企业大数据范文简短(精选9篇)

总结是一种思考未来的方式，通过总结过去的经验和教训，我们可以更好地预判未来可能遇到的问题，从而做出更明智的决策。写总结时要注意文字流畅、条理清晰，使读者能够轻松理解。接下来是一些优秀作文的摘录，请大家欣赏。

企业大数据范文简短篇一

项目背景。

大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果。

与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄。

阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈。

现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营。

管理效率和精准决策提供支撑。

建设目标。

食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品。

产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。

本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链。

进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等。

综效。

第2章、需求分析。

现状分析。

公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信。

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题：

1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。

2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一的人机互动体验。

3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。

理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。

综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。

系统目标。

建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记。

录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建。

纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响。

应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行。

业高效管理的标杆。

由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数。

据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化。

建设，提供了五大业务目标解决方案：

5.辅助决策运营管理：实时动态可视化展示生产过程的运维资讯信息，让管理运维人员全面了解运维状况，为管理人员提供决策依据。让整个管理更加全面、高效、智慧、安全。

第3章、设计原则。

为充分发挥大数据可视化系统的整体效能，整个平台设计及后期的工程建设遵循如下原。

1.多终端访问系统：包括大屏展示、pc、智能手机、pad等。2.可远程访问大数据可视化系统。

3.能够通过url调用我们现有养殖农场scada展示系统（bs架构）等。

4.可靠性高：支持高可用架构（负载均衡，双机热备，cluster架构）；图形化界面操作，与设备相似度高，不易操作错误。整个平台产品拥有完全的知识产品，无需依赖第三方的限制，从底层的数据采集，数据中心数据存储处理，到可视化展示完全在内部研发生产，因此其系统达到最优架构。

5.稳定性，成熟度高。

6.易维护性：安装部署简单，采用一键安装；问题定位快速；组态设备相似度高，流程化设计，整个监控单元或业务流程的运行状况一目了然。

第4章、技术要求。

系统架构设计要求。

食品加工厂全息数据可视化系统的建设将更高层次的聚集，融合现有信息系统，新增和完善现有系统管理上的不足，增加系统的智能元素，使得整体化管理，智能化管理细节上优化，更加高效节能。

而在未来，随着不同生产地区、产业链的扩大和增加，我们可以在集团总部实现对所有接入数据、可视化资源统一的调度和管理，使得食品工厂乃至集团的运营管理人员不受地域和时域的限值，随时随地查看、反馈相关信息，为企业的运营管理提供辅助决策、提高企业竞争力和品牌效益。

按照上述思路和目前食品加工厂的要求，本项目系统架构拓扑图设计要求如下：

图1：食品加工厂系统架构拓扑图示意图。

可视化技术要求。

1.襄阳地区产业链。

能分布等。根据种猪场、可以钻取到种猪厂生产运行信息，同时区域可以联动变化到种猪场。

--的监控视频，根据食品加工厂可以钻取到。

“食品加工厂”场景。

2.食品加工厂。

区域；同时周边的可视化图表联动变化为屠宰车间相关的生运行信息；包括：当日产能产值、产量统计、车间能耗及相关监控视频双击该区域，则钻取到“屠宰车间及产线”场景。

3.屠宰车间及产线。

图表呈现屠宰车间生产运行信息，包括：屠宰量。

/计划量对比、均重及出品率、车间温度指标。

和监控视频等。

4.物流管理地图。

信息；包括：车辆占比及运行统计、车辆里程及运行时间、车辆在线率、区域报警及异常统。

企业大数据范文简短篇二

为配合资产全寿命体系建设，公司制定相关管理制度，完善资产信息管理职能，明确资产所处使用周期阶段及运行状态，全过程监测与评价资产绩效及价值。资产全寿命管理模块上线后，计量中心生产调度平台mds全面升级，可将营销业务系统、用电信息采集系统及计量资产管理各个环节的数据进行全面统计、分析、评价，实现了计量资产的数据应用和图表展示。管理者根据资产历史数据、故障概率、技术经济寿命、设备状态以及损失程度等数据，从公司总体目标出发，作出投资决策、采购决策、建设决策、运检决策、报废处置决策，追求资产全寿命周期成本最优，实现资产管理全贯通。

资产全寿命管理对设备采购及设计逆向选择。除了对资产从投运到退役的全过程管理，资产的使用寿命、检修和维修次数、运营成本等数据的统计，反过来也向公司决策层发出采购选择信号，公司在供应商评估和招投标过程中，综合考虑各家设备公司的产品质量及后续维护费用，在产品设计初期向设备公司提出要求和意见。管理者对供应商供应的物资在全寿命周期内进行考核，更大限度地全过程规范供应商行为。对于发现的设备质量问题，尤其是在社会上引起严重负面影响提出警示和查处。对由于供应商原因造成的电力用户投诉，进行相应的索赔并追究法律责任。在设备材料供应商资质能力核实及招标采购中，对问题供应商采取限制授标、暂停授标、扣减评标分值、列入黑名单等手段。企业通过对各供应商产品设备等数据对比与分析，降低设备后续维修成本的关键在于设计阶段，不良的设备设计会带来高昂的后续维护成本，设备寿命也达不到预期。设计简约和特殊零部件少的设备可靠性高，库存管理便利，人员培训任务简单，日后改进难度也相对较低。公司依据大数据与优质供应商沟通，在设备设计初期阶段介入，使产品功能更亲近用户，能为企业节省巨大的运营及维护费用。

标准成本体系及成本差异分析。电力供应瞬间完成，在成本核算上需要将某一段时间内所消耗的资源量综合起来，与该段时间内产品总量形成关系函数。大数据管理实现了精准、快速收集数据样本，完成标准成本体系建设的信息采集工作，实现按作业拆分成本费用。在erp、pms和cms等数据平台帮助下，管理者对电网设备运行维护作业所耗费的标准人、材、机耗用量进行测算，完成输电网设备运营成本定额标准的定制，设计基于内部结算价格机理的责任中心效益分析方法，评估应用运营成本定额估算项目后期运行成本。数据库也为体系建成后的成本差异分析提供数字依据，规范成本支出行为，提高全员成本效益意识，精细化管理，标准化建设，实现公司成本管理的持续改进。

企业大数据范文简短篇三

职责：

1、根据产品需求、设计文档，负责公司大数据分析平台产品相关开发工作;。

2、协助架构师进行系统设计工作，参与部分技术预研工作;。

3、遵循编码规范，及时完成分配的开发任务，保证项目开发进度;。

任职资格：

1、大专以上学历，计算机相关专业，两年以上java开发经验;。

5、具备良好的沟通能力、团队协作精神，主动学习新技术的能力。

企业大数据范文简短篇四

2、对仓库的进出仓活动情况的终端跟踪；

3、管理仓库的所有文书和档案；

4、监督货品到仓，出货，及退货情况；

5、接听、转接电话并及时登记。

2、仓库数据员岗位职责。

1、负责部分联营店的销售开单，确保品项、数量、单价等数据的准确；

2、负责客户退货的盘点及数据的录入；

3、负责仓库单据的建档、收集、保管、存档等；

4、负责临时工管理：考勤、业绩汇总等；

5、负责仓库出库、入库、损耗等各项数据的统计，按要求提交相关报表；

6、上级交给的其它工作。

3、仓库数据员岗位职责。

1、执行库存管理流程、改进库存管理方法；

2、提供全面的库存分析报告，评估库存管理状态，提高库存管理水平；

3、信息系统数据的录入、填写和传递，相关单证、报表的整理和归档；

4、定期与仓库核对数据并实地盘点，检查监督出、入库手续；

5、完成上级交办的其他工作。

4、仓库数据员岗位职责。

1、根据系统数据整理出入库单据。

2、反馈处理出入库质量问题、数量差异。

3、负责出入库日报表，月经营分析会报表，绩效考核报表的统计。

4、负责领用、借用货品相关事宜的操作。

5、负责货品报损报废事宜处理。

6、负责转仓货品差异反馈及处理。

7、负责退货收货情况的反馈。

8、负责盘点异常情况调整、盘点单据生产、盘点损益处理。

9、负责定期收集和整理配送中心各项数据并完成数据报表。

10、分析和监控仓库业务数据，为决策和计划提供数据支持任职资格。

5、仓库数据员岗位职责。

1、负责仓库的入库，出库数据的处理。

2、发货开单，跟进发货数据。

3、仓库内部数据的流程管理，确保仓库数据的准确。

4、协助仓库其他工作的完成。

5、需懂的服装的进销存。

企业大数据范文简短篇五

城市商业银行起源于城市信用合作社，是中国经济改革的产物，是伴随中国经济发展而不断发展、壮大的。1984年十二届三中全会的《_中央关于经济体制改革的决定》引导中国经济改革重心由农村转移至城市，伴随城市经济改革和发展，各类经济主体的金融服务和融资需求急剧增加，特别是“两小经济”（集体经济和个体私营经济）的开户难、结算难和融资难问题尤为突出，在此背景下，城信社应运而生。1985年底，在武汉汉正街小商品市场成立中国第一家城信社。经初期快速发展，1994年末，全国城信社达到5229家。不可否认，城信社在活跃城市经济、支持“两小经济”发展作出了重要贡献。但由于社会经济体制的双轨制，以及其自身经营管理的不规范和经营基础的薄弱，也累积了大量风险。1995年初，人民银行发布《关于进一步加强城市信用社管理的通知》，终止批准新设城信社。并成立城市合作银行领导小组，先行在北京、上海、天津、深圳、石家庄5个试点城市推动城市合作银行组建工作。此后经过三次扩容，试点城市范围和试点组建机构不断扩充，城市信用社数量急剧下降。

鉴于城市合作银行不具有“合作”的性质，1998年3月，经_同意，中国人民银行与国家工商行政管理局颁布《关于城市合作银行变更名称有关问题的通知》，规定城市合作银行统一更名为城市商业银行，城市合作银行的短暂生命史逐渐被淡忘。尽管当时_规定城商行成立需满足资产规模8亿元以上，不良率在15%以下的条件。但改制任务压倒一切，不良率要求并未严格执行，加之政府干预，不规范的业务行为导致社会上乱集资、乱放款、乱拆借现象蔓延，在城信社基础上改制成城商行，成立之初历史包袱就显得沉重，城商行整体不良率居高不下，部分机构不良率超过50%，个别城商行甚至爆发挤兑**。1998年人民银行发布《整顿城市信用合作社工作方案》，对城市信用社进行全面的清产核资与处置，城商行组建与城市信用社全面整顿同步进行。同年，人民银行还发布了《关于加强城市商业银行监管工作有关问题的通知》，明确要求城商行建立和完善一级法人体制和两级管理的扁平化管理模式，并确立分级监管原则，由人民银行各分行对城商行实施法人监管。所谓“一级法人、两级经营”的管理模式是指：城商行总行作为全行的经营管理中心，掌握人事权、资金拆借权、对外投资权以及财产支配权等，保持支行作为业绩经营单位的自主权，对支行实行扁平式管理，在贷款审批、存贷比例、大额取现、财务费用、人事安排等方面实行分级分类的差别授权管理。

在监管部门的推进下，经过5年发展，城商行逐步摆脱原城信社粗放式经营和管理的模式，按照《公司法》和《商业银行法》建立了现代公司治理结构和框架，规范了内控制度和业务流程，综合经营实力大幅提高。在这5年中，城商行通过资产置换、增资扩股、债务重组、收购兼并、自我消化等方式处置了大量不良资产，风险化解成效显著。

在此期间，城商行开创了中国商业银行引进战略投资者的先河。上海银行、南京银行、西安银行三家城商行率先引进战略投资者，通过引入国际先进理念和做法，取长补短，打破了原有体制束缚，建立起市场化运行机制，管理能力、运营效率和服务体系均得到较大提升，产品创新步伐加快。为解决早期各城商行就存在的跨地域资金清算问题，1996年起成立了“全国城市商业银行清算中心筹备组”，承担了全国大部分城市商业银行间的异地清算业务。2002年，由上海银行牵头的城商行清算中心经人民银行批准成立，国内城商行间的同业合作进入实质性阶段，城商行间联合与合作取得突破性进展。

早期城商行是由规模较小的城信社合并组建，初期资本规模小，又受到地域限制，吸存能力低，导致城商行资产规模普遍较小，市场占有率低。到2003年末，资产规模100亿元以上的只有37家，占总数33%，规模最大的上海银行也只有1934亿元，而当时国有大行资产规模已是万亿级别。由于当时城商行普遍达不到上市标准，无法发行资本工具，增资扩股成为城商行发展的必然选择。2003年末，新成立的银监会发布《关于加强城市商业银行股权管理的通知》（银监办发[2003]105号），明确了城商行增资扩股的条件和程序，并对对股东的关联交易加强监督和管理。

徽商银行破茧而生以省为单位，通过联合重组设立城商行是提高资本规模，做大做强的快速通道。2005年，在安徽银监局的指导下，徽商银行按照“6+7”方案整体设计，即由合肥、芜湖、安庆、马鞍山、淮北、蚌埠6家城市商业银行和六安、铜陵、淮南、阜阳科技、阜阳鑫鹰、阜阳银河、阜阳金达等7家城市信用社合并组建。2005年12月28日，安徽省诞生了唯一一家省级城商行。徽商银行不断拓展新的发展空间，在2009年，本行成功跨出安徽，在江苏南京设立了首家省外分行，跨区域发展取得重要突破，业务发展空间得到不断拓展。徽商银行已经成为安徽乃至中国享有盛名的金融服务商，成长性、盈利性及资产质量等各项经营指标均位居同业前列。先后获得英国《银行家》杂志评选出的2012年全球千家大银行排名第305位等殊荣。徽商银行通过新设合并重组方式设立，资产规模、存贷款余额很快跻身城市商业银行前列。其组建和运营模式对中国城商行的重组并购之路具有重要的参考和借鉴意义。此后，各地先后重组了江苏银行、吉林银行、龙江银行、长安银行、华融湘江银行、湖北银行、贵州银行、富滇银行、广西北部湾银行、晋商银行、甘肃银行等省级城商行。

中国入世5年后，城商行陆续开始“引资、引智、引技”，优化股本结构，引入战略投资者。自1999年上海银行率先引进ifc开始，到2006年底，中资商业银行共引进境外战略投资者29家，投资总额190亿美元。其中，上海、南京、西安、济南、北京、杭州、南充、天津、宁波9家城市商业银行成功引进境外战略投资者。资本一直是困扰商业银行发展的难题，2004年，上海银行成为首家发行次级债的城商行，募集规模30亿元，2012年全年城商行发行次级债达到700亿元，发行次级债成为城商行群体资本重要的补充渠道。

作为只能补充银行附属资本次级债务，显然不具有长效性。ipo上市则可以直接补充核心资本，而上市也是众多城商行心中梦想。2007年，北京银行、南京银行与宁波银行成功登陆a股，但2008年金融危机之后，城商行a股上市脚步放缓，徽商银行、重庆银行2013年绕道香港h股上市。走出去，是城商行跨越式发展的必由之路。早在2001年宁夏银行在宁夏吴忠市设立异地支行，2002年由江苏、山东、安徽等地金融机构联合重组而成的淮海银行也较早开始跨区域经营（后被关停），但由于多方阻力，跨区域经营一直没有进入监管机构议程。

企业大数据范文简短篇六

伴随着信息技术的发展，大数据已经在越来越多的行业和领域中得到了应用，成为知识经济时代背景下一种全新要素，这里的大数据并非单纯的指代数据的量，更表明了数据本身的潜在价值，对于社会发展影响巨大。大数据时期，企业接触的数据越发复杂，传统财务管理逐渐无法满足企业生产经营决策的需求，在这种情况下，企业财务管理需要及时进行转变，提升管理效果。

当前，许多企业在经营管理中，对于技术改革都没有给予充分重视，这也使得其在财务管理中面临着大数据的挑战，要对存在的问题进行解决，首先要做的就是对大数据的科学处理，分析大稻菰谄笠挡莆窆芾碇兴处的地位。从企业角度分析，财务管理工作非常重要，是企业得以长远稳定发展的根本和前提，如果企业净资产定价模型在整个资产中的比例发生变化，则需要就融资渠道及流动资金进行改革。

要推动企业财务管理的规范化、科学化，要求企业必须紧跟时代发展步伐，分析大数据对于财务管理的影响，并以此作为突破点，推动企业财务管理的精细化，继而冲破大数据的束缚，在财务管理过程中，做好企业决策与评价工作。以我国资本市场股价为对象进行分析，其本身的表现与线性的财务理论价值主张逐渐背离，例如，，腾讯控股净利润125.93亿元，石化工业净利润350亿元，但是对比市值，腾讯达到了9124.5亿元，石化工业却只有6000亿元。

因此，大数据时期对于企业价值的判断，已经不能单纯局限于利润、现金流等财务信息，而是应该更多的考虑其商业模式、持续创新能力以及核心竞争力，而这些都不是企业财务资源规模所能够决定的。因此，大数据时期，企业应该推动财务管理内涵因素的变革，顺应时代发展潮流，重新做好财务管理工作的审视和分析，做好合理定位。

（二）投资决策标准变革。

财务理论本身可以看做投资决策的机制性问题，在其研究标准范围内，存在一些特殊要求，如股东财务收益、资本回报率等，这也使得企业在研究大数据时期财务管理变革时，需要立足财务学的相关理论方法，应对投资项目评估，通过评估方法的优化选择和调整，改变不正确做法，才能实现对于投资决策的正确评价。

（三）风险管理理论重构。

市场经济环境下，企业财务管理工作的核心之一是降低财务风险，而大数据时期，企业在风险确定方面存在一定缺陷，这也是影响其财务风险管理水平的一个关键因素，在无法有效应对大数据挑战的情况下，企业必然会被市场所淘汰。基于此，企业需要对财务风险管理理论进行重构，结合财务理论，一方面，可以针对资本结构进行适当调整，另一方面，可以引入证券投资理念中存在的投资组合思想。财务风险管理是衡量产品及服务价格波动的主要依据，对于企业而言，风险是客观存在的，如何防范风险的发生，是财务风险管理的主要任务。

（四）信息查询方式变革。

大数据背景下，为了能够实现财务数据的高效传递及汇总，实现不同部门之间财务信息的共享，企业应该借助信息化手段，立足自身财务管理需求，构建多层次动态性财务查询系统，配合信息反馈系统，为财务管理提供支撑。与传统财务查询方式相比，动态财务查询系统可以充分利用现代信息技术的优势，在互联网环境下，提供财务信息的远程查询、经费查询、收入明细查询等服务，也能够支持一些特殊的'功能查询服务。

结合动态财务查询系统，用户能够更加及时准确地了解企业的真实财务状况，获取自己需要的财务信息。从拓展用户需求的角度，在对系统进行设计的过程中，应该强调数据库和动态网页的融合，而考虑动态财务查询系统可能会对原本财务系统的安全产生影响，在对系统进行设计的过程中，可以采用优化物理数据库设计技术、基于存储过程的分页显示技术等，对系统查询功能进行优化。

大数据时期，企业财务管理方式出现了很大变化，在数据仓库、数据挖掘技术等的支持下，财务共享信息平台开始朝着云端发展，逐步形成了财务云，其本身可以与多种业务系统集成应用，完成对于财务信息的有效收集，并根据采集到的信息对账务进行有效处理。与传统财务管理模式相比，财务云能够减少人工干预，保证数据准确可靠，也可以实现资金管理、财务管理和财务共享服务的集成，构建统一集中的企业财务云中心，为企业提供财务分析、预算控制、财务审计等多种财务管理功能，有助于财务管理水平的提高。

总而言之，大数据时代的到来，使得企业面临着新的发展环境，财务管理工作也需要应对大数据挑战，传统财务管理模式越来越难以适应大数据时期的要求，需要企业立足自身实际，做好全面细致分析，推动财务管理工作的变革，创新财务管理模式，改进财务管理方法，利用大数据技术来实现对于财务资源的集中、存储和分配，提升财务管理的有效性，为企业决策的制定提供可靠支撑。

参考文献。

企业大数据范文简短篇七

正如远在石器时代，我们的祖先发现并能够控制火之后，我们的文化经历了令人难以置信的变迁。所以，当我们的企业开始接触到先进的以大数据形式提供的信息时，我们的现代企业文化也必然会相应的发生一定的变化，更重要的一点是，如果大数据尚未对您企业的文化产生任何影响，那可能是您使用大数据的方法不正确。

大数据影响您企业文化的具体方式取决于您企业的数据类型，以及您企业打算用这些数据信息来做什么。举个例子来说，一家公司的主要营收来自服装销售。那么，其编制和收集的数据应包括有关目标销售地区的详细人口信息；适当的大数据分析将揭示一定的消费趋势。该公司找寻这些趋势的方式会影响其整体文化。

企业文化与人力资源。

营销企业的人口统计工作与整个公司的文化有着非常大的关系，故而大数据也将对其整个企业文化带来十分深远的影响。毕竟，营销企业绝对不能将时间和资金浪费在针对那些根本不会关心您企业产品的人来做广告。基本上，流线型的分析将迫使您企业摆脱低效率的做法，重点关注能为客户带来什么价值，进而帮助企业挣钱。

传统的营销方案告诉企业主进行广泛撒网似的广告媒体投放，包括：电视、广播、平面广告、网络广告和社交媒体。而利用大数据库和有效的分析则意味着，现在的企业可以清楚地看到其营收来源于那些广告投放，而广泛撒网似的广告投放无疑是时间和资金的浪费。这将如何影响企业文化呢？其迫使企业去了解和迎合企业客户的个性和想法。广告活动将随着客户而发生变化。所以最终是消费者的需求真正定义了企业。

得益于大数据分析，即使是银行和贸易机构也正在经历企业文化的变化。这些机构必须以复杂的数学公式的形式密切关注交易模式和投资模式，进而存储，探索和解释这些模式，这意味着其能够帮助银行和股票专家节约时间和金钱。

大数据分析对于金融业的人士意味着什么？这意味着一种几乎千篇一律的工作方法不容许有任何错误的文化。在金融业方面，大数据特异性的高层次细节越来越重要，比个人报告更可靠。在未来，如果您不遵循大数据分析，您可能会被您自己的雇主或客户起诉。交易和银行文化变得更加激烈和科学。

大数据策略。

如果您的企业正在考虑收集大数据并对其进一步的进行分析，准备好对您企业的经营策略进行根本性的变革。保持业务结构的灵活。您可能需要改变您企业的招聘策略，以便更适合您的统计的需要，并改变您优秀员工的工作时间，以便在业务需求高峰时间能够随时找到他们。对于您的营销部门来说，事情会变得更为精简，减少无效的广告计划，加大最有效广告的投放力度。如果您跟随大数据的步伐，您企业的文化可能会一直持续的发生改变，但这将是一个更为健康的文化。

企业大数据范文简短篇八

一、背景与目标。

基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。

充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。

二、政务大数据平台。

1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和etl等功能。

2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。

4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。

5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。

6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

word版整理。

采用新型mpp数据库+hadoop的融合架构，使用mpp处理pb级别的、高质量的结构化数据，同时为应用提供丰富的sql支持能力;使用hadoop处理海量半结构化、非结构化数据，从而满足用户多种数据的处理需求。

智慧政务：基于分布式计算、存储框架，面向政府不同价值的数据源，通过采集、存储、建模、挖掘等大数据技术，在社会保障、公共安全、人居环境、劳动就业、文化教育、交通运输、综合治税、消费维权、精准扶贫等领域开展大数据应用，优化公共资源配置，提高公共服务水平。帮助政府促进经济发展、完善社会治理、提升政府服务管理能力、服务改善民生，培育壮大新兴产业。

如下图所示的政府综合决策分析系统，利用大数据分析平台，采集并分析多个部门共享上传的业务数据，为政务部门提供决策支持。

word版整理。

企业大数据范文简短篇九

大数据背景下，企业财务管理面临着新的挑战，要提升财务管理的效果，企业必须顺应大数据时期的特点，从理念、内涵、方法等方面，推动财务管理变革与创新。本文从企业财务管理面临的大数据挑战出发，论述了大数据时期，企业财务管理在内涵因素、投资决策标准以及风险管理理念等方面的变革，望能够为相关研究提供一些参考。