大数据分析在企业管理中的运用
大数据在企业管理中的应用与管理
大数据在企业管理中的应用与管理第一章前言在信息化的时代，数据成为了最重要的资源之一。
而随着企业日益壮大，难免会遇到诸多管理上的困难，而大数据就为企业管理提供了方便的条件。
那么，大数据在企业管理中有哪些应用和管理方面需要注意呢？本文将结合案例探讨大数据在企业管理中的应用和管理。
第二章大数据在企业决策中的应用大数据在企业管理中可以帮助企业进行更准确和精细的决策。
通过对大数据进行分析，企业可以找到市场潜力、满足消费者需求等方面的问题，并快速反应和调整策略。
以联想集团为例，联想集团使用大数据技术，对其全球市场进行分析，并提出了一整套解决方案。
如：运用实时数据预测出哪些地区需求会增长，哪些地区需求会减少。
再通过运用数据对市场做出迅速反应，这样会更加有利于企业的生存和发展。
此外，大数据技术还可以帮助企业更好的进行规划，并且支持企业更全面的深入了解市场，这些都会对企业管理中的决策提供帮助。
第三章大数据在企业管理中的应用在企业管理中，大数据技术也可以用于制定更科学的管理方案和运营策略。
例如，企业可以通过分析客户的消费行为来了解客户的喜好和需求，进一步提高产品质量和营销策略。
腾讯公司使用大数据技术对用户行为数据进行分析，以识别出用户热门和关注的内容。
通过追踪用户情况，腾讯公司可以及时发现并解决消费者所需问题，进而帮助企业推出更好的产品和服务。
此外，大数据技术还可以帮助企业进行准确的资源配置和调度。
例如，如果公司可以通过数据分析推断出其业务信贷分析或营销的规律，这将有助于公司可以利用资源更加得当，减小公司的浪费。
第四章大数据在企业管理中的管理问题尽管大数据为企业带来了许多好处，但同时也揭示出了一些企业管理上的风险。
企业应该保持警觉，以防止大数据应用的不当使用。
另外，大数据技术的使用还可能违反隐私权，因此企业需要采取有效措施保护客户和员工的数据隐私。
此外，大数据技术也带来了人力资源管理上的一些问题。
例如，大数据技术可能会暴露员工的信息，这可能会导致企业内部的信任危机。
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用随着互联网技术的不断发展，现代社会已经进入了一个信息化的时代。
在这样的大背景下，各行业都将自己的业务数字化，从而能够更加高效地管理其业务。
而企业管理是一个包罗万象的领域，其中运用大数据技术的案例也愈发具有代表性。
本文将探讨大数据技术在企业管理中的应用，并分析它为企业管理带来了哪些好处。
一、大数据技术能够提高企业管理的效率在企业管理中，最重要的任务莫过于分析各种数据，从而推出正确的经营策略。
如何分析数据才能得出正确的结论呢？这时候，大数据技术便显得尤为重要了。
目前，大数据技术已经成为了许多企业管理的关键技术之一，它能够收集企业内外的各种信息，包括生产、销售、甚至是员工的信息等等。
在收集到大量数据之后，大数据技术可以解析这些数据，从而得出一些有用的结论，能够帮助企业管理层制定出更加精准的决策。
相信这确实是现代企业管理所急需的。
二、大数据技术能够提高企业管理的智能化程度大数据技术能够帮助企业管理层更加准确地了解市场的需求，因此能够更加智能化地生产和销售产品。
当然，这也需要企业管理层对这些数据有足够的信任。
基于大数据技术的分析结果，企业管理层也能够更加清晰地了解其业务的性能，并根据这些信息制定出相应的调整措施。
不管是员工培训还是业务流程调整，这些措施都将针对企业内部存在的问题。
三、大数据技术能够提高企业管理的准确性随着企业规模的扩大，企业管理的难度也逐渐增加。
然而，大数据技术可以从根本上改变这一现状。
通过大量的数据分析，大数据技术可以帮助企业管理层准确地了解其业务的运营情况。
当然，这也需要企业内部的各个部门都能够配合。
在这样的协同下，大数据技术便可以给企业带来非常高的进步。
四、大数据技术能够提高企业管理的安全性在企业管理中，安全问题一直是非常棘手的一项。
传统的安全管理方法在如今的环境下已经显得明显失效。
然而，大数据技术具有非常强大的安全管理能力。
通过大数据技术的安全管理，企业可以避免各种数据泄露或是其它一些安全问题，从而更加准确地保护企业内部的各项秘密信息。
大数据分析与运营管理的关系
大数据分析与运营管理的关系随着信息技术的快速发展，大数据分析在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
在企业运营管理中，大数据分析也被广泛应用，为企业提供了更准确、更全面的数据支持，帮助企业做出更明智的决策。
本文将探讨大数据分析与运营管理之间的关系，并分析大数据分析对运营管理的影响。
一、大数据分析在运营管理中的应用大数据分析是指通过对大规模数据集进行分析和解释，从中发现隐藏的模式、关联和其他有用信息的过程。
在运营管理中，大数据分析可以帮助企业实现以下几个方面的应用：1. 预测需求：通过对大数据的分析，企业可以更准确地预测市场需求，从而合理安排生产计划和库存管理，避免过剩或缺货的情况发生。
2. 优化供应链：大数据分析可以帮助企业优化供应链管理，通过分析供应链中的各个环节，找到瓶颈和问题，并提出改进措施，提高供应链的效率和灵活性。
3. 客户关系管理：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务，增强客户满意度和忠诚度。
4. 营销策略优化：大数据分析可以帮助企业分析市场和竞争对手的情况，从而制定更有效的营销策略，提高市场份额和竞争力。
二、大数据分析对运营管理的影响大数据分析对运营管理的影响主要体现在以下几个方面：1. 决策的科学性：大数据分析可以提供更准确、更全面的数据支持，帮助企业做出更科学、更明智的决策。
传统的决策往往基于有限的数据和经验判断，容易受到主观因素的影响，而大数据分析可以通过对大规模数据的分析，发现隐藏的规律和趋势，提供客观的决策依据。
2. 运营效率的提升：大数据分析可以帮助企业发现运营过程中的问题和瓶颈，并提出改进措施，提高运营效率。
通过对大数据的分析，企业可以实时监控运营情况，及时发现问题并采取措施解决，避免问题扩大化。
3. 个性化服务的提供：大数据分析可以帮助企业更好地了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
通过对客户数据的分析，企业可以了解客户的购买习惯、兴趣爱好等信息，从而针对性地推荐产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用随着信息科技的持续发展与普及，大数据技术逐渐成为企业管理中不可或缺的一部分。
相较于传统数据，大数据的覆盖面更广，涵盖的种类也更多样化，使得企业在决策、销售、客户服务等方面拥有了更精准的洞察力和预测能力。
本文将会就大数据技术在企业管理中的应用进行一系列探究。
一、市场营销借助大数据技术，企业可以利用市场数据分析工具，通过不同的指标来监控产品和营销活动的效果。
企业可以快速定位并吸引潜在的客户，同时更精准地了解客户需求。
通过大数据分析，企业可以更好地为客户提供个性化的产品及服务，从而提升品牌忠诚度和消费者满意度。
二、风险管理企业管理面对的风险越来越复杂、多元化。
耗费大量时间和精力对风险进行持续跟进是很困难的。
大数据技术可以通过收集和分析实时数据，从而驱动企业管理者更清晰地认识风险，并从中做出最佳的战略决策。
同时，反向行业情报分析可以帮助企业预测潜在风险，从而采取更为合理的风险控制措施。
三、供应链管理在现代企业中，以供应链为核心的物流管理和成本核算显得尤为重要。
通过分析大量的供应链数据，企业可以快速识别瓶颈，及时调整生产计划，同时优化库存以及降低成本。
对于复杂供应链网络的企业来讲，大数据技术尤为重要，因为它对于企业在多种方面的决策和战略制定都有深刻的影响。
四、人力资源管理人力资源管理是企业管理中的重要环节，大数据技术可以在职位招聘、员工培训、绩效评估等方面发挥重要作用。
通过大数据分析，企业可以快速确定团队中需要优化的部分，针对每个职位的招聘广告的定向性更强；同时对于绩效分析和员工培训，大数据分析也可以更加精准地预测人员需求，从而制定出更加合理的招聘计划和培训计划。
五、售后服务最后，大数据技术可以在售后服务领域中发挥极其重要的作用。
通过对客户反馈的信息进行大数据分析，企业可以快速识别并解决用户所关心的问题，制定更为贴近用户需求的服务方案，提高产品和服务质量，从而博得用户的信赖和满意度。
大数据在管理方面的应用
大数据在管理方面的应用大数据在管理方面的应用随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当今社会中的热门话题，也成为了企业管理中的重要工具。
大数据在企业管理方面的应用，已经逐渐成为了企业提升效率、优化管理、提高竞争力的重要手段。
本文将从以下几个方面来探讨大数据在管理方面的应用。
一、大数据在市场营销中的应用大数据在市场营销中的应用，主要体现在以下几个方面：1.精准营销：通过大数据分析，企业可以了解到消费者的需求、喜好、购买习惯等信息，从而实现精准营销，提高营销效果。
2.个性化推荐：通过大数据分析，企业可以根据消费者的历史购买记录、浏览记录等信息，为消费者提供个性化的产品推荐。
3.营销策略优化：通过大数据分析，企业可以了解到市场的趋势、竞争情况等信息，从而优化营销策略，提高营销效果。
二、大数据在人力资源管理中的应用大数据在人力资源管理中的应用，主要体现在以下几个方面：1.人才招聘：通过大数据分析，企业可以了解到人才的来源、招聘渠道等信息，从而优化招聘策略，提高招聘效率。
2.员工绩效评估：通过大数据分析，企业可以了解到员工的工作表现、绩效等信息，从而实现对员工的精准评估，提高员工绩效。
3.员工培训：通过大数据分析，企业可以了解到员工的培训需求、培训效果等信息，从而优化培训计划，提高培训效果。
三、大数据在供应链管理中的应用大数据在供应链管理中的应用，主要体现在以下几个方面：1.供应链可视化：通过大数据分析，企业可以了解到供应链中的各个环节、关键节点等信息，从而实现供应链的可视化管理。
2.供应链优化：通过大数据分析，企业可以了解到供应链中的瓶颈、风险等信息，从而优化供应链，提高供应链效率。
3.供应链风险管理：通过大数据分析，企业可以了解到供应链中的风险因素，从而实现供应链风险管理，降低风险损失。
总之，大数据在管理方面的应用，已经成为了企业提升效率、优化管理、提高竞争力的重要手段。
企业应该积极探索大数据在不同领域的应用，实现数字化转型，提升企业的核心竞争力。
大数据分析技术在企业管理中的应用
大数据分析技术在企业管理中的应用随着传统企业加速数字化转型，大数据分析技术逐渐成为企业管理的重要工具。
大数据指的是海量的、高速增长的、多样的数据资源，而数据分析技术则可用于挖掘和分析这些数据，并从中获取有价值的信息。
接下来，本文将探讨大数据分析技术在企业管理中的应用。
一、市场分析企业要想取得市场优势，需要对市场进行深入了解。
传统市场调研手段较为有限，而大数据分析技术则可以从多方面角度获取市场信息。
通过收集各个渠道的大数据，可以对市场的竞争状况、顾客需求和趋势进行预判和比较分析，帮助企业决策者获取更全面、更精准的市场情报。
二、客户服务现代企业发展中的一个核心问题是如何保持客户对其的关注度和忠诚度。
而大数据分析技术可以帮助企业更好地了解客户需求，拓展客户需求，并设计更多样化、个性化的产品。
借助数据分析技术，企业还可以通过各种方式进行客户服务，预测客户行为，划分客户群体，制定营销策略与方案等。
三、效率提升大数据分析技术可以有效提高企业内部效率。
在生产制造环节，利用大数据分析技术制定生产计划可使生产效率提高10%以上；在财务管理环节中，大数据分析技术可以帮助企业更好地管理成本，妥善处理财务风险；在人力资源管理方面，借助大数据分析工具，企业可以更好地吸引、留住和管理员工。
四、决策支持传统的决策制定需要大量的数据分析、整合和处理等环节，而数据量巨大的大数据分析技术可以大幅简化这一过程。
通过建立数据分析平台，企业管理人员可以直接获取重要的数据报表和信息，加快决策制定的速度和质量。
综上，大数据分析技术在企业管理中有着广泛的应用前景。
随着人工智能和机器学习等技术的普及，我们相信大数据分析技术在未来的企业管理和决策制定中将会发挥更加重要的作用。
大数据在企业管理中的应用
大数据在企业管理中的应用随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已成为当今时代最重要的资源之一。
大数据的应用范围越来越广泛，其中之一就是在企业管理中的应用。
本文将从不同的角度分析大数据在企业管理中的应用，并探讨其带来的好处和挑战。
一、市场趋势的分析企业的成功与否与其对市场趋势的了解程度密切相关。
通过大数据分析市场趋势，企业可以更准确地预测市场需求，并根据需求进行产品开发和市场营销策略调整。
例如，一家电商企业可以通过分析用户浏览历史、购买记录以及社交媒体数据来了解用户喜好和行为，进而提供个性化的推荐和定制化服务。
二、客户行为的分析大数据分析还可以帮助企业了解客户的购买行为和偏好，从而进行精准营销。
通过分析客户的浏览记录、购买历史、社交媒体互动等数据，企业可以准确判断客户的需求，针对性地推送广告和促销活动，提高销售转化率和客户满意度。
三、供应链优化大数据分析可以帮助企业优化供应链管理，提高生产效率和降低成本。
通过对原材料采购、生产过程和物流运输等环节的数据进行分析，企业可以实现供应链的实时管理和优化，提高物流效率，减少库存压力，降低运营成本。
四、风险管理大数据分析在企业的风险管理中也扮演着重要的角色。
企业可以通过分析市场数据、经济指标和企业内部的运营数据等，及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行风险预警和应对，降低企业的运营风险。
五、决策支持企业管理层的决策往往需要基于可靠的数据和分析结果。
大数据分析可以为企业提供全面、准确的数据支持，帮助管理层制定决策，规划战略。
例如，通过对市场数据、竞争对手数据和企业内部数据的综合分析，企业可以找到市场的机会和挑战，制定相应的战略方向。
六、员工管理大数据不仅可以帮助企业管理客户和供应链，也可以用于员工管理。
企业可以通过大数据分析员工的绩效、离职率、培训成果等数据，来优化员工管理和激励机制，提高员工的工作效率和满意度。
七、营销策略的调整大数据的应用使企业能够实现精准营销。
大数据技术在企业管理中的应用与发展方向
添加标题
面临挑战：数据泄露、黑客攻击、隐私侵犯等问题频发，给企业和用户带 来了巨大的损失和风险。
添加标题
解决方案：采用加密技术、访问控制、数据脱敏等技术手段，提高数据的 安全性和隐私保护水平。
大数据技术对企 业管理的挑战与 机遇
大数据技术带来的企业管理挑战
数据安全与隐私保护
高昂的技术与人才成本
数据整合与标准化问题
大数据技术在财务管理中的应用
添加标题
财务数据整合：大数据技术可以整合企业各个部门的财务数据，提高数据 质量和准确性。
添加标题
财务预测分析：利用大数据技术对历史财务数据进行挖掘和分析，预测未 来的财务趋势，为企业决策提供支持。
添加标题
风险管理：大数据技术可以帮助企业识别和评估潜在的财务风险，如市场 风险、信用风险等，并提供相应的风险应对策略。
适应新技术的人才短缺
大数据技术带来的企业管理机遇
提升决策效率：大数据技术能够提供全面、实时的数据支持，帮助企业做出更科学、更准确的决 策。
优化资源配置：通过大数据分析，企业可以更合理地分配资源，提高资源利用效率和生产效益。
创新商业模式：大数据技术可以为企业提供用户行为、市场需求等方面的洞察，帮助企业开发出 更具竞争力的产品和服务。
提升企业竞争力：大数据技术能够提高企业的信息处理能力和数据分析能力，从而提升企业的整 体竞争力。
企业如何应对大数据技术的挑战与机遇
建立数据治理体系：制定数据管理政策，明确数据所有权和使用权，确保数据的安全性和隐私保护。 提升数据处理能力：加强数据分析师的培养和引进，提高数据处理和分析的准确性和效率。 创新商业模式：利用大数据技术分析用户需求和行为，创新产品和服务，提升企业的竞争力和盈利能力。
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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。
（携程商旅在线管理报告开通公司数量占比趋势）如图所示，近几年在线报告的开通数量呈上升趋势。
目前，中小企业使用的都是免费版的在线管理报告，主要涵盖了中小企业常用的所有指标数据内容。
比如金额、张数、平均价格、平均折扣、节省损失等等分析，还有80%的大客户会进行深入分析。
在线管理报告的优势，铂略财务培训归结为六点：实时动态、清晰呈现、智能权威、专业分析、专属定制和便捷查询。
在线报告可以很方便的查询、了解员工的差旅情况，对于差旅数据可以通过图表清晰的展现出来。
基于携程大系统数据，提供行业的标杆数据，进行多维度的对比。
对于分析模块可以自由组合，使得内容更丰富、更贴心。
基于分析结果，继而给出合理化的差旅建议。
差旅负责人通常关心哪些问题差旅负责人在公司差旅费用管理中发挥的作用：1.差旅预算制定。
差旅管控可分为事前、事中和事后，事前可以协助优化差旅流程和政策。
根据预算，察看差旅标准是否合理，便于后续差旅的管控。
2.差旅标准执行。
设置差旅标准后，员工应严格执行差旅政策，差旅数据就可以被准确、客观的记录，差旅负责人通过查看报告数据，对不遵守差旅政策的员工进行着重的监控。
3.差旅费用报销管理。
便于差旅费用的核对以及差旅记录的查询。
下面铂略财务培训详细介绍在线管理报告中的几个重要指标。
1.预订方式。
以上是某商旅客户在线报告中机票、酒店的预订方式。
从图中可以看出，Offline 的占比较高，Online和App的占均比较低。
在此情况下，铂略财务培训建议员工提高在线预订的比例，用在线预订可以提高预订的效率，较为方便和快捷。
由于差异化的报价方式，也可以降低预订成本。
携程软件有手机客户端，如果用APP进行预订，支付方式较为灵活，可以满足各种差旅预订的需求，比如公司帐户、信用卡或者前台现付等等。
2.全价票比例。
上图是某家客户的数据，横坐标是数据的查询月份，纵坐标是全价票比例，橘黄色的折线代表我司，是企业客户的情况。
深蓝色的折线代表商旅，是携程商旅客户的整体情况。
中间淡蓝色的折线代表散客，反映携程非公务出行，个人进行预订的数据情况。
这是携程商旅的独特优势，在第一部分提到过，基于携程大系统数据，可以通过以上三个数据的对比，看出公司的情况相对整体而言处在什么水平？帮助企业发现自身问题，并可以持续的进行优化。
以该家公司1至12月的情况为例，除了2月份高于散客占比之外，其他月份的全价票比例都低于散客和商旅，这种情况相对较好。
铂略财务培训分享一个小案例，某公司差旅费月均十几万元，起初公司为对员工的差旅行为进行管控，最终导致全价票的比例超过30%。
年度回顾，比较发现差旅消费较大。
全价票越多，花费就越多。
后来公司的差旅负责人关注了该部分，对员工的出差行为进行了管控。
全价票比例都降低了，基本维持在15%左右，甚至10%以下。
全价票比例是越低越好，尽量降低该比例。
3.平均折扣、平均票价。
铂略财务培训以机票为例，机票的平均折扣相当于购买机票的价格水平。
如图所示，通过比较可以看到，该家企业的平均折扣高于散客和商旅的值。
与前面企业的情况相比，前面企业的整体情况相当不错，而该企业的整体情况还有待改进。
影响平均折扣的因素较多，比如员工的预订习惯、预订的具体城市或者热门的航线等等。
不管是全价票比例还是平均折扣都与提前预订天数有关，建议可以尽早的预订机票，能够降低这两个值。
4.提前预订天数。
如图所示，总概模块中可以看到提前天数的占比，国内有0天、1天、2天、3天、4天、5-7天、7天以上7个区间。
国际有0天、1天、2天、3天、4天、5-7天，8-14天，14天以上8个区间。
通过不同天数，可以清楚看出，哪个提前预定天数区间段内的占比最高。
上图是每个提前天数对应的平均折扣与成均价。
铂略财务培训以实际客户为例，横坐标代表提前预订的天数，国内为0天、1天、2天、3天、4天，5-7天，7天以上，而纵坐标是双坐标显示，左边蓝色的柱状代表机票的预订张数，右边淡蓝色的折线代表平均折扣。
通过上图可以直观的看到，提前天数越多，平均折扣也越低。
铂略财务培训建议提前预订天数可以设置在4-7天，提高提前预订天数，不仅可以降低平均折扣，还可以降低出差的成本。
选择国际机票时，平均折扣会统一切换为里程均价，同样可以察看到随着提前天数的变化，里程均价也会相应的变化。
5.Reason Code。
Reason Code简称RC，可以帮助差旅负责人记录当月的差旅费中有多少是由于没有遵守差旅规则而产生的费用。
目前，机票涉及低价RC和提前RC；酒店涉及低价RC和协议RC。
低价RC是由于价格超过差旅标准而产生的RC。
比如拆标制定的标准是500元，实际定价是600元，超过拆标标准，系统就会记录，便于后续总结分析。
提前RC，比如公司规定员工预订机票时，必须提前4天才能预订。
但如果此时有个特别紧急的会议在其他城市，必须明天到现场进行洽谈或者接见，在这种情况下，出差人员只能提前一天预订机票。
此时就会记录为提前RC。
酒店的低价RC和机票的低价RC一样。
协议RC，是公司与酒店签订的协议，在有协议酒店的情况之下，由于种种原因，员工没有入住协议酒店，而居住在了会员酒店，这就称作协议RC。
通过RC，差旅负责人可以了解到企业员工由于未遵守差旅政策而带来的损失。
上图是机票低价RC的内容，把鼠标放在RC上，可以看到每个RC对应的详细说明。
图中BC代表提前无合适航班预订，可以看到每个RC分别对应的张数、成交竞价、损失等等。
该RC也可以理解为弹性指标。
在特殊或者紧急情况下预订而产生的差旅行为，对于企业员工，具有约束力。
对差旅负责人，在事后回顾和分析数据报告时可以从实际出发，当发现某一项的RC金额或者占比特别高时，查看是否可以考虑在后续的差旅政策制定时，改变该部分的差旅标准。
不仅具有灵活性，也能提高员工的满意度。
6.节省与损失。
节省是全价扣除成交净价、服务费后的金额，损失是成交净价与最低价之间的差值。
通过柱状图可以直观的看出，最低价、损失、客户消费、节省、全价五个指标之间的相互关联和比例。
通过柱状图可以直观的看出，最低价、损失、客户消费、节省、全价五个指标之间的相互关联和比例。
上图是某家企业节省与损失的数据情况，上面蓝色的折线代表国内节省，中间淡蓝色的折线代表国内损失，下面橘黄色的折线代表国际节省。
从图中可以看到，1月份-6月份，该企业的节省和损失相对比较平稳。
大数据可以着重关注某一项核心指标，也可以把重要的指标整合在一起。
在线管理报告的整体内容总概部分如下图所示，可以察看整体的消费情况，也可以自行选择不同的产品，比如机票、酒店、火车票。
除了察看整体的页面数据，用户可以在右下方下载数据源，对数据进行二次的加工，根据需要进行分析。
机票界面如下图所示，可以按照月度、季度或者部门、舱位等纬度进行分析。
差旅行业未来趋势趋势一“一站式服务”。
在中国“互联网+”的战略下，将会有越来越多的人使用在线的方式进行支付。
到2020年，在线旅游消费支出预计会占国民旅游消费支出的20%，移动互联网时代，通过移动设备可以实现“一站式服务”。
从授权审批到预订以及后续的差旅数据察看都可以通过一键的方式完成。
趋势二在线化管理。
因为在线预订的便捷性和灵活性，越来越多的企业、员工倾向于在线化的管理。
如上左图，截止到2015年12月，携程商旅在线预订的比例已经达到70%。
如上右图，从2014年一季度以来，在线预订比例一直呈线性增长的趋势，两年内在线比例增加30个百分点，增速惊人。
预计到2016年年底，通过携程商旅在线预订的比例将会接近80%，与此同时，移动设备预订的比例也会随之上升，通过APP进行的预订量将会超过PC端。
铂略财务培训在第二部分介绍过在线预订的优势，建议员工通过在线化预定的方式进行管理。
随着近几年差旅管理概念的普及，越来越多的客户对差旅服务有需求。
在线化管理不仅能够帮助企业提升差旅管控的效率，而且可以节省企业的费用。