大數據管理經驗

❶ 大數據如何優化企業HR管理

大數據如何優化企業管理
第一：重視大數據的作用
大數據時代的到來意味著企業的經營環境也發生了很大變化，新特點是決策以數據為依據，數據進行網路共享，信息系統作為數據集成的平台。
人力資源要想發揮自己更大的價值並且拓寬自己的職能，專業化水平的提升是關鍵。而大數據在提升專業化的過程中發揮著極為重要的作用，其利用互聯網技術科學規范人力資源管理，使得每一個步驟都在向專業化的方向靠攏。
未來人力資源行業的發展勢必會以依託大數據雲計算為發展趨勢，人力資源管理模式的升級要全面充分地掌握數據，重視數據的准確性和權威性，隨時對數據進行動態監測。與此同時，企業還應當實現在數據與最終人才價值與利益之間的轉化，藉助外力來提高人力資源管理的質量。
第二：促成人力資源管理的創新
在大數據的幫助下，人力資源管理將由原來多依靠經驗進行管理向更加科學規范的管理方式轉變，其中的選、育、用、留等過程都逐漸可以量化查詢。如此一來管理過程以及結果更加令人信服，精準度更高，管理部門自然也樹立更高的威信。
新時代下，人力資源管理對於數據的依賴程度繼續加深，先進的平台與相關技術可以更加科學高效地管理人才信息，管理效率大大提升。管理部門通過先進的平台對數據信息進行獲取和分析，不但便捷，而且使整個過程更加規范化，更為人力資源部門的領導者做出決策提供了更為可靠的依據。
第三：大數據在企業HR中的應用

圖：大數據在企業HR中的應用
1、人力資源管理需要制定管理策略和規劃。在大數據時代下，市場環境瞬息萬變，企業也需要隨時調整自己的戰略策略來進行應對。這就需要人力資源部門具備十分敏銳的洞察能力，在人力資源戰略的規劃方面要與企業發展策略相一致，只有二者相協調，人力資源部才能為企業發展提供強大的推動力。
2、對員工的能力提出新要求。在傳統時代下，員工的工作經驗是企業關注的重點，而到了大數據時代已經逐步向偏向於員工的數據處理能力。在數據規模巨大並且復雜的今天，企業員工須得具備對數據理性分析的能力，單憑經驗判斷則容易出現失誤。因此，員工應當學會運用數據和系統，針對工作的特點掌握相應的數據處理能力，提高工作的准確度和效率。
3、企業招聘精準化。在企業的招聘過程中，最核心也是最基本的問題就是企業與人才之間的匹配問題，而大數據就為該匹配過程提供了精準高效的工具。在大數據時代，信息傳播的渠道增多，人們之間的溝通與交流也越來越頻繁。傳統的招聘形式主要依靠個人自己撰寫的應聘信息來了解情況，而在大數據時代下則可以通過各個社交平台來對個人信息進行深入挖掘，對應聘者的情況有更加全面以及深入的了解，從而更加精確地完成企業與人才之間的匹配。
4、調整員工培訓的方向。傳統模式下員工培訓多集中於企業相關業務水平的訓練，而在大數據時代下，對數據信息的整合、提煉、分析、價值挖掘等能力的訓練提上日程。企業員工在對數據熟練運用的前提下還要培養制定行動計劃與提高自身執行力的能力。
5、改進人才考核。大數據對於人才選拔、績效考核等問題的研究提供了更加具有說服力的科學依據，能夠幫助決策者挖掘出數據之間存在的一些潛在聯系，通過這些聯系來把員工的綜合情況串聯起來，有效進行各項考核評測。
6、人性化的激勵制度。在數據流的沖擊下，企業結構、組織等不斷進行調整甚至重建，在應對市場環境變化的同時也容易給員工帶來心理上的不安全感。因此，實施人性化基礎上員工激勵制度，能夠最大限度提高員工的心理歸屬感與企業集體榮譽感，激發員工積極性，使其價值的實現去企業價值的增長同步進行。

❷ 大數據時代下，如何做好數據管理工作

進入新的歷史時期以來，收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務，一旦企業不能收集范圍更廣的信息，那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作，保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一，進入大數據時代以來，由於涌現出數不勝空穗纖數的數據信息，因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用，所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體，才能推動大數據的普遍應用。第二，由於數據信息的海量出現，因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力，要保證及時處理與加工斗仿得到的各種數據信息，要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性，但因為不擁有先進的技術措施，各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三，在企業管理決策過程中，雖然大數據發揮著不可替代的作用，但同時也需重視數據碎片的作用，一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用，才能使二種數據相互協調，保證數據分析具有更高的科學性，進一步簡化分析過程，減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理，要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中，知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時，知識族銀提取是一個不可缺少的過程，只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響，人們日益意識到知識的重要性，很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置，高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用，而忽略了主觀決策的重要性，要保證二者相互協調、相互促進，才能幫助企業做出正確。

❸ 大數據對於管理理論與實踐的影響

大數據對企業管理的影響：
.大數據對企業管理思想的影響
大數據時代的來臨改變了企業的內外部環境，引起了企業的變革與發展。企業越來越智能化，管理實現了信息化。企業中的數據收集、傳輸利用需要現代管理思想的支撐。
大數據環境下的企業管理應當以人為本，在實踐的基礎上運用現代信息化技術，採用柔性管理，將數據當做附加資產來看待。企業運營離不開數據的支撐，企業管理當中如果不能夠深刻認識到大數據的重要性，僅僅以公司短期盈利作為目標，是缺乏戰略性的思考。有效的利用數據分析結果，提前進行預測，抓住市場先機、顧客需求，就能主動贏得市場，才能在企業管理與銷售業績上創造出更大的財富。
2.大數據對企業管理決策的影響
大數據背景下數據的分析利用是企業決策的關鍵。首先，大數據的決策需要大市場的數據。基於雲計算的大數據環境影響到企業信息收集方式、決策方案選擇、決策方案制定和評估等決策實施過程，對企業的管理決策產生影響。大數據決策的特點體現在數據驅動型決策，大數據環境下的管理決策對於企業不僅是一門技術，更是一種全新的決策方式、業務模式，企業必須適應大數據環境對管理決策的新挑戰。
其次，大數據對決策者和決策組織提出了更高的要求。大數據時代改變了過去依靠經驗、管理理論和思想的決策方式。管理決策層根據大數據分析結果發現和解決問題、預測機遇與挑戰、規避風險。這就要求決策層具有較高的決策水平。由於大數據背景下需要企業全員的參與，動態變動環境下，決策權力更加分散才有利於企業做出正確的決策。這就要求企業的組織更加趨於扁平化。
3.大數據對企業人力資源管理的影響
人力資源是企業中最寶貴的資源，是企業創造核心競爭力的基礎。基於大數據技術，企業將大大提高人力資源管理的效率和質量。有效的加快人力資源工作從過去的經驗管理模式向戰略管理模式的轉變。
公司從員工招聘到績效考核與培訓，積累了大量的各類非線性數據，這些數據都是無形的資產，利用大數據技術，將這些數據進行整合分析利用，能夠為企業帶來巨大貢獻。首先，在員工招聘上，只需將單位用人要求與員工各項能力數據相匹配，結合人力資源招聘的經驗，便可輕松選出符合要求的員工。其次，在績效考核上，進行標准化管理，將員工日常的各類數據進行分析，設定等級標准，即可得出客觀公正的考核結果。這大大排除了績效管理的主觀性與不全面性。最後，根據大數據的分析結果，針對不同員工區別培訓，更有效率的提高了培訓水平。
4.大數據對企業財務管理的影響
大數據使財務管理的模式和工作理念顛覆性的改變。首先，財務管理更加穩健。公司將各類財務數據在大數據技術下進行發掘，提純出更多有用的財務信息，及早的發現財務風險，為管理決策者提供重要的決策依據，做出正確的決斷。其次，財務數據的處理更加及時高效。財務數據在企業日常運營當中舉足輕重，企業的各項交易都依賴於財務數據的分析，企業基於大數據，通過對財務數據的分析和處理，能夠改進財務管理工作的運行模式，並且是有效率的，企業資金資本運作成本降低和壓縮了，利潤相應提高了。企業資源最豐富的積累，最基礎的財務數據，通過大數據技術進行對財務數據，整理和分析，實現了企業價值增值。
總結：

大數據時代對企業的管理提出了更高的要求。信息化時代下企業每天都在產生大量的數據，大數據時代下，這些數據影響著企業管理的方方面面，它改變著企業的管理思想與管理模式，使企業的決策更加准確高效，使人力資源管理工作更便捷，使企業財務管理穩健、績效考核客觀公正，企業管理中應加強收集分析利用這些數據，確保數據的准確與安全防護。將傳統經驗、理論管理與大數據管理決策想結合，適應時代發展，將企業做大做強。

❹ 有效管理大數據的主要策略

有效管理大數據的主要策略
如何管理數據，並將數據從一點轉移到另一點，將是美國政府面臨的一大挑戰。Szykman還提到了商務部在大數據中遇到的其他一些重要問題，主要為以下五個方面：

數據的真實性
大數據的重要性不僅是在於數據所生成的記錄，更大的價值在於根據這些數據得出科研結果的「復制能力」。而從學術層面來看，這正是你證實所做工作價值的時候：其他人也可以對結果進行復制。另一方面，如果你丟失了得出科研結果的那些數據，這會降低結果的合理性。
數據工程師
研究領域的很多科學家正在研究大數據的精密使用，比如在預防醫學、葯品設計和胎兒檢查領域如何開發基因數據。但Szykman擔心的是，真正了都大數據技術構架的人太少。我們需要好好想想大數據及我們如何利用它，特別是在一些特殊領域。無論是政府的直接應用還是由政府出資科研，政府都在推動大數據這一前沿技術的發展。
大思路，早規劃
在向開放數據轉移的過程中，盡早搞清楚系統生命周期的要求顯得越來越重要。在過去，沒有做的一件事就是盡早研究開放數據在生命周期上的要求。數據模型、分享和信息的情況會越來越普遍，而系統性的戰略會越來越多。在生命周期的早期，當我們成功安裝新的系統或應用程序後，就應該盡早考慮該問題。
保密性vs.完整性
對於那些有科研基礎的機構而言，大數據安全不僅僅是一個保密問題。數據的長期完整性也是企業更大的擔憂。這是IT界一直為之努力的議題。有時候，我們過分關注結果而忽視了安全。人們有時會問：『我們最終都要和公眾分享這一數據，那安全有什麼重要呢？』
這一問題的最佳答案來自科研機構，如NOAA。他們收集的基準數據正巧是美國氣候變化政策備受爭議所在。不管這些政策的政治傾向性如何，它們都對經濟有重大影響。如果我們放棄了這些長期氣候記錄數據的安全性，那將造成嚴重後果。我們的確得好好想想大數據的問題。
制定基準線
由於很少存在類似的應用程序，難以獲取相關信息或進行比照，因此有時候很難評定大數據以及其他高科技項目的開支和風險。出台開支和風險的基線，對大數據和數據中心來說都是一大挑戰，因為還沒有相關標准。操作一些簡單事情有時候充滿挑戰，如計算數據中心的能耗。大數據基線不僅在基礎設施層面，還包括數據包，都需要對未來資源進行更優規劃。

❺ 如何運用大數據提升企業管理水平

大數據作為新一代信息技術的代表，己開始在工業設計、研發、製造、銷售、服務等環節取得應用，並成為推動互聯網與工業融合創新的重要因素。面對大數據浪潮，傳統企業需要主動把握大數據發展方向，深入挖掘大數據價值，持續推進管理創新，從而提升企業管理水平。學會大數據思維。在大數據時代，企業管理者和員工要把大數據思維融入企業決策、管理理念、工作方式以及企業文化之中。
首先，要充分信任數據，用數據說話，基於數據去發現問題解決問題。
其次，要以用戶為導向。在大數據和互聯網高度發達的今天，顧客的需求目益多樣化和個性化，企業要充分利用大數據，不斷完善產品功能和用戶體驗，以滿足用戶的新需求。挖掘大數據價值。大數據專家舍恩伯格說：「 數據好比一座金山，但是數據在那裡放著，這座金山就不會屬於你，企業需要做的是了解並挖掘這些『 金山』 ，最後成為大數據的贏家。」
目前我國大數據應用還主要局限於互聯網企業，傳統企業則缺乏數據深度挖掘所需要的人員和技術支撐。當前，傳統企業首先要結合自身實際，從戰略高度規劃和部署，分層次、有計劃、循序漸進推動大數據在企業的應用。其次，要充分利用現有設備技術，加強大數據的收集、管理和利用好大數據。促進企業決策更加科學化，管理更加精細化。提升對大數據的分析能力。在大數據時代，企業必須對海量的數據進行准確、快速的分析，以最快的速度為企業管理者提供有價值的信息，這對企業的數據分析能力提出了更高更嚴的要求。企業要建立一套完整的數據採集、儲存、整理和分析體系，加強對大數據技術的開發利用，以充分利用數據這一戰略資源。同時，大數據對從業者，尤其是數據分析師也提出了更高的要求。企業要加快大數據人才培養，不斷提升對大數據的獲取、分析能力。在大數據時代，數據種類更加多樣化。
據統計，企業中80％的數據都是非結構化數據。因此，企業不但要重視結構化數據的利用，也要重視非結構化數據的挖掘和利用。加快大數據與工業化的融合。融合是大數據的價值所在，是推動信息化和工業化深度融合的重要體現，也是促進企業轉型升級的重要抓手。

❻ 如何利用大數據實現精細化管理

項目精細化管理之「細」是指細分對象、細分職能、細化具體工作、落實專要細。
1、首屬先是要做到細分對象，這里實際上包羅萬象。在工作上要細分起重、電焊、鋼筋等不同的施工環節，不能混為一談。
2、其次是細分職能，要求對口管理，明確各項工作的具體負責人，哪怕是掃地、端茶都需要落實到具體的人，只有這樣才能忙而不亂、忙而不慌。
3、最後精細化管理中的「細」的落腳點是落實，也就是強調執行力。不管決策、指令多麼正確，沒有最終落實，只能是紙上談兵、鏡花水月。尤其是籌建處作為這種一線工程管理單位，落實顯得尤為重要，每一項工作，安排布置後是否落實是關鍵。

❼ 如何利用大數據進行精細化管理

市場變化對購物中心運營提出了更高的要求 1、3.0時代是過剩、洗禮、死亡與蛻變的時代，數據成為核心能力已成共識。 2、消費者選擇的多樣化，市場分割的加劇，線上線下的渠道融合合，都將對購物中心運營產生巨大壓力。 客群是購物中心的價值源泉 Mall將由經營銷售向經營客流轉型，即由B2B2C向B2C2B發展。 二、思路 MALL的發展對大數據產生了強烈訴求 數據是MALL發展不同階段的訴求 大數據是精細運營能力的體現 客戶研究是大數據的核心 數據抓取能力是瓶頸

❽ 如何做好企業大數據管理分析

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思軟體從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

❾ 如何利用大數據進行客戶關系管理

如何利用大數據進行客戶關系管理

近幾年「大數據」一直被炒得很火熱，如果你留心觀察，會發現我們身邊各行各業都在說「大數據」。大數據究竟是什麼？至今沒有一個被廣泛採納的明確定義。但 一般來說，大數據具備以下4個特點：第一，數據體量巨大，計算量大；第二，數據來源多樣，包含多種類型的數據；第三，數據價值密度低，整體價值卻彌足珍 貴；第四，數據收集、處理、分享、分析速度要求快。運用大數據進行客戶關系管理的企業有很多經典的例子，比如披薩店在客戶要求購買海鮮披薩時，根據客戶體檢記錄、借閱書 籍及家庭情況等等，向其建議更符合客戶的小一號蔬菜披薩；沃爾瑪根據數據挖掘發現，尿布和啤酒的聯系在於，太太讓先生買尿布時，先生會犒勞自己兩聽啤酒。 其中，我們不難發現運用大數據管理客戶關系，最重要的方面就是數據的統計分析。藉助客戶關系管理系統做數據分析，可以幫助你實時處理數據、預測分析、指導下一步行動，讓企業了解客戶需求、識別和利用商業機會、提高產品和服務質量，提高決策質量和速度，更快、更准地贏得客戶「芳心」。但要運用大數據進行客戶關系管理，必須做好以下幾個方面：1、建立全面、准確的海量數據。簡單了解客戶的姓名、聯系方式和住址是遠遠不夠的，那隻是了解客戶的基礎。如果企業自己都不了解哪些是新客戶、哪些是老客戶、客戶購買過什麼商品、參加過企業組織的什麼活動等等都一無所知，那麼客戶關系管理工作的實施註定會是失敗結尾。2、精細化管理。企業應該將經營管理中的每一個環節都精細化管理，比如藉助CRM將每一個任務都具體到事件，每一件工作都落實到底，每一個問題及時檢查，每一個數據都分析徹底，每一個客戶都服務到家，企業會在這樣的細節中成長。3、數據挖掘。分析數據是為了建立更有指導意義的戰略行動，挖掘更有價值的信息。通過CRM系統中挖掘的數據信息，企業可以用來提升產品質量、提高服務效率、開發符合市場需求的新產品、做更多符合地域、人群需求的營銷活動等等。

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