构建完整的数据管理能力体系
技术创新，变革未来
构建完整的数据管理能力体系
数据会成为“武器”吗？
?愿景：国防部是一个以数据为中心的组织，以快速和大规模的方式使用数据，以获得作战优势和提高效率
?把数据当作武器系统，管理，保护和使用数据以达到作战效果，这是所有国防部领导人的责任
?体系结构（快速调整能力）、标准（价值在于数据使用和交互时）、治理、人才（数据专家）与文化（决策基于数据）
数据管理能力非朝夕之功
T AFIM C4ISR DoDAF 1.0DoDAF 2.0
?1986-1991?1996-1997?2004?2009
需要累积哪些方面
25%50%75%100%
技术理解能力架构设计能力业务洞察能力数据决策能力
数据管理能力现状
数据管理能力
初始级受管理级稳健级量化管理级优化级
平台技术阶段大数据
（2006）
数据湖
（2011）
数据中台
（2018）
银行的大数据应用
客户画像客户服务风控
经营
数据人才的不足数据技术的不足
怎样才能真的走向数据智能化组件化自动化
数智化
初级数字化
高级
数字化
架构能力的不足
由数据建造的数字化银行竞合生态圈信用信息
开放信息风控……
运营合作方服务合作方服务
合作方服务……
洞察
银行业务能力连接政务服务政府、合作方能力
合作方合作方合作方
客户云+可信连接
需求实现送达技术连接技术银行基于社会基础设施的协同化、定制化客户服务开放式企业架构政府洞察技术
超算中心虚拟空间孪生技术分布存储高速传输
中国和各大发达国家城市规划运作体系
1.澳大利亚的城市行政体系 2.新加坡的城市行政体系 3.日本的城市行政体系 4.加拿大的城市行政体系 5.美国的城市行政体系 6.中国的城市行政体系 澳大利亚的城市行政体系——规划行政体系 一、联邦政府及首都的规划行政 堪培拉 在联邦制的条件下，联邦政府一般不干预及州以下的城市规划行政事务。但联邦政府某些部门的职责与地方规划事务有一定的关联性，这些部门主要有：建设部、环境、住房和社区发展部、交通部。此外，在1972－1975年的惠特拉姆政府中曾设有城市和区域发展部，联邦政府通过行政和财政等手段介入地方城市发展的事务。 在联邦直接管辖下的堪培拉市，在1988年以前，国家首都发展委员会是规划行政的单一主体，联
邦政府设有主管首都地区事务的部长，部长会同国家首都发展委员会处理城市规划布局的调整、土地使用管理等的具体的程序性工作。1988年以后，根据新的立法，堪培拉分别成立了属于联邦国家的首都规划署（The National Capital Planning Authority），及属于堪培拉市的地方规划署（Territory Planning Authority）。国家首都规划署负责制定“国家首都规划”，这个规划中要包括整个首都地区的规划原则、政策及标准，在规划中划出具有国家首都特征的指定区域，在指定区域内制定详细的规划和设计文件，对指定区域实施建设管理。 “国家首都规划”由首都规划署按法定程序编制或修订，经由联邦政府主管部长批准，经政府官报公布生效。规划生效后，政府须在国会两院会议期间的6天内提交给两院，在提交后6天内如果国会任何一院通过动议不同意这个规划或规划中的部分内容，则这个规划或规划中的一部分内容即为无效。 首都地方规划由地方规划署按法定程序编制或修订，并征询首都规划署的意见，书面报地方政府行政长官。联邦法律规定，地方规划与国家首都规划不符为无效。 二、州级政府及规划行政 澳大利亚各州的城市人口主要都集中在州的首府。州的首府都是大都会区，由几十个地方政府行政单元的组成，如悉尼大都市区有30余个地方政府行政区，墨尔本大都市区含50多个地方政府区域。由于首府在各州的经济、政治中的重要地位，州政府一般都对首府的整个都市化地区施以较直接的管理。 维多利亚州的规划行政体系在各州中最为复杂，并随经济、政治条件而不断变化，经过了多次的调整变迁，但长期以来州级政府机构在规划行政中的主导地位没有改变过。 悉尼港 在维多利亚州的州政府设有规划和环境部（1993年后改为规划与发展部），作为州的规划行政主管部。在州的层面，通过立法设有墨尔本及大都会工务局（The Melbourne and Metropolitan Board of Works，以下简称MMBW）。MMBW被赋予了广泛的权力来编制和实施墨尔本大都市区规划(Melbourne Metropolitan Planning Scheme，以下简称MMPS)。在墨尔本以外的其他城市化地区也通过州立法设立了几个区域性的规划行政机构，以负责跨地方行政区的规划事务。 根据1981年的州城市规划法修正案，位于墨尔本大都市区内的地方政府可以申请编制自己辖区的法定规划。地方政府编制的规划必须与MMPS相符合，且不涉及具有全局性的问题。地方政府的规划必须经MMBW同意才能生效。规划一旦生效，即取代MMPS中的有关部分内容。一个地方政府一旦有了自己的法定规划，相应的规划审批权限就从MMBW转移到这个地方政府。 规划的行政涉及与各方的协调。有许多州的行政机构与规划事务有关，它们有的为规划提供咨询，有的在实施自己的行政行为过程中将对规划产生影响。维多利亚州与规划有关的行政机构包括：州协调委员会，其职责是协调州政府几十个部门的政策和行政行为，确定优先程序及规划方向；规划咨询委员会，其任务是为规划部长提供咨询意见，特别是关于规划的政策问题；历史建筑保护委员会，其工作是制定和调整历史建筑的登录；环境保护署，其职责是保护和改善环境及控制污染；城市更新署负责重建或改建旧区；政府建设顾问委员会，负责为主管公共工程的政府部长提供关于保护具历史、文化价值的公共建筑的建议。此外还有公共工程部、港口署、土地保护委员会、农业部、住房部、卫生局、林业局等机构也都与规划行政有关。
大数据对企业管理决策影响分析
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
项目管理知识体系
项目管理知识体系
2019年3月
目录 1. 项目整体管理 (8) 1.1. 制定项目章程（启动） (8) 1.2. 制订项目管理计划（计划） (8) 1.3. 指导与管理项目执行（执行） (9) 1.4. 监控项目工作（监控） (9) 1.5. 实施整体变更控制（监控） (9) 1.6. 结束项目或阶段（收尾） (10) 2. 项目范围管理 (10) 2.1. 规划范围管理（计划） (11) 2.2. 收集需求（计划） (11) 2.3. 定义范围（计划） (12) 2.4. 创建工作分析结构WBS（计划） (12) 2.5. 确认范围（监控） (13) 2.6. 控制范围（监控） (13) 3. 项目进度管理 (14) 3.1. 规划进度管理（计划） (14) 3.2. 定义活动（计划） (14) 3.3. 排列活动顺序（计划） (14) 3.4. 估算活动资源（计划） (15) 3.5. 估算活动持续时间（计划） (15) 3.6. 制订进度计划（计划） (16)
4. 项目成本管理 (17) 4.1. 规划成本（计划） (17) 4.2. 估算成本（计划） (17) 4.3. 制定预算（计划） (18) 4.4. 控制成本（监控） (18) 5. 项目质量管理 (19) 5.1. 规划质量管理（计划） (19) 5.2. 实施质量保证（执行） (19) 5.3. 质量控制（监控） (20) 6. 项目人力资源管理 (20) 6.1. 规范人力资源管理（计划） (20) 6.2. 组建项目团队（计划） (21) 6.3. 建设项目团队（计划） (21) 6.4. 管理项目团队（执行） (21) 7. 项目沟通管理 (22) 7.1. 规划沟通管理（计划） (22) 7.2. 管理沟通（执行） (22) 控制沟通（监控） (23) 8. 干系人管理 (23) 8.1. 识别干系人（启动） (23) 8.2. 规划干系人管理（计划） (24)
中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料
中国移动企业级大数据中心建设指导意见 为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国围实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。 一、建设要求与重点 企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。为企业、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。 企业级大数据中心的建设要求包括三方面： （一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。 （二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要
求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。 （三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。 二、建设重点 企业级大数据中心建设重点要求如下： （一）企业级大数据中心的能力要求 为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分： 数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。数据采集需包括来自BSS、OSS、MSS的基础数据、来自于用户上网行为的DPI二次解析数据以及来自外部的第三方数据的数据采集。数据存储运算功能可根据数据类型及应用采用不同类型的数据库技术实现对不同价值、规模、时效性的数据差异化存储和运算。数据交互功能是实现不同形式的数据存储之间的数据交互。 系统平台管理能力：大数据平台需具备系统平台管理能力，提供对大数据平台的软件和硬件资源的管理，包括诸如资源管
企业数据管理系统平台
企业数据管理系统平台 企业数据管理系统平台，当今很多企业的管理多为分散、独立的系统，信息组织缺乏规范化不可避免地出现一个个“信息孤岛”;在过往的发展过程中，对企业而言，员工多利用Excel或单一SaaS软件进行数据管理，故对于企业的数据化分析及应用有效性判断有一定影响。 在互联网思维变革的浪潮下，很多传统行业都加速了互联网化的转型，但是有些企业的转型依然反应出较慢的速度。 如何高效得做好管理工作，如何能够让企业更好的运转。接下来，我们带你了解一款企业数据化管理平台——数企BDSaaS： 一、数企是什么： 数企BDSaaS是一站式数据化管理云平台。只需要一个账号，就能够解决各类企业的办公问题;一个数据中心，解决数据分散，易丢失问题;一个APP解决内部信息孤岛，打破企业系统数据的孤岛现象，利用多维度企业数据化分析，为企业发展提供数据化指导。 二、企业数据管理系统平台，数企能解决什么： 1、四大管理维度，让中国4600万中小企业实现数据化管理变革： a、销售管理云平台，建立企业全渠道营销互动平台，360°标签化目标客户群体，打造企业专属新零售体系; b、内部管理云平台，依托互联网+全新管理思想，打造企业专属全新协同办公环境，大幅度提升企业办公效率; c、生产管理云平台，打造产品全生命周期、全制造流程数字化管理，实现集研产销于一体的生产基础数据统一管理;
d、BI效果分析，通过将企业各模块全渠道的有效数据进行整合，形成企业在当下、未来发展的仪表盘。 2、五大数据中心： 利用PMCOO模式，将企业的产品、营销、客户、订单以及办公等数据，统一在一个平台中，构建企业的大数据管理平台。 3、上百款企业应用 包括工作日志、公司制度、快速审批、云签到、人力资源管理、会议管理、渠道管理、分销系统、生产管理、小程序、客户管理等上百款企业应用，方便企业办公等各种需求。 三、产品详细介绍： 数企包含了企业内部管理云平台、销售管理云平台、生产管理云平台、BI效果分析等产品模块，将企业数据全线打通，为企业管理提供数据支持，彻底解决企业数据孤岛问题。 1、内部管理系统：包含智能办公管理系统、财务管理系统、人事管理系统、企业审批系统等产品模块;实现内部移动数据管理; 2、销售管理云平台：包含智能CRM系统、渠道管理系统、营销管理系统、企业定制中心等服务;依托全方位定制化管理，助力销售成功之路; 3、生产管理云平台：包含设备管理、场地管理、物料管理、系统配置、系统配置、生产计划实施、生产流程工艺、生产计划配置服务，为企业建立生产设备登记管理系统，对生产设备进行统一管理。 4、BI效果分析：将企业各模块全渠道的数据进行有效的整合，清晰洞察企业运转效率，为企业在当下、未来发展提供数据支持。 5、另外配置PC端总控，手机端app，方便企业使用，企业数据化管理及分析，提供切实可靠的数据保障。 企业数据管理系统平台，深圳市八度云计算信息技术有限公司成立于2013年，公司专注于云计算SaaS管理软件的研发、测试与维护等服务领域，专业从事于企业管理软件的研发、测试
《大数据在企业管理中的应用》
大数据在企业管理中的应用 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。 大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。 课程收益： 1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； 2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； 3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； 4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能； 5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。 课程模型：
课程时间：1-2天，6小时/天 课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑 课程大纲 前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产：传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1）什么是大数据基因：客户VS用户 2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验 第一讲：大数据的时代背景和正确认知 一、什么是大数据？ 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1）大——海量，平台级 2）数——信息结构化 3）据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1）时间 2）空间 3）行为 4）偏好 5）规律 6）预测 案例分享：五常大米，下单即送 4.大数据的类型 1）消费数据——多维度记录 2）机器和传感数据——图文、语音、影像
从0到1搭建数据分析知识体系_光环大数据培训
https://www.wendangku.net/doc/7312429323.html, 从0到1搭建数据分析知识体系_光环大数据培训 数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。 对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据; 不知道用什么样的工具; 不清楚分析的方法论和框架; 大部分的数据分析流于形式; …… 其实，数据分析并没有大家想象的那么难，这篇文章总结了一套较为完整的数据分析知识体系，全文共6103个字，全部读完大约需要8分钟。 一、概念——数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。 大部分人都知道把“4.报表”选上，但是很难有人会认为上面5个选项都是。其实这反映了一个很普遍的现象：很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。 ①什么是数据 数据(data)是描述事物的符号记录，是构成信息或者知识的原始材料。这种哲学层次的定义，让数据的范围极大丰富，也符合目前“大数据”发展的需要。试想一下，现在很多搜索引擎做的“图片识别”、“音频识别”难道不是数据分析的一部分吗? 作为一名互联网企业的运营从业者，我们接触到的数据可能没有那么复杂，但是也有很多类别。
https://www.wendangku.net/doc/7312429323.html, 从数据的来源来看，可以分为企业外部数据和内部数据。外部数据主要包括社会人口、宏观经济、新闻舆情和市场调研数据;内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同，不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。 那么我们常见的“信息”和“数据”有何不同? 数据是信息的载体和表现形式;信息是数据的内涵，信息加载于数据之上。以书本和知识为例，书本属于数据概念范畴，知识属于信息概念范畴;书本是知识的一种载体和表现形式，知识是书本的内涵和升华。 ②什么是数据分析 数据分析是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。 这里有两个点需要注意：首先，我们需要提取的是有用的信息，而不是自嗨;其次，这些信息需要用来指导实践，而不是流于形式。 二、思路——方法论和方法 很多新人入门数据分析的时候，要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。这都是缺少分析思路的表现，需要宏观的方法论和微观的方法来指导。 那么方法论和方法有什么区别? 方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。 ①方法论 数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。 PEST分析法：从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。 SWOT分析法：从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。 5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、Howmuch7个常见的维度分析问题。 4P理论：经典营销理论，认为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)
DCAM：数据管理能力评估模型(word)
DCAM 数据管理能力评估模型 本文介绍EDM 企业数据管理理事会"DCAM 数据管理能力评估模型" ?DCAM简介 ?DCAM主要内容 ?DCAM评估模型 ?DCAM评估报告（案例） DCAM 简介 DCAM 数据管理能力评估模型是EDM 企业数据管理理事会基于全球领先企业/组织的最佳实践，综合跨企业数据管理经验形成。DCAM 数据管理能力评估模型定义并发布了企业所需的数据管理能力，强调以数据战略和数据治理驱动开展数据管理在技术和规程最佳实践，基于业务价值和业务目标实现，开展数据管理的基本原则。 ?数据被企业作为融合业务和组织过程的核心要素之一； ?数据生命周期的管理和实现是企业利用数据获得降本增效、自动化运营、归并冗余系统、最优化协调增强客户服务的关键。 DCAM 考虑的主要问题 ?较多组织对于数据管理概念模糊，理解不清； ?组织中的数据已然是无处不在，缺乏良好的框架进行管理； ?大量的数据零散在各个业务应用系统中，或是凌乱堆放在数据仓库中需要管理； ?数据的归属、可信和可靠性难以确认，数据带来的业务冲突和阻断带来挑战； ?不良数据所形成的数据基础，难以获得组织的分析、洞察，影响业务协同和客户服务。
?数据的术语、命名、约定等，成为实现业务、数据、IT一致性的关键，诸多业务、IT的阻力屡见不鲜； 当前企业数据管控环境可体现为，如下5个方面： 1.遗留问题，缺乏统一的技术和操作环境； 2.过于简单，缺乏整体复杂度考虑； 3.业务一致性，缺乏对数据精准的理解； 4.数据质量，缺乏数据协同和转换环境下的数据质量管理； 5.技术实现，缺乏数据集成和平台管控。 DCAM 价值 ?DCAM 提供企业数据管理现状指导和建议； ?DCAM 提供企业数据管理未来目标规划建议
大数据技术在企业管理中的功能-企业管理论文-管理论文
大数据技术在企业管理中的功能-企业管理论文-管理论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：大数据时代的来临给传统企业管理模式带来严峻挑战，企业管理将发生巨大变革，在企业的管理中，利用大数据技术可以挖掘有效的信息，从而为企业的决策提供有效的参考依据。笔者首先概述大数据技术，分析当前形势下企业管理存在的问题，最后研究大数据技术在企业管理中的功能，希望对企业管理有积极意义。 关键词：大数据；企业管理；规避风险 进入21世纪以来，随着市场经济在国民经济发展中的作用愈发凸显，我国大中小型企业发展十分迅速，以大数据技术为支撑的网络信息应用到企业管理中，为企业的经营和发展带来了极大的便利。在企业的管理活动中，运用大数据技术可以实现对数据的有效搜集，从多
个角度对企业进行管理，从而为企业的管理提供稳定、可靠的保障。本文分析研究了大数据技术在企业管理中的功能，希望对企业的健康发展起到积极作用。 1大数据概述 大数据技术是互联网发展以来又一次科技的突破，从全球整体发展形势来看，数据量的呈式增长，如何从海量的数据信息中筛选出对企业管理有用的数据信息成为人们重点关注的问题，大数据技术为企业的发展提供了良好的契机。从概念上来讲，大数据技术主要指无法用常规的方法进行总结和整理，而需要运用新的处理方法才可以体现其价值的巨量数据。大数据技术最早起源于20世纪90年代，当时处于数据的初级发展阶段，主要对大数据的算法和模型进行研究。进入21世纪以来，2003年到2009年是大数据技术的成长时期，随着新媒体技术的出现和发展，产生了大量非结构化的数据信息，这些数据信息是传统的处理方法很难处理的。进入2010年，随着智能手机的盛行，人们对互联网的依赖程度提高，在人们的生产和生活中产生了更多碎片化的数据信息，云计算和大数据技术取得了快速发展，大
DAMADMBOK数据管理知识体系
DAMA-DMBOK 数据管理知识体系职能框架 版本：V3.0.2
目录 1.简介 (3) 1.1.数据管理专业 (3) 1.2.数据管理知识体系（DMBOK） (4) 1.3.DAMA数据管理辞典 (5) 1.4.为什么需要此职能框架？ (5) 1.5.为什么会有 2.0版? (5) 1.6.为什么会有 3.0版? (7) 2.概述 (8) 2.1.数据管理职能 (8) 2.2.环境元素 (11) 3.DAMA-DMBOK职能纲要 (13)
文档简介 本文档针对DAMA数据管理知识体系（ DMBOK）职能框架的第 3.0.2版进行描述，该框架是由DAMA国际提供的，用于协助对本专业的最佳实践方法进行规范化的工作。 Deborah Henderson DAMA国际教育服务副主席 DAMA基金会主席 Mark Mosley DMBOK编辑修订历史 版本日期作者描述 1.0 2006.3.27 Mark Mosley 由芝加哥分会给DMBOK 委员 会提交的建议书原始草稿。 1.1 2006.4.17 Mark Mosley 改写后的草稿，作为DMBOK 委员会提供给DAMA国际/基金 会的建议版本。 1.2 2006.5.3 Mark Mosley 2006年丹佛会议由DAMA 国 际使用后进行修改。 1.3 2006.6.12 Deborah 部分内容修订。 Henderson 2.0 2007.4.5 Mark Mosley 部分内容修订，以反映2007年 马萨诸塞州波士顿DAMA国际 会议上所做的部分修改。 2.1 2007.11.5 Mark Mosley 部分修订，反映对DMBOK术 语的使用。 3.0 2008.5.5 Mark Mosley 对第9章和第10章进行结构调 整。 3.0.1 2008.6.25 Mark Mosley 修改为详细的活动纲要。 3.0.2 2008.9.10 Mark Mosley 对DW/BI管理的活动纲要进行 微调。
公司数据管理制度
公司数据管理制度 第一节总则 第1条为规范业务数据管理工作，降低数据被非法生成、变更、泄露、丢失及破坏的风险，提高数据流转效率和支持业务需求的力度，特制定本制度。第2条本制度中的数据，包括并不限定于，公司信息系统数据、公司后台数据库数据、员工个人办公电脑中的各种公司业务数据及业务所涉及第三 方的数据、文档、报表。 第3条本制度适用于公司各部门进行数据统计、收集、审查、使用、保管、共享各环节。 第二节业务数据的安全性级别 第4条业务数据按照重要性程度以及隐私性的要求，暂时由低至高划分为四个 级别：公司可对外公开数据 L1 ；公司对内公开数据 L2；公司部门内隐私数据、员工个人隐私数据、业务所涉及第三方对公司公开数据 L3；业务所涉及到的第三方隐私数据 L4 。 第三节业务数据保存和销毁管理 第5条业务数据的保存方式，分为：总部后台底层服务器、部门或区域应用层服务器、个人办公电脑及（移动）硬盘、 U 盘、光盘、书面记录、打印 复印版等。 第 6条对于与财务报告相关的各种业务数据，须保存7 年。 第 7条业务数据的保存时间，在符合各业务需求和相关法律法规的规定下，必
须尽量保证较长期限的留存，原则上不小于三年。 第8条 L3 以及 L4 级别的业务数据，需要保证存放数据的介质必须在安全的地方，非授权人员（公司最高管理层、相关部门负责人（直线业务总监 -- 直线 业务总经理 -- 直线业务经理 -- 直线业务管）、相关工作具体责任人）不得进入相关区域。 L2 及以上级别的数据，不允许通过保存在电子设备上或通过 书面的方式携带出公司，或在公司区域外公开讨论。如有特需，必须 通过部门数据安全负责人或总经理级批准，并上报综合管理部记录在案 第9条数据备份的计划和管理，按各业务需求进行。 第10 条原则上通过电子方式保存的数据不需要进行销毁。书面记录、打印复印 版的数据，在超过数据保存时间的要求后，可以选择性销毁， L2 及以上级 别的业务数据，销毁时必须由责任人、直线管理层或部门数据安全负 责人通过粉碎机粉碎。 第四节数据的导入、录入和修改管理 第11 条数据的录入，指各部门逐一将业务数据备案的过程。数据录入必须由相关部门总经理级提前向综合管理部报备。 第12 条数据修改，指软件部门、数据部门改变备案系统中已有的数据的过程。 数据修改必须通过相关部门总经理级的审批，上报综合管理部记录在案， 由部门指定的专人操作。 第五节数据的查看、提取、报表的制作和发放的管理 第13 条数据查看或提取指数据部或综合管理部应数据拥有部门或公司管理层的要求，对公司业务数据进行查看或导出的过程。 第 14 条数据和报表的需求，需要通过相关业务总经理级汇总书面提出，由数据
专题20城市体系和城市群
专题20 城市体系和城市群 一、教学内容 1、教学内容： 本专题有“城市体系”和“城市群”两部分组成，介绍了世界与中国的城市体系划分以及城市群的特征、形成条件及意义。 2、地位与作用： 本专题是在上个专题介绍城市个体内部空间特征基础上，探讨城市之间空间关系，前后存在互为因果关系，城市群既是社会经济发展到较高程度后，在一定范围内出现的一种城市集聚现象，也是当代世界城市化的主要特点，为下一个专题“城市化”学习打下基础，起到了承上启下的作用。 二、教学目标 （一）知识与技能 1．说出城市体系分类方法，列举出不同等级的典型城市。 2、根据“中国城市的体系等级层次系统表”和“中心地模式图”，学生归纳出不同等级城市数量。 3、阅读“长江三角洲城市群分布图”等系列图表，说出城市群的特征和有利条件。 4、阅读“世界六大城市分布图”和“世界人口密度图”，分析出世界的六大城市群共同优越条件； （二）过程与方法 1．以长江三角洲地区城市体系为案例，学生在对我国最大城市群中的城市分类中，知道城市体系分类方法以及对应的典型城市。 2、通过阅读“世界六大城市群分布图”和“长三角城市群分布图、等级体系图”以及相关资料，懂得读图分析地理现象的方法。 3、学生以课前小组合作形式通过书籍、互联网等途径搜集世界重要城市群的经济、人口、交通等相关资料，提高其地理信息搜集、整理、分析能力。 （三）情感、态度与价值观 1、通过学生对我国不同等级城市等相关资料的搜集，让学生关心我国基本地理国情，增强热爱祖国的情感。 2、培养学生重视、关心城市发展意识，提高学习城市地理兴趣。 三、教学重点、难点
1．重点：城市体系及其划分、城市群形成的条件、特征、意义 2．难点：中心地理论 四、教学方法和手段 1、案例教学——“长江三角洲地区城市体系” 【背景思想】“城市体系”划分级别多，知识琐碎、枯燥，对于我国唯一的世界级城市群，又是生活在该城市群中的核心城市——上海的学生，教材却只是以专栏的形式作了简单介绍，教师以此地为例来让学生学习身边熟悉的城市等级，更能体现二期课改“关注贴近学生生活的地理”理念。 2、图表教学 【背景思想】“城市群”这一部分知识图表资料多，可以通过读图来培养学生学科能力,强化地理事物的空间位置及空间关系。 3．多媒体教学：在重点和难点环节探讨活动中运用幻灯片演示辅助释疑。 五、教学安排1课时。 六、教学过程 （一）引入新课 1、展示长三角地区这几年建造好和正在建造的世界级桥梁雄姿 东海大桥江阴长江大桥润扬大桥 苏通大桥杭州湾跨海大桥崇启大桥效果图【背景思想】学生们在了解时事地理同时，增强民族自豪感，同时可引导学生思
国有企业如何推进大数据管理
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7312429323.html, 国有企业如何推进大数据管理 作者：李国甫 来源：《企业文明》2015年第09期 历史的车轮已将人类带入大数据时代。IBM执行总裁罗睿兰认为：“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”大数据在给企业带来“数据财富”的同时，也引发了企业的管理变革。大数据可分成大数据管理、大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。本文以武钢为例，仅对国有企业推进大数据管理进行探讨。 实施“大数据战略”倡导“大数据驱动决策”新模式 “大数据”一词是舶来品，是继物联网、云计算、移动互联网之后又一个热门概念。根据维基百科的定义，它是指无法在可承受的时间范围内用常规工具进行采集、管理、处理的数据集合。大数据时代可能带来的巨大价值正渐渐被越来越多的企业所认可，同时，大数据为人们提供了一种全新的看待世界的方法。“让数据作主”的理念，将彻底根除中国“数据出官，官出数据”的痼疾，并推动一些习惯于靠“经验和直觉”作决策的企业发生巨大变革。 树立大数据价值新理念。理念是行动的指南。武钢推进大数据管理，各级领导干部和全体员工首先应树立大数据价值理念：企业“堆积如山”“浩如烟海”的数据不是“数据垃圾”，而是深藏在企业内部的原油和金矿；是企业最宝贵的资源、最重要的资产；是现代企业管理取之不尽、用之不竭的智慧源泉；是提高工作效率、进行科学决策、创造企业价值的有效途径。武钢实施“大数据战略”，国有企业推进大数据管理整体思路是对大数据价值理念认识上的一次新飞跃，是转型升级发展时期的明智选择。未来，采集、存储、分析、预测所有数据的能力，将成为武钢的一项核心能力；大数据将成为武钢的核心竞争力和核心资产。 明确智能化决策新方向。大数据至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样作决策、谁来作决策。长期以来，企业更多地依赖个人经验和直觉作决策，而不是基于数据。大数据时代，没有数据分析支撑的决策将越来越不可靠。大数据带来更准的预测，更准的预测带来更佳的决策。因此，推进大数据管理，武钢可以实现由传统决策向“大数据驱动决策”的新模式转变。也就是说，领导者可以从大数据中获得洞见。以大数据为智囊核心的智能化决策是企业未来发展的方向。在智能化决策过程中，大数据和云计算技术将占有越来越重要的位置，决策制度化、流程化的程度会日益增加，决策会变得更加公开、透明、可追溯。决策的精细化程度也日益增加。 拥抱大数据管理新时代。企业是数据的主要生产者，也是经验丰富的使用者，还是直接受益者。大数据时代，谁拥有了大数据，谁就占领了制高点，取得了主动权。IBM的一份最新调研报告显示：当前中国只有6%的企业对大数据有较深入的管理与应用，多数企业还处在知识积累、观望或初步尝试阶段。因此，武钢推进大数据管理，不仅前景广阔，而且时不我待。
企业数据管理最佳实践
关于举办企业数据管理最佳实践培训班的通知 一、培训背景 《企业数据管理最佳实践培训课程》是由国内资深数据管理专家结合6年来“数据管理最佳实践”经验，精心打造的“CDO首席数据官”的必修课程。目的是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理能力，从数据管理专业知识体系，核心数据管理技能和数据管理专业人员职业能力等方面提供训练，帮助数据管理专业人士获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。 二、培训收益 通过学习本课程，您将获得如下收益： 1、企业数据管理理论：介绍DAMA-DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理理论、数据资产管理2.0白皮书等数据管理理论内容，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论趋势、国内数据资产管理政策及实施策略等内容； 2、企业数据管理能力成熟度：介绍国际DMM、国内DCMM、IBM数据治理成熟度模型，结合当前数据监管法案及行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业获得当前数据管理能力所处的发展阶段，并提出未来发展和提升方向； 3、数据管理最佳实践：通过介绍数据治理、数据架构、数据标准、数据质量实践案例，帮助企业吸取行业、企业最佳实践经验，促进企业数字化成功转型。 数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求，构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例； 数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。 三、培训对象 CIO企业首席信息官 CDO企业首席数据官
企业大数据管理解决方案
企业大数据管理解决方案 摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。 可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发
中国古代城市体系的演变过程
中国古代城市体系的演变过程 城建1班张富彪 2011109042 我国对于城市做出的规划及其布局结构体系是具有悠久的历史传统的。从考古发掘郑州商城、湖北盘龙城及安阳殷都等处的遗址看，城市规划思想虽处于模糊的萌芽时期，但其布局已有一定的分区，一些都邑自中心向外周多依次为宫署区、居住区、农业区、城防区、作坊区等。郑州商城城址规模据测已达周长约7公里，城内还发现有大面积夯土台基和大型房基以及手工作坊等遗址。这些遗址布局表明，城市是经过简单的规划的。 西周时期： 营城建邑以前人的经验为基础，根据实际，周人还制定了一套城邑体制，自觉地把城市规划应用于城邑营建实践，从而为建立我国古代城市规划体系奠定了初步基础；同时也确定了我国传统城市内部分布结构的基本格局。西周城邑规划布局，确立了我国城市以宫城为中心主体的基本结构，处于从属地位的其他各个组成部分，则按照各自功能和规划体制要求，分别布置在主体的周围，按分区尊卑，围绕宫廷区依次安排。王室、卿、大夫府第所在的“国宅区”近王宫而建民众多分处城之四隅，宫区之北多为市场区，工商业者居于近市，手工业作坊区置于外郭。在宫廷区内，即实行前朝后寝制和三朝三门制；另有与之相适应的网格。通过整个道路系统的联系作用，一方面将规划范围扩及广大的王畿，另一方面以显示宫廷区的核心地位。我国古代城市的这种布局传统，差不多贯穿了我国城市发展史的全过程 秦汉时期： 随着大统一专制王朝的建立，城市规划布局传统也出现了相应的变化。其主要表现是：城市内部结构布局重视利用地形，不强求仿制周制在形状上的整齐划一，据地形以加强军事的防御功能，以致城垣、居住区等平面颇为曲折；同时，秦汉宫廷区范围相应大为扩展。西汉整个宫廷区分为五宫，各自独立，顺地势高低从南而北，沿南北中轴线交错布置，呈不规则状。市、作坊及居民闾里偏处城北与城周较低地带。上行下效，郡、县治城亦多仿此。能，以致城垣、居住区等平面颇为曲折；同时，秦汉宫廷区范围相应大为扩展。西汉整个宫廷区分为五宫，各自独立，顺地势高低从南而北，沿南北中轴线交错布置，呈不规则状。市、作坊及居民闾里偏处城北与城周较低地带。上行下效，郡、县治城亦多仿此。 汉魏时期： 洛都因受传统礼制的影响，其王城规划布局基本上以周制为蓝本，但又不完全受其局限。洛都分区布置井井有条，以宫廷为中心，凡与宫廷区有密切关系的，加上永宁寺，都分布在内城中，各按其性质，依方位主次，环绕在宫廷区的周围。外郭除正南设有辟雍、灵台及明堂外，主要辟作市、里及手工业区。内外城的功能，其分工十分明确。市、里统一规划布局，严格区分。这种区域结构，既是这一时期继承周制城邑传统经验的总结，同时又为确立唐、宋时期城市规划制度奠定了基础。 唐、宋时期： 唐、宋时期的城市布局结构，除宫廷区、官署区没有多大的变化外，在商业区、居住区等其他分区布局结构方面，尤其是宋代，则有较大的改进。其主要表现是：为适应城市经济发展的需要，传统的集中市制转变成以全市为市场领域，行业街市为骨干，联系分布各居民坊巷的商业网点和新型仓库区所组成的商业网，新兴的城市服务行业，如瓦子、茶馆、酒肆等，也纳入商业网内，聚合而为我国古代后期城市综合性的商业服务组织的新规划、布局体制。