企业大数据管理解决方案

摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理

IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。

可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发

送的文件(或文件夹)、备份方的文件(或文件夹)可以来自于接口表或接口文件，通过接口表(或接口文件)实现文件的备份。能实现非结构文件到结构化数据的映射，可视化配置非结构文件到异构系统的映射服务，可视化定义文件分类处理服务，根据文件的不同分类调用相应非结构文件到异构系统的映射服务。 (2) 结构化数据方面支持Oracle、MS SQL Server、IBM DB2、AS 400、Sybase ASE、Sybase IQ、MS Access、MySQL、PostgreSQL、Intersystems Cache、Informix、Gupta SQLBase、dBase III, IV or 5、Firebird SQL、MaxDB (SAP DB)、Hypersonic、Generic database、SAP R/3 System、CA Ingres、Borland Interbase、KingbaseES 等不同版本的数据库作为源或者目标。其技术原理，核心主要包括数据源层、数据管理服务器组层、数据镜像服务器组层、数据存储层这几部分。数据源可以是不同业务系统的数据库，也可以是文件系统；ReiKing引擎实现了将异构的数据源(数据库或非结构化的文件等)备份到相应的镜像服务器的数据库或文件系统上，ReiKing引擎部署在服务器上，一台机器可以部署一个或多个ReiKing引擎，根据同步业务负载情况通过扩展引擎数或者机器数实现性能和可靠性的扩展；数据镜像服务器组的数据库服务器接收来自于ReiKing引擎的数据，并通过数据库服务器保存到结构化数据存储；数据存储层可以通过数据库服务器保存结构化数据，也可以通过ReiKing引擎直接保存要同步的文件等信息。

可以生成数据备份引擎，通过业务逻辑策略的定制，一个引擎可以完成一个或者多个数据源的备份，也可以多个引擎完成一个数据源的备份。一台机器可以部署一个引擎，也可以一台机器部署多个引擎，随着业务应用及信息系统不断扩展，方便通过增加引擎等手段的拓展。引擎之间可以互为备用，示意图。

有一个或多个引擎组成运行环境，引擎可以分组处理，也可以互为备份。机器C 运行管理服务器、管理工具，保存统一的规则和定制相互备份的运行服务器的使用规则；机器A、机器B保存各自的使用规则，平时独立运行，各自做相应的处理服务，当任何一台机器出现故障时，另一台机器根据设定规则，启动出现故障的机器上运行引擎，并做相应的调动运行处理。经过数据同步、交换、集中等整合处理后的数据还可以做数据治理等深加工，包括数据质量的管理、主数据的管理、数据的监控、数据审核等，方便数据分析、数据决策等数据应用；同时，还可以实现数据的共享和交换，配置出共享的数据服务，通过安全的授权和权限鉴定，方便实现数据的安全共享，减少对数据库的直接访问，保证使用者只能访问经过授权的数据。此外还可以实现数据生命周期管理，经过备份的数据可以再被归档到不同的库中，需要时可以按需恢复使用备份和归档的数据。2.2.3 基于流计算的数据加工服务数据管理提供了基于流计算的数据加工服务，对来自数据库、文件、队列、应用系统等异构系统的数据，在数据流中做加工处理，包括数据转换/清洗、数据复制、差错数据发现、数据传输、数据比对、数据装载、流程处理、数据路由等处理，。主要功能如下：

(1)异构数据源或目标①数据库:Oracle、SQL Server、DB2、Sybase ASE、Sybase IQ、Informix、My SQL、Access等。②数据文件：文本文件(分隔符、定长等)、Excel文件、DBF文件、睿智文件、XML等。③XML：XML文件或内存中的XML。④内存表：由其他系统或消息队列传来的数据可以存在内存表中作为输入，经过整合处理后也可以放到内存表中，提供给被调用方，还可以放到消息队列中，由消息中间件传输处理。⑤数据库表、消息队列内容、文件、 XML之间的相互转换。⑥支持异构的字符集，数据源或目标可以是中文、西文等字符集。⑦支持数据库SQL。支持SQL语句调用、支持SQL函数调用、支持SQL存储过程调用。⑧支持结构体，方便自定义类型、自定义结构、结构体成员的

抽取。 (2)支持实时、增量、批量、全量的抽取。抽取条件可以是静态语句、动态SQL 规则、来自变量、来自变量组等。 (3)数据转换处理①格式转换,包括字段拆分/合并、不同格式间转换。②静/动态字段，包括系统时间、动态序列号、给定值。③比对、翻译转换处理，包括基于规则表的翻译、给定规则翻译、给定数据的比对处理等。④数学运算，不同的数据对象之间作数学运算。⑤聚类处理，根据一个或几个字段做聚类操作。⑥身份证转换等转换处理。 (4)数据路由①采用“一次抽取，按条件路由”的机制。②支持一对多的数据推送方式。③减轻对数据源如数据库的压力。④提高处理的性能。⑤路由条件可以是动态的，也可以是组合的。 (5)支持数据比对装载处理。支持和目标内容做比对操作，并根据比对结果做相应的增加、覆盖、删除等处理。 (6)支持缓慢变化维、日志、比对、数据回写等增量抽取策略。 (7)缓慢变化维处理①提供缓慢变化维模版和向导，方便缓慢变化维的设计。②可以保留最新值、保留上次数据值，也可以保留给定时间范围或最近的数据，还可以保留所有的历史数据值。2.2.4 安全数据安全处理主要包括系统认证安全、传输安全、安全授权和鉴定[2]。

(1)系统安全认证系统安全实现提供运行时鉴定，ReiKing引擎运行时验证运行机器和Key，只有都匹配时才能执行，保证ReiKing运行的加工规则只能在ReiKing环境下运行。ReiKing提供安全连接认证机制，每个节点都有不同的密钥用于实现建立连接时的加密处理和安全的认证。 (2)传输安全提供可靠的安全传输机制，保证了数据传输中的数据的一致性、完整性。除了网络传输的重送和数据冗余校验机制外，还提供了数据稽核机制，对传输的数据量、文件数量、实体完整性和非空字段进行稽核。对于涉密数据，还提供了安全加密传输机制，可以根据密钥对所需数据进行加密后传送。(3)安全授权和鉴定提供安全授权管理，满足不同用户安全权限的需求。比如有的用户只有浏览的权限而没有编辑的权限，有的用户只能编辑自己的对象而不能访问别人的对象,有的用户只有设计的权限而没有运行任务的权限，而管理员拥有全部的权限。提供分级安全管理功能，实现了如下安全管理：①系统提供管理员(包含超级管理员、部门管理员、组管理员)、开发者、使用者等多种权限级别的用户管理，可以由上级管理员授权下级管理员权限，满足总公司和下属企业两级权限管控的管理需要，如系统管理员只能设置本单位及下属单位的用户。②分项授权，对运行服务器、数据库连接、服务、流程、整合服务等分项授权，权限包括执行权、编辑权、读取权，满足系统级、数据库级、软件功能级、记录级和字段级等多级别的安全控制需要。③通过用户管理和权限管理，系统对数据实现分级管理，本单位的用户或系统管理员只能对本单位或下属单位的数据进行维护，不可调整上级单位的数据。④系统提供较完善的日志管理，能详细记录各用户(含系统管理员）在系统中的操作情况。⑤身份和权限的鉴定，操作者在做开发管理，或者数据服务使用者在使用服务时，都会根据该用户的授权做相应的身份鉴定和权限鉴定。数据服务使用安全，当应用程序通过Web Service方式、API方式、事件等方式使用数据服务时，其访问情况将由安全授权来决定。根据国内企业的大数据应用特点，本文提出了相应的大数据管理解决方案。实践证明，该方案能够较好地解决国内企业各种数据源的数据的存储、处理等问题，并为解决业务连续性问题打下了基础。可以说这是一种性价比很高、易于操作的方案。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

企业数据管理系统平台

企业数据管理系统平台企业数据管理系统平台，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。如何高效得做好管理工作，如何能够让企业更好的运转。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、企业数据管理系统平台，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。 5、另外配置PC端总控，手机端app，方便企业使用，企业数据化管理及分析，提供切实可靠的数据保障。企业数据管理系统平台，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

《大数据在企业管理中的应用》

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

大数据技术在企业管理中的功能-企业管理论文-管理论文

大数据技术在企业管理中的功能-企业管理论文-管理论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：大数据时代的来临给传统企业管理模式带来严峻挑战，企业管理将发生巨大变革，在企业的管理中，利用大数据技术可以挖掘有效的信息，从而为企业的决策提供有效的参考依据。笔者首先概述大数据技术，分析当前形势下企业管理存在的问题，最后研究大数据技术在企业管理中的功能，希望对企业管理有积极意义。关键词：大数据；企业管理；规避风险进入21世纪以来，随着市场经济在国民经济发展中的作用愈发凸显，我国大中小型企业发展十分迅速，以大数据技术为支撑的网络信息应用到企业管理中，为企业的经营和发展带来了极大的便利。在企业的管理活动中，运用大数据技术可以实现对数据的有效搜集，从多

个角度对企业进行管理，从而为企业的管理提供稳定、可靠的保障。本文分析研究了大数据技术在企业管理中的功能，希望对企业的健康发展起到积极作用。 1大数据概述大数据技术是互联网发展以来又一次科技的突破，从全球整体发展形势来看，数据量的呈式增长，如何从海量的数据信息中筛选出对企业管理有用的数据信息成为人们重点关注的问题，大数据技术为企业的发展提供了良好的契机。从概念上来讲，大数据技术主要指无法用常规的方法进行总结和整理，而需要运用新的处理方法才可以体现其价值的巨量数据。大数据技术最早起源于20世纪90年代，当时处于数据的初级发展阶段，主要对大数据的算法和模型进行研究。进入21世纪以来，2003年到2009年是大数据技术的成长时期，随着新媒体技术的出现和发展，产生了大量非结构化的数据信息，这些数据信息是传统的处理方法很难处理的。进入2010年，随着智能手机的盛行，人们对互联网的依赖程度提高，在人们的生产和生活中产生了更多碎片化的数据信息，云计算和大数据技术取得了快速发展，大

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决方案 1. 基本概念主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB 等组件和技术。 ESB （企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同的事件进行整合。 2. 需求概述为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3. 现状描述现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1）没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2）没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码,

直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3）没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图: 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配 4. 解决方案 4.1.实现思路基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间的连接，实现主数据的CRUD管理。

公司数据管理制度

公司数据管理制度第一节总则第1条为规范业务数据管理工作，降低数据被非法生成、变更、泄露、丢失及破坏的风险，提高数据流转效率和支持业务需求的力度，特制定本制度。第2条本制度中的数据，包括并不限定于，公司信息系统数据、公司后台数据库数据、员工个人办公电脑中的各种公司业务数据及业务所涉及第三方的数据、文档、报表。第3条本制度适用于公司各部门进行数据统计、收集、审查、使用、保管、共享各环节。第二节业务数据的安全性级别第4条业务数据按照重要性程度以及隐私性的要求，暂时由低至高划分为四个级别：公司可对外公开数据 L1 ；公司对内公开数据 L2；公司部门内隐私数据、员工个人隐私数据、业务所涉及第三方对公司公开数据 L3；业务所涉及到的第三方隐私数据 L4 。第三节业务数据保存和销毁管理第5条业务数据的保存方式，分为：总部后台底层服务器、部门或区域应用层服务器、个人办公电脑及（移动）硬盘、 U 盘、光盘、书面记录、打印复印版等。第 6条对于与财务报告相关的各种业务数据，须保存7 年。第 7条业务数据的保存时间，在符合各业务需求和相关法律法规的规定下，必

须尽量保证较长期限的留存，原则上不小于三年。第8条 L3 以及 L4 级别的业务数据，需要保证存放数据的介质必须在安全的地方，非授权人员（公司最高管理层、相关部门负责人（直线业务总监 -- 直线业务总经理 -- 直线业务经理 -- 直线业务管）、相关工作具体责任人）不得进入相关区域。 L2 及以上级别的数据，不允许通过保存在电子设备上或通过书面的方式携带出公司，或在公司区域外公开讨论。如有特需，必须通过部门数据安全负责人或总经理级批准，并上报综合管理部记录在案第9条数据备份的计划和管理，按各业务需求进行。第10 条原则上通过电子方式保存的数据不需要进行销毁。书面记录、打印复印版的数据，在超过数据保存时间的要求后，可以选择性销毁， L2 及以上级别的业务数据，销毁时必须由责任人、直线管理层或部门数据安全负责人通过粉碎机粉碎。第四节数据的导入、录入和修改管理第11 条数据的录入，指各部门逐一将业务数据备案的过程。数据录入必须由相关部门总经理级提前向综合管理部报备。第12 条数据修改，指软件部门、数据部门改变备案系统中已有的数据的过程。数据修改必须通过相关部门总经理级的审批，上报综合管理部记录在案，由部门指定的专人操作。第五节数据的查看、提取、报表的制作和发放的管理第13 条数据查看或提取指数据部或综合管理部应数据拥有部门或公司管理层的要求，对公司业务数据进行查看或导出的过程。第 14 条数据和报表的需求，需要通过相关业务总经理级汇总书面提出，由数据

国有企业如何推进大数据管理

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3d15207549.html, 国有企业如何推进大数据管理作者：李国甫来源：《企业文明》2015年第09期历史的车轮已将人类带入大数据时代。IBM执行总裁罗睿兰认为：“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”大数据在给企业带来“数据财富”的同时，也引发了企业的管理变革。大数据可分成大数据管理、大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。本文以武钢为例，仅对国有企业推进大数据管理进行探讨。实施“大数据战略”倡导“大数据驱动决策”新模式 “大数据”一词是舶来品，是继物联网、云计算、移动互联网之后又一个热门概念。根据维基百科的定义，它是指无法在可承受的时间范围内用常规工具进行采集、管理、处理的数据集合。大数据时代可能带来的巨大价值正渐渐被越来越多的企业所认可，同时，大数据为人们提供了一种全新的看待世界的方法。“让数据作主”的理念，将彻底根除中国“数据出官，官出数据”的痼疾，并推动一些习惯于靠“经验和直觉”作决策的企业发生巨大变革。树立大数据价值新理念。理念是行动的指南。武钢推进大数据管理，各级领导干部和全体员工首先应树立大数据价值理念：企业“堆积如山”“浩如烟海”的数据不是“数据垃圾”，而是深藏在企业内部的原油和金矿；是企业最宝贵的资源、最重要的资产；是现代企业管理取之不尽、用之不竭的智慧源泉；是提高工作效率、进行科学决策、创造企业价值的有效途径。武钢实施“大数据战略”，国有企业推进大数据管理整体思路是对大数据价值理念认识上的一次新飞跃，是转型升级发展时期的明智选择。未来，采集、存储、分析、预测所有数据的能力，将成为武钢的一项核心能力；大数据将成为武钢的核心竞争力和核心资产。明确智能化决策新方向。大数据至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样作决策、谁来作决策。长期以来，企业更多地依赖个人经验和直觉作决策，而不是基于数据。大数据时代，没有数据分析支撑的决策将越来越不可靠。大数据带来更准的预测，更准的预测带来更佳的决策。因此，推进大数据管理，武钢可以实现由传统决策向“大数据驱动决策”的新模式转变。也就是说，领导者可以从大数据中获得洞见。以大数据为智囊核心的智能化决策是企业未来发展的方向。在智能化决策过程中，大数据和云计算技术将占有越来越重要的位置，决策制度化、流程化的程度会日益增加，决策会变得更加公开、透明、可追溯。决策的精细化程度也日益增加。拥抱大数据管理新时代。企业是数据的主要生产者，也是经验丰富的使用者，还是直接受益者。大数据时代，谁拥有了大数据，谁就占领了制高点，取得了主动权。IBM的一份最新调研报告显示：当前中国只有6%的企业对大数据有较深入的管理与应用，多数企业还处在知识积累、观望或初步尝试阶段。因此，武钢推进大数据管理，不仅前景广阔，而且时不我待。

企业大数据管理解决方案

企业大数据管理解决方案摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发

企业数据管理最佳实践

关于举办企业数据管理最佳实践培训班的通知一、培训背景《企业数据管理最佳实践培训课程》是由国内资深数据管理专家结合6年来“数据管理最佳实践”经验，精心打造的“CDO首席数据官”的必修课程。目的是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理能力，从数据管理专业知识体系，核心数据管理技能和数据管理专业人员职业能力等方面提供训练，帮助数据管理专业人士获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。二、培训收益通过学习本课程，您将获得如下收益： 1、企业数据管理理论：介绍DAMA-DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理理论、数据资产管理2.0白皮书等数据管理理论内容，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论趋势、国内数据资产管理政策及实施策略等内容； 2、企业数据管理能力成熟度：介绍国际DMM、国内DCMM、IBM数据治理成熟度模型，结合当前数据监管法案及行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业获得当前数据管理能力所处的发展阶段，并提出未来发展和提升方向； 3、数据管理最佳实践：通过介绍数据治理、数据架构、数据标准、数据质量实践案例，帮助企业吸取行业、企业最佳实践经验，促进企业数字化成功转型。数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求，构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例；数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例；数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例；数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。三、培训对象 CIO企业首席信息官 CDO企业首席数据官

企业如何进行数据化管理

企业如何进行数据化管理对于企业来讲，数据化运用和管理无处不在，无论是企业日常运营，还是企业的营销企划，都是企业所有管理者或经营者无可否认的重要命题。然而，做好数据化应用，是一件系统而又复杂的课题。企业如何真正把生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用是非常考验管理者知识智慧的。但有的企业主根本无视统计管理、数据分析与经营和营销的关联性。在当今强调竞争优势的经济环境中，如果不能把握精确性的专业竞争，不根据各个专业性的概率指标与企业各种资源进行整体的科学组合，就无法使资源配置得到有效利用，资源整合价值最大化就会成为一个泡影，实施数据化管理，培育企业的竞争优势就会成为一个空话。一、明确数据化管理的基本要求 1、管理者重视数据化管理，是实施数据化管理的基本条件，管理者重视数据化，重视人的因素，确立人和数据的有效组合，充分利用数据的作用或功能，认知和使用数据的价值，调动人的积极性和主观能动性，才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。 2、认清数据与管理的关系。企业不重视数据管理，就无法认清数据与管理的关系。很多管理者会经常通过数据分析来比较管理效率差异的原因。如生产管理中，两个部门人员、设备、材料、时间等要素完全一致的情况下，但生产的效率不一样，我就可以通过生产流程中的数据分解，进行数据分析，就可确认是员工士气、还是员工熟练情况和或管理因素导致生产效率不同的原因。 3、采集的数据必须是真实可靠的。数据因人而存在，是从管理活动中得来。数据的采集方法和管理要有制度和流程规范，不能随心所欲，更不能估测和伪造数据。数据的真实性对企业的分析和决策非常重要。其真实性一方面要依靠人的道德行为来保证，另一方面制度的保障是不可缺少的。在双重要求下我们的数据采集才能有保障。 4、数据是连续性和系统性的。在管理活动中，数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面，否则影响数据的准确性和完整性，企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理和业务发生的数据，进行归纳和统计。

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决方案 1.基本概念主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB等组件和技术。 ESB（企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同的事件进行整合。 2.需求概述为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3.现状描述现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1)没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码，直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图：

＊实线表示已实现自动同步，虚线表示人工添加、导入。以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 4.解决方案 4.1.实现思路基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间的连接，实现主数据的CRUD管理。

元数据管理解决方案

元数据解决方案随着报价系统每年收集和使用的数据飞速增长，数据体量日趋增长，数据形态多样化且不统一，多种数据源之间的采集、传播和共享遇到困难。元数据管理作为大数据治理的核心，是有效管理这些数据的基础和前提，在信息化建设中发挥着重要的作用。如何理解、管理并发挥出元数据的价值，成为迫切的任务。一、什么是元数据元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。 1.技术元数据技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息： 1)数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容。 2)业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式。 3)汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告。 4)由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。 2.业务元数据业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：

1)使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名。 2)访问数据的原则和数据的来源。 3)系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息。 4)企业概念模型、多维数据模型，业务概念模型与物理数据的依赖，二、元数据的作用元数据可以实现业务模型与数据模型的映射，帮助用户理解数据仓库中的数据；元数据清晰的描述了数据的来龙去脉，描述了数据抽取转换规则，是保证数据质量的关键；元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效的管理，可以支持需求变化，从而提高系统的可扩展性；打通数据孤岛，统一数据定义，形成企业级知识传承平台，元数据管理使得数据变的更有价值。三、元数据管理在大数据时代的背景下，数据即资产，元数据实现了信息的描述和分类的格式化，从而为机器处理创造了可能，它能帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系。元数据管理是企业提升数据质量的基础，也是企业数据治理中的关键环节。元数据管理不当，信息很容易被丢失，进而不能对业务进行有效支撑，企业内部业务人员要识别相关信息就会变得十分困难，最终用户也将失去对数据的信任。 1.元数据采集技术元数据的采集，根据现有元数据设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的，ETL等产生的元数据，对于元数据管理工具支持的格式可直接进行导入，对于一些自定义的规则，需要进行格式转换并导入。

企业数据备份管理制度(适用任何企业)

公司数据备份管理制度 1.目的：为规范公司数据备份管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、病毒等因素造成数据的丢失，保障公司正常的知识产权利益和技术资料的储备。备份管理工作应由系统管理员安排专人负责。备份管理人员负责制订备份、恢复策略，组织实施备份、恢复操作，指导备份介质的取放、更换和登记工作日常备份操作可由备份管理人员完成。2.适用范围：本制度适用范围为我公司所有数据的备份管理工作。 3.流程： 3.1公司服务器等主要设备均由公司授权系统管理员负责数据管理和备份。 3.2根据公司情况将数据分为一般数据和重要数据两种。一般数据比如服务器共享文件夹下面的数据，主要指：个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等。重要数据主要包括：各部门日常表单记录，财务数据、技术部门图纸、商务部标书、合同、K3 服务器数据等。 3.3一般数据由各部门每月自行备份，部门经理负责整理归档后刻盘，系统管理员每半年对一般数据资料进行选择性收集归档。 3.4重要数据由系统管理员负责，具体细则如下： 3.5财务部每月底将当月电子帐、表格等数据统一整理，系统管理员负责刻盘，由财务部保存。 3.6技术部门已定稿的图纸、商务部标书须在每月底前，由各部门的专员给系统管理员做光盘和硬盘备份 3.7服务器的K3 数据由系统管理员在服务器硬盘做每周做软件备份，并在每月最后一周的周五下午统一保存，每一个季度刻录光盘保存。 3.8 当服务器、交换机及其他系统主要设备配置更新变动，以及服务器应用系统、软件修改后均要

在改动当天进行备份。 3.9 备份数据所使用的刻录机、光盘均由系统管理员保存，当刻录机故障或光盘不足时应及时申请、联系维修或购买，确保备份工作的正常进行。 3.10所有数据备份工作由系统管理员进行详实记录，并建立档案。 3.11如遇网络攻击或病毒感染等突发事件，各部门应积极配合系统管理员进行处理，同时将集体情况记录到备份档案中。 3.12各部门负责人应严格执行公司规定，如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料或没有及时执行备份任务的，将进行严肃处理。 4. 备份介质的存放和管理 4.1所有备份介质一律不准外借，不准流出公司，任何人员不得擅自取用，若要取用需经总经理或执行董事批准，并填写《备份介质借用登记表》（附件六）。借用人员使用完介质后，应立即归还。由备份管理员检查，确认介质完好。备份管理人员及借用人员须分别在《备份介质借用登记表》上签字确认介质归还。 4.2备份介质要每半年进行检查，以确认介质能否继续使用、备份内容是否正确。一旦发现介质损坏，应立即更换，并对损坏介质进行销毁处理。 4.3长期保存的备份介质，必须按照制造厂商确定的存储寿命定期转储，磁盘、光盘等介质使用有效期规定为三年，三年后更换新介质进行备份。需要长期保存的数据，应在介质有效期内进行转存，防止存储介质过期失效。 4.4存放备份数据的介质必须具有明确的标识；标识必须使用统一的命名规范，注明介质编号、备份内容、备份日期、备份时间、光盘的启用日期和保留期限等重要信息有备份软件，可采用备份软件编码规则）。 4.5编码规则：

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

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

大数据时代的企业管理创新

大数据时代的企业管理创新摘要：大数据是企业重要的战略资源，对促进企业科学决策、优化内部管理产生巨大的推动作用。本文通过无锡公交具体实例，介绍了无锡公交在智能化系统大数据技术支持下，内部管理进行改革创新，外部服务水平获得较大提高的实践过程。关键词：大数据;企业管理;公交智能化大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。随着传感设备、移动终端接入网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据迅速生成，全球数据以指数级数增长。大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。通过对大数据的挖掘，可有效提高决策的科学性和时效性。“大数据”的重要性和价值越发明显地得到证明。伴随数据挖掘和分析的技术发展，我们将步入基于大数据的智能化时代。大数据改变了市场、业务模式、组织机构、文化和政府与公民的关系等，是企业重要的战略资源，对促进企业的科学决策、优化组织结构和业务流程有巨大的推动力量。无锡

市公共交通股份有限公司（以下简称无锡公交）自2009年下半年起，转变发展观念和经营理念，依托物联网技术和大数据技术，启动以管理创新和主动服务为导向的公交智能化系统建设，其《基于物联网管理的公交智能化系统构建与实施》获第二十届江苏省企业管理现代化创新成果一等奖。本文以无锡公交智能化建设的具体情况为例，研究大数据时代企业管理的创新。 1 无锡公交现状及项目实施情况 1.1 无锡公交基本情况及项目背景无锡公交注册资本45088万元，国有企业，是无锡市最大的公交企业，占全市公交市场份额的75%以上。目前企业经营公交线路159条，营运车辆2205台，从业人员5500名。2013年日均运客90.46万人次，日均营运班次9686个，日均营运里程35.63万公里，年营收34493万元。公交企业由于其公益的属性，虽然不像多数企业那样通过实实在在的产品进行市场竞争，但通过其提供社会公众服务的同时，在不同的时期经营战略也会有不同的重点。各城市公交企业由于企业规模、服务市场、地理环境、科技成熟度等多重原因，对智能化建设的需求在不同阶段也是不同的。但几乎同样的是，近几年随着全社会对“公交优先”的认同，全国公交企业进入了快速发展期。尤其是国内大中型城市的公交企业，无论从城市人口到客运量，从场站数量到

公司的数据管理

P12-6A 使用问题12-2A中Dohn公司的数据。要求 1.编制Dohn公司截止20X2年12月31日的收益表。使用单步骤格式，所有收入和所有费用分别在一起列示。 2.编制Dohn公司20X2年12月31日的资产负债表。 3.编制Dohn公司年度截至20X2年12月31日的现金流量表。用间接法报告经营活动产生的现金流量。 P12-7A WWW. Smart公司的会计师汇集了公司截止20X4年12月31日的下列数据：

物……………………………………………… 应收账 7010073700款……………………………………………………… 9060096500存货…………………………………………………………… 32002100预付费用……………………………………………………… 流动负债：应付票据（购买存 $36300$36800货）……………………………………… 应付账 7210067500款……………………………………………………… 应付所得 59006800税…………………………………………………… 应计负2830023200

债………………………………………………………20X4年的交易数据：股票股利…………………………$12600支付现金股利……………… $48300 收回贷款…………………………10300出具长期应付票据借款…… 71000 折旧费用…………………………29200净收益……………………… 50500 购买设备…………………………69000发售优先股取得现金……… 36200 发行普通股支付长期债务………89400出售长期投资……………… 12200 购入长期投资……………………44800摊销费用…………………… 1100 出具长期应付票据购置建筑118000偿付长期债47800

企业主数据管理规范模板

企业主数据管理规范（模板） XXXX XXX年XX月XX日

目录 1.概述 (3) 1.1.信息化现状描述 (3) 1.2.信息化规划概述 (3) 1.3.主数据管理规范必要性 (3) 1.4.主数据特点 (3) 1.5.主数据管理不足 (4) 2.主数据管理范围 (4) 3.主数据管理机构 (5) 4.主数据管理策略 (7) 4.1.主数据管理策略类型 (7) 4.2.主数据管理策略应用 (8) 5.主数据溯主系统定义 (9) 6.主数据管理岗位定义 (10) 7.主数据管理流程 (12) 7.1.主数据编码及发布流程 (12) 7.2.主数据审核流程 (13)

1.概述 1.1.信息化现状描述 XX公司的信息化起步比较早，在部分领域也取得了一定的成绩，如：OA系统、生产管理系统、物资管理系统、质量管理系统等。但是随着XX公司组织规模不断扩大、业务模式不断转变、市场环境不断变化，导致对信息管理的要求从局部向整体、从简单向复合进行演变。因此站在全所层面看，XX公司信息化存在信息系统账套多、信息系统应用散、数据标准化程度不高、一体化应用不够等不存。 1.2.信息化规划概述针对XX公司信息化存在的不足，在XXXX年启动了流程与信息化规划工作，根据XX公司发展目标和发展战略，结合XX公司对事业部管理模式的规划，重点分析所本部核心业务的研发、批产两大价值链对信息化的要求，以及从XX公司的产品、营销、研发、物料、生产等业务特点甄别出来对应用系统具体功能需求，明确“以建设一体化信息系统为核心，以加强业务规范、数据规范为基础，以建设研发创新平台、敏捷制造平台、运营管控平台为重点，以实现“产品研发数字化、生产制造敏捷化、运营管控规范化、分析决策科学化”信息化建设目标。 1.3.主数据管理规范必要性根据XX公司信息化现状，结合信息化规划建设目标、实施路径，当前XX公司信息化最迫切、最基础的工作就制定并发布主数据管理规范，因为只有在明确主数据的管理范围、主数据的管理机构、主数据的管理策略、具体主数据的所属管理系统、具体主数据的所属管理岗位、主数据接口规范，才能保证未来3-5年XX公司重点建设的一体化应用主平台ERP系统应用成效，以及实现XX公司各系统集成应用效果。 1.4.主数据特点 XX公司是研究、制造并重的电子元器件公司，主数据具体特点为：科研生产一体化，整个业务流程长，主数据应用的范围广；大量的新品开发和客户化定制生产，造成主数据的增量多；在用的信息系统多，主数据标准化是各系统集成应用的基础，迫切性强；XX公司的主数据标准尽量XXXX集团的信主数据标准一脉相承，以便与XXXX集团进行数据交换和系统集成。