大数据管理经验

❶ 大数据如何优化企业HR管理

大数据如何优化企业管理
第一：重视大数据的作用
大数据时代的到来意味着企业的经营环境也发生了很大变化，新特点是决策以数据为依据，数据进行网络共享，信息系统作为数据集成的平台。
人力资源要想发挥自己更大的价值并且拓宽自己的职能，专业化水平的提升是关键。而大数据在提升专业化的过程中发挥着极为重要的作用，其利用互联网技术科学规范人力资源管理，使得每一个步骤都在向专业化的方向靠拢。
未来人力资源行业的发展势必会以依托大数据云计算为发展趋势，人力资源管理模式的升级要全面充分地掌握数据，重视数据的准确性和权威性，随时对数据进行动态监测。与此同时，企业还应当实现在数据与最终人才价值与利益之间的转化，借助外力来提高人力资源管理的质量。
第二：促成人力资源管理的创新
在大数据的帮助下，人力资源管理将由原来多依靠经验进行管理向更加科学规范的管理方式转变，其中的选、育、用、留等过程都逐渐可以量化查询。如此一来管理过程以及结果更加令人信服，精准度更高，管理部门自然也树立更高的威信。
新时代下，人力资源管理对于数据的依赖程度继续加深，先进的平台与相关技术可以更加科学高效地管理人才信息，管理效率大大提升。管理部门通过先进的平台对数据信息进行获取和分析，不但便捷，而且使整个过程更加规范化，更为人力资源部门的领导者做出决策提供了更为可靠的依据。
第三：大数据在企业HR中的应用

图：大数据在企业HR中的应用
1、人力资源管理需要制定管理策略和规划。在大数据时代下，市场环境瞬息万变，企业也需要随时调整自己的战略策略来进行应对。这就需要人力资源部门具备十分敏锐的洞察能力，在人力资源战略的规划方面要与企业发展策略相一致，只有二者相协调，人力资源部才能为企业发展提供强大的推动力。
2、对员工的能力提出新要求。在传统时代下，员工的工作经验是企业关注的重点，而到了大数据时代已经逐步向偏向于员工的数据处理能力。在数据规模巨大并且复杂的今天，企业员工须得具备对数据理性分析的能力，单凭经验判断则容易出现失误。因此，员工应当学会运用数据和系统，针对工作的特点掌握相应的数据处理能力，提高工作的准确度和效率。
3、企业招聘精准化。在企业的招聘过程中，最核心也是最基本的问题就是企业与人才之间的匹配问题，而大数据就为该匹配过程提供了精准高效的工具。在大数据时代，信息传播的渠道增多，人们之间的沟通与交流也越来越频繁。传统的招聘形式主要依靠个人自己撰写的应聘信息来了解情况，而在大数据时代下则可以通过各个社交平台来对个人信息进行深入挖掘，对应聘者的情况有更加全面以及深入的了解，从而更加精确地完成企业与人才之间的匹配。
4、调整员工培训的方向。传统模式下员工培训多集中于企业相关业务水平的训练，而在大数据时代下，对数据信息的整合、提炼、分析、价值挖掘等能力的训练提上日程。企业员工在对数据熟练运用的前提下还要培养制定行动计划与提高自身执行力的能力。
5、改进人才考核。大数据对于人才选拔、绩效考核等问题的研究提供了更加具有说服力的科学依据，能够帮助决策者挖掘出数据之间存在的一些潜在联系，通过这些联系来把员工的综合情况串联起来，有效进行各项考核评测。
6、人性化的激励制度。在数据流的冲击下，企业结构、组织等不断进行调整甚至重建，在应对市场环境变化的同时也容易给员工带来心理上的不安全感。因此，实施人性化基础上员工激励制度，能够最大限度提高员工的心理归属感与企业集体荣誉感，激发员工积极性，使其价值的实现去企业价值的增长同步进行。

❷ 大数据时代下，如何做好数据管理工作

进入新的历史时期以来，收集更加丰富的数据是摆在各个企业面前的主要任务，一旦企业不能收集范围更广的信息，那么企业管理决策则极易出现更多的失误。企业要重视内部数据信息管理工作，保证当前数据管理与大数据时代特点相一致。第一，进入大数据时代以来，由于涌现出数不胜空穗纤数的数据信息，因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用，所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件，才能推动大数据的普遍应用。第二，由于数据信息的海量出现，因此企业还需不断提高数据信息的管理能力，要保证及时处理与加工斗仿得到的各种数据信息，要及时掌握当前最新数据。很多企业已经意识到信息数据的重要性，但因为不拥有先进的技术措施，各种数据信息还不能发挥应有的作用。第三，在企业管理决策过程中，虽然大数据发挥着不可替代的作用，但同时也需重视数据碎片的作用，一个企业要想取得成功则必须重视二种数据的应用，才能使二种数据相互协调，保证数据分析具有更高的科学性，进一步简化分析过程，减轻工作人员的劳动强度。企业还需及时创新内部知识管理，要尽快引入新型知识管理模式。在实际运行中，知识管理其实就是数据的管理。企业在做出管理决策时，知识族银提取是一个不可缺少的过程，只有大力应用各种知识才能制订最为合理的决策。当前由于大数据技术的影响，人们日益意识到知识的重要性，很多企业当前将建设现代化的知识管理模式放在重要位置，高度重视知识管理工作。同时企业也不能过分依赖大数据的应用，而忽略了主观决策的重要性，要保证二者相互协调、相互促进，才能帮助企业做出正确。

❸ 大数据对于管理理论与实践的影响

大数据对企业管理的影响：
.大数据对企业管理思想的影响
大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与发展。企业越来越智能化，管理实现了信息化。企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。
大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的基础上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当做附加资产来看待。企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。
2.大数据对企业管理决策的影响
大数据背景下数据的分析利用是企业决策的关键。首先，大数据的决策需要大市场的数据。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。大数据决策的特点体现在数据驱动型决策，大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。
其次，大数据对决策者和决策组织提出了更高的要求。大数据时代改变了过去依靠经验、管理理论和思想的决策方式。管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、规避风险。这就要求决策层具有较高的决策水平。由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。这就要求企业的组织更加趋于扁平化。
3.大数据对企业人力资源管理的影响
人力资源是企业中最宝贵的资源，是企业创造核心竞争力的基础。基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。
公司从员工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大贡献。首先，在员工招聘上，只需将单位用人要求与员工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的员工。其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将员工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。最后，根据大数据的分析结果，针对不同员工区别培训，更有效率的提高了培训水平。
4.大数据对企业财务管理的影响
大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。首先，财务管理更加稳健。公司将各类财务数据在大数据技术下进行发掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。其次，财务数据的处理更加及时高效。财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改进财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资本运作成本降低和压缩了，利润相应提高了。企业资源最丰富的积累，最基础的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据，整理和分析，实现了企业价值增值。
总结：

大数据时代对企业的管理提出了更高的要求。信息化时代下企业每天都在产生大量的数据，大数据时代下，这些数据影响着企业管理的方方面面，它改变着企业的管理思想与管理模式，使企业的决策更加准确高效，使人力资源管理工作更便捷，使企业财务管理稳健、绩效考核客观公正，企业管理中应加强收集分析利用这些数据，确保数据的准确与安全防护。将传统经验、理论管理与大数据管理决策想结合，适应时代发展，将企业做大做强。

❹ 有效管理大数据的主要策略

有效管理大数据的主要策略
如何管理数据，并将数据从一点转移到另一点，将是美国政府面临的一大挑战。Szykman还提到了商务部在大数据中遇到的其他一些重要问题，主要为以下五个方面：

数据的真实性
大数据的重要性不仅是在于数据所生成的记录，更大的价值在于根据这些数据得出科研结果的“复制能力”。而从学术层面来看，这正是你证实所做工作价值的时候：其他人也可以对结果进行复制。另一方面，如果你丢失了得出科研结果的那些数据，这会降低结果的合理性。
数据工程师
研究领域的很多科学家正在研究大数据的精密使用，比如在预防医学、药品设计和胎儿检查领域如何开发基因数据。但Szykman担心的是，真正了都大数据技术构架的人太少。我们需要好好想想大数据及我们如何利用它，特别是在一些特殊领域。无论是政府的直接应用还是由政府出资科研，政府都在推动大数据这一前沿技术的发展。
大思路，早规划
在向开放数据转移的过程中，尽早搞清楚系统生命周期的要求显得越来越重要。在过去，没有做的一件事就是尽早研究开放数据在生命周期上的要求。数据模型、分享和信息的情况会越来越普遍，而系统性的战略会越来越多。在生命周期的早期，当我们成功安装新的系统或应用程序后，就应该尽早考虑该问题。
保密性vs.完整性
对于那些有科研基础的机构而言，大数据安全不仅仅是一个保密问题。数据的长期完整性也是企业更大的担忧。这是IT界一直为之努力的议题。有时候，我们过分关注结果而忽视了安全。人们有时会问：‘我们最终都要和公众分享这一数据，那安全有什么重要呢？’
这一问题的最佳答案来自科研机构，如NOAA。他们收集的基准数据正巧是美国气候变化政策备受争议所在。不管这些政策的政治倾向性如何，它们都对经济有重大影响。如果我们放弃了这些长期气候记录数据的安全性，那将造成严重后果。我们的确得好好想想大数据的问题。
制定基准线
由于很少存在类似的应用程序，难以获取相关信息或进行比照，因此有时候很难评定大数据以及其他高科技项目的开支和风险。出台开支和风险的基线，对大数据和数据中心来说都是一大挑战，因为还没有相关标准。操作一些简单事情有时候充满挑战，如计算数据中心的能耗。大数据基线不仅在基础设施层面，还包括数据包，都需要对未来资源进行更优规划。

❺ 如何运用大数据提升企业管理水平

大数据作为新一代信息技术的代表，己开始在工业设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用，并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。面对大数据浪潮，传统企业需要主动把握大数据发展方向，深入挖掘大数据价值，持续推进管理创新，从而提升企业管理水平。学会大数据思维。在大数据时代，企业管理者和员工要把大数据思维融入企业决策、管理理念、工作方式以及企业文化之中。
首先，要充分信任数据，用数据说话，基于数据去发现问题解决问题。
其次，要以用户为导向。在大数据和互联网高度发达的今天，顾客的需求目益多样化和个性化，企业要充分利用大数据，不断完善产品功能和用户体验，以满足用户的新需求。挖掘大数据价值。大数据专家舍恩伯格说：“ 数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，企业需要做的是了解并挖掘这些‘ 金山’ ，最后成为大数据的赢家。”
目前我国大数据应用还主要局限于互联网企业，传统企业则缺乏数据深度挖掘所需要的人员和技术支撑。当前，传统企业首先要结合自身实际，从战略高度规划和部署，分层次、有计划、循序渐进推动大数据在企业的应用。其次，要充分利用现有设备技术，加强大数据的收集、管理和利用好大数据。促进企业决策更加科学化，管理更加精细化。提升对大数据的分析能力。在大数据时代，企业必须对海量的数据进行准确、快速的分析，以最快的速度为企业管理者提供有价值的信息，这对企业的数据分析能力提出了更高更严的要求。企业要建立一套完整的数据采集、储存、整理和分析体系，加强对大数据技术的开发利用，以充分利用数据这一战略资源。同时，大数据对从业者，尤其是数据分析师也提出了更高的要求。企业要加快大数据人才培养，不断提升对大数据的获取、分析能力。在大数据时代，数据种类更加多样化。
据统计，企业中80％的数据都是非结构化数据。因此，企业不但要重视结构化数据的利用，也要重视非结构化数据的挖掘和利用。加快大数据与工业化的融合。融合是大数据的价值所在，是推动信息化和工业化深度融合的重要体现，也是促进企业转型升级的重要抓手。

❻ 如何利用大数据实现精细化管理

项目精细化管理之“细”是指细分对象、细分职能、细化具体工作、落实专要细。
1、首属先是要做到细分对象，这里实际上包罗万象。在工作上要细分起重、电焊、钢筋等不同的施工环节，不能混为一谈。
2、其次是细分职能，要求对口管理，明确各项工作的具体负责人，哪怕是扫地、端茶都需要落实到具体的人，只有这样才能忙而不乱、忙而不慌。
3、最后精细化管理中的“细”的落脚点是落实，也就是强调执行力。不管决策、指令多么正确，没有最终落实，只能是纸上谈兵、镜花水月。尤其是筹建处作为这种一线工程管理单位，落实显得尤为重要，每一项工作，安排布置后是否落实是关键。

❼ 如何利用大数据进行精细化管理

市场变化对购物中心运营提出了更高的要求 1、3.0时代是过剩、洗礼、死亡与蜕变的时代，数据成为核心能力已成共识。 2、消费者选择的多样化，市场分割的加剧，线上线下的渠道融合合，都将对购物中心运营产生巨大压力。 客群是购物中心的价值源泉 Mall将由经营销售向经营客流转型，即由B2B2C向B2C2B发展。 二、思路 MALL的发展对大数据产生了强烈诉求 数据是MALL发展不同阶段的诉求 大数据是精细运营能力的体现 客户研究是大数据的核心 数据抓取能力是瓶颈

❽ 如何做好企业大数据管理分析

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思软件从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

❾ 如何利用大数据进行客户关系管理

如何利用大数据进行客户关系管理

近几年“大数据”一直被炒得很火热，如果你留心观察，会发现我们身边各行各业都在说“大数据”。大数据究竟是什么？至今没有一个被广泛采纳的明确定义。但 一般来说，大数据具备以下4个特点：第一，数据体量巨大，计算量大；第二，数据来源多样，包含多种类型的数据；第三，数据价值密度低，整体价值却弥足珍 贵；第四，数据收集、处理、分享、分析速度要求快。运用大数据进行客户关系管理的企业有很多经典的例子，比如披萨店在客户要求购买海鲜披萨时，根据客户体检记录、借阅书 籍及家庭情况等等，向其建议更符合客户的小一号蔬菜披萨；沃尔玛根据数据挖掘发现，尿布和啤酒的联系在于，太太让先生买尿布时，先生会犒劳自己两听啤酒。 其中，我们不难发现运用大数据管理客户关系，最重要的方面就是数据的统计分析。借助客户关系管理系统做数据分析，可以帮助你实时处理数据、预测分析、指导下一步行动，让企业了解客户需求、识别和利用商业机会、提高产品和服务质量，提高决策质量和速度，更快、更准地赢得客户“芳心”。但要运用大数据进行客户关系管理，必须做好以下几个方面：1、建立全面、准确的海量数据。简单了解客户的姓名、联系方式和住址是远远不够的，那只是了解客户的基础。如果企业自己都不了解哪些是新客户、哪些是老客户、客户购买过什么商品、参加过企业组织的什么活动等等都一无所知，那么客户关系管理工作的实施注定会是失败结尾。2、精细化管理。企业应该将经营管理中的每一个环节都精细化管理，比如借助CRM将每一个任务都具体到事件，每一件工作都落实到底，每一个问题及时检查，每一个数据都分析彻底，每一个客户都服务到家，企业会在这样的细节中成长。3、数据挖掘。分析数据是为了建立更有指导意义的战略行动，挖掘更有价值的信息。通过CRM系统中挖掘的数据信息，企业可以用来提升产品质量、提高服务效率、开发符合市场需求的新产品、做更多符合地域、人群需求的营销活动等等。

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