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  • 企业经营核心要素框架
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    2014-03-18 15:37:58
    企业经营核心要素框架


    很多人对经营和管理分不清,所以瞎关注下下决策瞎指挥瞎忙。我看到一段话比较好,给大家说道说道:“经营是对外的,追求从企业外部获取资源和建立影响;管理是对内的,强调对内部资源的整合和建立秩序。经营追求的是效益,要开源,要赚钱;管理追求的是效率,要节流,要控制成本。经营是扩张性的,要积极进取,抓住机会,胆子要大;管理是收敛性的,要谨慎稳妥,要评估和控制风险”。


    不懂经营就专注管理,管理会走邪路,因为管理必须为经营而服务,所以我现在多在研究企业经营。企业管理我已经有不少积累了,所以最近我发文章、研究提炼各个企业经营案例、重复阅读陈春花《经营的本质》,都直指企业商业模式、盈利模式、经营框架核心要素,希望能总结出一套企业经营核心要素分析框架。大家有了这个框架,就很容易避开朝令夕改的影响,从而分析透一个企业的经营脉络与本质。


    你看透了经营,你的管理才能有的放矢,你的管理IT工具才能恰到好处的匹配。很多人成为技术主管/IT运维主管,关键就是不知道企业业务要啥,而且因为看不透,所以总觉得变化的眼花缭乱。其实老板变化的都是战术,战略一直没变化。瞄准战略和经营来规划IT,大家一定能成为很好的CIO。


    我现在就是在教大家如何认识企业经营,这样大家就可以从企业经营、企业管理角度出发,穿透不断变化的战术直指战略,建设自己的IT战略。


    阿弥陀佛 功德无量 普众生 渡有缘人。


    一、企业经营策略

    1、资本、股权


    2、所有权、经营权、决策权


    3、决策机制、责任机制、利益分配机制


    二、多业经营/产业链经营策略

    1、业务线扩展策略

    2、投资/收购/控股、联盟合作、产业链互补整合/良性竞争多样化生态发展策略


    三、公共关系拓展策略


    1、媒体


    2、政府


    四、产品与目标市场策略


    1、目标用户群/目标客户群


    2、产品理念导向


    3、产品定价策略


    4、产品设计/产品研发/产品生产策略


    五、营销策略


    1、品牌建设策略、品牌传播策略


    2、产品理念渗透策略、产品理念传播策略


    六、渠道策略
    1、渠道招募策略


    2、渠道扩张策略


    3、渠道绩效/质量评价策略


    4、渠道组织策略


    5、渠道能力提升策略


    6、渠道人才策略


    7、渠道激励策略


    七、销售策略


    1、放量销售策略


    2、收款策略


    3、销售合同管控策略


    4、销售款管控策略


    八、服务产品策略


    1、标准化服务产品策略


    2、服务产品持续可重复收费策略


    3、客户关系/客户需求/客户满意度保持策略


    九、研发/营销/销售成本费用管控策略


    1、研发投入管控策略


    2、人员薪资管控策略


    3、销售费用管控策略


    4、营销费管控策略


    未来我还会不断研究各个企业经营,不断给这个体系框架模型丰富,让这个体系工具能越来越快速/全面的洞察一个企业的经营行为。我也会用此框架不断分析企业经营案例然后给大家分享出来,毕竟大家看这样干巴巴的框架还是不会实际应用。
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  • 团队管理的五大核心 | 管理者必读

    千次阅读 2021-01-21 17:38:16
    必须不断提升企业的内在素质,形成企业管理的五大核心能力,才能在成长的道路上走的四平八稳。 团队管理的五大核心是什么呢? 1、文化管理 文化是企业全体员工一致的价值观念和行为准则。 企业文化决定了企业的...

    在企业成长的过程中,要把企业做大和做强,探究其意义,是一个过程,期间每个阶段所面临的不同问题赋予了企业成长过程中不同的意义。

    必须不断提升企业的内在素质,形成企业管理的五大核心能力,才能在成长的道路上走的四平八稳。

    团队管理的五大核心是什么呢?

    1、文化管理

    文化是企业全体员工一致的价值观念和行为准则。

    企业文化决定了企业的内部凝聚力和外部感染力。

    文化和理念是企业经营的基本思想,在持续经营和长期发展过程中,是打造优秀团队的坚实向心力。

    2、流程管理

    提高企业效率的关键是流程,实现流程管理需要改变传统管理的一些习惯。

    打破职能习惯:只关注部门的职能完成程度和垂直性的管理控制,部门之间的职能行为往往缺少完整有机的联系,由此导致企业总体效率下降。

    因此,必须打破职能区隔习惯。

    培养系统思维习惯:将企业的行为视为一个流程集合,对这个集合进行管理和控制,强调全过程的协调及目标化。

    每一件工作都是流程的一部分,是流程的节点,它的完成必须满足整个流程的时间要求,时间是整个流程中最重要的标准之一。

    学会运用思维调理工作排序,安排合理的时间进程,限定目标数量以及完成时间,这样才能高效的完成工作。

    3、制度管理

    从员工来看,制度管理就是一只无形的手,约束他们的行为,若有违反便会受到处罚;

    另一方面,员工对这种约束制度并不是特别抵触,制度实行好会给日常工作带来便利,如果实行了不适合或者过多强制性的制度那就反其道而行。

    从管理者的角度,制度对员工的约束不能过紧,否则会如强制性制度那样压榨员工,使员工心存不满。

    所以管理者不能把员工当作接收工作的机器,必须在执行规范管理制度下,充分发挥其主观能动性。

    不是每个制度都适用于所有企业,找到适合自己公司体系的制度才是根本。

    4、组织管理

    权力与责任一直是管理中需要平衡的两个方面,让这两个方面处于平衡状态是组织管理要解决的问题。

    一个人只能够有一个直接上司。

    什么样的权利就做什么样的事,负责好自己范围内的事情。

    利用自己的职务权利做出一些指令,其后果却是导致其他人无法很好地完成工作,还会由于自己的不专业引来一些不必要的事端和问题。

    5、计划管理

    无计划不成序,计划管理要解决的是目标和资源之间关系是否匹配的问题。

    因此,计划管理由三个关键元素构成,目标、资源和两者的匹配关系。

    目标管理的实现需要三个条件:

    目标为基点

    (1)高层强有力的支持;

    (2)目标要能够检验;

    (3)目标要经过高层管理者的确认。

    资源为对象

    很多人通常会以为目标是计划管理的对象,其实计划管理的对象是资源,资源是目标实现的条件,要实现计划,唯一的办法是获得资源。

    目标与资源匹配为结果

    这是衡量计划管理好坏的标准,当所拥有的资源能够支撑目标时,计划管理得以实现。当资源无法支撑目标或者大过目标时,要么是“做白日梦”,要么是浪费资源。

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  • ERP的五大核心思想

    千次阅读 2018-03-26 10:35:46
    90年代中期,中国企业知道了什么叫ERP,但到了90年代末,虽然国内已有企业开始实施这一先进系统,但真正理解了ERP思想的企业却不是很多。 其实对于企业来说,ERP首先应该是管理思想,其次是管理手段与信息系统。管理...

    作为ERP的前身,MRP的概念在20世纪80年代进入中国,90年代初发展成为MRPⅡ。90年代中期,中国企业知道了什么叫ERP,但到了90年代末,虽然国内已有企业开始实施这一先进系统,但真正理解了ERP思想的企业却不是很多。  

    其实对于企业来说,ERP首先应该是管理思想,其次是管理手段与信息系统。管理思想是ERP的灵魂,不能正确认识ERP的管理思想就不可能很好地去实施和应用ERP系统。那么,ERP的管理内涵是什么?其先进的管理思想具体体现在哪些方面?作为业内人士,笔者试从以下六大方面进行论述,希望能给企业一些有益的启示。

    一、帮助企业实现体制创新

    新的管理机制必须能迅速提高工作效率,节约劳动成本。ERP帮助企业实现体制创新的意义在于,它能够帮助企业建立一种新的管理体制,其特点在于能实现企业内部的相互监督和相互促进,并保证每个员工都自觉发挥最大的潜能去工作,使每个员工的报酬与他的劳动成果紧密相连,管理层也不会出现独裁现象。  

    ERP作为一种先进的管理思想和手段,它所改变的不仅仅是某个人的个人行为或表层上的一个组织动作,而是从思想上去剔除管理者的旧观念,注入新观念。从这个意义上讲,不管是国外的ERP产品还是本土的ERP产品,关键看其管理思想是否新颖又实用,并且不脱离现实。必须要指出的是:目前我国企业中的确存在捧着“金饭碗”要饭的情况,即企业花巨资购买并实施了ERP系统,但却发挥不出该系统的作用,也就是说买而不用。这样,不要说实现企业体制管理创新,连企业基本的信息化也很难实现。

    二、“以人为本”的竞争机制  

    近年来,许多企业都不约而同地提到了“以人为本”的管理思想。笔者不禁要问,什么叫“以人为本”?是不是企业以人为主导作用,就叫做“以人为本”?这种解释应该没有错误,但太笼统,会给企业员工造成模糊不清的认识。ERP的管理思想认为,“以人为本”的前提是,必须在企业内部建立一种竞争机制,仅靠员工的自觉性和职业道德是不够的。因此,应首先在企业内部建立一种竞争机制,在此基础上,给每一个员工制定一个工作评价标准,并以此作为对员工的奖励标准,使每个员工都必须达到这个标准,并不断超越这个标准,而且越远越好。随着标准不断提高,生产效率也必然跟着提高。这样“以人为本”的管理方法就不会成为空泛的教条。

    三、把组织看做是一个社会系统

    ERP吸收了西方现代管理理论中社会系统学派的创始人巴纳德的管理思想,他把组织看做是一个社会系统,这个系统要求人们之间的合作。在ERP的管理思想中,组织是一个协作的系统,应用ERP的现代企业管理思想,结合通信技术和网络技术,在组织内部建立起上情下达、下情上达的有效信息交流沟通系统,这一系统能保证上级及时掌握情况,获得作为决策基础的准确信息,又能保证指令的顺利下达和执行。

    这样一种信息交流系统的建立和维护,是一个组织存在与发展的首要条件,其后才谈得上组织的有效性和高效率。另外,在运用这一系统时,还应当注意信息交流系统的完整性。

    四、以“供应链管理”为核心

    ERP基于MRPⅡ,又超越了MRPⅡ。ERP系统在MRPⅡ的基础上扩展了管理范围,它把客户需求和企业内部的制造活动以及供应商的制造资源整合在一起,形成一个完整的供应链(SCM),并对供应链上的所有环节进行有效管理,这样就形成了以供应链为核心的ERP管理系统。供应链跨越了部门与企业,形成了以产品或服务为核心的业务流程。以制造业为例,供应链上的主要活动者包括原材料供应商、产品制造商、分销商与零售商和最终用户。   

    以SCM为核心的ERP系统,适应了企业在知识经济时代、市场竞争激烈环境中生存与发展的需要,给有关企业带来了显著的利益。SCM从整个市场竞争与社会需求出发,实现了社会资源的重组与业务的重组,大大改善了社会经济活动中物流与信息流运转的效率和有效性,消除了中间冗余的环节,减少了浪费,避免了延误。

    五、以“客户关系管理”为前台重要支撑

    在以客户为中心的市场经济时代,企业关注的焦点逐渐由过去关注产品转移到关注客户上来。由于需要将更多的注意力集中到客户身上,关系营销、服务营销等理念层出不穷。与此同时,信息科技的长足发展从技术上为企业加强客户关系管理提供了强有力的支持。ERP系统在以供应链为核心的管理基础上,增加了客户关系管理后,将着重解决企业业务活动的自动化和流程改进,尤其是在销售、市场营销、客户服务和支持等与客户直接打交道的前台领域。客户关系管理(CRM)能帮助企业最大限度地利用以客户为中心的资源(包括人力资源、有形和无形资产),并将这些资源集中应用于现有客户和潜在客户身上。其目标是通过缩短销售周期和降低销售成本,通过寻求扩展业务所需的新市场和新渠道,并通过改进客户价值、客户满意度、盈利能力以及客户的忠诚度等方面来改善企业的管理。   实现电子商务,全面整合企业内外资源   随着网络技术的飞速发展和电子化企业管理思想的出现,ERP也进行着不断的调整,以适应电子商务时代的来临。网络时代的ERP将使企业适应全球化竞争所引起的管理模式的变革,它采用最新的信息技术,呈现出数字化、网络化、集成化、智能化、柔性化、行业化和本地化的特点。   

    电子商务时代的ERP将围绕如何帮助企业实现管理模式的调整以及如何为企业提供电子商务解决方案来迎接数字化知识经济时代的到来。它支持敏捷化企业的组织形式(动态联盟)、企业管理方式(以团队为核心的扁平化组织结构方式)和工作方式(并行工程和协同工作),通过计算机网络将企业、用户、供应商及其他商贸活动涉及的职能机构集成起来,完成信息流、物流和价值流的有效转移与优化,包括企业内部运营的网络化、供应链管理、渠道管理和客户关系管理的网络化。电子商务时代的ERP系统还将充分利用Internet技术及信息集成技术,将供应链管理、客户关系管理、企业办公自动化等功能全面集成优化,以支持产品协同商务等企业经营管理模式。

    通过以上的分析,笔者认为,借助IT技术,ERP系统得以将很多先进的管理思想变成现实中可实施应用的计算机软件系统。但如果ERP一味固守原有的管理思想,只停留在企业内部流程的管理上,将不能适应电子商务时代资源优化及企业间协同发展的需要。由于IT技术与现代管理思想的不断发展,业内有些人士认为ERP过时了,CRM将应运而生,并有取代ERP之势。实际上,CRM的价值在于突出了客户服务与支持、销售管理、营运管理等方面的重要性,它完全可以被视为广义ERP系统的一部分,两者完全可以形成无缝的闭环系统,为企业在电子商务时代的发展提供新的机遇。

      ERP系统的管理思想   ERP的核心管理思想就是实现对整个供应链的有效管理,主要体现在以下 三个方面:    

    1、体现对整个供应链资源进行管理的思想在知识经济时代仅靠自己企业的资源不可能有效地参与市场竞争,还必须把经营过程中的有关各方如供应商、制造工厂、分销网络、客户等纳入一个紧密的供应链中,才能有效地安排企业的产、供、销活动,满足企业利用全社会一切市场资源快速高效地进行生产经营的需求,以期进一步提高效率和在市场上获得竞争优势。换句话说,现代企业竞争不是单一企业与单一企业间的竞争,而是一个企业供应链与另一个企业供应链之间的竞争。ERP系统实现了对整个企业供应链的管理,适应了企业在知识经济时代市场竞争的需要。   

    2、体现精益生产、同步工程和敏捷制造的思想ERP系统支持对混合型生产方式的管理,其管理思想表现在两个方面:其一是“精益生产LP(Lean Production)”的思想,它是由美国麻省理工学院提出的一种企业,经营战略体系。即企业按大批量生产方式组织生产,把客户、销售代理商、供应商、协作单位纳入生产体系,企业同其销售代理、客户和供应商的关系,已不再简单地是业务往来关系,而是利益共享的合作伙伴关系,这种合作伙伴关系组成了一个企业的供应链,这即是精益生产的核心思想。其二是“敏捷制造(Agile Manufacturing)”的思想。当市场发生变化,企业遇有特定的市场和产品需求时,企业的基本合作伙伴不一定能满足新产品开发生产的要求,这时,企业会组织一个由特定的供应商和销售渠道组成的短期或一次性供应链,形成“虚拟工厂”,把供应和协作单位看成是企业的一个组成部分,运用“同步工程(SE)”,组织生产,用最短的时间将新产品打入市场,时刻保持产品的高质量、多样化和灵活性,这即是“敏捷制造”的核心思想。

    3、体现事先计划与事中控制的思想ERP系统中的计划体系主要包括:主生产计划、物料需求计划、能力计划、采购计划、销售执行计划、利润计划、财务预算和人力资源计划等,而且这些计划功能与价值控制功能已完全集成到整个供应链系统中。   另一方面,ERP系统通过定义事务处理(Transaction)相关的会计核算科目与核算方式,以便在事务处理发生的同时自动生成会计核算分录,保证了资金流与物流的同步记录和数据的一致性。从而实现了根据财务资金现状,可以追溯资金的来龙去脉,并进一步追溯所发生的相关业务活动,改变了资金信息滞后于物料信息的状况,便于实现事中控制和实时做出决策。 此外,计划、事务处理、控制与决策功能都在整个供应链的业务处理流程中实现,要求在每个流程业务处理过程中最大限度地发挥每个人的工作潜能与责任心,流程与流程之间则强调人与人之间的合作精神。


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  • 说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西. 因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司...大数据的特征首先就体现为“”.从先Map3时代,一个小小的MB级别的...

    说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西.

    因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征:

     

     

    1.大量

     

    大数据的特征首先就体现为“大”.从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为大数据。

    1PB等于1024TB,1TB等于1024G,那么1PB等于1024*1024个G的数据。随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具,服务工具等,都成为数据的来源。

    淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

     

    2.高速

     

    就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

    大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网,也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的,对于一个平台而言,也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内,再远的数据就要及时清理,不然代价太大。

    基于这种情况,大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生,谁的速度更快,谁就有优势。

     

    3.多样

     

    如果只有单一的数据,那么这些数据就没有了价值,比如只有单一的个人数据,或者单一的用户提交数据,这些数据还不能称为大数据。

    广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。比如当前的上网用户中,年龄,学历,爱好,性格等等每个人的特征都不一样,这个也就是大数据的多样性.

    当然了如果扩展到全国,那么数据的多样性会更强,每个地区,每个时间段,都会存在各种各样的数据多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今日头条等,这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析,从而进一步推荐用户喜欢的东西。

    日志数据是结构化明显的数据,还有一些数据结构化不明显,例如图片、音频、视频等,这些数据因果关系弱,就需要人工对其进行标注。

    在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流qq裙:522189307 , 裙 里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴。
     

    4.价值

     

    这也是大数据的核心特征。据羿戓产品设计所了解,现实世界所产生的数据中,有价值的数据所占比例很小。

    相比于传统的小数据,大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析,发现新规律和新知识。

    你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候,那么它自然就有了商业价值,比如通过分析这些数据,我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。

    如果有了全国几百万病人的数据,根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生,这些都是大数据的价值。大数据运用之广泛,如运用于农业、金融、医疗等各个领域,从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

     

     

    大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则,行业领袖,学者和其他知名的利益相关者都同意这一点,随着大数据继续渗透到我们的日常生活中,围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。

    当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格式也越来越多样化,包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据,各样电子文档数据等。与此同时,企业管理者对数据的困惑也与日俱增,这些数据从哪里来?我们能相信这些数据吗?数据之间有什么样的关系?谁能理解这些数据?

     

    零散化存放是数据问题根源

     

    造成上述情况最根本的原因是:数据零散化存放。大型企业在不同发展阶段,会根据业务需求建设很多内部IT支撑系统,比如ERP(企业资源计划)系统、CRM(客户服务管理)系统、财务管理系统等,这些系统的分散建设,数据割裂,造成了数据零散化存放的现状。

     

    基于数据作分析,首先需要数据的聚合,但由于生产系统和数据的离散化,造成了数据标准、数据模型不统一,因而企业最需要做的就是对数据整合和标准化。

     

    大数据治理带来全面解决之道

     

    大数据治理是诸多数据问题的全面解决之道。根据DAMA(国际数据管理协会)的定义,数据治理(DG,Data Governance)是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。作为DAMA数据管理职能框架(图1)的10项职能之一,起着指导其他数据管理职能如何执行的作用,它通过制定正确的政策、操作规程,确保以正确的方式对数据和信息进行管理。

     

     

    大数据治理,即基于大数据的数据治理。大数据,一般指符合4V特征的数据,包括社交数据、机器数据等,大数据对传统数据治理工作带来很多的扩展,在政策/流程上,大数据治理应覆盖大数据的获取、处理、存储、安全等环节,需要为大数据设置数据管理专员制度;

    需考虑大数据与主数据管理能力的集成,需要对大数据做定义,统一主数据标准;在数据生命周期管理各阶段,如数据存储、保留、归档、处置时,要考虑大数据保存时间与存储空间的平衡,大数据量大,因此应识别对业务有关键影响的数据元素,检查和保证数据质量。此外,在隐私方面,应考虑社交数据的隐私保护需求,制定相应政策,还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。

     

    大数据治理的商业价值

     

    企业只有建立了完整的大数据治理体系,保证数据的质量,才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值,对外提高竞争力。

     

    首先,高质量数据是企业业务创新、管理决策的基础。随着互联网企业对其他各行业的冲击,加剧了市场的竞争,许多企业面临收入增速放缓、利润空间逐步缩小的局面,过去单纯的外延式增长已经难以为继。

    因此,必须向外延与内涵相结合的增长方式转变,未来效益的提升很大程度上要依靠企业的内部挖潜实现,这从客观上对企业的创新能力提出了更高的要求,而提升企业内部数据管理的精细化水平,是企业开展业务创新和管理决策的重要基础,能够为企业创造巨大效益。

     

    其次,标准化的数据是优化商业模式、指导生产经营的前提。许多企业的 IT 系统经历了数据量高速膨胀的时期,这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度,形成了一个个系统竖井。

    系统之间的关系、标准化数据从哪里获取都无从知晓,通过数据治理工作,可以对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准,通过数据标准化可以防止数据的混乱使用,确保数据的正确性及质量,并可以优化商业模式,指导企业生产经营工作。

     

    最后,多角度、全方位的数据是企业开展市场营销、争夺客户资源的关键。数据已成为企业最核心的隐形财富,谁掌握了准确的数据谁就能获得先机,在当前竞争日益激烈的市场上,企业如何在不同的细分市场构建客户画像、开展精准营销,如何选择竞争策略、进行经营管理决策,都必须基于360度全方位、准确的客户数据加以分析判断才能得出。

     

    明确数据治理责任,建立数据治理组织

     

    数据出了问题,到底是谁的责任?因为数据主要是IT系统产生的,所以一直以来,解决数据问题都被认为是IT部门的职责。

    而IT部门也饱受其苦,数据定义和业务规则,业务部门最清楚;

    数据录入,业务人员负责;数据使用,业务人员是用户;

    数据考核,业务部门有权力……但实际上,要切实解决数据问题,开展数据治理工作,就必须先清楚一点:

    数据治理,是业务部门和IT部门共同的职责。

     

    图2是典型的中国式数据治理组织架构,数据治理/管理领导小组设在信息化领导小组之下,可以单设,也可以是信息化领导小组的一个职责,而虚框中的数据治理部门可能是实体部门,也可能是由牵头业务部门和IT部门联合组成的虚拟团队。

     

     

    值得一提的是,越来越多的企业开始重视数据治理工作,一些企业高管团队中也产生了一个全新的职位——首席数据官(CDO),是组织内大数据战略的制定者和推动者,负责组织内数据资产的开发和利用,通过数据推动组织业务的创新和发展,通常直接汇报给CEO或CIO。

     

    管理出成效,制度是保障

     

    大数据治理需要管理和制度的有力支撑,可结合企业的现状,制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等,颁布相关的数据治理的企业规章制度等。

     

    举个例子,在笔者负责过的一个数据治理项目中,为了加强数据保密管理,根据重要程度、公开范围、数据使用频次和数据安全要求,针对数据制定了四个重要级别:极敏感级、敏感级、较敏感级、低敏感级,并根据不同级别实施相应的管理举措,级别越高,数据管理的要求越高。

     

    数据规范:没有规矩,不成方圆

     

    数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准,为评估企业数据质量,并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则,数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。

     

    制定数据标准的目的是为了使业务人员、技术人员在提到同一个指标、名词、术语的时候有一致的含义。数据模型对企业运营过程中涉及的业务概念和逻辑规则进行统一定义。

    业务规则是一种权威性原则或指导方针,用来描述业务交互,并建立行动和数据行为结果及完整性的规则。元数据能够帮助增强数据理解,可以架起企业内业务与 IT 部门之间的桥梁。主数据用来描述参与组织业务的人员、地点和事物。参考数据是系统、应用软件、数据库、流程、报告中及交易记录中用来参考的数值集合或分类表。

     

    数据治理活动,理论结合实践

     

    数据治理活动是指为实现数据资产价值的获取、控制、保护、交付以及提升,对数据规范所做的计划、执行和监督工作,一般包括以下活动。

     

    数据架构管理,用于定义企业数据需求,设计实现数据需求的主要蓝图,通常包括数据标准管理、数据模型管理、数据集成架构等;数据质量管理,指通过计划、实施和控制活动,运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用;

    元数据管理,指通过计划、实施和控制活动,以实现轻松访问高质量和整合的元数据;数据安全管理,指通过计划、制定并执行数据安全政策和措施,为数据和信息提供适当的认证、授权、访问和审计;参考数据和主数据管理,指通过计划、实施和控制活动,达到保证参考数据与主数据的一致性。

     

    数据治理软件:工欲善其事,必先利其器

     

    目前业界流行的数据治理软件,一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品,主要包括的功能组件有元数据管理工具、数据标准管理工具、数据模型管理工具、数据质量管理工具、主数据管理工具、数据安全管理工具等。

     

    利用数据治理软件主要解决企业不同来源数据集成过程中遇到的问题,需要数据治理软件能够为企业提供统一的元数据集成、数据标准管理、数据模型设计、数据质量稽核、数据资产目录、数据分析服务等能力。

     

    基于大数据的人工智能时代的到来,为各行业带来基于数据资产进行业务创新、管理创新的契机,伴随着企业数字化转型过程,越来越多的数据被收集,大数据治理将为企业提供更全面更准确的数据,届时人类的大部分行为将可以被计算和预测,这种对社会成员的行为逻辑、社会事件的发展态势提前作出判断、预测和模拟,将使社会治理模式得到极大变革,从而极可能推动社会治理也由传统的人类精英经验治理向基于大数据的智能化治理转型。

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  • 企业核心高管团队有六O组成,分别是CEO、COO、CSO、CTO、CFO、CHO,他们作为企业发展的中坚力量与中流抵柱,是企业战略定位、执行系统导入的支持者与实施者。只有拥有战无不胜的系统化高管团队,才会有高效的企业...
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空空如也

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