一个企业要想保持长远的发展,在市场中成为一个强有力的生命个体,必然要注重企业组织之间的协调、合作关系,与环境协同进化,也就是所谓的企业生态系统。而企业信息化或数据化作为管理的重要支撑,是这生态系统中的关键一环。
《2015中国大数据应用前沿调研报告》指出,在对于“贵公司认为打造生态系统的重要性在何处”调查时,接近一半的受访企业选择了“打通企业内部部门数据,更好的服务业务增长”。对于“贵公司为全面实现大数据战略首要的关注点”,排名第二的回答是“使用标准化数据处理”。在被问及对大数据平台最紧迫的需求时,占比最大的回答分别是“可视化交互分析”(41%)和“大量数据的实时计算”(41%)。
这样的需求并不是没有缘由。很多受访企业表示,打通企业内部沟通渠道可以大大提升企业生产和运营效率。尤其是传统制造业,传统工厂的生产模式为线性生产模式,从客户的订单开始,向后接设计、工艺、加工、质检、物流和客户的现场服务,最后到回收环节,形成了完整的产品生命周期。这种模式的缺点在于,各个环节之间信息相对独立,不能实现信息的实时共享,一旦任务突然变更就会打乱整个生产节奏,使生产出现严重的滞后,对管理和生产均造成极大的不便。而一旦打通企业内部数据通道,就消灭了企业内部各个环节之间的距离,实现了信息的无缝链接,使企业运营效率大大提升。
不少企业已经开始意识到这样的问题,尤其是追随这波大数据的浪潮,很多在信息化方面有建树的企业已经开始着手企业的数据打通管理。
案例一:泰尔重工——可视化工厂建设
泰尔重工是“传动机械、冶金装备、智能制造”的国家火炬计划高新技术企业。从2008开始着手基础信息化建设,并有远见地定下了从可视化工厂、数字化工厂到智能化工厂的目标。
在基础架构上,泰尔重工从网络、融合通讯,将电话系统与IM终端打通,将服务器虚拟化,做了超融合虚拟化平台,包括所有的计算存储、资源都虚拟化,为未来尝试Hadoop结构化、分析化的大数据分析打下基础。
利用OA系统实现工作流程、知识、客户、资产等管理。并与ERP、MES、一卡通等系统做高度的集成开发。
上线的PLM系统,建立了从客户需求引出的项目研发、产品设计、和工艺开发,以适应产品的个性化设计,缩短开发周期。
利用MES系统构建完整的生产计划制定和生产指令发布体系。通过信息系统的协助,制定合理可行的产品交付计划,建设生产现场全覆盖的生产数据采集系统,与生产指令发布系统无缝连接,将相关指令的执行状况实施反馈给系统,便于生产指令的有效跟踪和快速调整。
这些系统与业务紧密结合,利用报表FineReport搭建数据可视平台,接通各系统入口,打通数据,实现管理可视化,有理有据的决策支持。
案例二:某地产——消费生态群的构建
由于缺乏有力的数据支撑,该公司的产品生产、设计、营销与缴费者存在脱节,企业的很多行为都是“惊险的一跳”。
对于这个问题,该公司主张通过信息化,不断地把自身的设计、营销和消费者打通,致力于打造一个主数据核心平台。这些主数据包括客户的供应商,城市、项目、分析、分区、劳动到具体的房源,并且将这些数据抽取出来作为主数据,在OA系统中建立审批流通环节,利用帆软FineReport与各系统的完美对接,实现数据导入。
打通内部数据还有一个关键问题:数据质量和口径统一。
数据处理是一个复杂的过程,这其中有很多环节,从前期的数据标准、数据集成到数据处理等等,任何一个环节出错都有可能导致数据质量问题。大多数企业的疑问在于,我们做了很多数据分析和挖掘,这种分析挖掘的结果到底对不对?靠什么来衡量?有的企业基于数据分析作出了一些营销的趋势性结论,但如果数据本身是错的,企业的大数据计划要么会失败,要么效果会低于预期。因此,解决数据质量和规范口径还得从源头和管理上着手。
源头控制:对于每个进入系统的数据都要做好严格的检查校验,如利用FineReport的填报校验,控制数据标准。这样的工作需要持续、不断,效益会岁时间慢慢浮现。
以终为始:上线数据平台时,对于整个数据的来源过程可进行重新审视,重新去看待整个信息架构的合理性,流程的合理性,强壮性,整个业绩体系,组织架构的合理性。
规范流程:规范流程涉及公司内部管理的梳理和整合,流程体系的梳理建设和整个文档编码的设计都需要配合整个管理体系的建设。
相关推荐
阿里巴巴大数据生态系统由数据上云、数据打通和数据化运营三个部分组成。数据上云指的是将数据存储在云端,使用 Hadoop、GP、Oracle 等技术实现数据的大集中和统一的存储。数据打通指的是将多个业务数据整合到一起,...
本文的研究重点在于智能化煤矿大数据平台的架构设计以及数据处理的关键技术。 首先,让我们来探讨一下煤矿大数据平台的架构。一个大数据平台通常包括几个核心层次:数据接入层、数据存储层、数据资产管理层和数据...
该平台的核心价值在于其完备的智能交互解决方案,包括唤醒声纹合成、识别、语义理解、人脸检测、人脸识别和手势交互等技术,构建起一个强大的应用交互生态。这些技术的综合运用使得数据覆盖到各个领域,如教育学习、...
1. **Data 1.0:** 数据仓库(DW)和商业智能(BI)为主,重点在于数据的“看”,即提供数据分析与报表,为决策提供支持。 2. **Data 2.0:** 以数据化运营为理念,“用”数据进行业务驱动,数据成为公司运营中的...
电信企业在应对数据规模庞大、数据类型繁多、实时性要求高的情况下,需要构建全域的数据平台,打通数据“竖井”,实现数据共享。同时,电信企业还应关注“沉睡”的数据资源,即使当前没有明显应用价值的数据也应搜集...
微众银行的一站式大数据平台解决方案是基于大数据生态的套件平台WeDataSphere,整体架构图如下:WeDataSphere在方案中,所有的计算和存储引擎进行了统一,上层的应用开发工具,微众银行全部进行了自主研发。...
在项目顶层设计中,关键在于构建机制体制,包括服务人群的评估分级、服务质量评价指标系统,以及养老和医疗机构的合作。同时,依托5G和物联网技术,平台能实现智能养老信息化,包括智能健康监护、远程智能健康管理,...
1.5 教育大数据应用生态服务教育现代化:通过构建教育大数据生态系统,可以整合各类教育资源,提供全方位、多层次的服务,支持教育现代化目标的实现。 二、建设需求 2.1 地区教育系统亟待信息共享、系统融合:不同...
总之,智慧营销大数据平台建设综合解决方案通过构建完整的数据生态系统,实现了数据的全面整合和深度挖掘,为企业的营销决策提供了强有力的支持,提升了广告投放的精准度和效率,同时也促进了整个行业的创新和发展。
研究的创新点在于实现了三级色彩化网格化的碳排放分析,打通了全市能源大数据壁垒,建立了"地图型"双碳数字化平台。这些创新使得能源管理更加精细化,提升了数据共享和互通性,构建了能源互联网生态圈。 应用成效...
1. **大数据平台整体构想**:构建一个涵盖了住宅、商业、金融等多个业态的大数据生态系统,实现数据的全面互联和深度挖掘。 2. **技术架构**: - **DM**:数据管理,整合各类数据资源。 - **PWF**/**探针**:收集...
面对医疗大数据的挑战和特点,打造医疗大数据生态和提升其应用价值,需要解决数据整合、标准化、安全和隐私保护等问题。这包括建立统一的数据交换标准,打通医疗机构之间的数据壁垒,利用先进的数据处理和分析技术...
用友基于云计算、大数据、移动互联、人工智能、物联网等新一代技术,推出了用友云,覆盖PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)、BaaS(业务即服务)和DaaS(数据即服务)等多个方面,旨在为企业提供一个整合的商业...
同时,他还提出了大数据平台到数据中台转变的必要性,强调了数据中台模式在促进企业内部数据生态和业务敏捷性方面的重要性。 在大数据中台的具体模式上,郭炜先生介绍了大中台模式和深中台模式的概念。大中台模式更...
数据服务不仅限于内部使用,还可以通过数据资产交换,与其他企业或合作伙伴共享数据价值,促进生态系统的繁荣。 战略定位在构建数据中台时至关重要。企业需要从高层战略层面明确数字化转型的目标,这包括设立以CEO...
4. 大健康生态:大数据将打通医疗、健康、保险等多个领域,构建以患者为中心的全方位健康管理体系。 综上,健康医疗大数据产业的发展前景广阔,但需要克服多重挑战,加强技术创新,完善法规政策,以实现其在改善...
【生态环保大数据平台建设方案】主要探讨了如何利用先进的信息技术,构建一个全面、高效、智能的环保管理系统。这个方案旨在通过大数据分析,强化环境保护和应急响应能力,打造一个集电子政务、行政许可、环境监控、...
中国工业大数据实践联盟的工作主要集中在...总体而言,中国工业大数据实践联盟致力于构建一个融合技术创新、行业经验和数据科学的生态系统,推动工业领域的数字化转型和智能化升级,提升企业竞争力和整个行业的效率。