京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:大数据到大智慧的管控
在传统经济时代,数据是最低能级的东西,从数据、信息、知识到智慧慢慢变得越来越有价值,但在当今的大数据时代,数据却变得无比强大。大数据不仅推动了大知识、大智慧,还推动了大思维、大格局,正是有了大智慧才造就了大企业。因此,谁能捕获、分析、利用好数据,谁就能抢占先机,打赢这场无声无息的大数据战争。
企业的风险很多,主要有三个:法律风险、财务风险和管理风险。企业为了平稳有序地经营,实现数据管控目标,就应对数据管控进行战略设计。即站在战略的制高点上,从最顶层开始,明确企业经营发展目标,自上而下对数据管控进行一层一层的设计,使所有层次和子系统都围绕总目标展开,上下形成合力,达到预期的管控效果。
一个完善的数据管控架构应明确管控目标、清晰管控对象、明示管控措施、明确部门权责,对企业数据实行规范管理,并以IT技术为支撑、各种技术综合运用为保障,促使企业各项业务目标的实现,进而达到企业数据管控目标。因此,为了实现高效准确的企业数据管控目标,需要数据的分级管控,其流程自下而上,明确各自职责,将每一层级管控内容标准化、流程化、专业化、信息化,实行精细化管理。
1、端正态度,提升能力。企业通过各种形式的培训,解决不同业务部门之间对数据管控存在的沟通和理解上的歧义等问题,提高管理人员的业务能力以及数据管控水平。只有各层级管理人员的业务能力和管理水平全面提升,才能按照企业数据管控架构及流程高效开展工作,共同把好企业数据管控质量关。从资本结构合理性出发,研究盘活存量、股权管理和流动问题。
2、强化意识,营造氛围。对数据管控应建章立制,明确规定相关工作内容,明确各自职责、清晰工作规程,将各项工作进行精细化管理。从企业高层领导重视开始,强化各级管理人员及所有职能管理部门的管控意识。使企业数据管控有法可依、规范运行,形成上下同心、齐抓共管的良好管控氛围。只有明确了大数据管理的内涵和外延,才能更好地为企业定位并做出决策,才会在市场化国际化竞争中走到前列。
3、统一部署,分级管理。数据集中管理是保证数据管控体系正常运转的关键,在企业数据管控有效实践中,无一例外都有一支专门的、稳定的数据管控团队,负责企业内数据处理与管理。综合数据由管理部集中管理、统一出口,专业数据则由各职能部室专项负责、归口管理,各单位按要求提供相应数据资料,对本级数据质量负责。各单位对关联数据相互把关,协同发展,使数据管控既集中化又不乏专业性。
4、灵活处理,不断创新。已设计好的数据管控模式和工作流程并非就此一成不变,墨守成规可能会使数据管控效果衰减,对特殊事项应视情况具体分析灵活处理,以求取高效率高质量的数据管控效果。比如,对临时布置的数据调查,若各相关职能部室已有详实可用的资料就应直接利用,大可不必还按照逐级搜集报送流程处理,这能成倍提高数据管控效率,也彰显了数据管控特例处置活力。
5、系统控制,协同发展。企业数据管控涉及的业务管理、信息化、专项技术管理、应用分析等方面应协同发展,以便有效避免数据管控系统性风险及信息孤岛现象的发生。应通过加强统计分析有效扩展数据内涵,呈现数据管控成果,用数据说话,用数据解读企业发展,在企业管理中最大限度地发挥企业数据的作用,并为改进企业数据管控提供有力的借鉴。以产业为主,利用多层次资本市场来推动产业实业的发展。
6、制度建设,文化激励。管理人员必须不断成长,不断上升,不断进步,有为才有位。同时,加强现代企业制度建设,建设有活力的体制机制,实现资本有进有出,形成流动性;干部能上能下,提高管理能力;工资有高有低,用激励机制留住人才。
从数据到智慧的升华,不仅是经营视野的扩大,也是经营能力的提升。大数据管理也是企业未来发展的基础,并为企业决策和定位提供依据。通过对大数据分析,一方面推动企业管理的科学化精细化,提高企业竞争力;另一方面推动企业发展方式的改进,为企业持续稳健地发展奠定基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09