,甚至是商业机密,所以数据安全是重中之重,在保障信息的安全性和隐私性的基础上,才能实现其数字化管理的价值。 三、人力资源的分析需求

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一:大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二:大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三:大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四:大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五:大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一:大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇,全球知名咨询公司麦肯锡称:“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。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取,管理,处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大 2

2016年数据中心行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式,可任意修改编辑!) 2016年3月

2015年数据中心行业分析报告数据中心是互联网、云计算和大数据等产业的重要基础设施之一。近几年来,随着我国互联网、云计算和大数据产业的加速发展,数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。 近几年,随着互联网、云计算和大数据产业的加速发展,我国数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个,已投入使用173个,总用地约7132万平方米,总机房面积约400万平方米。 IDC关于中国数据中心市场今日公布的数据表示,2010年中国数据中心总数量已经达到504,155 个,市场总规模达到92亿美元,IDC预测该市场在2010年至2015年仍将保持两位数的增长率,2015年该市场规模将达到约157亿美元。 一、发展: 三个阶段 IDC认为数据中心在中国的发展大体上经历了三个阶段: 1、2000年前后

数据中心的概念随互联网进入中国,第一次掀起了建设数据中心的热潮。但是由于互联网在中国尚未普及,在用户数、内容、应用等各方面都存在明显的局限性,用户对数据中心尚未产生有效的需求。在2001年的互联网泡沫破灭之后,数据中心的发展很快进入了蛰伏期。 2、2004年至2008年 随着互联网的普及和我国信息化建设的发展,无论是国民经济还是百姓生活对信息技术的应用和依赖都日益广泛和深入,从服务提供方和用户方两端都纷纷投入巨资建设数据中心。数据中心行业经历了从小到大、优胜劣汰的过程,作为重要的IT基础设施,数据中心迎来了快速发展的黄金期。 3、2008年至今 互联网的发展和国民经济各主要行业的信息化建设日趋成熟,移动互联网、云计算等新兴技术和商业模式不断涌现,数据中心的数量不断增加,规模不断扩大。与此同时,行业内越发重视运营的效率和资源整合的能力,建设绿色数据中心成为未来数据中心发展的方向。

公司管理系统人力资源部大数据分析报告2015年版

***公司人力资源部数据分析2015年版 一、基础人事模块(数据截止点2015.1.1---2015.12.31) 1、概述:总人数入职离职异动(内部流动、晋升) 2、员工增长率(年度) 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率=本年度新增员工人数/上年同期员工人数(2014.12.31在职员工人数)*100% 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来,可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 3、新员工入职人数部门分布 【定义】是指新入职员工部门分布柱状图 【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况,还有培训需求有较大的关联。 4、人力资源流动率 【定义】是指报告期内企业流动人数(包括流入人数和流出人数)占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标,报告期一般为一年 【公式】流动率=(一年期内流入人数+流出人数)÷统计期平均人数 月平均人数=(月初人数+月末人数)÷2 季平均人数=(季内各月平均人数之和)÷3 年平均人数=(年内各月平均人数之和)÷12 或:=(年内各季平均人数之 和)÷4 【说明】流入人数指调入和新进人数,流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪,必须加以严格控制。若流动率过大,一般表明人事不稳定,劳资关系存在较严重的问题,而且导致企业生产效率低,以及增加企业挑选,培训新进人员的成本。若流动率过小,又不利于企业的新陈代谢,保持企业的活力。但一般蓝领员工的流动率可以大一些,白领员工的流动率要小一些为好。

大数据行业分析报告

大数据行业分析报告

目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴,如何管理和使用这些数据,逐渐成为一个新的领域,于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大,而且包括了以下的四个方面: 首先,数据的体量(volumes)大,大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T),和我们所熟知的G相比,体量不可谓不大。其次,是数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格

大数据中心选址调研报告

大数据中心选址调研报告 一、数据中心概念 大数据中心,就是指服务于大数据存储、挖掘、分析与应用得数据中心。大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指得就是需要新处理模式才能具有更强得决策力、洞察力与流程优化能力得海量、高增长率与多样化得信息资产。目前我国得数据中心总数已接近100万。 二、行业分布 作为信息化建设得核心内容,数据中心始终就是金融、政府、能源、交通等行业得投入重点;而伴随着电信行业得转型与移动互联网得发展,IDC也成为电信行业重点投资领域。此外IPDC互联网数据中心成为市场得热点,互联网提供商大规模建设云数据中心。 三、发展前景 十二五”规划中明确了战略新兴产业就是国家未来重点扶持得对象,其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一,将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面,分别就是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路与以云计算为代表得高端软件. 四、选址要素 1、数据中心属于高能耗产业,一个10万台服务器级别得数据中心需要两路或更多合共50—60MW得电力支持。且数据中心用电负荷必须持续稳定,因此需要选择建设在能源充裕,并且能源得价格相对便宜得区域,以降低数据中心得运营成本; 2、为了满足(1)得用电要求,周边配电站设施也需要完善.条件包括配电站等级,配电站与场地距离,配电站变压器得供电余量,变压器目前得用户类别(如共用),上级电网得联系; 通常情况下,如果数据中心用户单独自建用户站,可选择得电压等级有以下几种: a)380V:适合于小型数据中心,不在考虑范围内 b)10KV:适用于两路市电进入用户站得总容量不超过20MVA得容量项目;即,每一路10KV市电进线容量不超过10MVA;当用户得进线容量需求超过这个范围

基于大数据时代的人力资源管理分析

Human Resources 人力资源 | MODERN BUSINESS 现代商业87 [6]孙健敏, 陆欣欣, 孙嘉卿. 组织支持感与工作投入的曲线关系及其边界条件[J]. 管理科学, 2015(2):93-102. [7] 宝贡敏, 刘枭. 感知组织支持的多维度构思模型研究[J]. 科研管理, 2011, 32(2):160-168. [8] 凌文辁, 杨海军, 方俐洛. 企业员工的组织支持感[J]. 心理学报, 2006, 38(2):281-287. [9]董克用,人力资源管理概论(第三版),北京:高等教育出版社,2011版. [10 ]胡波. 论现在企业经济管理存在的问题及其措施研究[J]. 现代经济信息, 2013(19):159-159. [11 ]华为 - 更美好的全联接世界 https://www.360docs.net/doc/0416948912.html,/cn/. [12] 蒋军. 员工的组织公平感、组织承诺与离职倾向的关系研究[D]. 浙江大学管理学院浙江大学, 2008. [13] 刘冰. 现代企业员工激励措施存在的问题及对策[J]. 东方企业文化, 2015(19). [14] 黄培伦,林芳.组织支持感研究评述[J].工业经济技术,2007(1):21-24. [15] Peelle, H.E., Reciprocating perceived organizationalsupport through citizenship behaviors. Journal ofManagerial Issues, 2007. 19(4): 554-575.[16]王红勤. 组织支持感相关研究[J]. 商业经济, 2015(3):117-119. [17]邾恺. 企业员工组织支持感的前因和结果变量探讨[J]. 企业导报,2011,(01):211. [18]吴喜雁. 组织成员公平感与组织效果变量的实证分析[J]. 开发 研究, 2011(4):150-153. [19] Kraimer M L, Wayne S J, Jaworski RA .Sources of Support and Expatriate Performance:The Mediating Role ofExpatriate Adjustment[ J] .Personnel Psychology , 2001,54(1):71-100. [20] Wayne A H, Charles K, Pamela L P, et al.Perceived Organizational Ssupport as a Mediator of the RelationshipBetween Politics Perceptions and Work Outcomes [ J ] . Journal of Vocational Behavior, 2003, 63(4):438-456. [21] 王斌斌, 章守明. 组织政治知觉对工作投入的影响研究——组织支持感的中介作用[J]. 经济论坛, 2012(12):136-137. 作者简介: 1.林枚(1963.8),女,天津商业大学管理学院,300134,教授,人力资源管理; 2.陈超(1991.1),男,天津商业大学,300134,硕士研究生,企业管理; 3.凌秀花(1990.3),女,天津商业大学管理学院,300134,硕士研究生,企业管理专业,人力资源管理方向。 基于大数据时代的人力资源管理分析 王梓 周慧 东北林业大学经济管理学院 黑龙江哈尔滨 150040 摘要:在大数据时代的背景下,技术,信息和管理思想之间的相互良性互动,会创造出越来越多的企业管理模式,思路,方法,将其加以实现和发挥,从而为企业的发展创造出无尽的活力和创新空间。本文从大数据时代背景出发,分析大数据的定义和特点和作用,根据大数据的自身属性分析其在人力资源管理的作用,并提出企业应重视大数据管理的危机意识,在提高企业自身的安全技术水平的同时,最终实现提高企业现代化经营水平,高水平的人力资源管理,提高企业的管理水平等建议。关键词:大数据人力资源管理 一、前言 近年来,各行各业都将注意力集中在大众信息数据的挖掘和应用上,这充分证明了大数据时代已经到来,并已经对我们的生活产生了深远影响。这种趋势已经渗透至企业管理的工作中去,包括人力资源管理。 二、大数据的定义和特点 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”,在其著作《大数据时代》中曾阐述大数据的核心就是预测未来,而大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。因此可知,在其概念被提出之后就在社会上引起了广泛的反响,因为大数据不仅涉及到信息的预测技术方面,还涉及到社会的众多领域,这使得大众的决策行为不再依靠过去的经验和直觉判断,而是通过科学的数据分析和推理得出有依据的理论和结果。 在本文介绍大数据的作用之前,还应该了解大数据自身的特点,从而便于理解其在人力资源管理方面的应用。通过广泛的查阅资料并详细分析后,笔者认为大数据有以下几个最为突出的特 点。 1.技术人工智能化。“大数据”在技术视角可以看作是大范围数据集合的高速智能化处理。通过技术手段,可以充分挖掘信息、规则、机制等,进而对未来的态势做出预测。在现在和不远的未来,想要对信息进行智能化处理,就必须运用人工智能技术、数据管理分析、预测化、感知化。当前的人机交互、数据挖掘和开发、自然语言编制、信号模式识别等人工智能技术的运用早已经运用和开发在大数据领域。 2.信息生产廉价和广泛化。摩尔定律从提出到现在的50余年世间内,至今仍未失效。基于摩尔定律,计算技术迅速发展,信息计算能力一直以指数速度飞速增长,而这一条从未没有间断也无法停止的曲线,其上升趋势亦代表着未来社会将具有更廉价的储存空间,更精准的计算和更丰富的网络资源,使得信息的传播,生产,交流,存储变得更加变价和广泛。因而,大数据概念的出现和风靡之势并非偶然,而是技术因素经过多年发展孕育的必然结果。 3.应用广泛性和专业性交互化。基于当前的经济形式,已有企业有关大数据的并购案出现在商业案例中并显示出上升趋势,由此可知大数据的商业价值不断增加。大数据本身在促进社会发展方面就有着巨大的成就,眼下有关智能城市,智能家庭,智能

2019中国大数据行业研究报告

2019年 中国大数据行业研究报告

目录CONTENT 01 02 03 04大数据行业发展现状 大数据行业典型企业案例分析大数据应用场景分析 大数据行业发展前景与趋势

大数据行业发展现状1.1 大数据产业概况 1.2 全球大数据行业发展现状1.3 中国大数据行业发展现状1.4 大数据细分市场概况

大数据(big data),是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。 麦肯锡对大数据的定义:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 移动信息化研究中心对大数据的定义:大数据是帮助企业利用海量数据资产,实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化,并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。 IDC认为大数据具备海量(volume)、异构(Variety)、高速(Velocity)和价值(Value)四大特性。 小数据与大数据对比 海量(volume) 价值(Value) 异构(Variety) 高速(Velocity) 大数据四大特性 特征小数据大数据 体积有限的量数据庞大 彻底性样本整个群体 分辨率和索引性粗糙,弱精致,强 关联性弱强 速度慢、定格快 多样性窄宽 灵活性和可扩展性中等 高

大数据的价值 数据应用的关联性数据分析的成本 数据价值的转化 数据质量的兼容性 大数据降低了数据分析的成本门槛 大数据使技术与算法从“静态”走向“持续 大数据实现了从数据到价值的高效转化 大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度 随着移动互联网、云计算、物联网等信息技术产业发展日新月异,信息传输、存储、处理能力快速上升,导致数据量的指数型递增。传统简单抽样调查分析已无法满足当下对数据时效性、海量性、精确性的需求。大数据的出现改变了传统数据收集、存储、处理挖掘的 方式,数据采集方式更加多样化,数据来源更加广泛、多样化,数据处理方式也由简单因果关系转向发现丰富联系的相关关系,同时,大数据还能基于历史数据分析,提供市场预测,促成决策。 目前,大数据已从概念落到实地,在精准营销、智慧医疗、影视娱乐、金融、教育、体育、安防等领域均有大量应用,随着云计算、物联网、移动互联网等支撑行业快速发展,未来大数据将拥有更为广阔的应用市场空间。

2018年数据中心IDC行业分析报告

2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年9月

目录 一、产业现状:全球IDC产业高景气度延续 (5) 1、全球IT产业进入新一轮景气周期,云计算为发展主线 (5) 2、受数据量爆炸式增长云计算推动,全球IDC产业当前高景气度有望持续.7 二、海外市场:超大型数据中心主导,第三方厂商强者愈强 (8) 1、下游需求:云服务正逐步成为IDC首要需求方 (9) 2、技术门槛:网络连接、稳定性要求显著提升 (9) 3、地理分布:靠近一线客户 (10) 4、产品形态:超大型数据中心主导 (11) 5、竞争格局:第三方厂商主导,行业强者愈强 (12) 6、典型案例:Equinix (13) 三、中国市场:看好本土第三方IDC厂商长期成长空间 (15) 1、市场现状:长期空间广阔,新建为扩产能主要方式 (15) 2、下游需求:预计云厂商、互联网、金融为需求主力 (16) 3、产品形态:超大型、大型数据中心为市场未来主要增量 (17) 4、竞争格局:预计运营商网络优势长期存在,第三方厂商快速崛起 (17) 5、历史沿革:IDC并非国内运营商核心业务 (18) 四、重点公司概况 (21) 1、Equinix:全球最大第三方IDC厂商 (21) 2、宝信软件:工业互联网推动业绩持续增长 (22) 3、光环新网:IDC机柜产能扩展,营收持续增长 (23)

数据中心产业受益于数据量激增和云服务普及,中国增速将超越全球。移动互联网,尤其是视频产业快速发展,带来数据量激增。据IDC统计,2016 年全球数据存量达16ZB,预计到2020年将增长至 40ZB 以上,2025 年或高达160ZB。数据流量端,2017 年全球移动数据流量合计11.3EB/月,过去十年CARG 高达79%。数据量激增,全球云计算产业加速发展,数据中心IDC(Internet Data Center)作为IT 底层基础设施,直接受益。2017 年全球IDC市场规模540亿美元(+18%),中国市场946 亿人民币(+32%)。我们判断,未来5-10年数据量仍将持续高速增长,预计到2020年,全球数据中心市场规模接近900亿美元(CAGR 为18%)、中国市场超过2000亿人民币(CAGR 为31%)。 海外市场:超大型数据中心主导,产业并购整合加速。数据中心的核心竞争力包括:传输速度(受地理位置影响)、安全性(受选址地质和运营影响)、成本控制(受数据中心规模和管理水平影响)。超大型数据中心因具备较强成本优势、规模效应和可拓展性,逐渐成为主流。思科预计到2021 年,全球超大型数据中心数量将由当前的不足400个增长至超过600个,承载全球数据中心53%的服务器安装量、69%的运算能力、65%的数据存储能力,以及55%的数据流量。由于大型企业客户关注访问速度,类似于商业地产,更靠近一线城市的数据中心商业价值更高。全球看,以Equinix 为代表的第三方厂商通过持续并购和新建,拓展全球网络和服务,优化客户访问体验。 中国市场:运营商数据中心优势长期存在,第三方IDC厂商快速

大数据时代的人力资源管理答案

大数据最新答案 答案 一A D A B D D A B B B 二、ACD ABCD AD ABC BCD CD ABCD ABCD ABCD AC 三错对对对对对对对对对 ? 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。(单选题3分) o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 ? 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量? 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3分) o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 ? 4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3分)

o A.甲骨文公司 o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 ? 5.大数据元年是指(单选题3分) o A.2012年 o B.2011年 o C.2010年 o D.2013年 ? 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3分) o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 ?7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3分) o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网”

大数据在人力资源管理中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0416948912.html, 大数据在人力资源管理中的应用 作者:程雨竹 来源:《商场现代化》2016年第11期 摘要:大数据时代的到来,给人力资源管理带来了重大的变革,大数据在人力资源管理 中得到了充分的应用。本文主要从人员招聘、培训管理、绩效和薪酬管理四个维度来分析大数据在人力资源管理中的应用实务。 关键词:大数据;人力资源管理;应用 随着科学技术的发展,特别是互联网技术的进步,人类获取数据和传播数据的能力都大大增强,各种数据信息的数量出现爆炸式的增长,人类进入大数据时代,大数据已经极大的影响了社会各个领域和各个层面,“大数据”越来越受到重视。那么,究竟什么是大数据呢?大数据是指无法在合理时间范围内,利用现有软件工具进行管理和处理的数据集合,它具有数据量巨大,数据流转速度快,数据类型多样和价值密度低的特点。大数据时代的到来,给人力资源管理工作带来了翻天覆地的变化。如何将大数据应用到人力资源管理实务中来,利用大数据帮助人力资源管理适应时代的发展,帮助企业在竞争激烈的市场环境中取得竞争优势,是现代人力资源管理研究的重要内容。因此,在新的环境中,我们要充分了解和运用大数据,提高人力资源管理工作的效率和质量。 一、大数据在人员招聘中的应用 人员招聘是企业获取人力资源的主要途径,关系到企业是否能获得足够的适应组织快速发展的人才,是保持企业优良的员工素质和人才结构的重要保证。在传统的人员招聘中,人力资源管理者主要通过求职简历来被动的了解应聘者的受教育水平、工作经验、兴趣爱好等个人情况,并通过自身的经验去对应聘者进行判断和评价,获得符合企业岗位要求的员工。在这种方式下,人力资源管理者获得的信息数量和质量都十分有限,并且招聘结果在很大程度上受到招聘者自身的素质和主观偏好的影响,缺乏科学性。而在大数据对人员招聘工作带来了极大的突破。一方面,人力资源管理者可以获取更多与应聘者相关的信息,除了应聘者自己提交的简历信息外,人力资源管理者还可以通过大数据挖掘技术,对应聘者在社交网络上的信息进行深入挖掘和分析,充分了解应聘者的性格类型、行为特点、兴趣爱好等信息,为企业招聘到合适的人才奠定良好的基础。另一方面,人力资源管理者可以通过大数据来分析应聘者与招聘岗位之间的匹配程度,提高招聘工作的精确化和客观性,实现人力资源管理科学与艺术的结合。人力资源管理者可以根据招聘岗位的胜任力要求,设计出一个系统的、可量化的评价模型,然后结合应聘者的简历和社交网络信息,将岗位要求和应聘者的特征进行比对和匹配,找到企业需要的人才。这样,不仅提高了人员招聘的效率和周期,还提高了人员招聘的质量。在大数据时代,大数据已得到了充分的重视。其实,在“大数据”这个词还没有被大众所熟知之前,互联网巨头谷歌已开始将大数据技术运用于人力资源管理之中,并取得了相当大的成功。在人员招聘方面,谷歌发明了基于大数据的“智能化招聘”:它利用互联网上的大量数据和企业内部的大量

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