大数据管理

Database System

主讲人：唐朝生河南理工大学

第十章数据库新技术

知识点

数据库的发展阶段及特点

1

数据管理技术的发展趋势

2

大数据管理

3

10.3 大数据管理

大数据应用

大数据概述

大数据管理系统

10.3.1 大数据概述

?无法在可容忍的时间内用现有IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。?规模或复杂程度超出了传统数据库和软件技术所能管理和处理的数据集范围。

10.3.1 大数据概述

应用类型：

?海量交易数据?海量交互数据?海量处理数据

网络大数据：

?自媒体数据?日志数据?富媒体数据

10.3.1 大数据概述

巨量：

数据量巨大，而且在持续、急剧地膨胀

移动设备数据

互联网应用、

电子商务领域传感器数据

科研数据

包括

10.3.1 大数据概述

多样：

异构的数据类型、不同的数据表示和语义解释。

非结构化、半结构化的数据

文本、图像、音频、视频等

10.3.1 大数据概述

快变：

数据到达快，响应速度快。

10.3.1 大数据概述

经济和产业价值：2012年，美国政府启动了“大数据研究和发展计划”，

我国也启动了“973”、“863”大数据研究项目。

科研价值：

引领科学研究范式创新推动人类研究能力跃升

10.3.2 大数据的应用

互联网文本大数据管理与挖掘

?使用信息检索技术对无结构的互

联网文本数据进行索引以满足用户

查找相关新闻的需求。

?对相关文档中包含的关键信息进

行挖掘和抽取以生成结构化数据。

?这些数据进行汇总和分析，以辅

助用户对报道中包含的高阶知识进

行理解。

10.3.2 大数据的应用

互联网文本大数据管理特点:

真实社会的网络映射

感知现在、预测未来

需要传承和创新

10.3.2 大数据的应用

基于大数据的用户建模

?结构化或半结构化数据的SQL分析。

?MapReduce环境下的性能优化。

?数据库事务吞吐能力优化等。

10.3.2 大数据的应用

特点:

?模型的建立来自对大数据的分析结果，通俗地讲是“用数据说话”。建模的过程是动态的，随着实际对象的变化，模型也在变化。

?数据处理既有对历史数据的离线分析和挖掘，又有对实时流数据的在线采集和分析，体现了大数据上不同层次的分析：流分析、SQL分析、深度分析的需求。

?用户模型本身也是大数据，维度高，信息稀疏，用户模型的存储、管理是数据服务的重要任务，要满足大规模应用需要的高并发数据更新与读取。

10.3.3 大数据管理

大数据管理系统发展新格局

MapReduce 技术

NoSQL 数据管理系统

新技术和新系统

NewSQL 系统

10.3.3 大数据管理

图模型

文档模型

Key-Value 模型

NoSQL 系统

Big Table 模型

?模型简单

?分区备份

?横向扩展

NoSQL 系统

10.3.3 大数据管理

NewSQL：

?融合了NoSQL系统和传统数据库事务管理功能的新型数据库系统。?NewSQL将SQL和NoSQL的优势结合起来，充分利用计算机硬件的新技术、新结构，研究与开发了若干创新的实现技术。

系统名称

易用性对事务的支持

扩展性数据量成本代表系统操作方式一致性，并发控制等

经典关系数据库

系统SQL系统

易用SQL ACID强一致性<1,000结点TB高Oracle，DB2，Greenplum等

NoSQL系统Get/Put等存取原语

弱一致性

最终一致性

>1,0000结点PB低Big Table，PNUTS，Cloudera等

NewSQL系统SQL ACID>1,0000结点PB低V oltDB.Spanner等

10.3.3 大数据管理

MapReduce：

?以key/value的分布式存储系统为基础，通过元数据集中存储、数据以chunk为单位分布存储和数据chunk冗余复制来保证其高可用性

?简单而强大的数据处理接口和对大规模并行执行、容错及负载均衡等实现细节的隐藏，该技术一经推出便迅速在机器学习、数据挖掘、数据分析等领域得到应用。

面向分析型应用的关系数据库技术2面向操作型应用的关系数据库技术1面向操作型应用的NoSQL 技术

3面向分析型应用的MapReduce 技术

410.3.3 大数据管理

?大数据的基本概念和4个重要特征

?大数据管理和大数据系统面临的技术需求和挑战?大数据管理系统的发展趋势

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

客户大数据管理制度

受控状态：客户大数据管理制度 二〇一六年三月十二日 编制：审核：审批：

《客户大数据管理制度》更改履历

1目的 1.1为了与客户建立日常沟通机制，实现双向式的信息共享，通过信息交换在第一时间发现问题并加以解决，提高客户服务水平，规范工作人员的工作，提高销售额，增加销售效益。 1.2充分利用公司内外部资源，收集和分析客户相关数据，为营销策划、产品升级及新产品研发等工作做好参考基础，满足多地域、多层次、多专业、多类型的产品与服务需要。 1.3不断提高服务水平，面对不同客户市场特点，从地区差异、产品需求差异、人群差异等，进行具有针对性、人文特性的调研，并分析获得指导性数据。2范围 本制度适用于本部门全体员工。 3职责 3.1培训中心 3.1.1负责客户资料的搜集； 3.1.2负责客户资料的汇总整理； 3.1.3负责客户数据的初步分析测评； 3.1.4负责根据相应数据参考，策划相应的服务政策以及培训内容； 3.1.5负责为其他部门提供相应数据参考。 3.2 人事行政部 3.2.1负责根据相应数据分析，进行人才招聘。 3.3 营销中心 3.3.1负责根据相应数据分析，进行营销分析，策划相应的广告投放、有针对性的宣传推广方案。 4 内部 4.1客户基础信息汇总：接收营销中心传递至培训中心的客户资料，第一时间查看《圣仁谷教育集团合伙人信息交接表》，1个工作日内，致电客户核对并完善信息。

4.2市场调研 4.2.1初期调研：通过与客户的电话沟通，达到了解客户优势资源，帮助分析市场突破口，1个工作日内将《市场信息反馈表》《竞争对手市场调查》调查表格发至客户邮箱，并沟通完成回复时间，进而实现对地区市场前期数据分析； 4.2.2中期调研：通过填写记录《客户及其市场消费追踪》，按月分析并提供可持续支持的营销方式，整合信息季度、年度分析，根据客户特点，深入产品研发和推广，辅助实现营销目标； 4.2.3售后调研：时时收集客户反馈意见，并归纳到月度、季度、年度客户情况汇报中。 5相关表单 《教育集团合伙人信息交接表》 《市场信息反馈表》 《竞争对手市场调查》 《客户及其市场消费追踪》 教育集团合伙人信息交接表

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

大数据运营管理中心建设方案

大数据运营管理中心 建设方案

目录 一、大数据运营管理中心建设背景 (4) 二、大数据运营管理中心的内涵 (5) 三、大数据运营管理中心发展现状 (5) 四、大数据运营管理中心未来趋势 (7) 五、大数据运营管理中心总体架构 (10) 1.感知层 (10) 2.网络层 (10) 3.信息资源层 (11) 4.应用服务层 (11) 5.交互层 (11) 6.用户层 (11) 六、大数据运营管理中心技术架构 (12) 七、大数据运营管理中心数据架构 (13) 八、大数据运营管理中心管理体系 (14) 九、大数据运营管理中心业务架构 (15) 1.城市基础信息数据库 (15) （1)数据分类原则 (16) （2)数据分布 (17) （3)数据管理 (17) 2.公共信息资源共享交换平台 (17) （1)建立统一的信息标准和交换机制 (17) （2)建立信息资源开发使用补偿机制，推动业务部门数据开放 (18) （3)建设信息资源交换共享平台 (18) （4)平台总体架构 (18) （5)平台业务架构 (19) （6)平台交换架构 (20) （7)平台共享流程架构 (20) 3.城市视频监控资源共享服务平台 (21) （1)建设共享服务平台，接入各社会视频资源 (21) （2)建立集约化智能化的视频监控资源管理机制 (21) （3)建立视频资源分享机制，确保各部门视频资源的有效共享 (21) （4)平台总体架构 (22) （5)平台视频流调度架构 (24) （6)平台存储架构 (24) 4.城市网格信息可视化平台 (25) （1)建立标准网格化GSI地图 (25) （2)三维空间建模 (25) 5.城市运行状态监控系统 (26)

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

大数据运营管理中心

大数据运营管理中心 一、大数据运营管理中心建设背景 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为 1.8ZB （1ZB=1021Byte）其中75%来自于个人。互联网数据中心（IDC）认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB。 十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步道路，同时指出新型城镇化的四种表现形式是：绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色。在新型城市化过程中，政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路，以现代信息化为基础的智慧政府建设是治理能力现代化不可或缺的重要元素。智慧城市作为城镇化、信息化交汇融合的概念，为加快城市现代化进程和发展转型提供了实践模式。 大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果我们能够有效地组织和使用大数据，人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用，孕育着前所未有的机遇。

二、大数据运营管理中心的涵 大数据运营管理中心是指 需要通过快速获取、处理、分析 以从中提取有价值的海量、多样 化的交易数据、交互数据与传感 数据，通过现代信息技术、物联 网、云计算、互联网、等技术，将无法通过人工在合理时间完成的信息采集、处理、管理海量数据，并将其整理成为人类所能解读的信息，找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联，发现它们背后的规律，这些数据通过集成共享，交叉复用，形成一种智力资源和知识服务能力，为管理者提供准确、可靠的决策依据，最终来提升城市公共服务能力和管理决策水平。 三、大数据运营管理中心发展现状 目前城市息孤岛、网断联难现象仍存在。大数据运营管理中心实际上是物联网的具体应用，其障碍主要有三方面：其一，部门分割、条块分割的小数据中心建设，形成了众多的“信息孤岛”。其二，标准建设相对滞后，标准不统一，业务操作系统软件难以模块化开发。比如人车路等基本的数据单元，在不同的领域、不同的管理部门各搞一套，基础数据单元标准不一。其三，业务传感与应用装备建设，各部门各搞各的，甚至一个部门部也各搞各的，造成“有网无联”。比如，治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系统。

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

国有企业如何推进大数据管理

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/9314423263.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

大数据中心信息数据管理制度

大数据数据中心信息数据管理制度 为进一步加强和规范数据管理，保障数据安全，提高开放共享水平，支撑政府治理能力现代化，制定本制度。 一、数据管理遵循分级管理、安全可控、充分利用的原则，明确数据的采集生产、加工整理、开放共享和管理使用等活动的责任主体，加强能力建设，促进开放共享。 二、数据采集生产、使用、管理活动应当遵守有关法律法规及规章，不得利用科学数据从事危害国家安全、社会公共利益和他人合法权益的活动。 三、贯彻落实国家数据管理政策；建立健全管理政策和制度；指导相关单位加强和规范数据管理。 四、引导督促数据产生者要按照相关标准规范组织开展数据采集生产和加工整理，形成便于使用的数据库，保证数据的准确性和可用性。 五、引导督促相关单位要对数据进行分级分类，明确数据的密级和保密期限、开放条件、开放对象和审核程序等，按要求公布数据开放目录，通过在线下载、系统共享或定制服务等方式向社会开放共享。 六、对于政府决策、公共安全、国防建设、环境保护、防灾减灾、公益性科学研究等需要使用数据的，应当无偿提供；确需收费的，应按照规定程序和非营利原则制定合理的

收费标准，向社会公布并接受监督。对于因经营性活动需要使用数据的，当事人双方应当签订有偿服务合同，明确双方的权利和义务。法律法规有特殊规定的，遵从其规定。 七、涉及国家秘密、国家安全、社会公共利益、商业秘密和个人隐私的数据，不得对外开放共享；确需对外开放的，要对利用目的、用户资质、保密条件等进行审查，并严格控制知悉范围。 八、涉及国家秘密的数据按照国家有关保密规定执行。建立健全涉及国家秘密的数据管理与使用制度，对制作、审核、登记、拷贝、传输、销毁等环节进行严格管理。 九、按照网络安全管理规定，建立网络安全保障体系，采用安全可靠的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，健全防篡改、防泄露、防攻击、防病毒等安全防护体系。 十、建立应急管理和容灾备份机制，按照要求建立应急管理系统，对重要的数据进行异地备份。

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

企业如何进行数据化管理

企业如何进行数据化管理 对于企业来讲，数据化运用和管理无处不在，无论是企业日常运营，还是企业的营销企划，都是企业所有管理者或经营者无可否认的重要命题。然而，做好数据化应用，是一件系统而又复杂的课题。企业如何真正把生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用是非常考验管理者知识智慧的。但有的企业主根本无视统计管理、数据分析与经营和营销的关联性。在当今强调竞争优势的经济环境中，如果不能把握精确性的专业竞争，不根据各个专业性的概率指标与企业各种资源进行整体的科学组合，就无法使资源配置得到有效利用，资源整合价值最大化就会成为一个泡影，实施数据化管理，培育企业的竞争优势就会成为一个空话。 一、明确数据化管理的基本要求 1、管理者重视数据化管理，是实施数据化管理的基本条件，管理者重视数据化，重视人的因素，确立人和数据的有效组合，充分利用数据的作用或功能，认知和使用数据的价值，调动人的积极性和主观能动性，才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。 2、认清数据与管理的关系。企业不重视数据管理，就无法认清数据与管理的关系。很多管理者会经常通过数据分析来比较管理效率差异的原因。如生产管理中，两个部门人员、设备、材料、时间等要素完全一致的情况下，但生产的效率不一样，我就可以通过生产流程中的数据分解，进行数据分析，就可确认是员工士气、还是员工熟练情况和或管理因素导致生产效率不同的原因。 3、采集的数据必须是真实可靠的。数据因人而存在，是从管理活动中得来。数据的采集方法和管理要有制度和流程规范，不能随 心所欲，更不能估测和伪造数据。数据的真实性对企业的分析和决 策非常重要。其真实性一方面要依靠人的道德行为来保证，另一方 面制度的保障是不可缺少的。在双重要求下我们的数据采集才能有 保障。 4、数据是连续性和系统性的。在管理活动中，数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面，否则影响数据的准确性和完整性，企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理和业务发生的数据，进行归纳和统计。

大数据中心建设功能要求技术规范word

大数据中心建设功能要求技术规范WORD版本下载后可编辑

一、数据服务中心建设规划 数据服务中心是整个智慧旅游大数据项目核心组成部分，在规划建设过程中，坚持以数据资源为核心，面向数据应用与服务、信息数据资源标准化与管理，实现数据资源横向集成、纵向贯通、全局共享的运转模式。数据服务中心数据流转图和逻辑架构如下图。 数服务中心逻辑架构图 整个数据服务中心逻辑组成部分有：数据存储、数据组织、数据处理、资源管理、数据服务支撑。 数据存储：基于大规模并行处理（Massively Parallel Processing，简称MPP）、Hadoop等分布式计算平台进行搭建，以满

足旅游行业结构化、图像视音频等非结构化多种类型格式的海量数据资源存储需求。 数据组织：对各类数据资源进行逻辑组织，形成基础数据资源库、专题应用资源库以及资源管理库，满足旅游行业数据资源应用、管理与服务的需求。 数据处理：主要包括数据整合汇集、数据标准化处理、通用数据处理、专题数据处理。从多个层面对数据资源进行分析挖掘，为不同业务需求提供数据处理服务支撑。 资源管理：资源管理从应用资源、数据资源、服务资源以及标准资源多个层面实现数据服务中心信息资源的管理与标准建设。 数据服务支撑：数据服务中心实现了智慧旅游云数据资源的存储和组织。主要包括基础数据资源库、专题应用资源库和资源管理库。 数据分析处理：面向具体业务需求，建立对应的数据分析处理模型，实现对数据资源的深度挖掘和综合利用。 1.1大数据平台建设 数据集中统一管理后，由于一体化业务为在线运行的系统，为避免大数据应用对现有生产系统造成影响，本期单独建设一套大数据平台，通过ETL将生产数据抽取到大数据平台中，进行分析处理，建立数据仓库，为上层应用提供支撑。 基于大数据等新先进理念，融合MPP、Hadoop、OLTP以及HDFS分布式文件系统等数据处理技术，构建具有海量数据处理能力

企业数据备份管理制度(适用任何企业)

公司数据备份管理制度 1.目的： 为规范公司数据备份管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、病毒等因素造成数据的丢失，保障公司正常的知识产权利益和技术资料的储备。备份管理工作应由系统管理员安排专人负责。备份管理人员负责制订备份、恢复策略，组织实施备份、恢复操作，指导备份介质的取放、更换和登记工作日常备份操作可由备份管理人员完成。2.适用范围： 本制度适用范围为我公司所有数据的备份管理工作。 3.流程： 3.1公司服务器等主要设备均由公司授权系统管理员负责数据管理和备份。 3.2根据公司情况将数据分为一般数据和重要数据两种。一般数据比如服务器共享文件夹下面的数据，主要指：个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等。重要数据主要包括：各部门日常表单记录，财务数据、技术部门图纸、商务部标书、合同、K3 服务器数据等。 3.3一般数据由各部门每月自行备份，部门经理负责整理归档后刻盘，系统管理员每半年对一般数据资料进行选择性收集归档。 3.4重要数据由系统管理员负责，具体细则如下： 3.5财务部每月底将当月电子帐、表格等数据统一整理，系统管理员负责刻盘，由财务部保存。 3.6技术部门已定稿的图纸、商务部标书须在每月底前，由各部门的专员给系统管理员做光盘和硬盘 备份 3.7服务器的K3 数据由系统管理员在服务器硬盘做每周做软件备份，并在每月最后一周的周五下午统一保存，每一个季度刻录光盘保存。 3.8 当服务器、交换机及其他系统主要设备配置更新变动，以及服务器应用系统、软件修改后均要

在改动当天进行备份。 3.9 备份数据所使用的刻录机、光盘均由系统管理员保存，当刻录机故障或光盘不足时应及时申请、联系维修或购买，确保备份工作的正常进行。 3.10所有数据备份工作由系统管理员进行详实记录，并建立档案。 3.11如遇网络攻击或病毒感染等突发事件，各部门应积极配合系统管理员进行处理，同时将集体情况记录到备份档案中。 3.12各部门负责人应严格执行公司规定，如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料或没有及时执行备份任务的，将进行严肃处理。 4. 备份介质的存放和管理 4.1所有备份介质一律不准外借，不准流出公司，任何人员不得擅自取用，若要取用需经总经理或执行董事批准，并填写《备份介质借用登记表》（附件六）。借用人员使用完介质后，应立即归还。由备份管理员检查，确认介质完好。备份管理人员及借用人员须分别在《备份介质借用登记表》上签字确认介质归还。 4.2备份介质要每半年进行检查，以确认介质能否继续使用、备份内容是否正确。一旦发现介质损坏，应立即更换，并对损坏介质进行销毁处理。 4.3长期保存的备份介质，必须按照制造厂商确定的存储寿命定期转储，磁盘、光盘等介质使用有效期规定为三年，三年后更换新介质进行备份。需要长期保存的数据，应在介质有效期内进行转存，防止存储介质过期失效。 4.4存放备份数据的介质必须具有明确的标识；标识必须使用统一的命名规范，注明介 质编号、备份内容、备份日期、备份时间、光盘的启用日期和保留期限等重要信息有备份软件，可采用备份软件编码规则）。 4.5编码规则：

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大，数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，数据将成为企业的核心资产，在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强， 在大数据时代来临之前，数据作为特殊“资产”，人们更多的是从历史数据中总结规律，查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来，也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷，以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解，但自己所在的企业不能，那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险，在数据时代，这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中，体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。 大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化发展，对于企业来说，企业价值体现在其企业管理组织架构中，企业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代，企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础，提高企业在市场经济

的核心竞争力，也就是说，企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化，大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去，大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动，从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变 在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平，这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法，但在未来，数据驱动模式将代替业务驱动模式，大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法，从而分析问题出现的原因，并帮助决策者做出正确决策，这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响，也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型，全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。利用有效的 4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变

大数据时代的企业管理创新

大数据时代的企业管理创新 摘要：大数据是企业重要的战略资源，对促进企业科学决策、优化内部管理产生巨大的推动作用。本文通过无锡公交具体实例，介绍了无锡公交在智能化系统大数据技术支持下，内部管理进行改革创新，外部服务水平获得较大提高的实践过程。 关键词：大数据;企业管理;公交智能化 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。随着传感设备、移动终端接入网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据迅速生成，全球数据以指数级数增长。大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。通过对大数据的挖掘，可有效提高决策的科学性和时效性。“大数据”的重要性和价值越发明显地得到证明。伴随数据挖掘和分析的技术发展，我们将步入基于大数据的智能化时代。 大数据改变了市场、业务模式、组织机构、文化和政府与公民的关系等，是企业重要的战略资源，对促进企业的科学决策、优化组织结构和业务流程有巨大的推动力量。无锡

市公共交通股份有限公司（以下简称无锡公交）自2009年下半年起，转变发展观念和经营理念，依托物联网技术和大数据技术，启动以管理创新和主动服务为导向的公交智能化系统建设，其《基于物联网管理的公交智能化系统构建与实施》获第二十届江苏省企业管理现代化创新成果一等奖。本文以无锡公交智能化建设的具体情况为例，研究大数据时代企业管理的创新。 1 无锡公交现状及项目实施情况 1.1 无锡公交基本情况及项目背景 无锡公交注册资本45088万元，国有企业，是无锡市最大的公交企业，占全市公交市场份额的75%以上。目前企业经营公交线路159条，营运车辆2205台，从业人员5500名。2013年日均运客90.46万人次，日均营运班次9686个，日均营运里程35.63万公里，年营收34493万元。 公交企业由于其公益的属性，虽然不像多数企业那样通过实实在在的产品进行市场竞争，但通过其提供社会公众服务的同时，在不同的时期经营战略也会有不同的重点。各城市公交企业由于企业规模、服务市场、地理环境、科技成熟度等多重原因，对智能化建设的需求在不同阶段也是不同的。但几乎同样的是，近几年随着全社会对“公交优先”的认同，全国公交企业进入了快速发展期。尤其是国内大中型城市的公交企业，无论从城市人口到客运量，从场站数量到