基于大数据的企业运营管理创新发展策略1.doc
大数据环境下企业人力资源管理模式创新研究
大数据环境下企业人力资源管理模式创新研究摘要：新形势下，随着全球经济进入衰退期，企业遭遇了新的挑战与机遇。
人力资源管理在企业迎接挑战、创新发展中的核心作用得以展现。
企业需要积极分析人力资源管理的特点，并基于特点做好应对工作，这样才能推动企业的经营管理变革。
企业人力资源指的是为企业进行人才管理、培训，协助企业开展生产经营活动的管理模式，其对企业本身的发展有显著的作用。
关键词：大数据；企业；人力资源；管理模式；创新研究引言大数据时代是社会发展必然经历的阶段，要正视时代特征，并基于时代特点部署具体工作。
企业需要积极分析大数据特征，并基于特征做好应对工作，这样才能推动企业的经营管理变革。
企业人力资源指的是为企业进行人才管理、培训，协助企业开展生产经营活动的管理模式，其对企业本身的发展有显著的作用。
1人力资源管理的特点1.1强调人才的市场化配置由于存在市场信息不对称，用人单位和个人在信息获取上存在着不平等，导致双方在选择上存在着偏差。
用人单位往往只能看到个人的简历和面试表现，而无法准确了解其实际能力和潜力，而个人也只能通过一些渠道了解用人单位的情况，无法全面了解其发展前景和用人需求。
市场竞争不充分。
由于某些行业或地区的垄断现象，导致用人单位选择范围受限，个人的就业机会也受到影响。
这种情况下，市场配置往往失灵，导致人才浪费和人才高消费现象严重；市场规则不完善。
在市场经济中，需要有一套完整的规则体系来保障市场的公正、公平和透明。
然而，在人才市场化配置中，由于缺乏完整的规则体系，导致市场失灵现象频繁出现。
因此，强调市场化配置就是用人单位和个人实行双向选择。
有利于人才的合理利用，有利于人的个性化发展，有利于人才价值的最大限度发挥。
1.2强调企业的用人自主权企业的用人自主权是人力资源管理中的重要概念。
作为独立法人的经济组织，企业享有自主选择和管理员工的权利。
这种权利从微观角度来看对企业有利，因为企业可以根据自身需要选择人才，并随时调整人员以适应生产经营状况。
基于大数据的物流运营优化策略研究报告
基于大数据的物流运营优化策略研究报告一、概述物流运营的优化是企业提高效率、降低成本、提供更好的服务的重要手段。
而随着大数据技术的快速发展，如何利用大数据来实现物流运营的优化成为当前的研究热点。
本报告将介绍基于大数据的物流运营优化策略。
二、大数据在物流运营中的应用大数据在物流运营中具有重要的作用，可以帮助企业更好地理解和把握市场需求、精确预测货物流动并合理规划运输路线、减少货物的滞留和损失、优化仓储和配送等环节。
三、基于大数据的需求预测通过收集和分析大数据，企业可以更准确地预测市场需求，从而合理制定生产计划和物流配送策略。
例如，可以通过分析销售数据、天气数据以及节假日等因素来预测某个时间段某个地区的货物需求量，从而提前调配资源以满足客户需求，避免过剩或货物不足的情况发生。
四、基于大数据的运输路线规划大数据可以提供精确的运输路线规划，避免货物运输的迟延和浪费。
通过分析历史运输数据、交通拥堵情况等因素，可以确定最佳的运输路径和时间窗口，提高运输效率和减少成本。
五、基于大数据的仓储优化大数据可以帮助企业实现仓储的智能化管理。
通过实时监测和分析仓库中货物的数量和种类，预测不同货物的存储需求，并进行合理的货物存放和货架布局，最大限度地利用仓库空间，提高仓储效率。
六、基于大数据的配送路线优化大数据可以分析配送需求和配送路径，提供最优的配送方案。
通过收集和分析大量的订单数据和交通信息，可以选择最佳的配送路径，合理分配配送资源，提高配送效率和降低成本。
七、基于大数据的滞留和损失预防大数据分析可以帮助企业提前预测货物滞留和损失的可能性。
通过监测货物到达和离开的时间，分析存储中货物的数量和种类，可以预警货物滞留和损失的风险，并及时采取措施避免货物的损失。
八、大数据在供应链管理中的作用大数据在供应链管理中的应用也是物流运营优化的关键。
通过分析供应链上游和下游的数据，可以及时发现供应链中的问题，并进行针对性的优化。
例如，通过分析生产环节的数据，可以及时调整生产计划，提高生产效率和时间响应能力。
数据驱动的精细化商务管理模式与企业竞争力提升
数据驱动的精细化商务管理模式与企业竞争力提升摘要：在当今数据爆炸的时代，数据驱动的精细化商务管理模式正成为企业提升竞争力的重要策略。
随着科技的发展和互联网的普及，企业可以获取到大量的数据，这些数据蕴含着宝贵的信息和洞察力。
通过运用数据分析和挖掘的技术，企业可以深入理解市场需求、消费者行为、竞争态势等关键信息，从而更加科学地制定策略和决策。
数据驱动的精细化商务管理模式不仅可以帮助企业实现更高效的运营，还能够提升产品和服务的质量和满意度，以及培养快速应变和创新的能力。
本文主要分析数据驱动的精细化商务管理模式与企业竞争力提升。
关键词：数据驱动；商务管理；精细化；企业竞争力；决策引言数据驱动的精细化商务管理模式具备活跃创新和持续改进的特点。
随着企业不断积累和分析数据，他们能够发现隐藏在数据中的机会和潜力。
通过对数据的深入理解和洞察，企业可以开拓新的市场领域、创新新的产品和服务，加速企业的发展。
数据驱动的精细化商务管理模式还鼓励企业进行持续改进，不断优化运营和流程，提高效率和生产力。
1、数据驱动的精细化商务管理模式数据驱动的精细化商务管理模式是指基于大数据和分析技术，对企业的商务管理进行精细化、个性化和智能化的管理方式。
这种管理模式充分利用企业内外部的数据资源，通过数据挖掘、模型建立和预测分析等手段，实现对商务活动的优化和决策的提升，从而提高企业的竞争力。
数据驱动的精细化商务管理模式注重企业的数据收集和处理。
通过运用传感器、RFID等技术，实时采集企业内外部的各种数据，如销售数据、客户行为数据、供应链数据等。
这些数据经过整合和清洗后，通过数据分析和挖掘的方法，可以发现数据背后的规律和模式，为企业的决策提供有力支持。
数据驱动的精细化商务管理模式强调基于数据的决策和运营。
借助大数据分析工具和技术，企业可以对大量的数据进行分析和建模，从而预测市场趋势、消费者需求等重要因素，帮助企业做出准确的决策和规划。
2、数据驱动商务管理模式对企业创新的影响数据驱动商务管理模式对企业创新有着积极的影响。
简述大数据背景下企业财务管理的现状与解决策略
简述大数据背景下企业财务管理的现状与解决策略近几年，我国的经济和社会发展逐渐步入新的常态，企业在发展过程中所面临的巨大压力和激烈的市场竞争。
在这种情况下，企业必须加强自身的经营和内部控制。
财务管理是企业发展的重要内容。
但是，在一些企业的经营活动中，其财务管理工作还存在着一些缺陷，使其实际作用难以体现出来。
近几年，随着国家的大力推进、社会的发展，基于云计算、因特网技术的大数据技术已渗透到各行各业，并在各产业中取得了巨大的成效，也为企业的信息安全、财务风险、信息安全提供了有力的保障。
所以，大数据背景下，企业要对财务管理模式与发展策略进行深入的探讨，寻找问题的根源，并通过大数据技术来解决问题，使财务管理系统能够更好地适应企业的实际状况。
本文就大数据背景下企业财务管理的现状与解决策略进行了简述，以供同行人员参考借鉴。
一、大数据背景下企业财务管理的现状（一）人员方面的问题第一，从业人员缺乏对大数据技术的掌握。
在大数据时代，企业的财务管理人员不仅要有一个完善的知识体系，还要有足够的专业知识，能够熟练地筛选和分析数据。
而目前，由于我国的教育体制影响，获得学历证书的方式多种多样，88%的财会人员具有大专文凭，而获得文凭的人中，只有30%的人获得了资格证书，而拥有高级资格证书的人却不到10%。
由于我国目前对财务人员的准入门槛比较低，致使部分财务人员缺乏激励和提高自己的能力，部分企业对财务人员的思维仍停留在单纯的核算，从而造成了他们的职业技术水平低下。
第二，企业财务人员缺乏创造性思维。
在大数据时代，创新能力十分重要，如果不跟上，就会错过发展机遇。
大数据的出现，给企业带来了新的技术、新的理念，而企业在面对新的技术、理念的时候，也会遇到与传统的财务管理技术不相适应的问题，需要进行一些改革，然而，在调研中发现，财务人员缺乏创新意识，缺乏参与感，这是一个很大的阻碍。
比如，现在很多企业都在大力推广大数据时代的技术和理念，作为一个企业的核心，财务管理人员必须要用大数据的思维，用科技来推动企业的发展。
工业互联网环境下企业数字化转型路径规划
工业互联网环境下企业数字化转型路径规划第一章企业数字化转型概述 (3)1.1 数字化转型的定义与意义 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 意义 (3)1.2 工业互联网环境下数字化转型的特点 (3)1.2.1 跨界融合 (3)1.2.2 网络化协同 (4)1.2.3 智能化驱动 (4)1.3 企业数字化转型的发展趋势 (4)1.3.1 个性化定制 (4)1.3.2 智能制造 (4)1.3.3 网络化协同创新 (4)1.3.4 数字化治理 (4)第二章企业数字化转型战略规划 (4)2.1 数字化转型战略的制定 (4)2.1.1 分析外部环境与内部资源 (4)2.1.2 确定数字化转型方向 (5)2.1.3 制定战略规划 (5)2.1.4 落实战略举措 (5)2.2 企业业务流程的优化与重构 (5)2.2.1 流程梳理与分析 (5)2.2.2 流程优化 (5)2.2.3 流程重构 (5)2.2.4 流程监控与改进 (5)2.3 资源整合与能力提升 (5)2.3.1 技术资源整合 (5)2.3.2 人力资源整合 (6)2.3.3 资金资源整合 (6)2.3.4 能力提升 (6)第三章企业数字化基础设施建设 (6)3.1 网络基础设施的构建 (6)3.1.1 网络架构设计 (6)3.1.2 网络设备选型与部署 (6)3.1.3 网络互联互通 (6)3.2 数据中心与云计算平台建设 (7)3.2.1 数据中心建设 (7)3.2.2 云计算平台建设 (7)3.3 物联网技术与设备接入 (7)3.3.1 物联网技术选型与应用 (7)第四章数据驱动与管理创新 (8)4.1 数据采集与处理 (8)4.2 数据分析与决策支持 (8)4.3 数据安全与隐私保护 (9)第五章企业业务数字化 (9)5.1 生产线与设备智能化升级 (9)5.2 供应链管理与协同 (10)5.3 客户关系管理与营销数字化 (10)第六章企业组织与文化变革 (11)6.1 组织结构优化与人才引进 (11)6.1.1 组织结构优化 (11)6.1.2 人才引进 (11)6.2 企业文化建设与数字化转型 (12)6.2.1 企业文化建设 (12)6.2.2 企业文化与数字化转型融合 (12)6.3 员工培训与能力提升 (13)6.3.1 培训体系建设 (13)6.3.2 培训内容 (13)6.3.3 培训效果评估 (13)第七章企业服务与商业模式创新 (13)7.1 服务化转型与产品创新 (13)7.2 个性化定制与增值服务 (13)7.3 商业模式创新与盈利模式变革 (14)第八章企业数字化转型风险管理 (14)8.1 风险识别与评估 (14)8.1.1 风险识别 (14)8.1.2 风险评估 (15)8.2 风险防范与控制 (15)8.2.1 技术防范 (15)8.2.2 管理防范 (15)8.2.3 市场防范 (15)8.3 应急管理与恢复策略 (15)8.3.1 应急管理 (15)8.3.2 恢复策略 (16)第九章企业数字化转型评估与优化 (16)9.1 数字化转型评估体系 (16)9.1.1 评估指标体系 (16)9.1.2 评估方法 (16)9.2 数字化转型效果评价 (16)9.2.1 效果评价指标 (16)9.2.2 效果评价方法 (17)9.3 持续优化与迭代发展 (17)9.3.1 建立持续改进机制 (17)9.3.3 人才培养与技能提升 (18)第十章企业数字化转型案例分析 (18)10.1 成功案例分析 (18)10.1.1 某制造业企业数字化转型案例 (18)10.1.2 某零售企业数字化转型案例 (18)10.2 失败案例分析 (18)10.2.1 某传统制造业企业数字化转型失败案例 (18)10.2.2 某互联网企业数字化转型失败案例 (19)10.3 经验教训与启示 (19)第一章企业数字化转型概述1.1 数字化转型的定义与意义1.1.1 定义企业数字化转型，是指企业在经营活动中，利用现代信息技术，对企业的业务流程、组织结构、资源配置等方面进行深度改革，以实现业务模式、运营效率和竞争力的全面提升。
基于大数据时代的企业管理会计创新与应用
基于大数据时代的企业管理会计创新与应用
随着大数据时代的来临，企业管理会计也面临着新的挑战和机遇。
大数据时代的企业
管理会计创新和应用，可以帮助企业更好地进行决策和管理，提高效率和竞争力。
大数据时代的企业管理会计创新体现在数据的采集和分析上。
传统的企业管理会计主
要以财务报告为基础，但是这种方法只能提供过去的数据，无法及时反映企业的最新情况。
而大数据时代，企业可以通过采集各种数据，包括内部和外部数据，来更全面地了解企业
的运营状况和市场动态。
通过数据分析和挖掘，可以发现隐藏在大数据中的规律和趋势，
为企业提供更准确的决策依据。
企业可以通过分析大数据来预测市场需求，制定更合理的
生产计划和销售策略。
大数据时代的企业管理会计创新还体现在成本管理和绩效评估方面。
通过大数据的采
集和分析，企业可以更准确地计算和分配成本，优化企业的资源配置和生产流程。
企业可
以通过分析生产过程中的各个环节和参数来确定最佳的生产方式和材料使用量，降低生产
成本。
通过对大数据的分析，企业还可以更全面地评估和监控绩效，发现潜在的问题和改
进的空间。
企业可以通过数据分析来评估销售人员的绩效，发现销售额低于预期的原因，
并采取相应的措施来改进。
企业数字化转型的组织创新与管理变革
企业数字化转型的组织创新与管理变革随着信息技术的快速发展和普及，企业数字化转型已经成为各行各业的共同目标。
数字化转型所带来的不仅仅是技术变革，更是对企业组织和管理的挑战。
为了成功完成数字化转型，企业必须实现组织创新和管理变革。
一、组织创新数字化转型下，企业的组织结构和业务模式都将迎来全新的挑战。
如何通过组织创新推进数字化转型，成为了企业必须面对的问题。
1.制定数字化转型战略需要制定符合自身特点的数字化转型战略，并将其纳入企业整体战略。
这包括确定数字化转型的重点领域、投入资金和资源、团队建设等方面。
2.建立数字化平台企业应该以数字化平台、大数据和人工智能等技术为支撑，打造数字化与业务深度融合的闭环系统。
数字化平台不仅要满足内部协同和数据管理的需求，还需要满足外部客户交互和业务拓展的需求。
3.实现流程优化与重构数字化转型可以促进企业的流程优化和重构，尤其是对于传统业务流程，数字化改造更能提升效率和质量。
同时重构业务流程可以实现业务创新，提高企业核心竞争力。
4.培养数字化文化企业数字化转型需要全员参与，要从员工中培养出数字化的“新文化”，建立创新和开放的氛围。
同时，要加强数字化技术的培训和学习，提升员工的技术素养。
二、管理变革数字化转型不仅仅是技术产业的变革，更直接影响企业的管理模式和组织文化。
如何推进管理变革，是企业数字化转型过程中必须解决的问题。
1.领导者角色转变数字化转型要求企业领导者不仅要有极强的技术操作能力，也更需要具备提出数字化战略、关注数字化带来的组织变革等领导思维能力。
只有带头走在技术前沿，才能将数字化转型发挥到最大的潜力。
2.引入新的管理模式随着数字化飞速发展，企业亟需引入新的管理手段和模式来协助企业数字化转型。
如运用数字化技术构建集成化信息平台，实现数字化的业务流程、数据收集、分析和管理等全面系统化。
3.重视数据管理数字化转型后，企业生成的数据量会日益增多。
其中蕴含着很多战略价值。
大数据数据质量管控方向-金融-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印--- 摘要：随着我国社会、政治、文化、经济等各方面的发展，人们的生活越来越富裕，我国企业的发展也越来越迅速，使得我国的银行在人们的生活和工作中担任越来越重要的角色，为了更好地银行业务进行检查、管理、控制和监督，银行监管部门、审计部门和银行的客户对银行的审计工作越来越重视。
而银行自身为了提高内部的管理水平，提升业务质量，也组建了内部的审计机构及时对银行相关数据进行审核。
此外，传统的审计模式已经跟不上我国科技、经济等的发展也满足不了银行自身的发展需求。
基于以上背景，本文以商业银行为例，从商业银行数据式审计模式的起源开始，分条列举了商业银行数据式审计的特征、优势和商业银行数据式审计技术应用的制约条件，并针对这些制约条件，给出了一些加强数据式审计技术应用的合理化对策，对银行的数据式审计模式进行了一次探讨。
关键词：商业银行；数据式审计；审计软件；审计人员；数据库系统Abstract: Along with the development of China's social, political, cultural, economic, people become more and more rich, and the development of enterprises in China are also growing rapidly, making China's banks became more and more important in people's life and work role, in order to carry out the inspection, better banking management, control and supervision, banking supervision department, the audit department and the bank's customer pay more attention on bank audit work. The bank in order to improve the internal management, improve service quality, also established audit internal audit of bank data in time. In addition, the development of the traditional audit model has failed to keep pace with China's science and technology, economy and also can’t meet the requirements of the Development Bank itself. Based on the above background, this paper take commercial bank as the example,starting from the origin of audit mode data of commercial banks, commercial banks, restricted conditions characteristic of data auditing advantages and commercial bank data auditing technology application list of the strip, and in the light of these constraints, gives some strengthening the application of data auditing technology reasonably countermeasures, conducted a study on the auditing of bank data.Keywords: commercial bank; data auditing; auditing; auditors; database system一、商业银行数据式审计模式概述1.1商业银行数据式审计模式的起源随着我国经济的迅速发展，包括商业银行在内的所有银行都得到了迅猛的发展。
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基于大数据的企业运营管理创新发展策略1 基于大数据的企业运营管理创新发展策略
大数据及其价值
大数据的产生
很多人说大数据自古有之，这种认识是不对的。
或许信息、数据伴随人类社会产生而存在，但大数据却是互联网时代的产物。
由于互联网、移动互联网、社交网络等信息技术和信息平台促成人们持续在线的“数字化生存”，从而造就当前人们每时每刻不断生成并消费大量数据的生活模
式――“今天人们仅仅一天所接触的数据已经远多于15世纪的人们穷其一生所能接触到的数据”“今天（2012年）世界上90%的数据是在近两年生成”，因此才出现大数据的概念，也因此当今时代才称其为大数据时代。
大数据属于数据范畴，但大数据不等于数据
在大数据概念出现之前就存在数据概念，但并不存在小数据概念。
要理解大数据概念，首先得对传统数据概念有所了解。
传统数据是基于关系型数据库技术而言，传统数据一般以结构化数据的形式而存在；而大数据则是相对于结构化的传统数据而言，指的是除结构化数据之外，互联网上存在的文本、图像、视频等形式存在的非结构化数据。
所以，今天的大数据属于数据范畴，但不等于以往的数据概念。
也即，
当前的数据概念因大数据的出现而内涵外延增大，不仅涵盖
以往的数据还涵盖新出现的大数据，因此，以往的传统结构性数据也就进一步完善界定成为与大数据相区别的小数据概念。
大数据的价值
要理解大数据的价值，首先得了解传统数据也即小数据的价值。
对于企业来说，小数据价值表现为两个层面：一是宏观运营管理决策支撑层面，借助运营数据可以描述企业运营结果构成和状况，评价运营管理好坏以及存在问题，并对存在问题分析原因，从而支撑企业运营管理决策。
二是微观营销运营管理以及客户管理决策层面，通过对个体客户数据的高级分析和挖掘，可以判断并识别客户价值和需求，并针对客户价值提供客户管理决策，针对客户需求提供相应产品和服务。
就数据价值而言，大数据不能完全取代小数据，但可以对小数据价值进行补充。
比如，目前有些企业已经具备相应BI系统采集内部生产运营管理数据，并以报表、仪表盘甚至即席查询的方式满足企业各层各级生产运营管理状况了解及决策支撑的需要。
对于这种小数据的数据价值而言，大数据则无能为力。
大数据对于小数据价值补充，体现为大数据的源起是人们的“数字化生存”，因此企业采集客户或消费者信息的传统内外部数据源拓展到整个互联网平台，而将原
来分散在线下的企业所不能采集的客户或消费者的有关消
费行为、习惯、生活方式、兴趣爱好以及社会交往等信息进行采集、关联、汇集并使用。
所以，相对于小数据而言，大数据是在小数据基础上，原有消费者和客户信息或字段的大量增加，而数据的价值就在于更完善和持续更新性，所以大数据因为客户
和消费者信息的更丰富而价值大增。
总体来说，大数据的数据价值体现在两大方面：
就企业市场运营管理来说，大数据因为能提供更丰富完善的客户或消费者的信息，而使得企业对客户或消费者需求洞察更精准和及时，从而支撑企业营销、销售、服务运营管理决策，发挥大数据价值。
就企业内部人力资源管理而言，员工就是企业最重要的客户，所以企业对于员工可以建立客户信息库一样的包括几十甚至上百个变量的员工信息库，从而支撑企业的员工分析、人才规划以及人才流失预警和挽回管理等，发挥大数据价值。
大数据支撑企业营销运营管理创新
虽然大多数人对于市场营销的理解还主要停留在4C4P
之类营销组合元素上，其实从营销本身来说，其技术可能更值得关注。
随着数据仓库、数据挖掘及商业智能等数据存储、数据分析及数据管理等间接或直接支撑营销运营管理的计
算机技术的快速发展，营销本身也一直在经历一个不断发展演变的过程。
总体上，其发展历程大致分为大众市场营销、
细分客户营销和一对一客户营销三个阶段。
人们一般对于大众营销最为熟悉，比如电视、报纸广告等，这种营销面向的是公众，不对目标客户群进行细分或有所区隔；细分客户营销，即专门针对某细分市场，并针对具体细分市场需求推出相应的产品及营销策略；一对一客户营销，通过分析、识别或预测个体客户需
求，针对需求利用个性化营销策略，一对一提供相应产品和服务。
所以，营销运营管理创新的核心在于，越来越趋于对客户个性化需求或潜在需求的识别、洞察和预测。
从国内企业营销运营管理所处阶段来看，大多数企业尚处于大众营销阶段，少量通过市场调查手段实现细分客户营销，极少数企业，比如本身生产运营具备完整客户背景、购买和消费行为数据的电信运营商在十年前已经开始尝试一对一客户营销。
从本质上说，支撑一对一营销的技术即所谓的精确营销技术，也即采集尽可能丰富完善的既包括背景之类相对静态的客户信息，也包括实时消费购买或与企业互动的实时行为信息，形成客户360度视图基础上，利用数据挖掘或高级分析技术手段，对单个客户的需求或潜在需求以及营销策略偏好进行识别和预测，推出相应产品和策略，满足客户需求，或激发和培育客户需求。
人们的数字化生存，将原来分散在线下，为一般企业所不能获取的客户行为、习惯、生活方式、兴趣爱好以及社会
交往等信息，集中在互联网这个大平台上，或分布在企业的数字化渠道中。
大数据带给企业的巨大价值为：以前不具备采集客户信息的企业，现在也能够通过互联网平台采集自己所需的客户数据，分析识别并预测个体客户需求或潜在需求，支撑企业实现一对一精确营销甚至实时营销的运营管理各
环节各层面的决策，从而在提高营销准确率、降低营销成本的同时，大大提升营销云供应管理的效率。
大数据支撑企业人力资源管理创新
如果企业的人力资源管理者能够意识到，员工就是企业最重要的客户，那么，人力资源管理境界和效果一定能够较其他未意识到的企业至少高出一个档次：他们会尊重自己的员工，恰如将消费者捧为上帝，会将员工的满意度、忠诚度，或老员工存量的保持和新员工的吸纳招聘，当成跟企业发展新用户和存量客户保持营销战略一样的人力资源管理战略
来重视。
所以，企业的人力资源管理创新主要聚焦
于三个方面：一是吸引到既符合企业所需也符合员工个人所需的人才；二是能够认识并理解在职员工的需求，并能满足人才需求，避免人才流失；三是能够随企业运营管理发展战略，培养并存储相应专业人才，使员工的发展能够符合并成就企业的发展。
因此，本质上，人力资源管理创新与营销运营管理创新核心是一样的，了解外部人才也即潜在客户的需求，了解在。