【最新】企业大数据应用平台建设规划项目商业计划书
大数据企业策划书3篇
大数据企业策划书3篇篇一大数据企业策划书一、项目背景随着信息技术的快速发展，数据已经成为企业决策的重要依据。
大数据技术的出现，为企业提供了更高效、更准确的数据处理和分析能力，帮助企业更好地了解市场和客户需求，提高竞争力。
因此，我们计划成立一家大数据企业，为客户提供专业的数据解决方案。
二、项目目标1. 提供高质量的数据解决方案，满足客户的需求。
2. 建立专业的数据团队，提高数据处理和分析能力。
3. 不断创新，提高企业的竞争力。
4. 实现企业的可持续发展。
三、市场分析1. 市场规模：随着数字化转型的加速，大数据市场规模不断扩大。
根据市场研究机构的数据，全球大数据市场规模预计将从 2020 年的 617.0 亿美元增长到 2025 年的1897.0 亿美元，复合年增长率为 26.4%。
数据驱动的决策：企业需要通过数据分析来了解市场和客户需求，提高决策的准确性。
业务优化：大数据技术可以帮助企业优化业务流程，提高运营效率。
创新：大数据技术可以为企业提供新的业务机会和创新思路。
3. 竞争态势：目前，大数据市场竞争激烈，主要参与者包括国际知名企业和本土企业。
国际知名企业具有技术和资金优势，本土企业则具有本土化服务和客户资源优势。
四、服务内容1. 数据采集：通过各种渠道采集企业所需的数据。
2. 数据存储：采用分布式存储技术，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理：运用先进的数据处理技术，对数据进行清洗、转换和分析。
4. 数据可视化：通过可视化工具，将数据分析结果以图表的形式展示出来，帮助企业决策者更好地理解数据。
5. 数据应用：将数据分析结果应用于企业的各个业务领域，提高企业的运营效率和竞争力。
五、商业模式1. 直接销售：向客户直接销售数据解决方案。
2. 合作伙伴：与其他企业合作，共同开展大数据项目。
3. 数据服务：为其他企业提供数据采集、存储和处理等服务。
六、营销策略1. 品牌建设：通过品牌建设，提高企业的知名度和美誉度。
大数据商业策划书3篇
大数据商业策划书3篇篇一大数据商业策划书一、前言在当今数字化时代，数据已成为企业决策的重要依据。
大数据的应用不仅可以帮助企业提高运营效率、降低成本，还可以为企业创造更多的商业价值。
本策划书旨在通过对大数据的分析和应用，为企业提供一套完整的商业解决方案，帮助企业实现数字化转型，提升竞争力。
二、市场分析1. 市场规模：随着数字化转型的加速，大数据市场规模逐年增长。
预计未来几年，市场规模将继续保持高速增长。
2. 市场需求：企业对大数据的需求日益增长，主要包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等方面。
3. 竞争情况：目前，大数据市场竞争激烈，主要参与者包括国内外知名企业和初创公司。
三、产品和服务1. 产品定位：本产品定位于为企业提供一站式大数据解决方案，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等功能。
2. 产品特点：高效性：采用先进的数据处理技术，能够快速处理海量数据。
准确性：通过数据挖掘和分析技术，能够提供准确的数据分析结果。
可视化：提供直观的可视化界面，方便用户理解和分析数据。
定制化：根据用户需求，提供个性化的定制服务。
3. 服务内容：数据采集：通过各种渠道采集企业内部和外部的数据。
数据存储：采用分布式存储技术，确保数据的安全性和可靠性。
数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换和加载等处理。
数据分析：运用数据分析和挖掘技术，为用户提供有价值的商业洞察。
数据可视化：通过可视化工具，将数据分析结果以直观的方式呈现给用户。
四、商业模式1. 收费模式：本产品采用订阅制收费模式，用户可以根据自己的需求选择不同的套餐。
2. 盈利模式：通过向企业提供大数据解决方案，收取服务费用实现盈利。
五、营销策略1. 线上推广：通过搜索引擎优化、社交媒体营销、电子邮件营销等方式，提高产品的曝光率。
2. 线下推广：参加行业展会、举办研讨会、与合作伙伴合作等方式，扩大产品的影响力。
3. 客户推荐：通过提供优质的产品和服务，赢得客户的信任和口碑，鼓励客户向其他企业推荐我们的产品。
大数据应用项目创业计划书
保密措施
严格遵守数据保密协议 ，确保客户数据的安全
和隐私。
持续改进
不断优化产品和服务， 提高客户满意度和忠诚
度。
定价策略及优惠政策
定价策略
01
根据产品和服务的特点、市场需求等因素，制定合理的定价策
略。
优惠政策
02
针对不同客户群体和购买量，提供相应的优惠政策，如折扣、
返现等。
会员制度
03
管理风险识别及应对措施建议
项目管理不善
可能存在项目管理不善、进度延误、成本超支等问题。
团队管理问题
可能存在团队沟通不畅、协作不力、人才流失等问题。
应对措施
建立完善的管理制度和流程，确保项目管理的规范化和科学化；加强团队建设和沟通协作 ，提高团队凝聚力和执行力；建立激励机制和培训计划，提高员工素质和工作积极性。
关键技术点
数据处理：利用MapReduce等分布式计算框架，对数据 进行清洗、整合和转换。
数据采集：使用大数据采集工具，从各个数据源实时采集 数据。
数据分析：采用数据挖掘和机器学习算法，对处理后的数 据进行深入分析。
开发流程和时间表安排
01
开发流程
02
需求分析：明确项目需求和目标，制定项目计划。
03
成本支出
主要包括研发成本、运营成本、 市场营销成本等。
控制措施
制定详细的成本预算和支出计划 ，建立成本控制体系，通过精细 化管理降低成本。
投资回报周期和风险评估报告
投资回报周期
根据财务预测，预计投资回报周期为 3年。
风险评估报告
对项目可能面临的市场风险、技术风 险、运营风险等进行评估，并提出相 应的风险应对措施。
大数据应用的策划书 3000字
大数据应用的策划书 3000字一、项目背景随着信息技术的快速发展，大数据应用的重要性日益凸显。
大数据应用是指通过对大规模数据进行收集、存储、处理和分析，从中挖掘有价值的信息，为决策提供科学依据的一种方法。
大数据应用已经在各个领域得到广泛应用，如金融、医疗、交通、电商等。
本项目旨在通过大数据应用，提高企业的经营效率和决策水平，为企业提供更好的发展机遇。
本策划书将详细介绍项目的目标、方法、计划和预算等内容。
二、项目目标1. 提高企业的经营效率：通过大数据应用，对企业的运营数据进行分析和挖掘，发现问题和瓶颈，并提供解决方案，从而提高企业的经营效率。
2. 提升企业的决策水平：通过对大数据的分析，为企业的决策提供科学依据，降低决策风险，提高决策的准确性和效果。
3. 发现新的商机和市场机会：通过对大数据的挖掘和分析，发现潜在的商机和市场机会，为企业的发展提供新的方向和机会。
三、项目方法1. 数据收集：收集企业的各类数据，包括销售数据、财务数据、供应链数据、客户数据等，并建立完善的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储：建立大数据存储平台，对收集到的数据进行存储和管理，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理：对存储的大数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等，从中发现有价值的信息。
4. 数据可视化：通过数据可视化技术，将处理后的数据以图表、报表等形式展示出来，使企业管理者可以直观地了解数据的情况和趋势。
5. 决策支持：基于分析结果，为企业的决策提供科学依据和建议，降低决策风险，提高决策的准确性和效果。
四、项目计划1. 需求分析阶段：与企业管理者沟通，了解企业的需求和问题，确定项目的目标和范围。
2. 数据收集和存储阶段：建立数据采集系统，收集企业的各类数据，并建立大数据存储平台，确保数据的安全和可靠。
3. 数据处理和分析阶段：对收集到的数据进行处理和分析，发现有价值的信息，并提供解决方案。
大数据创业项目计划书
大数据创业项目计划书随着信息时代的发展，大数据技术正在成为全球经济的推动力量。
大数据技术的爆发式增长和应用范围的扩大，大数据行业正成为各行各业的风口。
据预测，到2025年，全球大数据市场规模将达到1000亿美元以上。
在这一巨大的市场机会中，我们需要寻找到创新的商业模式和技术应用，以获得市场的竞争优势。
二、项目概况本项目旨在利用大数据技术和人工智能算法，搭建一个智能数据分析平台，为企业提供数据挖掘、分析和预测服务。
通过对海量数据的深度挖掘，为企业决策提供更加精准的数据支持，帮助企业实现智能化管理和可持续发展。
三、市场分析1. 行业现状当前，大数据技术的应用已经渗透到各个行业领域，包括金融、零售、医疗、制造等。
许多企业都意识到了大数据技术的重要性，但是在实际应用过程中，存在着数据分析能力不足、数据集成困难等问题。
2. 市场需求随着产业升级和市场竞争的加剧，企业对数据分析和预测的需求日益增加。
他们希望通过数据挖掘和分析，了解市场趋势、客户行为、产品销售情况，为管理决策提供更加准确的参考依据。
3. 竞争对手分析目前市场上已经存在一些大数据分析公司，如百度、阿里巴巴等，它们在数据挖掘和人工智能领域有着雄厚的技术实力和资源优势。
我们需要通过技术创新和服务差异化，来与这些竞争对手展开竞争。
四、项目优势1. 技术实力：我们拥有一支专业的技术团队，具有丰富的大数据分析和人工智能算法经验。
2. 服务质量：我们将提供定制化的数据分析服务，为客户量身定制最适合的解决方案。
3. 创新能力：我们将不断创新业务模式和技术应用，以满足客户不断变化的需求。
五、项目规划1. 阶段一：项目立项和团队组建（1个月）-明确项目目标和发展方向-招募专业团队成员2. 阶段二：技术研发和产品开发（6个月）-搭建智能数据分析平台-开发数据挖掘和预测算法3. 阶段三：市场推广和拓展（6个月）-推广平台服务，获取客户资源-深入行业市场，开展定制化服务4. 阶段四：盈利模式优化和持续发展-根据市场需求和用户反馈，不断优化产品和服务-积极开拓市场，实现盈利和快速扩张六、市场营销策略1. 线上推广：通过搜索引擎优化、内容营销等方式，提高平台的曝光度和知名度。
企业大数据应用平台建设规划项目商业计划书
企业大数据应用平台建设规划项目商业计划书一、项目概述企业大数据应用平台建设规划项目旨在利用大数据技术和分析手段，整合企业内部和外部数据资源，构建一个高效、智能的大数据应用平台，为企业决策提供科学依据，推动业务发展。
本项目计划投入资金1000万元，建设周期为2年。
二、市场分析随着互联网和移动互联网的快速发展，企业需要处理和分析海量的数据来指导业务决策和改进运营。
大数据技术能够解决传统数据库不适用的大规模数据处理问题，并通过数据挖掘和机器学习等算法提供有力的决策支持。
据统计，近年来国内大数据市场呈现快速增长趋势，预计未来几年将保持高速发展。
因此，在这一市场空白期，企业大数据应用平台建设将有较大的市场需求。
三、产品与服务本项目的主要产品是一个企业内部专用的大数据应用平台。
该平台将提供以下功能和服务：1.数据集成与管理：整合企业内部和外部的数据资源，并进行数据清洗、转换和标准化等处理。
2.数据存储与计算：利用分布式存储和计算技术进行高效的大数据处理和分析。
3.数据可视化与报表：通过直观的图表和报表展示数据分析结果，帮助决策者更好地理解数据。
4.数据挖掘与预测：利用机器学习和数据挖掘算法，发现数据中的潜在规律和趋势，为企业决策提供准确的预测和建议。
5.客户定制化开发：根据客户需求，提供个性化的功能定制和系统集成服务。
四、市场定位五、竞争分析目前市场上已经存在一些大数据平台产品供应商，如阿里云、腾讯云等。
但是，由于每个企业的数据需求和业务场景各不相同，需要个性化的定制开发和系统集成服务。
因此，本项目打算通过提供定制开发和个性化服务的优势，与现有供应商形成差异化竞争。
六、盈利模式本项目的盈利主要来自两个渠道：销售软件产品和提供定制开发和系统集成服务。
软件产品将以授权许可方式销售，收取一次性购买费用和年度维护费用；定制开发和系统集成服务则根据项目规模和工作量收取服务费用。
七、营销策略1.市场宣传：通过行业展会、媒体报道和网络推广等方式，宣传公司和产品的独特优势，提高品牌知名度和市场认知度。
大数据项目商业计划书
概论 (3)一、土建工程方案 (3)(一)、建筑工程设计原则 (3)(二)、大数据项目总平面设计要求 (4)(三)、土建工程设计年限及安全等级 (5)(四)、建筑工程设计总体要求 (6)(五)、土建工程建设指标 (8)二、制度建设与员工手册 (9)(一)、公司制度体系规划 (9)(二)、员工手册编制与更新 (10)(三)、制度宣导与培训 (11)(四)、制度执行与监督 (13)(五)、制度评估与改进 (15)三、大数据项目概论 (16)(一)、大数据项目承办单位基本情况 (16)(二)、大数据项目概况 (17)(三)、大数据项目评价 (17)(四)、主要经济指标 (17)四、市场分析 (18)(一)、行业基本情况 (18)(二)、市场分析 (19)五、大数据项目可行性研究报告 (20)(一)、产品规划 (20)(二)、建设规模 (21)六、环境影响评估 (23)(一)、环境影响评估目的 (23)(二)、环境影响评估法律法规依据 (24)(三)、大数据项目对环境的主要影响 (24)(四)、环境保护措施 (25)(五)、环境监测与管理计划 (25)(六)、环境影响评估报告编制要求 (25)七、财务管理与资金运作 (26)(一)、财务战略规划 (26)(二)、资金需求与筹措 (26)(三)、成本与费用管理 (27)(四)、投资决策与财务风险防范 (28)八、劳动安全生产分析 (29)(一)、设计依据 (29)(二)、主要防范措施 (30)(三)、劳动安全预期效果评价 (32)九、实施计划 (33)(一)、建设周期 (33)(二)、建设进度 (33)(三)、进度安排注意事项 (33)(四)、人力资源配置和员工培训 (34)(五)、大数据项目实施保障 (34)十、招聘与人才发展 (35)(一)、人才需求分析 (35)(二)、招聘计划与流程 (36)(三)、员工培训与发展 (37)(四)、绩效考核与激励 (38)(五)、人才流动与留存 (39)十一、公司治理与法律合规 (40)(一)、公司治理结构 (40)(二)、董事会运作与决策 (42)(三)、内部控制与审计 (43)(四)、法律法规合规体系 (44)(五)、企业社会责任与道德经营 (46)十二、质量管理与持续改进 (48)(一)、质量管理体系建设 (48)(二)、生产过程控制 (49)(三)、产品质量检验与测试 (50)(四)、用户反馈与质量改进 (51)(五)、质量认证与标准化 (52)十三、团队建设与领导力发展 (53)(一)、高效团队建设原则 (53)(二)、团队文化与价值观塑造 (55)(三)、领导力发展计划 (56)(四)、团队沟通与协作机制 (58)(五)、领导力在变革中的作用 (59)十四、大数据项目管理与团队协作 (60)(一)、大数据项目管理方法论 (60)(二)、大数据项目计划与进度管理 (61)(三)、团队组建与角色分工 (61)(四)、沟通与协作机制 (62)(五)、大数据项目风险管理与应对 (62)十五、制度建设与员工手册 (63)(一)、公司制度建设 (63)(二)、员工手册编制 (64)(三)、制度宣导与培训 (66)(四)、制度执行与监督 (68)(五)、制度优化与更新 (69)本项目商业计划书是一个系统性的文档，旨在规范和指导大数据项目的实施过程。
大数据智能分析平台建设项目计划书
大数据智能分析平台建设项目计划书一、项目背景在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织最重要的资产之一。
随着业务的不断发展和数据量的快速增长，如何有效地收集、存储、处理和分析数据，以提取有价值的信息和洞察，成为了企业面临的关键挑战。
为了应对这一挑战，我们提出建设大数据智能分析平台，以提升企业的数据处理能力和决策水平。
二、项目目标1、构建一个集中、高效的数据存储和管理系统，能够整合来自不同数据源的数据，包括内部业务系统、外部合作伙伴和社交媒体等。
2、开发一套强大的数据分析工具和算法，能够对海量数据进行快速、准确的分析，提供数据可视化展示和报表生成功能，帮助用户直观地理解数据。
3、建立一个数据驱动的决策支持体系，通过数据分析为企业的战略规划、市场营销、运营管理等方面提供科学依据和决策建议。
4、培养一支具备数据分析和数据管理能力的专业团队，能够独立开展数据分析项目，并为企业的业务部门提供数据支持和服务。
三、项目范围1、数据收集与整合确定需要收集的数据类型和来源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
建立数据采集机制，确保数据的准确性、完整性和及时性。
开发数据整合工具，将不同来源的数据进行清洗、转换和整合，存储到统一的数据仓库中。
2、数据分析与挖掘选择适合的数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。
建立数据分析模型，对数据进行深入分析，挖掘潜在的关联和趋势。
开发数据可视化组件，将分析结果以直观、易懂的方式展示给用户。
3、平台架构与开发设计大数据智能分析平台的架构，包括硬件设施、软件系统和网络环境等。
选择合适的技术框架和开发工具，进行平台的开发和测试。
确保平台的稳定性、安全性和可扩展性，能够满足未来业务发展的需求。
4、数据治理与管理制定数据治理策略和规范，明确数据的所有权、使用权和管理责任。
建立数据质量管理体系，对数据的准确性、完整性、一致性和可用性进行监控和评估。
开展数据安全管理，采取加密、访问控制等措施保护数据的隐私和安全。
大数据分析平台建设项目计划书
大数据分析平台建设项目计划书一、项目背景随着企业业务的不断发展和数据量的快速增长，数据已经成为企业的重要资产。
为了更好地利用数据，挖掘数据中的价值，提高企业的决策效率和竞争力，我们计划建设一个大数据分析平台。
目前，企业内部存在多个业务系统，数据分散在不同的数据库和文件中，数据格式不一致，难以进行统一的管理和分析。
同时，现有的数据分析工具和方法已经无法满足日益复杂的业务需求，数据分析的效率和准确性有待提高。
二、项目目标1、构建一个统一的数据存储和管理平台，整合企业内部的各类数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、提供强大的数据处理和分析能力，支持数据清洗、转换、建模和可视化展示。
3、实现数据的实时分析和预测分析，为企业的决策提供及时、准确的支持。
4、建立数据安全和隐私保护机制，确保数据的合法合规使用。
三、项目范围1、数据采集和整合：包括从企业内部的各个业务系统、外部数据源以及传感器等设备采集数据，并进行数据清洗和整合。
2、数据存储和管理：构建数据仓库和数据湖，选择合适的数据库管理系统和存储技术，确保数据的安全、可靠和高效存储。
3、数据分析和挖掘：运用数据分析工具和算法，进行数据挖掘、机器学习和统计分析，发现数据中的潜在规律和价值。
4、数据可视化展示：开发数据可视化报表和仪表盘，以直观、清晰的方式展示数据分析结果。
5、系统集成和接口开发：与企业内部的其他业务系统进行集成，实现数据的共享和交互。
四、项目团队1、项目经理：负责项目的整体规划、协调和推进，确保项目按时交付。
2、数据工程师：负责数据的采集、整合、存储和管理，搭建数据平台的架构。
3、数据分析师：负责数据分析和挖掘，制定数据分析策略和模型，为业务提供决策支持。
4、开发工程师：负责系统的开发和接口的实现，确保系统的稳定运行。
5、测试工程师：负责对系统进行测试，保证系统的质量和性能。
6、运维工程师：负责系统的运维和监控，及时处理系统故障和问题。
大数据项目商业计划书
大数据项目商业计划书
一、项目背景
随着互联网技术和大数据技术的发展，数据快速发展，数据集中,数
据用作业务的各种应用越来越多，因此，大数据技术已经成为企业改善决
策的重要工具。
随着IT技术的迅速发展，组织和企业发展和扩大的强烈
需求，大数据技术也在快速发展。
由于企业的发展需要，企业对数据管理
和分析的要求也越来越高，因此，大数据技术的应用在企业中越来越常见，已经成为企业发展的必要工具。
在这种情况下，大数据项目的设立就变得
非常重要和必要。
二、项目概述
本项目以大数据技术为基础，以满足企业用户对数据管理、分析和应
用的需求为目的，建立一个大数据平台。
该平台将整合现有的各类数据，
形成一个完整的大数据生态系统，为企业用户提供一个便捷的数据管理、
分析和应用平台。
三、项目结构
1、数据管理平台：实现数据调度、数据存储和数据管理，实现数据
的收集、清洗、存储、查询和分析等功能；
2、数据挖掘平台：使用数据挖掘技术，从大量复杂的数据中提取有
价值的信息和知识，为企业决策提供支持；
3、数据可视化平台：使用可视化技术。
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企业大数据应用平台商业计划书目录目录 (2)一、项目的概述 (4)1.1 项目提出的原因 (4)1.2 项目的先进性与优势 (4)1.3 公司的定位 (5)二、项目的市场分析 (6)2.1 企业大数据应用的广阔前景： (6)2.2 市场发展规模 (6)三、产品功能介绍 (6)3.1 管理咨询产品介绍 (6)3.2 PGS智能管理系统介绍 (7)3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架构 (7)3.2.2 PGS智能管理系统功能介绍 (8)3.3 儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍 (10)3.3.1 云平台的数据仓库技术 (10)3.3.2 云平台的基于数据模型的数据挖掘技术 (11)3.3.3 儒道网云平台的功能介绍 (11)四、市场营销推广策略 (12)4.1 为客户提供通用型的免费产品，快速抢占客户 (12)4.2 为客户提供增值服务，增强客户粘附性 (12)4.3 与客户形成战略合作 (12)五、富思的商业模式 (13)5.1、商业模式解读 (13)5.1.1 富思大数据应用平台的运营机制的核心： (13)5.1.2 富思大数据应用平台示意图 (14)5.2、盈利模式 (14)5.2.1 管理咨询的收入模式： (14)5.2.2 PGS智能管理系统的收入模式 (14)5.2.3 儒道网平台的收入模式： (15)六、项目风险分析 (15)6.1 技术风险 (15)6.2 市场风险 (15)七、未来公司的战略发展规划 (16)7.1 公司的使命和愿景 (16)7.2 建立与企业直接关联的大数据应用平台 (16)7.3 实现数据应用与移动商务无缝对接 (17)八、公司概况介绍 (17)8.1 公司基本情况 (17)8.1.1 公司股权结构 (18)8.1.2 企业的经营能力与业绩 (18)8.2 管理团队介绍 (19)8.3 公司发展里程碑 (20)九、项目融资计划方案 (20)企业大数据应用平台商业计划书一、项目的概述1.1 项目提出的原因随着企业信息化管理的不断深入，用信息技术提高管理效率、促进业务流程和组织结构的重组与优化，实现资源的优化配置和高效应用，增强了产、供、销协同运作能力，提高企业的市场反应能力、科学决策水平和经济效益，为企业创造了更大价值，但同时也积累了大量的管理数据，如销售数据、生产数据、品质数据、财务数据等，这些海量的数据由于没有科学的分析和挖掘工具，使这些数据的价值不能得到充分的发挥。
现在有的企业引入了ERP系统，还有很多企业没有引入任何管理系统，基本沿用传统的手工管理模式，即便是引入了ERP管理系统，也不能将企业的数据进行有秩序的存储，更没有具备数据分析和数据挖掘的功能，只有简单的报表统计功能，并且只是针对企业内部的分析，不能形成大数据的应用。
只有通过云计算技术将众多的企业数据汇总起来，再借助数据挖掘与分析技术，才能真正实现企业的大数据的应用。
这种大数据应用涉及到企业的各个领域----如市场预测，产品预测、成本管理、人力资源管理、生产管理、物流管理等，据专家预测未来企业的大数据应用市场前景广阔，市场价值巨大。
1.2 项目的先进性与优势本项目的核心是帮助企业在两方面提升企业的核心竞争力：1是帮助企业建立管理模式和管理机制；2是借助数据管理工具，帮助企业收集数据和分析数据，最后实现企业大数据应用。
从而持续的提升企业的竞争力、决策力和市场的预知能力。
一方面：新经济的背景下，企业运营与管理发生着深刻的变化。
一是竞争日益激烈，依靠产品销售产生利润的上升空间有限，企业开始向管理模式或商业模式要利润，并且高额的垄断利润的越来越依赖商业模式；二是市场瞬息万变，企业迫切想把握这种万变的市场，精准的预知企业的未来，为企业的发展提供应变的空间。
依靠数据分析工具把握市场规律、预测市场方向，精准制定企业战略已经变的非常的重要。
另一方面：现代企业的数据越来越多，数据已经成为企业的资产，而如何借助数据资产为企业的营销管理、生产管理、财务管理、物流管理、人力资源管理等提供决策依据，企业越来越重视。
同时日益注重以数据说话，借助数据进行预测未来，避免过去的粗放式管理和“拍脑袋”的决策方式，企业更多的是集中精力进行预防、提前应对管理中漏洞，而不是头疼医头，脚疼医脚，不断提升核心竞争能力，所以对于只能为企业提供信息化的管理软件已经无法满足企业新的要求，应运而生的基于数据挖掘与分析的大数据应用系统将更能够帮助企业适应新的市场环境和新的市场竞争。
富思分析一直关注并致力于企业管理模式的设计和企业数据收集系和数据挖掘与数据分析领域的研究，重点放在企业管理模式和企业大数据的应用上。
1.3 公司的定位为企业设计管理模式和帮助企业建立数据分析和预测系统，并借助网络平台为企业提供持续的增值服务。
实现定位的方法：富思的管理咨询团队帮助企业设计管理模式+富思的智能管理系统数据收集+富思儒道云平台将各企业和行业的数据汇总到云平台数据仓库，再运用数据挖掘与分析技术的实现企业大数据的应用，为全球中小企业和管理者提供全方位的数据应用服务。
二、项目的市场分析2.1 企业大数据应用的广阔前景随着中国改革进入深水区，市场管理不断规范，国家为了扶持中小企业的发展，制定了很多优惠政策，所以中小企业发展遇到空前的机遇，企业数量和规模都比以前有很大的突破，但同时竞争也变得异常的激烈。
企业要在竞争中取胜，必须加强企业的内部管理和提升对市场的敏感度和准确的把握市场方向，要想实现这两个目标，建立科学的管理机制和应用数据分析工具是必由之路。
2.2 市场发展规模据不完全统计，截至2013年12月，全国小微企业数量为4200万家，中大型企业1500万家。
并且以10%的速度增加，按照小微企业每年需要花费5万元来提升管理水平和建立管理系统，中型以上的企业每年花费10万元来提升管理水平和建立管理系统计算，市场潜在规模高达3万多亿。
三、产品功能介绍3.1 管理咨询产品介绍为企业设计《数据化管理模式》的内容和步骤如下：通过管理工具，将企业的战略目标转化成可量化的公司、业务单元的目标。
通过目标分解，把公司的总目标转换成业务单元、部门和员工个人的目标，使业务单元、部门和员工的目标与企业的目标相一致，以降低内耗提升效率。
制定基于目标的实施计划和实施策略与措施，把目标转换成业务单元、各部门和个人的行动纲领，确保组织和个人的目标顺利实现。
建立基于业务单元、部门目标和个人目标之上的绩效管理机制，通过绩效管理挖掘业务单元、部门和个人的潜能，用正激励的方式，提升员工的成就感和贡献率。
建立基于目标的经营数据分析机制，通过数据分析发现问题和解决问题，为制定精准的改善措施提供科学的依据，形成持续的改善机制，不断实现和超越业务单元、部门和个人的目标。
3.2 PGS智能管理系统介绍3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架构设计技术架构时引入了业务模型理论（BM）。
按照架构体系来定制部件和组件，并将其安装到合适的层次位置上，使系统有效运作和集成。
具体的方法是：基于业务建模工具来开发软件（非通用RAD工具来开发软件）基于业务基础平台来运行软件（非基于基础技术平台来运行软件）关键核心：把应用如企事业的业务数据、业务逻辑、用户交互与实现技术相剥离，全面实现（一）业务资源是随用户需求而变动的最频繁的部分，通过分离业务与实现部分，可以做到业务资源变动时，不影响底层的实现技术，无需重新配置或升级运行环境。
（二）运行环境的独立可以保证应用能够跨实现技术，运行在不同的系统之上，可以随时零成本迁移到新的实现技术。
3.2.2 PGS智能管理系统功能介绍一集成化：数据收集与经营管理进行有效的整合，如将市场上的办公自动化系统（OA 系统）、进销存系统、物流系统（SCM系统)、客户管理系统（CRM系统）、生产制造系统（ERP系统）、财务系统等核心部分进行了高度的集成，让系统的在具有实用性同时，收集到企业的经营管理数据，为数据挖掘提供数据源。
二简单化：在软件设计方面采用懒人法则，让操作人员一目了然，绝大部分的操作全部在三至四次点击鼠标以内完成。
三智能化：富思分析软件是一种会思考的软件，它像使用软件的操作人员一样会对存入电脑的工作数据进行各个方面的分析、提示、预警、通知、考评、知识提升等，让软件不再是简单的信息存储器，而是更加高级的管理助手、营销助手和决策助手。
系统功能模块介绍如下：营销管理模块集成了客户关系管理、销售订单管理和分销管理功能，使营销管理数据更加完整，并且加入了销售数据分析，帮助销售人员提升销售业绩、增加客户的粘附度、提高客户终身价值。
生产管理模块本模块实现了智能排单和自动生成生产计划和物料需求计划，大大提提升了生产计划的准确度，有效的降低了库存成本，保持产供销平衡，提高预测、决策的能力具有重要的意义。
车间管理模块车间管理模块具备车间人、机、料、法、环的全面的管理功能，提供了智能计算计件工资的功能、智能扣减物料，帮助企业提升车间的物料控制能力，降低企业物料消耗，以满足企业采用低成本战略的需要。
人力资源管理模块本模块着重于对于建立企业目标、实现绩效管理和薪酬管理的有机结合，让系统智能让每个员工可以独立实现PDCA优化循环，大大提高员工的工作效率员工可以根据公司目标制定工作计划（P—计划）系统自动跟踪工作计划实施情况（D—实施）系统对计划实施情况进行反馈，员工对实施情况进行检查（C—检查）系统对员工的实施结果进行评估，员工根据评估优化和改善（A—调整）办公自动化管理模块本模块集成了消息通知、邮件、即时通讯、办公管理等功能，通过智能提示和智能通知功能，大大减少了员工间的电话通知或会议，既减少了工作中的错误和遗忘的事物，又节约了成本，同时提高了员工的工作效率。
财务管理模块本模块是一个可用于企业、商业等多个行业，简洁易用而又功能强大的财务系统。
模块的功能完全按照国家的财务法规的要求进行设计的，并全部智能即时生成，操作人员的作用就是审核，确保财务数据结果的准确和及时，并为企业节省大量的人力资源。
管理仪表盘模块管理仪表盘模块向户提供了各种需要提升管理的系统功能，例如员工离职后的各种数据的处理问题、对物料的超额采购的预警提示问题、对某个窗体功能的审核权力问题等，满足经理人没有时间监管细节，而想通过软件工具来实现的需求，让系统智能完成管理的任务。
3.3 儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍3.3.1 云平台的数据仓库技术⏹数据的抽取和清理数据的抽取是数据进入仓库的入口。
由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。
数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面。
数据仓库的数据并不要求与联机事务处理系统保持实时的同步，因此数据抽取可以定时进行，但多个抽取操作执行的时间、相互的顺序、成败对数据仓库中信息的有效性则至关重要。