京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
那些已经采集来的信息,除常规用途之外,还能起点什么作用
云计算""="" width="" 592""="" height="" 415""="">
一个团队有机会去自主的选择一个项目,通常是一件不错的事儿,如果你有这样的机会,我建议首先考虑做数据集成类型的项目,这在未来的企业中也许就是“明日之星”!
想想我们生活的大自然,最可怕的是什么?我想很多人会联想到荒凉,想到漫无边际的沙漠、茫茫大海上的孤岛。想想我们身处的社会,最可怕的场景是什么?很多人会联想到冷漠,想到人与人之间的尔虞我诈、冷眼相对。尽管我们对此感觉不适,但我们却能接受企业信息环境中存在多个系统,它们彼此孤立,互不来往,就恰恰像极了海上的孤岛,彼此独立的存在,可惜的是:它们原本可以连在一起成为一个乐园。如果说我们无法改变海岛的位置、无力挽回热心丢失的人群关系,我们何不放手试一试让企业信息孤岛消失在下一秒呢?至少这是我们能做的!
可能面对这样一个宽泛的建议,你会感觉到无从下手,让我们从几个简单的例子开始:
1、 如果企业已经有考勤系统,你有没有想过打卡记录除了考勤,还能干什么?
2、 如果企业已经有CRM(客户关系管理系统),你有没有想过客户信息除了便于查询,还能干什么?
3、 如果企业已经有详细的销售记录,你有没有想过这些信息除了备查,还能干什么?
4、 如果企业已经有库存管理(包含出库和入库),你有没有想过这些信息除了管理仓库,还能干什么?
5、 如果企业已经有了xxxx,还能干什么?
这些问题简单而直接,就是在提醒你,那些已经采集来的信息,除了他们原本的常规用途之外,还能起点什么作用?就拿考勤的例子来说,有时我们甚至是开玩笑的说:如果考勤记录开放,那就能知道一个人有没有来上班?第一反应可能是这个太无聊了!但是根据我多年的经验:越是无聊的东西,可能越有价值,这是个信息泛滥的时代,有的企业连用户手机上的gps定位信息都给收刮了去,一开始肯定是无聊的很,但实践证明gps定位信息引爆了移动互联网,因为互联网只能知道你有没有上网,移动互联还能知道你在哪里上网,这尤其重要。
好了,让我们回到考勤的问题。一个人有没有来上班被打卡时间点确定了!那么我们可以把它做成标准的web服务,等待其他的应用在需要时调取。什么应用会使用这样一个服务呢?试想一下,某个流程软件,需要流转一项及时性非常高的任务,有甲乙丙等等的几个人可以流转,请注意,这时某人是否已经来上班就非常的重要了,不知你看明白没有?
再说一个,比如客户信息。如果企业有呼叫中心,那么客户信息的web服务就会被呼叫中心的来电识别所亲睐!而呼叫中心的信息反馈也可以直达CRM。
比如销售记录。如果企业有运筹部门,他们可能就可以利用销售记录的web服务参考着制定产能计划。销售信息还能够直接反应不同类型的产品谁更畅销,帮助企业决策系统和决策者制定战略方向!
比如库存信息。如果企业在乎风险的话,那么企业的库存是要建立风险模型的,要防止大量的积压。库存信息对于物流的意义同样重大,你甚至可以参考出入库信息,综合的安排物流车辆,一车装的更多,你就省的更多!库存信息甚至可以提供给在线交易平台,你的客户可以看到你的商品什么时间发货,就像快递信息一样给你的客户一份透明的物流“账单”!
还有很多很多。说到这里,我们不难发现,这些道理相当的简单,也相当的容易操作,最可贵的是,它们相当的没有失败成本!怎么理解失败成本呢?比如你的及时性任务调用了某人是否上班的服务,由于某些原因,后来不想调用了,那么撤掉就是了!你会惊奇的发现:好像没什么大事,好像没损失什么,哪天他们又想调用了,来就是了,你会惊奇的发现:好像没什么大事,好像没增加什么负担!千万不要以为这个很正常,是数据的包容性决定了这一点,也就是“环境+数据=结论”是基本模式,它们能自由的退化为“环境=结论”,也可以升级为“环境+数据+数据2=结论”!就像多多益善,但是咸菜萝卜干也能对付着过日子!这是数据的世界最美妙的东西,谁做谁知道!
故事本该结束了,但是依照惯例,我点一点数据的思想!有人可能会问:既然这么有用,那么考勤系统集成这个功能、crm集成这个功能。。。它们各自集成功能不就行了么?用不着你插这一手啊!让我们把思想的束缚拿掉,自由的飞一会儿。然后你回答我这个问题:请问如果我集成了这些功能,它们在我这里的使用记录,是什么?
哈哈!是数据!于是,你发现:宇宙之外是宇宙!手法越高明,部署越密集,眼界就会越高远,我们站在数据之上,走过的脚印也是数据本身,你能明白我想说什么?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05