京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
准确真实数据决定信息化价值
企业信息化可以实现数据的全局共享,前提是必须在规范化的数据基础上运行。对此有些企业提出了建设数据中心的思路,高度集中管理企业数据资源。从而使企业在实施信息化建设时,需要花费大量时间准备基础数据,然而大部分企业对于信息的收集和整理还存在不足,缺乏科学的数据标准化体系。基础数据的缺乏、不准确、不合要求也使得企业失去了实施信息化应用的前提条件。企业信息化应用系统只有在对合乎要求的数据进行处理的基础上,才能提供企业所需的管理数据供决策参考。
三分技术,七分管理,十二分数据
企业信息化建设已经有20多年的时间,起步早的企业已经实现了CAD、CAPP、CAE、PDM、ERP、PLM等信息化系统的建设,建立了大量的数据库,由于早期信息化建设都是从局部应用开始的,缺乏系统的整体规划。随着信息化应用的不断深入,相互独立的应用系统增多,形成了许多信息孤岛。中航工业金航数码公司企业信息化项目实施顾问刘西平(原陕西柴油机重工有限责任公司计算中心主任)表示,这些系统独立应用能够满足基层的应用,但从企业整体应用方面来说还存在着很多的问题,系统的集成、数据的统一、数据标准的制定等成为数据有效利用的关键。目前很多企业看到了数据的重要性,因此,针对企业信息化建设目标的需要而搭建了统一的信息系统平台并且整合和优化各系统的数据,规范数据结构。“但是也存在着不足,比如企业信息化建设注重提高管理水平、提高工作效率效果的同时而对数据深层次的利用方面做得还不够。”刘西平说,如何通过大量数据的分析为决策提供依据;如何通过数据分析为企业长期发展提供有说服力的依据;如何通过数据分析指导企业进行组织机构优化、产品创新、流程改造等这都是企业信息化应用到一定层次需要企业领导高度关注的问题。
“‘三分技术,七分管理,十二分数据’强调的就是数据的重要性。”刘西平表示,制约数据深度挖掘的因素主要有:人、数据、管理、技术。其中最重要是人的因素:高层领导重视不够;员工信息化素质低、参与度不高,抵制变革;对企业信息化的内涵认识不足。
数据因素:大部分企业对于信息的收集和整理还存在不足,很多企业缺乏科学标准化的数据体系,基础数据的缺乏、不准确、不符合要求使企业失去了实施信息化应用的前提条件。缺乏科学标准化的数据体系的及基础数据的缺乏是制约企业信息化系统数据深度挖掘的重要因素。
管理因素:我国企业信息化面临的最大问题就是管理薄弱带来的影响,缺乏战略观念和系统观念。而信息化系统以规范化、标准化业务流程为前提。流程再造思想的引入,是企业信息化管理区别于以往传统的管理信息系统的重要特征。流程再造是实施企业信息化管理的基础和前提,它从管理上理顺业务过程,从技术上提高流程的效率,在合理的业务流程基础上实现对企业整体资源的优化配置。长期缺乏先进管理理念是制约企业信息化系统数据的深度挖掘的主要因素。
技术因素:实现数据深度挖掘还要有软件和硬件技术的支持,要有较好的数据平台支持,科学的进行业务流程重组及企业资源的整合,保证企业数据资源得到很好的挖掘和利用。然而,实施企业信息化绝不仅仅是信息技术问题,更多的是管理问题。只有真正把企业信息化系统看作是一个大系统,根据本企业的实际情况,做好流程重组、基础数据准备等前提工作,从企业制度创新、技术创新、管理创新等多方面来实施,通过企业“一把手”的高度重视、全面支持、调动全员参与,才能产生最大的效益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22