主数据管理助力企业腾飞
引领大数据时代的企业管理
引领大数据时代的企业管理随着互联网和信息技术的快速发展，大数据时代已经正式到来。
而在这个时代，数据已经成为了企业管理的重要资源和决策依据。
企业在大数据时代不仅需要拥有先进的数据处理技术，还需要重视数据的价值，利用数据来促进企业的创新和发展，从而引领大数据时代的企业管理。
1. 数据管理和利用在大数据时代，数据管理和利用成为了企业管理的关键。
对于企业来说，不仅需要收集和处理大量的数据，还需要运用先进的数据分析和挖掘技术，将数据转化为有用的信息和知识，从而为企业带来商业价值。
数据管理和利用需要从以下几个方面入手：(1) 数据的收集和处理：企业应该将所有的数据集中到一起，对数据进行分类和整理，实现数据的标准化和统一管理。
同时，企业还需要投入足够的人力和物力，采用现代化的技术手段和工具，对数据进行实时处理和分析，发现数据之间的关联和规律。
(2) 数据分析和挖掘：企业需要投入专业的数据分析人才和技术支持，利用各种分析工具和算法，挖掘数据中隐藏的价值，分析数据中的趋势和规律，为企业提供决策依据和业务支持。
(3) 数据应用和可视化：企业需要将分析结果应用到实际业务中，创造出高附加值的产品和服务。
同时，企业还需要将分析结果进行可视化，以便企业管理人员更好地理解和分析数据，从而更好地指导企业的决策和战略。
2. 数据驱动的商业模式创新大数据时代下，企业需要借助数据的力量推动商业模式的创新。
通过运用数据技术和分析手段，发掘新的市场机会和企业发展方向，创造出全新的商业模式，提升企业的竞争力和市场地位。
数据驱动的商业模式创新需要从以下几个方面入手：(1) 准确把握市场需求：企业需要通过分析数据，了解市场需求，找到新的商机和机会。
通过对竞争对手的分析和比较，提升企业在市场中的地位和影响力。
(2) 优化产品和服务：企业需要通过分析数据，了解用户需求和使用习惯，优化产品和服务。
通过不断改进和优化，提升产品质量和服务水平，提高用户满意度和忠诚度。
数据助理竞聘演讲稿范文
大家好！我是一名热爱数据工作、追求卓越的青年，今天我站在这里，非常荣幸能够参加数据助理的竞聘。
在此，我将以“数据驱动，助力企业腾飞”为主题，向大家展示我的实力和决心，希望能够成为贵公司数据助理的一员。
一、个人简介我叫XXX，毕业于XX大学数据科学与大数据技术专业。
在校期间，我积极参加各类实践活动，曾担任校数据科学协会副会长，负责组织策划多项数据竞赛和讲座。
此外，我还曾在XX科技有限公司实习，积累了丰富的数据分析和处理经验。
二、对数据助理岗位的理解数据助理作为企业数据管理的重要角色，承担着收集、整理、分析、挖掘数据，为企业决策提供有力支持的任务。
我认为，数据助理应具备以下素质：1. 严谨的数据分析能力：能够熟练运用统计学、机器学习等方法，对海量数据进行挖掘，发现有价值的信息。
2. 良好的沟通协调能力：与各部门沟通协作，确保数据采集、整理、分析等工作的顺利进行。
3. 高度的责任心和敬业精神：对待工作认真负责，不断提高自身业务水平，为企业创造价值。
4. 快速学习能力和创新意识：紧跟行业发展趋势，勇于尝试新技术，为企业提供创新性解决方案。
三、竞聘优势1. 专业背景：我拥有数据科学与大数据技术专业背景，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。
2. 技能特长：熟练掌握Python、R、SQL等编程语言，熟悉Hadoop、Spark等大数据技术，具备较强的数据处理和分析能力。
3. 项目经验：在校期间，我曾参与多个数据竞赛，并获得优异成绩。
在实习期间，我负责过多个数据项目，积累了丰富的项目经验。
4. 团队协作：我具备良好的团队协作精神，能够与团队成员共同完成项目目标。
5. 学习能力：我具备较强的学习能力和创新意识，能够快速适应新环境，为企业提供创新性解决方案。
四、工作规划1. 建立完善的数据管理体系：对现有数据进行梳理，建立统一的数据标准，确保数据质量。
2. 深入挖掘数据价值：运用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行深度分析，为企业决策提供有力支持。
数据分析如何帮助企业提升经营管理水平
数据分析如何帮助企业提升经营管理水平在当今竞争激烈的商业环境中，企业想要脱颖而出并实现可持续发展，必须依靠科学有效的经营管理策略。
而数据分析作为一项强大的工具，正逐渐成为企业决策的重要依据，为提升经营管理水平发挥着关键作用。
数据分析能够为企业提供全面而深入的市场洞察。
通过收集和分析大量的市场数据，包括消费者行为、竞争对手动态、行业趋势等，企业可以清晰地了解市场的需求和变化。
比如，一家零售企业通过分析销售数据发现，某类商品在特定季节的销量大幅上升，而在其他季节则销售平平。
基于这一发现，企业可以在旺季来临前提前备货，优化库存管理，避免缺货导致的销售损失，同时在淡季减少库存积压，降低成本。
又如，一家餐饮企业通过分析顾客的点餐数据和评价数据，了解到顾客对于某道菜品的口味和分量存在不满。
企业据此对菜品进行改进，提升了顾客的满意度和忠诚度。
数据分析有助于企业优化内部运营流程。
企业的日常运营涉及到众多环节，如采购、生产、销售、物流等，每个环节都可能存在效率低下和资源浪费的问题。
通过对这些环节产生的数据进行分析，企业可以发现问题所在，并采取针对性的措施加以改进。
以制造业为例，通过分析生产线上的设备运行数据和工人操作数据，可以发现生产效率的瓶颈环节，是设备故障频繁还是工人操作不熟练。
针对这些问题，企业可以进行设备维护和升级，加强员工培训，从而提高生产效率，降低生产成本。
在人力资源管理方面，数据分析也能发挥重要作用。
通过对员工的绩效数据、考勤数据、培训数据等进行分析，企业可以了解员工的工作表现和能力素质，为招聘、培训、晋升等决策提供依据。
比如，一家企业发现某个部门的员工离职率较高，通过分析相关数据发现，主要原因是工作压力过大和薪酬待遇不合理。
企业据此调整了工作安排和薪酬体系，降低了离职率，提高了员工的工作积极性和稳定性。
此外，数据分析还能帮助企业进行精准的营销决策。
企业可以根据客户的购买历史、浏览记录、兴趣爱好等数据，对客户进行细分，制定个性化的营销策略。
大数据对企业管理的影响和作用
大数据对企业管理的影响和作用大数据对企业管理的影响和作用是一个广泛而深远的话题。
随着信息技术的快速发展和数据爆炸式增长，大数据正在成为企业管理的新驱动力。
本文将探讨大数据对企业管理的影响和作用，涵盖以下几个方面：决策支持、市场洞察、精细化运营、创新驱动和风险管理。
其次，大数据在市场洞察方面发挥着重要作用。
大数据分析能够帮助企业更好地理解市场需求，并预测市场走向。
通过对大数据的收集和分析，企业可以更准确地了解消费者的喜好和购买行为，进而可以更好地制定营销策略和推广计划，提高市场竞争力。
例如，通过分析社交媒体上的大数据，企业可以了解到消费者对一些产品或服务的评价和反馈，以便及时进行调整和改进。
第三，大数据对精细化运营也具有重要影响和作用。
传统的企业管理往往依赖于统计报表和经验判断，在信息获取和反馈方面有一定的滞后性。
大数据的出现打破了这个限制，使企业能够实时获取和分析各种运营数据，并做出相应决策。
通过大数据分析，企业可以更好地了解供应链、生产过程和库存情况，有效地降低成本、提高效率，实现精细化管理和运营。
第四，大数据也是创新驱动的重要推动力。
通过对大数据的积累和分析，企业可以发现新的商机和创新点。
大数据分析可以帮助企业了解消费者需求和市场空白，发掘未来的发展趋势，从而提前布局和调整战略。
例如，一些电商平台可以通过大数据分析，根据顾客的历史购买数据和行为模式，向其推荐符合他们口味和喜好的商品，提升购物体验和满意度。
最后，大数据对企业管理的最重要作用之一是风险管理。
大数据分析可以帮助企业发现潜在的风险和问题，并及时做出应对措施。
通过对大数据的分析，企业可以发现市场变化、竞争威胁和供应链风险等问题。
同时，通过对历史数据的分析，企业可以预测潜在的风险和问题，并在其发生之前采取相应措施，降低损失和风险。
综上所述，大数据对企业管理的影响和作用是多方面、多层次的。
大数据可以为企业决策提供支持、市场洞察、精细化运营、创新驱动和风险管理等方面，为企业提供了更准确、全面和实时的信息和决策依据，提高了管理效率和决策质量，帮助企业取得竞争优势和持续增长。
数据治理在企业数据战略中的作用
数据治理在企业数据战略中的作用在当今数字化的商业世界中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。
企业通过收集、存储和分析大量的数据来获取有价值的洞察，以支持决策制定、优化业务流程、提升客户体验等。
然而，要实现这些目标，数据治理起着至关重要的作用。
数据治理可以被理解为一套管理数据资产的规则、流程和制度，旨在确保数据的质量、安全性、一致性和可用性。
它涵盖了从数据的产生、收集、存储、使用到销毁的整个生命周期。
首先，高质量的数据是企业做出明智决策的基础。
如果数据不准确、不完整或不一致，那么基于这些数据做出的决策很可能会出现偏差，给企业带来损失。
数据治理通过建立数据质量标准和监控机制，能够及时发现和纠正数据中的错误，保证数据的准确性和完整性。
例如，在销售数据中，如果某个产品的销售数量被错误地记录，可能会导致企业对市场需求的误判，进而影响生产计划和营销策略。
通过数据治理，能够及时发现并修正这类错误，为决策提供可靠的依据。
其次，数据治理有助于确保数据的安全性和合规性。
随着数据隐私法规的日益严格，企业必须确保其处理数据的方式符合法律法规的要求。
数据治理能够制定和执行数据安全策略，明确谁有权访问和使用数据，以及如何保护敏感信息。
例如，对于客户的个人信息，企业必须采取严格的安全措施来防止数据泄露，否则不仅会损害客户的信任，还可能面临法律诉讼和罚款。
另外，数据治理能够促进数据的一致性和可用性。
在大型企业中，数据通常来自多个系统和部门，如果没有统一的数据治理框架，很容易出现数据定义不一致、格式不统一等问题，导致数据难以整合和分析。
通过数据治理，建立统一的数据标准和数据字典，可以消除这些差异，使数据在整个企业内具有一致性和可用性。
这样，不同部门的人员能够基于相同的理解和定义来使用数据，提高沟通和协作的效率。
数据治理还能够提升数据的价值。
通过对数据进行有效的管理和整合，企业可以发现隐藏在数据中的潜在关系和模式，从而开发出新的产品和服务，优化业务流程，提高运营效率。
运用数据分析提升企业管理水平
运用数据分析提升企业管理水平随着信息时代的到来，各行各业都面临着挑战和机遇。
对于企业来说，如何更好地管理和运营已成为提高竞争力的关键。
数据分析正成为一种重要的工具，能够帮助企业精确地了解市场需求、调整策略，并提升管理水平。
一、数据收集和整理企业管理水平的提升首先要从数据的收集和整理开始。
企业可以通过多种途径收集到大量的相关数据，包括销售数据、客户反馈、员工绩效等。
这些数据要按照一定的规范进行整理，比如建立数据库、制定数据录入标准等，以确保数据的准确性和一致性。
二、数据分析工具的应用企业管理水平的提升需要依靠数据分析工具来解读和分析收集到的数据。
常用的数据分析工具包括统计分析软件、数据可视化软件等。
通过这些工具，企业可以对销售额、成本、市场占有率等多个维度进行分析，了解企业的运营状况，并根据数据结果调整运营策略。
三、市场需求预测通过数据分析，企业可以更好地预测市场需求。
通过收集和分析市场数据，企业可以把握市场趋势，并对产品进行合理的定位和定价。
例如，在销售旺季之前，通过分析历史销售数据和市场发展趋势，企业可以准确预测产品需求量，合理安排生产计划，确保市场供应的稳定性。
四、员工绩效管理数据分析也可以帮助企业提升员工绩效管理的水平。
通过收集和分析员工的工作数据，企业可以了解员工的工作状态和绩效情况，及时发现问题并加以解决。
例如，通过分析员工的工作进度和质量数据，企业可以发现工作效率低的员工，进行培训和激励措施，提高员工的绩效水平。
五、供应链管理优化数据分析也可以帮助企业优化供应链管理，提高物流效率。
通过分析物流数据、库存数据、订单数据等，企业可以找出供应链中的瓶颈和问题，并提出相应的改进方案。
例如，通过分析物流数据，可以找出运输时间长的环节，并改善物流方案，缩短运输时间，提高客户满意度。
六、客户关系管理数据分析可以提升企业的客户关系管理水平。
通过分析客户数据，企业可以了解客户的购买偏好、消费行为等，从而制定精准的营销策略，提供个性化的产品和服务。
数字化转型为三一集团插上腾飞的翅膀
数字化转型为三一集团插上腾飞的翅膀/全国工商联经济部 北京大成企业研究院数字化转型给三一带来的巨大效益，不仅在规模上追赶国际工程机械巨头，在毛利率、净利率等效益指标上也追上甚至超过了国际竞争对手。
数字化转型是中国制造业实现变道超车的良机，是摆脱长期依靠规模和低价的传统竞争方式的路径，是迈向高质量发展新阶段、提高国际竞争力的重要支撑三一集团（以下简称“三一”）是我国工程机械龙头企业，信息化建设起步较早，也是在行业内率先进行数字化转型。
数字化转型给三一带来的巨大效益，不仅在规模上追赶国际工程机械巨头，在毛利率、净利率等效益指标上也追上甚至超过了国际竞争对手。
三一集团于1988年在湖南娄底涟源成立，初期产品是焊接材料，1994年进入工程机械行业，并将总部迁往长沙，开始生产混凝土机械产品。
经过33年的发展，三一已成为国内第一、全球第四的工程机械制造商，产品涵盖混凝土机械、挖掘机械、起重机械、桩工机械、路面机械、港口机械、煤炭机械、石油装备等。
2020年三一集团实现销售额1368亿元，员工超33000人。
旗下核心企业三一重工于2003年7月在上交所上市，2020年营业收入1000.54亿元，首次突破1000亿元，净利润154.31亿元，员工数24568人，市值超2000亿元，是国内市值最高的工程机械龙头企业。
三一下定决心全面推进数字化转型是源于工程机械行业和其产品的痛点。
我国工程机械行业是一个受基建投资和宏观经济环境影响较大的周期性行业，也是一个充分竞争的行业，国际国内有众多知名的龙头企业，如国外有卡特彼勒、迪尔、小松长期盘踞行业前三，国内有徐工、中联重科、柳工、龙工等互相追赶，竞争激烈。
三一发现，行业的“周期”受到宏观因素的影响，而企业的“周期”则更多来自微观因素。
在2011-2016年的5年时间，我国工程机械行业经历了“入世”以来最艰难的低谷期，三一也在面临宏观环境变化与自身发展受阻的双重难题，各工业互联网典型应用案例9-10项业绩跌入谷底，销售收入最低时比2011年高点缩水52%，财务指标也相应恶化，直接导致了多年未见的亏损。
有效利用数据分析提升企业管理
有效利用数据分析提升企业管理在当今信息爆炸的时代，企业面临着大量的数据，而有效利用数据分析已经成为提升企业管理的重要手段。
数据分析通过运用统计学、数据挖掘等技术，解析数据中蕴含的信息，为企业决策提供科学依据。
本文将探讨如何有效利用数据分析来提升企业管理。
一、数据收集与整理为了进行数据分析，首先需要收集和整理相关的数据。
企业可以通过多种渠道来收集数据，如内部数据库、市场调研、在线问卷等。
收集到的数据要经过整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
数据整理的过程可以包括数据归类、数据转化、数据规范化等，以便后续的数据分析处理。
二、数据挖掘与分析拥有了整理好的数据，企业可以运用数据挖掘和分析技术来发掘数据中隐藏的规律和趋势。
数据挖掘可以通过聚类算法、关联规则挖掘、预测建模等方法，将海量的数据转化为有用的信息。
同时，数据分析也可以通过统计分析、趋势分析、比较分析等手段，揭示数据背后的价值和洞察。
通过数据挖掘和分析，企业可以深入了解市场需求、客户行为、产品性能等方面的信息，为企业管理提供决策支持。
三、市场营销决策数据分析对于企业的市场营销决策起着至关重要的作用。
通过对市场调研和销售数据的分析，企业可以了解产品的受欢迎程度、市场份额的变化、竞争对手的情况等。
基于这些数据分析结果，企业可以进行定价策略的优化、产品组合的调整、市场推广策略的制定等，提升市场竞争力和销售业绩。
四、供应链管理优化数据分析也可用于优化企业的供应链管理。
通过对供应链中的数据进行分析，企业可以评估供应商的绩效、优化库存控制、改进物流管理等。
数据分析可以揭示供应链中的瓶颈和漏洞，为企业提供更高效的供应链方案，降低成本，提高客户满意度。
五、人力资源管理数据分析在人力资源管理中的应用也越来越重要。
通过对员工绩效、薪酬体系、培训投入等数据的分析，企业可以发现人才管理的不足之处并加以改进。
同时，数据分析还可以帮助企业了解员工的培训需求、职业发展路径等，为企业的人力资源规划提供科学依据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
网银 登录名: wangti
数 据 加 工
移 动银行 登录名：王体 注册卡： 3746089212340011
与银行发生业务交易产生的数据 开始日期：2015-02-23 注册邮箱：wang.ti@ 账户日期：2015-07-20
结束期日：2015-08-11
注册帐号： 2356871800121320
主数据管理助力您的企业腾飞
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
正文
【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料 ，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散 播，违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站
特征/分群/营 销/流失 /… 营销活动 : 理财1001
电话交互: 投诉 已经在银行记 男 北京朝阳三里屯11号 柜员交互 : 大额转账 交互历史 录和正在各系 移动交互: 产品浏览 13660660066 电话: 关系: 客户经理A 13660660066 统使用的数据 微信号 : 邀请: 投资讲座 人为管理 证件号: 110101198803080311 客户级别: 普通客户 报价: 综合签约 客户贡献: 237,148.56 生日: 1988-3-8 客户价值 风险级别: 正常 性别: 地址: ……
合约
舆情管理
宋徽宗
收入
1,000,000
核心系统
是 企业客户录入 企业客户维护 新契约 开始 根据组织机构 代码查询 匹配 否 调用核保规则 根据返回结果 补充信息
李清照Li Qing Zhao 李易安 Li Yi An
名字
雇主
ABC 公司
电邮/电话
MDM
Li.QZ@ 13501112222
数据主控机制
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
主数据在企业数据架构中起到转换枢纽作用
营销服 务渠道
分析系统关注的是 挖掘历史数据，监 控当前数据、探索 未来趋势；其数据 是分主题的。
自助 设备
网银
柜面
呼叫 中心
客户 经理
渠道系统关注的是客户服 务、客户关系维系、业务 操作、产品营销等
MDM重点是分清“主控”职责提高信息质量
MDM
主
人
主
账户 组合
主
核心
人
从
从
存款 账户
信用卡
从
账单 地址
从
信用卡系统
从 从
存款 账户
主 主 主
DATAGURU专业数据分析社区理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
MDM通过关键信息协作其它系统形成一体架构
产品分析 Data Mart 分析\挖掘\摘要 分析模型
基础报表 数据汇总
非结构 数据反馈 化数据
外 部 数 据
ODS
统一数据模型
大数据引擎
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
全数据平台
体系建设无法一蹴而就，需要规划适合的路线图
阶段
起步
现状/目标
• 以账户为中心，客户数据质量不佳； • 渠道以账户入口； • 缺乏客户分类等加工信息；
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
MDM以服务化模式参与业务流程并管控信息
业务模型
L: 282728 H: 366336 高端客户
警报
微博， QQ: …
分群/价值
业务流程梳理
白金 风险 4A
利用企业客户的核保流程
行业模型/SOA架构参考
完成后续处理 结束
关系经理
传感器
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
员工 采集信息
位置数据
影 视作品
图像
声音
以银行客户为例，从企业内部分析数据的增长
匹配识别
外部社交 网络/机器 数据/…
黑名单:
正常 监管
银行客 户资料
姓名:
渠道特征: 电子类 行为特征: 活跃
王体 姓名拼音: Wang Ti
业务处理
客户服务
业务数据主控
• 业务级电话、地址、 电邮、社交… • 业务必需的凭证… • 客户账户细节 • 客户业务处理明细 • 客户业务要求资产 •…
客户主数据管理
• 客户本身 • 客户级电话、地址、 电邮、社交… • 客户合约摘要 • 客户接触历史 • 客户财务简档 •…
…数据主控
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
业务孤 岛
业务规划
Call center
部 门战略 业务规划
业务孤岛
客户/潜在客户
网点柜台
部 门战略 业务规划
应用
数据 应用 数据 应用
业务孤 岛
自助设备
部 门战略 业务规划
业务孤 岛
邮寄
部 门战略
业务规划
业务孤 岛
数据
应用
其它接触点
部 门战略
业务孤 岛
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
我们如何在繁杂多变的数据中抓住关键？
核心 /信贷 呼叫中心
张三：id-1101/tel1388; /segvip/interact-电话咨询; 网上购买;交易/pp-拒 绝短信营销
网上银行
张三：id-1101/tel1388; /seg-vip/pp-拒 绝短信营销/stat-投诉 已处理; 卡申请-制卡 中
隐私: 拒绝营销
隐私
邮箱:
Wang.ti@
行为数据： 交易明细/点 击流/文本/…
信用卡 3746089212340011 额度：5万 还款期：25日
借 记卡
2356871800121320 余额：10,273.84 性质：代发工资 账户月均：17,816.34
受托理 财 0001 金额：100,000.00
这是中国人一天的新增数据量
病患 传感器 电子 医 疗档案 化验 结果 车辆 传感器 交通信号 学生 评价
3,182 PB
公共事业数据
媒体数据
93%
growth by 2017
84%
unstructured
97%
growth by 2017
82%
unstructured
公共事业数据来源于诸如以下：
媒体数据来源于诸如以下：
Call center
外部数据： 粉丝 / 外购…
内部数据： 客户 / 潜在客户
DATAGURU专业数据分析社区 主数据管理助理您的企业腾飞 讲师 李英伟
网银
亟需一个“中心”来实现主数据的企业级全维度管理
企业内部需要把主数据归集到一个“中心” 内外部所有接触点使用一份 “数据” 根据数据唯一“来源”来进行报表、分析、 挖掘 企业内部需要从数据的生命周期管理信息 企业IT需要通过一体“架构”来协作所有的 系统，并支持面向客户的业务流程协作 企业，尤其是金融企业，需要通过这个“中 心”来贯彻以客户为中心的战略
业务价值
IT实现
第一阶段
• 从账户分离客户信息进行维护，提升客户质量， • 开始以客户为中心维护客户信息； 优化客户识别； • 提高客户信息可信度、客户合并； • 提供包括客户交互历史、偏好等信息的单一视图；• 为柜面/座席 /客户经理提供客户视图、交互 • 客户经理管理 历史、账户状态查询等； • 客户优先服务、关系管理； • 客户账户/风险； • 初步客户分类等分析； • 客户满意度管理和提升； • 为业务提供基础客户分析能力； • 配合新核心建设，形成企业级客户管理平台； • 高端客户积分增值服务管理 • 基于更为全面、可信数据增强客户分析、挖掘功 能； • 全面推进基于多维度、动态客户分类的营销、服 务、风险管控业务优化 • 全面以客户为中心体系； • 组件化模型实现； • 企业级客户管理制度，支持核心改造； • 客户营销管理的推进； • VIP客户管理体系优化； • 更加深入的客户分析、增强客户营销的机会 和效率； • 客户满意度管理； • 全面优化业务流程； • 客户服务体系； • 信贷 /卡 /柜面/…流程优化； • 加强风险控制； • 精准营销成功率…
柜面 /核心
营销邮寄
外部社交网络 z12345 网名: Name: 张三丰 Email: Sanfeng.zha@
Address: 朝阳三里屯 Phone:
13660660066
Gender: 男
Call Center
Name:
自助 , ATM, 等 .
张三丰
Address: 北京朝阳区三里屯11 Gender: Male
还有一根本的问题 – 谁是谁？数据归到何处？
信 贷系 统 张三峰 Sanfeng.zh@ Email:
Name:
信 贷业务
Address: 北京朝阳三里屯11号
CRM
银行核心 Name: 张三峰 Phone: 13660660066 Email: Sanfeng.zh@
据预测，到2020年，
医疗健康数据
政府/教育 数据
1.7 MB
的信息会被创建，似乎不多， 但这只是每个人每分钟的 新增的数据量。
99%
growth by 2017
88%
unstructured
94%
growth by 2017
84%
unstructured
健康数据来源于诸如以下:
政府/教育数据来源于诸如以下: