大数据分析师能力模型与企业需求报告
大数据分析师能力模型与企业需求报告
东湖大数据·数据智库
2017年3月
前言Introduction
大数据浪潮的激流中，市场空间得到迅速释放，
企业对于大数据人才的需求也越来越高，数据分析师则是这片翻腾浪花里的中流砥柱。
早在20世纪，数据分析岗已运用到企业业务层，“啤酒与尿布”的故事就是一个经典案例。新时代下，数据分析发生飞跃式升级，
“大数据”推动起数据的深度分析与挖掘，使得研究结果更加客观、多维。
本次报告我们将同样以大数据的方式展开研究，摒弃传统调研式报告带来的主观数据误差，尽可能使此次研究报告发挥出应有的现实意义和社会价值。
目录/CONTENTS
大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE 大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS 数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING 总结与附录SUMMARY AND APPENDIX
大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE
2014
大数据时代到来168亿市场产值
2015
2016E
数据来源：中国信息通信研究院，2016年8月。单位：亿人民币
中国大数据产业规模估计
大数据越来越火，随着互联网技术的升级，获取含量数据变的越来越容易，基于海量数据进行价值分析的数据分析人才成为了各大企业追逐的宠儿。
84.0
亿
115.9
亿
168
亿
数据挖掘&机器学习
大数据开发方向
数据分析方向
云计算方向
数据分析师成为大数据领域宠儿需求占比超四成
12%40%45%
3%大数据领域相关人才需求占比
数据分析已成大数据领域标配七成已配备数据分析决策团队
29.89%
没有数据决策团队44.72%50人以下
11.69%7.50% 6.19%
50-100人100-300人300人以上
你所在机构数据决策团队规模
大数据领域相关人才
数据挖掘&机器学习
大数据开发方向
数据分析方向
云计算方向
8158.6
15983.4
13014.6
10238.5
5.06%
＜6万元
6-10万元10-20万元20-30万元30-50万元＞50万元
22.20%
20.83%
29.33%
13.57%
9.01%
高薪已成数据分析的标签超半数从业者年薪10万+
均薪：元/月
大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS
市场篇
大数据分析师
最值钱
基础数据分析员
需求量最大
大数据分析师
起薪
11378
数据挖掘工程师起薪
11010
高级数据分析师起薪
10008
数据分析师起薪
8429
数据分析实习生起薪
3352
数据分析员起薪
5738
6.3%0.9%
15.0%
24.2%
51.1%
2.5%
起薪：元/月
市场篇
四千多家企业超两万人才需求，超四成企业只招
1
人
16.0%
42.8%29.6%9.7%0.5%
1.5%
招聘人数
企业占比：%
民营企业
合资企业股份制企业初创公司上市企业
外资企业
国有企业
事业单位
非营利机构
0.1%
51.0%
13.7%
11.2%
10.7%
8.3%
3.9%
0.7%0.3%
7274
起薪
7004起薪6928起薪7737起薪9076起薪7931起薪8072起薪8327起薪8796
起薪
行业篇
民营企业需求量过半事业单位最具竞争力
广告传媒制造行业
房产建筑服务业
金融业
IT/互联网
消费零售
行业竞争优势
行业篇
互联网行业需求大起薪高消费零售业
起薪相对最低
政府/公共事业8291
起薪
5074
起薪
5881
起薪
6280
起薪
6547
起薪
6796
起薪
6536
起薪
7377
起薪
46.3%
7.8%
2.1%
7.1%2.0%1.9%11.1%
21.6%
起薪：元/月
地域篇
北京上海深圳广州杭州南京成都武汉苏州西安22961639761687507313204168108104
十大需求城市
需求量
一线城市需求旺盛北上广深占比66%
2303
1
西安
总体北京上海深圳广州杭州南京成都武汉苏州地域篇
3k 以下
3k-5k
5k-8k
8k-10k
10k 以上
4.628.329.11
5.522.4
3.712.339.826.217.97.723.83
4.517.017.0
4.62
5.838.813.417.5
22.929.124.914.68.6
14.225.032.512.815.4
14.728.439.98.68.3
18.638.726.510.85.4
26.228.630.410.74.2
20.425.935.213.05.6
32.7
46.2
15.4
5.8
0.0
4330
7455
8404
8348
8248
6533
7438
6814
5895
5743
6359
平均起薪7455 超1/5
起薪过万
起薪：元/月层级占比：%
0.1%3.5%51.2%34.6%1.0%0.5%0.05%
9.0%
12059992485315553428740993875
7308
博士硕士本科大专中专高中
中技学历不限
起薪
资质篇
层级占比：%
起薪：元/月
超五成需求本科学历以上起薪与学历成正比
工作经验3年左右的人才需求最大
资质篇
33.4%
经验不限
0.2%10年以上
6.2%5-10年
20.7%3-5年
38.1%
1-3年
1.4%
1年以下
35000
14731
9784
5917
6370
5707
起薪
经验
起薪：元/月层级占比：%
数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING
能力需求篇
18217
13306
12906
8197
8027
6992
5230
4008
458
1940
2000
400060008000100001200014000160001800020000
业务分析能力
撰写报告和
数据挖掘建模能力
数据分析软件
编程能力
数据库和系统
办公软件个人品质
大数据相关能力
机器学习
项目管理能力
报告撰写与业务分析需求最普遍
能力需求篇
数据分析人才技能需求
77535
办公软件6992
数据挖掘建模能力13306
个人品质5230
大数据相关能力4008
项目管理能力194
机器学习458
撰写报告和业务分析能力
18217
数据分析软件12906
数据库和系统8027
编程能力8197
大数据处理能力HADOOP SPARK BI 工具ETL STORM MAHOUT KETTLE TALEND SQL 数据库MYSQL ORACLE DB2
SQLSERVER HIVE PIG HBASE 熟悉Linux NOSQL MONGODB REDIS
CASSANDRA KAFKA ERP CRM 责任心独立性团队合作
数据分析能力算法能力数据挖掘能力数据建模能力撰写报告能力数据敏感
文字表达能力学习能力
业务分析能力解决问题能力报表制作能力沟通能力收集信息
逻辑思维能力
PYTHON JAVA C++
MAPREDUCE SCALA PERL
编程能力数据分析软件SPSS SAS
CLEMENTINE R
MATLAB EVIEWS TABLEAU DATASTAGE INFORMATIC STATA
QUANVERT
EXCEL PPT VBA 办公软件能力机器学习458
项目管理能力194
145277350769927720355384
21122353583629126103470502604739492791759413114
189815551777
6364244130781423
28811299189150810385672029410932841313
962695542115895138728
5393135913185441632956712332432831
26058262003361
数据库和系统技能要求最多样
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 规划设计/投资分析/实施方案
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数 据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对 上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了IDC需求的不断增加。近年来，各国5G技术的发展和商用化的推广将进一步促进IDC行业爆发增长。未来，IDC行业将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。 该IDC设备项目计划总投资10201.37万元，其中：固定资产投资7582.04万元，占项目总投资的74.32%；流动资金2619.33万元，占项目 总投资的25.68%。 达产年营业收入25582.00万元，总成本费用20319.60万元，税金及 附加203.11万元，利润总额5262.40万元，利税总额6191.36万元，税后 净利润3946.80万元，达产年纳税总额2244.56万元；达产年投资利润率51.59%，投资利税率60.69%，投资回报率38.69%，全部投资回收期4.08年，提供就业职位433个。 本文件内容所承托的权益全部为项目承办单位所有，本文件仅提供给 项目承办单位并按项目承办单位的意愿提供给有关审查机构为投资项目的 审批和建设而使用，持有人对文件中的技术信息、商务信息等应做出保密
性承诺，未经项目承办单位书面允诺和许可，不得复制、披露或提供给第 三方，对发现非合法持有本文件者，项目承办单位有权保留追偿的权利。 ...... IDC是数字化转型的基础设施，国内方面，我们认为在新基建的推动下，IDC行业有望迎来内生动力（云计算）和外部驱动力（产业政策）的共振。我们认为零售型业务和定制型业务长期来看皆具备发展潜力，不同公司基 于各自禀赋有望走出自己的最佳成长路径。重点推荐：数据港、光环新网、奥飞数据；建议关注：宝信软件等。
胜任力模型的定义学习资料
解释一 胜任力模型具体含义为：对组织或企业中的某一个职位，依据其职责要求所提出的，为完成本职责而需要的能力支持要素的集中表示！它能够具体指明从事本职位的人需要具备什么能力才能良好的完成该职位职责的需要！也是人们自我能力开发和学习的指示器。同时人力资源管理 胜任力模型 工作者或职位的直线经理可依据该模型对员工进行有针对性的在职辅导！以使员工或从事该职位的人员具备所需要的能力！该模型还可以作为人力资源管理工作者对员工及从事该职位的人进行职业生涯规划的基础，也可以作为制订培训规划的依据和信息源！ 解释二 我们常说的胜任力模型通常指的是能力素质模型（有不同说法）。素质又叫胜任特征，是指能将某一工作中成就卓越与成就一般的人区别开来的深层特征。 解释三 在一个组织中，不同岗位的职务所要求员工具备的胜任力内容和水平是不同的；在不同组织和不同行业中，相同的或类似工作岗位上，员工的胜任力特征也不尽相同。因此，我们把担任某一个特定的任务角色所必须具备的胜任力总和称为“胜任力模型”(competency model)。 素质词典中，心理学家们把人的素质分为6大类，20个具体要素，每个要素又分为很多级别。这20个素质要素，对人类的知识、技能、社会角色、自我概念、性格、动机作了全面的概括，形成了企业任职者的完整的素质模型。 1．成就与行动族，具体包括4个素质要素：成就动机、主动性、对品质和次序和精确的重视、信息收集意识和能力。 2．帮助与服务族，具体包括2个要素：人际理解能力、客户服务导向。 3．冲击与影响族，具体包括3个要素：影响力、关系建立能力、组织认知能力 4．管理族，具体包括4个要素：培养他人意识与能力、团队合作精神、团队领导能力，命令/果断性 5．认知族，具体包括3个要素：分析式思考能力、概念式思考能力、技术、职业、管理专业知识 6．个人效能族，具体包括4个要素：自我控制、自信、弹性、组织承诺
剖析大数据分析方法论的几种理论模型
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
数据中心建设调查报告
数据中心建设调查报告
数据中心定义 数据中心是一整套复杂的设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置 数据中心建设成本预算构成 预算的65%到75%要花在数据中心MEP基础设施建设上：发电机、铜线、UPS、电池、冷却器、泵、管道系统，以及这些设备安装的所有劳务费用等等。数据中心的设计费用只占工程总成本的3%到5%。GC所获利润和普通保险条款费用会占总预算的6%到8%。剩下的预算（12%到26%）会花在基础建设上——水泥、钢材、挖掘和劳力。 注：MEP——Mechanical，Electrical，Pipeline，即机电，电器，管道。 GC——数据中心建设总承包商。 当前国内数据中心建设面临的问题 ●对数据中心的衡量标准不统一，空谈5—10年不落伍，考虑到IT行业的飞速发 展，数据中心在建设之前必须充分考虑到这个问题。 ●数据中心规划过程中中缺少前瞻，未考虑到未来的扩展性和灵活性。 ●数据中心的日常运行维护管理不规范，未形成合理流程。 ●过于追求所谓的高标准和高技术，大量不成熟设备的应用会带来 ● 数据中心网络拓扑 数据中心服务器操作系统： Windows server 2008 数据中心版价格：3999美元/处理器
数据中心设备：计算机系统以及与之配套的通信和存储系统，以及冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备和各种安全装置 数据中心组成： 数据中心需要一个高性能的网络为客户提供服务，该高性能网络包括-AN、WAN和与internet 介入等方面的要求 IDC的网络建设主要有： ◆IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。- IDC的WAN 的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。 ◆IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC 的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 ◆IDC的网络管理建设，由于IDC的网络结构相当庞大而且复杂，要保证其网络不间断对 外服务，而且高性能，必须有一高性能的网络管理系统。 IDC的机房场地建设： 由于IDC的用户可能把其重要的数据和应用都存放在IDC的机房中，所以对IDC机房场地环境的要求是非常高的。 ◆机房装修：机房装修主要考虑吊顶、隔断墙、门窗、墙壁和活动地板等。- 供电系统： 供电系统是IDC的场地建设重点之一，由于IDC的大量设备需要极大的电力功率，所以供电系统的可靠性建设、扩展性是极其重要的。 ◆供电系统建设主要有：供电功率、UPS建设（n+1）、配电柜、电线、插座、照明系统、 接地系统、防雷和自发电系统等。 ◆空调系统：机房的温度、通风方式和机房空气环境等。 ◆安全系统：门禁系统、消防系统和监控系统。 ◆布线系统：机房应有完整的综合布线系统，布线系统包括数据布线、语音布线、终端布 线。 ◆通信系统：包括数据线带宽、语音线路数目等。 数据中心能源成本：能源成本占数据中心运营成本的比例越来越高，只有低于一半的电力用于IT负荷，而其余的电力则用于供电和散热系统等基础设施 数据中心未来发展趋势： 1.绿色节能 企业开始关注功耗与产出的比率，“绿色”“简单”理念被引入到数据中心未来发展建设。 2.虚拟化技术的应用 刀片服务器未来可能被更加灵活的服务器类型替代，该类服务器的计算架构会把内存、处理器、输入输出设备整合成为共享资源池，然后根据使用者的需求把这些资源进行分配和再分配。 虚拟化服务器，存储设备和网络实行分开管理。 英特尔的虚拟化技术(IntelVT)，从IT系统的最基础层面帮助IT管理者实现虚拟化，特别适合于数据中心级别的数据整合和迁移
胜任力素质模型在人力资源管理中的运用
胜任力素质模型在人力资源管理中的运用2012-2-22 15:57:11 来源：《现代企业文化·理论版》2011年第10期 刘颖 在管理人才的识别、选拔与任用过程中，必须解决几个问题：一、什么样的能力素质才能胜任某类别某职位的工作，这是选拔标准问题，即胜任力模型；二、用什么样的手段与方法才能识别能力素质，这是选拔方式与手段问题，即测评工具；三、具有什么样绩效的人才算优秀，这是绩效考核问题；四、如何知道管理人员缺乏什么能力与素质，从而进行针对性的缺口培训，这是培训体系问题。在这四个问题中，胜任力模型是构建整个人力资源管理系统的基础与起点，为企业人力资源管理系统和其他业务板块的有效运行提供了有力支持。 胜任特征（Competency）是能将某一工作（或组织、文化）中有卓越成就者与表现一般者区分开来的个人的深层次特征。这些特征是人格特征中深层且持久部分，可以迁移到不同的情况中，并且能持续相当长的时间，因此胜任特征能预测个体的行为表现及工作绩效。胜任特征自上至下可包括6层面的构成要素：知识、技能、社会角色、自我概念、特质和动机。 在人力资源管理体系中，胜任力模型可以运用在五大方面： 员工胜任力模型在招聘甄选中的应用 基于胜任力模型的招聘甄选除了采用既定的工作标准与技能要求进行招聘评价外，还要依据岗位胜任力要求考察候选人具备的素质，以便“让合适的人做合适的事”，进而在选对人的基础上，建立基于胜任力的招聘甄选决策流程，构建基于胜任力的人力资源管理系统。 基于胜任力模型的招聘甄选优势还表现在：扭转了过于注重人员知识和技能等外显特征的招聘重点，使得人才的核心特质和动机成为招聘选拔的重点；基于岗位胜任特征模型的人员招聘机制建立在企业发展愿景、企业价值观和工作分析
数据中心能耗分析报告
数据中心能耗实例分析 前言：本文着重分析了影响数据中心能耗的因素，从数据中心的空调、UPS、运维等方面对其能耗进行了综合分析。本文认为影响数据中心能耗的关键因素是空调系统，并以2个数据中心的空调系统为例，结合作者在数据中心建设和运维中的经验，提出了数据中心节能的建议。 一、数据中心节能的必要性 近年国内大型数据中心的建设呈现快速增长的趋势，金融、通信、石化、电力等大型国企、政府机构纷纷建设自己的数据中心及灾备中心。随着物联网、云计算及移动互联概念的推出，大批资金投资到商业IDC的建设中。数据中心对电力供应产生了巨大的影响，已经成为一个高耗能的产业。在北京数据中心较集中的几个地区，其电力供应都出现饱和的问题，已无法再支撑新的数据中心。目前某些数据中心移至西北等煤炭基地，利用当地电力供应充足、电价低的优势也不失为一个明智的选择。 随着数据中心的不断变大，绿色节能数据中心已经由概念走向实际。越来越多的数据中心在建设时将PUE值列为一个关键指标，追求更低的PUE值，建设绿色节能数据中心已经成为业内共识。例如，微软公司建在都柏林的数据中心其PUE值为1.25。据最新报道Google公司现在已经有部分数据中心的PUE降低到1.11。而我们国内的PUE平均值基本在1.8~2.0，中小规模机房的PUE值更高，大都在2.5以上。我们在数据中心绿色节能设计方面与国外还存在很大差距，其设计思想及理念非常值得我们借鉴。 根据对国内数据中心的调查统计，对于未采用显著节能措施的数据中心，面积为1000平方米的机房，其每年的用电量基本都在500多万kWH左右。因此对
于新建的大型数据中心，节能的必要性十分重要。 从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。 二、影响数据中心能耗的因素 数据中心的能耗问题涉及到多个方面，主要因素当然是空调制冷系统，但UPS、机房装修、照明等因素同样影响着数据中心的能耗，甚至变压器、母线等选型也影响着能耗。例如，对UPS而言，根据IT设备的实际负荷选择合理的UPS 容量，避免因UPS效率过低而产生较大的自身损耗。同时，选择更加节能的高频UPS、优化UPS拓扑结构都可起到节能的效果。 1、UPS对数据中心能耗的影响 UPS主机的自身损耗是影响数据中心能耗的一项重要因素。提高UPS的工作效率,可以为数据中心节省一大笔电费。下图为某大型UPS主机的效率曲线。从该曲线中可以看出，当UPS负荷超过30%时UPS的效率才接近90%。很多数据中心在投运初期IT负荷较少，在相当长的时间内负荷不足20%。在此情况下UPS 的效率仅仅为80%左右，UPS的损耗非常大。因此，在UPS配置中尽量选择多机并联模式，避免大容量UPS单机运行模式。例如，可以用两台300kVA UPS并联运行的模式代替一台600kVA UPS单机运行模式。其优点在于IT负荷较少时只将一台300kVA UPS投入运行，另一台UPS不工作，待IT负荷增加后再投入运行。这种UPS配置方案及运行模式可以提高UPS效率，降低机房能耗。
销售人员胜任力素质模型问卷调查分析报告
销售部胜任力模型构建问卷统计分析报告 一、样本基本信息 此次问卷调查共发放问卷15份，回收问卷15份，所回收的问卷全部有效，有效回收率为100％。 根据调研对象的职位不同，对样本进行分类，此次调查的样本分布状况如下： ，2代表“不太重要”，3代表“一般”，4代表“比较重要”，5代表“非常重要”。以下同。 二、关键的知识要求 产品知识：包括产品的名称、性能与特点、主要优点、销售状况、与其他公司产品相比的优劣势、价格特点等。 公司知识：包括行业知识、公司文化（发展历史、价值观等）、组织结构、基本规章制度和业务流程等。 行业知识：行业发展状况、行业新闻及重大事件、竞争对手情况、相关行业的情况。 营销知识：营销心理学、价格管理、预测与调研、品牌管理、客户服务及管理、电话营销、礼仪公关。 专利知识：对专利的理解，每个产品对应的专利点的了解。 从上述四幅图中可以看出，产品知识、公司知识、行业知识、营销知识、专利知识是销售部人员认为最为重要的五个知识要求。
三、关键的行为能力 创新能力：不受陈规和以往经验的束缚，不断改进工作和学习方法，以适应新观念、新形势发展的要求。不断的有新的销售策略、新的销售方法。 分析判断能力：从市场信息收集、整理到分析运用的全程处理能力。对已知的事实进行分析推理，看问题能抓住事情的本质。通过观察分析很快就能抓住了解全貌，敏锐，能很快发现关键问题，抓住要害。 沟通能力：正确倾听他人意见，理解其感受、需要和观点，并做出适当反应的能力。 计划能力：对工作目标有一定计划，工作前做好充分准备。工作能按部就班的进行。 客户管控能力：有效地与业务伙伴和客户建立良好的工作关系，并运用各方方面的资源完成工作的能力。 人际交往能力：对人际交往保持高度的兴趣，能够通过主动热情的态度，以及诚恳、正直的品质赢得他人的尊重和信赖，从而赢得良好的人际交往氛围的能力。 市场开拓能力：为达到市场开拓目的而具备的沟通、组织等方面的技能与知识。能够与客户、行业协会及中间商进行业务讨论，收集市场对产品的需求，提出产品改进建议。 市场预测能力：密切关注市场，通过对市场变化中反映出来的现象、数据信息等，进行分析处理，用以了解市场变动的趋势、了解客户的需求、指导自己的工作。 谈判能力：在谈判中有效的达成公司的目标，并最大限度地争取和维护公司的利益的能力。 问题解决能力：为了达到最终的结果能够从不同角度分析问题，寻求答案的能力。遇到问题时，能自主地、主动地谋求解决，能有规划、有方法、有步骤地处理问题，并能适宜地、合理地、有效地解决问题。 学习能力：发展自己的专业知识，与他人分享专业知识和经验，学习专业知识的能力。能根据自身学习需要，采用适当的技术手段和方法，获取、加工和利用知识与信息。 应变能力：为应对将来可能面临的困难和挑战，提前采取预防措施或做好相应思想准备的能力。反应迅速，能很好处理突发事件，随机应变，能控制局面。 影响力：说服或影响他人接受某一观点或领导某一具体行为的能力。
大数据分析报告调研报告材料模版
数据分析调查报告模版 下面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求 表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 （2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 （3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用
简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。 （4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例： 浙江农村广播调查报告 一、调查背景 …… 二、调查方法 1.取样情况 本次抽样的范围？，抽样方式？，实施过程？ 本次调查发放问卷？份，共回收问卷60份，有效率达到？，参与本次调查的受访者基本情况如表1所示。 由表1可知，参与本次调查的大部分为男性，受访者的教育程度均在高中或中专以上，且大部分均为乡镇广播台的工作人员。 表1 调查样本的基本情况一览表（n=60） 性别男58 96.7
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6月
目录 一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)
③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)
2019年数据中心IDC行业分析报告
2019年数据中心IDC 行业分析报告 2019年2月
目录 一、头部互联网企业驱动IDC快速发展 (5) 1、中国IDC机柜数量维持较快增长 (8) 2、主流云计算厂商的Capex支出及云计算增速 (9) 二、阿里、腾讯、字节跳动IDC建设规划 (11) 1、阿里IDC规划及天蝎机柜解读 (12) （1）阿里IDC规划 (12) （2）天蝎机柜解读 (13) 15 2、腾讯IDC规划及进展....................................................................................... 3、字节跳动IDC规划及进展 (16) 三、IT设备（服务器、存储）需求快速增长 (17) 1、服务器、存储随云计算需求增长而快速增长 (18) 2、上游芯片带来的服务器更新换代 (18) （1）上游芯片性能的提升，有力的推动了服务器的更新换代 (18) （2）芯片的价格波动，对服务器采购量影响较大 (19) 3、云计算厂商服务器白牌化成为一种趋势 (19) （1）云计算需求带动数据中心建设，进而带动服务器销售增长 (19) （2）云计算厂商需求如今是服务器行业销售增长的主要动力 (21) 四、CT设备（交换机、防火墙、路由器）国产化替代明显 (21) 22 1、中国CT设备市场空间巨大 ............................................................................ 2、阿里、腾讯CT设备主要供应商转为国内厂商 (23) 五、机电设备（电源、制冷、服务）技术驱动明显 (24) 1、电源设备技术发展方向及供应商布局 (25)
如何构建胜任力素质模型
随着企业的迅猛发展，员工人数大增，人浮于事的问题日益明显，严重阻碍了企业的稳步快速发展，加之为响应国家企业减编号召，公司将人员减编提上议程。但是应该“减”哪些员工，如何对员工进行科学准确的能力评价，如何搭建科学规范的胜任力素质模型就成为企业管理者关注的焦点。基于此，搭建科学规范的胜任力素质模型对员工进行科学客观的能力评价就显得迫在眉睫。科学规范的胜任力素质模型可以公平、公正的评价人员，对人员配置起到真正的指导作用。由此可见，搭建科学规范的胜任力素质模型是企业精简员工，着重培养有能力员工的重要手段。本文是人力资源专家——华恒智信为某能源电力公司搭建胜任力素质模型的项目纪实。 【客户行业】能源电力公司 【问题类型】胜任力素质模型 【客户类型】大型国有企业 【客户背景】 某能源有限公司隶属于某大型能源国有企业分公司，位于陕西省某市。公司依托集团公司煤、电、路、港、航一体化的资源优势，按照“点、线、面”相结合的方针策略，致力于打造“低碳环保、技术领先、世界一流的数字电站”。公司负责承建多个项目，是国家西部大开发经济发展的重要力量。经过十三年的发展，已成为具有一定规模的跨地区、跨电网的全国性发电企业，业务发展遍及国内15个省区及1个海外地区，拥有全资、控股、参股企业近50家（含托管），目前，公司员工数量近千人，涵括技术人员、管理人员、基层劳务人员等多个层次类型，安全生产经营形势良好，经济效益明显，正向着“国际一流发电企业”的战略目标稳步推进。 随着企业的迅猛发展，员工人数大增，人浮于事的问题日益明显，同时，为响应国有企业减编的号召，该公司也将人员减编提上议程，但是，应该“减”哪些人、如何有效评价员工各方面的能力成了管理者的难题，因此，该公司力邀人力资源专家—华恒智信进驻企业，帮助企业设计一套能落地的员工胜任力素质模型。 【客户需求及分析】 该能源公司面临着员工数量过剩、大量人员闲置的问题，严重影响了企业前进的步伐。公司的发展虽然蒸蒸日上，效益和产量也连获佳绩，但公司员工的过多过剩却分流了一大部分收益，导致公司的利润停滞不前，甚至出现滑坡。同时，在国家精简人员政策的号召下，公司也将人员减编和优化人力资源配置提上了管理日程。基于此，公司引入了外部相对较为科学规范的胜任力素质模型，对员工能力和素质进行有效评估，并以此为人员减编、人力资源配置提供科学依据，将一些不能胜任岗位的人员辞退、调到适合的岗位或是调到一些边缘性岗位上，并培养、重用一些真正有能力的员工。 但是，是应用胜任力素质模型的过程中，公司领导发现，外部的胜任力素质模型都是定性描述，比如解决问题能力的等级划分中，一级的评价标准是“能提出一些解决问题的思路，并取得一定的效果”，二级的评价标准是“能提出比较好的解决问题的思路，并能解决一些问题”，这些定性描述在实际应用的过程中很难划分几个等级之间的差异，虽然有各个等级的划分标准，但是，用的过程中受评价人员的主观因素影响较大，难易准确划分人员能力的等级。对用一个员工的表现，有的评价人员要求比较严格，认为其解决问题能力处于一级水平，而有的评价人员要求较为松散，可能会认为其解决问题的能力处于二级水平。这样，就造成了人员评价的不公平性。同时，员工也不清楚自身的提升方向，不知道公司鼓励员工做哪些工作或是怎样做工作，也不知道哪些工作行为是不好的。虽然有的外部胜任力素质模型，在等级划分上相对比较科学，但是又不太适合该能源公司的工作及人员特点，用该公司张总的话说，不是“太学术”就是“无法落地”。基于以上问题，该公司的管理者提出建立一套定制式的、能落地的胜任力素质模型，以公平、公正的评价人员，对人员配置起到真正的指导
大数据分析报告调研报告材料模版
数据分析调查报告模版 F面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件： 1?样本情况分析及调查工具说明 2?调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。 (1)表格设计的要求 表格应为三线表(自动套用格式中的“简明I型”)，表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂, 数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 (2)结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 (3)结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。
（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查 报告样例： 浙江农村广播调查报告 、调查背景 二、调查方法 1.取样情况 本次抽样的范围？，抽样方式？，实施过程？ 本次调查发放问卷？份，共回收问卷60份，有效率达到？，参与本次调查的受访者基本情况如表1所示。 由表1可知，参与本次调查的大部分为男性，受访者的教育程度均在高中或中专以上，且大部分均为乡镇广播台的工作人员。 表1调查样本的基本情况一览表（n =60）
云计算资源需求分析报告和规划
1.1.1.1云计算资源需求分析与规划 1.1.1.1.1数据中心服务器部署基本要求 本项目关键业务数据库、数据仓库采用物理服务器独立部署（集群+同城双活），应用和管理类服务器采用虚拟机部署（同城双活）。 1.1.1.1.2应用服务器采用虚拟化方案 采用虚拟化技术是实现云计算的基础。通过为客户提供服务器整合和数量控制、业务连续性、测试/开发自动化、企业台式机管理等解决方案，从而实现降低成本、提高响应速度、实现零停机、灾难快速恢复等系列好处。通过虚拟架构整合服务器，可以控制x86服务器的蔓延，在一台服务器上运行多个操作系统和应用，并使新的硬件支持老的应用，数据中心撤退旧的硬件。虚拟基础架构使企业能够通过提高效率、增加灵活性和加快响应速度而降低IT成本。管理一个虚拟基础架构使IT能够快速将资源和业务需要连结起来，并对其进行管理。虚拟基础架构可以使x86服务器的利用率从现在的5-15%提高到60-80%，并且在数十秒的时间完成新应用程序的资源调配，而不需要几天时间。请求响应时间也改为以分钟计算。在维护上，可以实现零停机硬件维护，不需要等待维护窗口。
服务器虚拟化是计算机资源逻辑组的过程，这种资源的新虚拟视图并不受实现，地理位置或底层资源的物理配置的限制。这种逻辑视图对信息基础设施有深远的影响。 ◆服务器虚拟化带来的益处： 虚拟化技术可借助信息基础设施更好地提供服务，从而帮助客户节省资金。与传统的物理服务器部署方式相比，虚拟化所带来的一些优势包括：?能够迅速保存、复制和供应虚拟机，从而实现零停机时间维护并支持全新的“go live（实时化）”方案； ?动态共享服务器平台中的闲置资源，从而在消除烟囱式（stovepipe）部署的同时，进一步提高性能和利用率；与此同时也能为应用提供一个 隔离性的操作环境； ?可以实现更高的技术标准化水平和流通率，从而降低运营和维护成本； ?可在虚拟服务器组件发生故障时进行无缝故障切换，从而提高系统可用性； ?降低复杂性，从而改进逻辑和物理灾难恢复。 ◆服务器虚拟化的软件平台选型原则 在服务器虚拟化的软件平台方面，主流的软件提供商均提供了所有软件厂商
2018年数据中心市场调研分析报告
2018年数据中心市场调研分析报告
目录 第一节互联网流量红利传导路径 (6) 一、新兴互联网应用崛起，推动互联网流量持续高速增长 (7) 1、高清视频、直播等业务或成为推动互联网流量增长的主力军 (9) （1）OTT-TV 视频流量快速增加 (9) （2）新兴在线娱乐（视频直播）模式推动互联网流量规模攀升 (10) 2、物联网流量到2021 年或占全球IP 流量的5% (10) 3、云计算时数据中心东西流量成主导 (10) 二、2016 年我国移动互联网流量增速翻倍，人均流量消费水平仍远低于美国 (11) 第二节全球数据中心发展路径 (16) 一、规模上，超大型数据中心逐年增加，单体承载流量能力倍增 (17) 二、分布上，欧美商业化数据中心主要集中在中心城市，第三方服务商占主流 (19) 三、区域维度，北美市场规模最大，亚太增长速度最快 (23) 四、国家维度，美国市场规模最大，中国增长潜力最强 (23) 五、发展模式上，美国以扩建和改建为主，中国处于以新建为主的粗犷式发展期 (24) 第三节我国数据中心发展现状 (27) 第四节数据中心，光通信的下一个突破点 (30) 一、数据中心流量模型发生变化，内部架构向扁平化演进 (30) 1、数据中心流量模型发生显著变化 (30) 2、越来越多的网络扁平化需求 (30) 二、顺应数据中心网络架构新需求，脊叶网络架构应运而生 (30) 三、数据中心脊叶网络架构优势明显 (31) 四、云数据中心建设驱动光模块市场持续高景气 (32) 五、全球产业链再配臵，产业转移下的中国崛起 (35) 第五节行业相关公司分析 (39) 一、中际装备 (39) 1、位列国内光模块第一梯队，40G/100G 高端光模块优势明显 (42) 2、高品质客户资源结构，受到谷歌、亚马逊、华为、中兴等知名公司认可 (43) 3、中际装备收购苏州旭创，开启高速光模块成长之旅 (43) 二、博创科技 (44) 1、公司光无源器件业务稳定发展，DWDM 产品增长势头强劲 (45) 2、募投项目逐渐达产，强化无源光器件领域市场竞争力 (46) 3、携手美国Kaiam 公司强势进军光有源器件领域 (46) 4、加速布局高速有源器件领域 (48) 5、把握光器件技术发展趋势，积极开拓MEMS 技术平台 (49) 三、光环新网 (50) 1、收购优质标的，业绩增长明显 (51) 2、把控稀缺IDC 地域资源，不断新增机柜，巩固自身优势 (53) 3、收购中金云网，进军金融IDC 服务领域 (54) 4、携手AWS，充分打开IaaS 市场空间 (54) 5、收购无双科技，切入SaaS 市场 (55)
大数据,调查报告
大数据,调查报告 篇一：大数据调研报告 大数据技术市场调查报告：“Bigdata浪潮”迫使企业做出抉择 发表于20XX-02-0613:26|2517次阅读|来源cSdn|0条评论|作者李智数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据 摘要：大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息这种信息可以在关... 根据idc的调查报告预测到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35zB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时，cSdn专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。 大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来
看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着iT应用。这是关键任务oLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询； 半结构化信息——这是iT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由；非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。企业内部大数据处理基础设施普遍落后 从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。 以现阶段企业内大数据处理基础设施的情 况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。 但这只是暂时状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被
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。
核心胜任力素质模型知识介绍
核心胜任力素质模型知识介绍 从企业的发展目标出发建立结果导向型胜任力模型 研究结果证明，胜任力模型必须以企业的预期目标为导向，二者联系越紧密，关系越明确，胜任力模型对企业的效用越大。如何建立一个结果导向型的胜任力模型，应从如下方面入手：首先，在描述胜任力特征时尽量使用结果导向的语言，以“培养人才”这个胜任力特征为例，在定义这个胜任力时，应描述为“经常为下属提供有建设性的反馈意见，激励其改进工作方法以使其迅速实现职业发展”而不仅仅是“经常为下属提供有建设性的反馈意见，激励其改进工作方法” 。前一种描述明确了该项行为的结果，企业在使用胜任力模型时能使员工清楚地了解满足该项胜任力期望的结果而不仅仅是行为本身。 其次，要平衡胜任力特征对企业各方的影响，既要满足企业所有者的利润目标，又要满足员工的生存及发展目标，还要满足外部客户及其他各方的利益要求。这就对胜任力特征的选取及定义提出了非常高的要求，一个通行的做法是建立胜任力矩阵，对于每一个胜任力特征，分“企业管理能力”、“员工发展”、“客户发展”及“投资者结果”等几个方面进行定义。将各方面的要求综合起来就构成一个完整的胜任力模型。 结合企业当前的战略、能力及价值观构建反映企业特色的胜任力模型 一个有效的胜任力模型必须与企业的发展战略、核心竞争力和价值观紧密相连，它必须支持企业达到预设的目标，而不是单纯总结过去的成功经验。因此，在建立胜任力模型时，应重点确定并延伸能反映对企业实现其战略目标至关重要的领导者及其他员工的具体行为的胜任力特征。这样做的另一个好处是帮助企业建立与其他企业相区别的管理风格和理念，避免管理雷同现象。此外，要在胜任力模型中反映企业的价值观，一方面能使价值观这类比较模糊的概念通过行为描述更易被员工理解和接受，另一方面能使胜任力模型与众不同，具有独特性。 需要注意的是，要真正做到将胜任力模型与企业的战略目标、核心能力及价值观相结合，还必须根据企业的发展和变化不断对胜任力模型进行调整，这是一项不能间断更不能忽视的工作。有的企业建立胜任力模型后就将其作为检验员工的唯一不变的标准，直接导致的胜任力模型使用效果的降低。 胜任力模型必须覆盖企业从高到低各层级员工 构建一个成功的胜任力模型，必须关注两方面的问题：首先，一个企业的胜任力模型对所有的员工而言应该是具有可比性的，一个员工可以通过胜任力模型评估自己与优秀者之间的差距，有针对性地进行提高并实现个人职业发展，当其晋升到一个更高层次的岗位后，仍应使用与其前一层级岗位使用的胜任力特征具有可比性的胜任力，有的胜任力模型割裂了不同层级岗位胜任力的可比性和连续性，导致员工在其职业发展道路上感受不到进步，影响了胜任力的效果。 其次，胜任力模型中每一个胜任力都应该根据员工的不同职责需求设定不同级别，这样员工能清楚地了解自己在每一个胜任力上发展的方向和最终目标。现在大多数的胜任力模型都对胜任力进行了级别的划分，但是有些划分的科学性较差，级次不明显。 胜任力模型必须与企业各项管理系统相融 一个胜任力模型，如果不能与企业的管理系统相结合，就无法发挥其预定的作用，这些管理系统主要包括：人力资源管理系统、信息管理系统和财务管理系统。 1. 人力资源管理系统 首先，胜任力模型应适用于招聘与选拔工作，企业可以依据应聘者或员工的表现与胜任力模型的匹配程度，作出聘用和升降级的决策，并因此而促进企业目标的哦实现；