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  • 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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  • 2016年在国家经济下行压力增大,政府调结构转方式的背景下,安防行业也不例外,也在经历中增速放缓,行业转型,在行业拓展新的经营领域中,安防上市企业是最有代表性,安防上市企业在2016年上半年发展中表现的新特点...

    2016年在国家经济下行压力增大,政府调结构转方式的背景下,安防行业也不例外,也在经历中增速放缓,行业转型,在行业拓展新的经营领域中,安防上市企业是最有代表性,安防上市企业在2016年上半年发展中表现的新特点主要有以下几点:

    安防行业发展处于转型变革期,总体形势依然向好

    安防平台的发展历程。在不同的发展时期,客户的核心需求不同,平台要解决的主要矛盾也不一样,从平台发展至今的整个生命周期来看,平台依次面临着如下四个核心问题,也可以看做四个不同的阶段。

    首先是平台服务器的分布式部署,就是将平台内部的各种功能模块进行拆分,使其运行在不同的硬件服务器上,这样通过多台硬件共同协作来应对大规模部署的需求。

    一是平台联网,解决了将下级部门的监控设备推送到上级平台,使上级部门可以对摄像机拥有实况预览、云台控制、点播回放等操作的权限的问题。

    二是智能化,智能化是安防系统向IT系统转化的关键环节,众所周知,安防系统产生的大量音视频数据都是无法快速查找、无法统计运算的非结构化的数据,这些数据要想转变成结构化的数据,需要的就是智能化的处理。

    三是IT化,IT就是信息技术,其本质是对信息的传输,计算,存储以及呈现。

    从2014年截止到目前,受国家经济进入缓中趋稳的增长新常态模式下,安防行业发展受到了直接的影响。

    一是行业也进入了新的发展转型变革期,行业增速从前几年的20%逐步下降到目前的15%左右;二是部分企业经营出现困难。此外,结合行业当前态势,安防行业已经步入了一个非常关键的转型发展时期。

    在新城镇化发展提速、“智慧城市”建设加快、“平安城市”深度应用、民用安防市场逐渐升温的形势下,安防行业转型及行业融合步伐将进一步加快,市场需求和市场形态也正发生着深刻的改变。

    从消费需求看,安防个性化、多样化消费逐渐兴起,保证产品质量安全、通过创新供给激活需求的重要性显着上升用。

    从生产能力和产业组织方式看,传统意义上的安防生产能力超出需求,产业结构必须优化升级,企业兼并重组、战略合作在行业中时有发生,安防服务业、民用安防更加凸显。

    从生产要素看,过去安防行业仍属劳动密集型产业,而目前安防行业发展将更多依靠人力资本质量和技术进步,创新成为安防行业发展新引擎。

    从市场竞争特点看,过去主要是数量扩张和价格竞争,现在正逐步转向质量型、差异化为主的竞争。现在的趋势是云计算在监控系统中运用,要依托于平台的支撑,主要包括基础资源如处理器、内存、存储、网络资源等,还需要平台集成了服务及管理服务,如职能视频分析、数据挖掘、智能检索等。

    互联网+安防成行业发展新契机

    相比于云计算,大数据的发展稍晚,但事实上大数据是真正发挥大规模网络视频监控价值的关键技术,视频监控数据是标准的大数据,而通过大数据存储及分析挖掘,更能发挥海量视频的潜在价值。

    数据技术主要适用于大型及超大型项目,并且与云技术融合。在平台中加入大数据技术,且尤其是在大数据量的监控系统中,可完成系统中内部数据挖掘、趋势分析、优化流程、精准找到用户、降低成本并最终提高效益。

    在谈到大数据对安防行业的影响的时候,海康威视的陈昱嘉认为:传统的安防注重满足实时监控和报警,以及证据留存的要求。

    关注的是清晰度、可用性及保存时间等因素。数据分析、挖掘在安防领域的需求和产品比较少。

    随着大数据技术以及智能分析算法的发展,对于视频图片类之前难以被结构化处理的信息,现在可以用基于云计算架构服务器集群对海量图片视频进行结构化分析,提取结构化信息。提取后的结构化信息,运用大数据技术对这些信息进行存储和建模,可以对城市中人、车、行为等进行深度分析和挖掘。再

    将安防行业的数据与其他行业的数据通过碰撞、交叉、融合,则可以让安防行业不仅仅只提供治安监控和报警等服务,还可以为城市生活、交通、政务、商业活动等提供详实并具有指导意义的数据分析报告,为城市决策者提供重要的决策依据。

    本文转自d1net(转载)

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  • 随着我国经济实力的大幅提升,企业之间的竞争由原来的生产竞争逐步转向市场和客户的...CRM为解决这些问题提供了思路,并正在成为企业经营策略的核心。 一、客户关系管理的提出与发展 客户关系管理(Customer Relatio

       随着我国经济实力的大幅提升,企业之间的竞争由原来的生产竞争逐步转向市场和客户的竞争,企业管理的重心也随之从传统的物流、生产、财务等内部管理转向客户关系管理 。那么如何不断改善客户关系,掌握更多的客户信息,提高客户的满意度和忠诚度呢?CRM为解决这些问题提供了思路,并正在成为企业经营策略的核心。

      一、客户关系管理的提出与发展

      客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)于1997年由著名信息技术咨询顾问公司Gartner Group首先提出,该公司20上世纪60年代首先提出了著名的物资需求计划(Material Beseurce Planning,简称MRP)概念。在信息管理领域,CRaM是继MRP之后的又一重大创举。按照GartrierGroup的观点,CRM是经济与新 技术发展的产物,新经济的发展带来的是产品竞争的激烈、产品生命周期的缩短、产品需求的多样化和客户需求的个性化,从而使企业产生了建立良好客户关系的需 求;现代信息技术,特别是网络技术和数据库技术的发展,为企业实施客户关系管理创造了条件。按照Gartner Group的定义,CRM是一种以客户为中心的经营策略,它选择和管理最有价值客户以维持并发展与其一种长期的相互受益的关系,它以信息技术为手段,对业 务功能进行重新设计,并对工作流程进行重组,它的战略目标是提升客户满意程度,增进企业长期赢利能力。

      CRM虽然仅仅是“电子商务”的一个子集,但是它把客户放在了核心位置,这符合“新经济”的“批量定制 ”的特点。通过实施CRM,要求企业更了解现存和潜在客户,要求企业能够及时地判断竞争对手的行为,要求企业通史追赶上日新月异的信息技术,尤其要求企业 的内部管理能够适应这些变化。如果一个企业可以很好地吸收CRM理念,会看到在利润、客户忠诚度和客户满意度等多方面的提高,对未来整体性的“电子商务时 代”的来临有更充分的准备。

      今天,Intemet技术在企业的CRM中发挥着越来越大的作用。越来越多的企业开始把Web网点用于 企业客户关系的管理,以及对客户请求更快速的响应。基于Intemet的CRM系统将深入社会生活的各个领域,使得CRM作为Intemet时代企业管理 的新思想、新观念和新方法,在帮助企业改变管理方式和业务流程的同时,可使企业逐步实现由传统的企业模式到以电子商务为核心的转变。

      二、实施CRM对中小型企业的影响

      中国中小企业群体大多是民营体制,市场化程度较高,面临更激烈的竞争环境,在大厂商和最终客户间处于相 对弱势的地位。同时,中小企业发展的欲望更强,实施新的管理模式也更快。中小企业的资源不充分,主要表现在资金、技术、人才等许多方面。这使得中小企业缺 乏品牌优势,难以进行大规模的市场投入,在客户选择时更为被动。同时中小企业缺乏的不仅是资源的数量,更是资源的质量;不仅是硬件,更是软件。引进具有先 进的管理模式与有效方法,切实实现企业管理与业务运作的信息化和自动化,是解决这一障碍的必由之路。而CRM正是企业有效管理客户关系的解决方案。以此可 以重新整合企业的客户资源,使原本“各自为战”的销售人员、市场推广人员、电话服务人员、售后维修人员等协调合作,成为“满意客户需求”这一中心要旨的强 大团队。

      CRM的焦点是改善与客户关系有关的商业流程(如销售、市场营销、客户服务与支持等),并使之实现自动化,目的是缩减销售周期和销售成本,增加收入,寻找新的市场和渠道,以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠诚度。

        三、中小型企业实施CRM过程中存在的问题

      (一)管理观念问题

      CRM系统首先是管理项目,而不是信息技术项目,信息技术只不过是实施这一管理项目的手段,不少企业尚 未认识到这一点。企业在系统规划和实施时仅由技术主管负责,缺少高层领导和业务部门的积极参与。项目经理由技术部门的领导担任,高级管理人员未能亲自关心 负责系统的规划和实施,由此带来的后果往往是系统不能真正符合实际需要,系统各部分之间协调性差,管理人员不愿使用。

      (二)系统的实施问题

      有的企业不让企业内部管理人员参与,采取将CRM系统完全外包给软件供应商或系统集成商,或者完全由企 业内部的技术人员单独进行项目实施,这些做法都将给系统实施带来问题。软件供应商或系统集成商无法按照企业的实际需要进行CRM系统实施,企业内部的技术 人员缺乏对软件的深入了解和项目实施的经验,对推动和控制整个项目的进展存在困难。

      (三)流程的重组问题

      业务流程重组是CRM应用成功的前提。为适应CRM系统带来的改变,企业必须在组织架构和部门职责上作 相应的调整,强调以流程为导向的组织模式重组,打破职能部门本位主义的思考方式,将流程中涉及到的下一部门视为顾客。在流程重组中,会涉及到部门职能的重 新划分、岗位职责的调整、业务流程的改变、权力利益的重新分配等复杂因素,如果企业不能妥当地处理这些问题,将会给企业带来不稳定因素。

      (四)存在急功近利的思想

      良好的客户关系、稳定的客户资源是企业最重要的资源之一,不少企业为保证CRM解决方案能真正发挥作用,能够即时给企业带来巨大的效益,显然过于急功近利。评价CRM的实施效果不应忽视其带来的无形价值的提高,应该立足于企业的长期生存与发展。

        四、中小型企业实施CRM的策略

      (一)统一认识,转变观念

      实施CRM必须作到各部门管理人员和技术人员通力协作。CRM需要从了解客户需求人手,然后是合理规 划,选择和培训人员,制定流程,最后才是选择软件和技术实施。管理观念的转变,还体现在CRM系统实施过程中对企业原有的管理思想的调整上。CRM系统带 来的不仅仅是一套软件,更重要的是先进的管理思想。只有全面消化吸收了新的管理思想,并结合企业实际情况加以运用,才能充分发挥CRM系统带来的效益。因 此,在实施过程中企业管理人员和业务人员转变管理思想是一个必不可少的过程。顺利转变管理思想,在某种意义上而言是CRM系统成功实施的最关键的因素。

      (二)认真组织,合理规划

      CRM是实现利润最大化的有力工具,所以应该将其作为实现全面顾客信息管理的手段。CRM的实施将全面 提升企业的顾客信息管理水平,优化原来的市场细分策略。为此,需要将CRM的实施与企业的中长期战略结合起来,需要设计适合于企业持续发展所需的CRM信 息系统框架,分析研究CRM的实施能够为企业带来多大的改善,分析现有的流程和组织机构能否适应CRM系统并设计适应于公司发展的CRM业务流程和组织机 构,预计各应用阶段的困难,理顺各种关系,确定较为详细的实施计划。

      (三)调整组织结构,重组业务流程

      一是要考虑在企业与客户有密切联系的主要部门——市场营销、销售和客户服务部,CRM系统将满足这些部 门的需求,提高市场决策能力、加强统一的销售管理,提高客户决策能力,加强统一的销售管理,提高客户服务质量。要满足部门级的需求,CRM系统至少应该包 含营销(自动化)管理、客户服务与支持等子系统,从而支持市场营销部门开展市场活动管理、跟踪和反馈、进行活动评价,同时得到对客户的构成、地理分布等信 息,分析客户行为、对客户状态进行分类,支持销售部门提出销售任务、分配任务、评价和度量销售,并使客户服务部门及时得到系统提供的为客户服务的准确信 息,保证服务中心一致对待客户案等。二是 CRM必须将企业的市场、销售和服务协同起来,建立市场、销售和服务之间的沟通渠道,解决企业在运作过程中遇到的实时传递信息和渠道优化的问题。三是流程 应当从客户的角度来考虑,而不是技术的角度。在部署CRM的过程中,应将所有与客户相关的业务处理流程进行全面彻底的检查,抓住关键的无缺陷的环节,对存 在缺陷或可能受影响的环节,进行认真的调整与完善。

      (四)建立激励机制,组建优秀团队

      激励永远是比较好的方法,从员工中选取一些有进取心的员支持系统,这一点非常关键。CRM队伍应具有四 个方面的能力:一是业务流程重组的能力;二是对系统进行客户化和集成化的能力;三是对IrI‘技术能力,如网络大小的合理设计、对用户桌面工具的提供和支 持、数据同步优化策略等;四是实施小组具有改变管理方式的技能,并提供桌面帮助,便于用户适应和接受新的业务流程。

      (五)加强客户资源的管理

      一是企业必须规范市场销售人员、售后维护人员、大客户的直接反应与投诉记录的信息,规范销售渠道中传来 的信息等的采集行为、信息采集人员的责权、采集内容与信息输入的格式,并借助相应的软件系统来配置将各种采集的信息集成为系统,让整个企业共享统一的客户 数据。二是确保企业用户在授权使用范围和使用特定数据的基础上进行分类。

      实际的原则是根据需求提供信息而不是为每个人提供相同的信息。三是理解准许的营销政策和决定参加或退出 交易的客户。决定哪一种方法是对应于单一营销渠道最好的方法。四是需要了解每一个客户的隐私偏好。确保这种偏好成为每个客户资料的一部分。五是考虑为客户 提供各种相关资料的途径。尽管会有风险,但这种方针可以让客户参与管理资料,潜在的提高了作为一个伙伴对公司的认识。

      此外,要使CRM解决方案拥有强大的业务智能和分析能力,因此分析型CRM系统毫无疑问将成为今后市场需求的热门。利用分析型CRM系统对客户进行细分,针对有价值的客户开展特别的营销活动、提供更具个性化的服务,无疑将使企业以最小的投人获得最大的回报。

     

     

     

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  • 就目前的现状来看,电力企业包括独立的发电厂、五大发电公司、两大独立核算的电网经营企业,以及电力建设公司等其他独立核算单位。基于目前我国电力企业的发展现状,大数据产生于电力企业的各个方面。在发电侧,随着...

    大数据时代下电力企业面临挑战。我国原有电力企业实行垂直一体化管理,2000年后我国电力企业实行更全面更深刻的改革。就目前的现状来看,电力企业包括独立的发电厂、五大发电公司、两大独立核算的电网经营企业,以及电力建设公司等其他独立核算单位。基于目前我国电力企业的发展现状,大数据产生于电力企业的各个方面。在发电侧,随着数字化电厂的建成,海量的有关故障监控、设备运行状态等数据被各大电厂保留下来;在输电侧和配电侧,在输变电设备状态监测系统中,为了能对绝缘放电等状态进行诊断,最大程度减少线损,需存储和监控的数据量十分巨大;在用电侧,电力用户的个人信息、电价信息以及智能电网的发展、电动汽车充放电监测信息都会产生海量数据。

    然而,大多数电力企业的数据库仅仅实现了数据存储、查询、统计等最基本层次的功能,无法深入挖掘出隐藏在海量数据背后潜在的价值。电力大数据时代下必将会对作为我国经济社会中存储电力运行信息知识、提供电力运行数据的电力企业带来巨大的影响。因此,深刻理解大数据的内涵,联系目前我国电力系统的发展以及电力系统数据存储、利用的现状就显得十分必要,这也为电力企业真正应对大数据时代下电力企业面临的挑战提供了相关的思考。收集数据电力大数据时代,电力企业数据来源不仅仅是企业内部的历史年度数据,还包括来自互联网和信息机构的各种数据。收集这些信息是要附上相应的时空标志,必要的时候要剔除无效数据,同时还应当尽可能收集不同数据来源、结构化程度不同的数据,并且做到尽可能和企业内部的历史数据相对照,以便于验证信息的可靠性和真实性,这对于电力企业来说,将是个不小的挑战。半结构化和结构化数据现代互联网应用呈现出非结构化和半结构化数据大幅度增长的特点。据不完全统计,这类数据占有比例已经达到整个数据量的75%以上。同时,由于数据网络化的存在,使得这类数据的复杂关系无处不在;另外,这类数据是以数据流的形式存在,数据价值化的体现与时间呈现明显的相关性,价值稍纵即逝。尽管目前计算机智能化有了很大进步,但还只能针对有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘。

    分析数据网络背后的数据关系大量观测数据虽然可以映射出各种复杂的网络系统,但由于这些数据往往是孤立的数据点,映射出的数据网络难免片面,如何做好数据集成,使之成为一个完整的数据网络,这是值得思考的问题。以发电企业为例,单单考虑发电量数据,得到的仅仅是发电厂发电量单一方面的数据。然而,发电数据是与电压数据、线损数据、用户用电数据等相互联系的,如何利用模糊分析方法,考虑这些数据的参数关系,分析复杂网络之间的联系,对发电企业来说将是一个巨大的挑战。

    另外,由于各个发电企业、供电企业没有统一对其专业化的信息系统进行建设,导致电力生产、销售各专业数据彼此独立,形成信息孤岛。为破除信息孤岛的数据壁垒,需要融合发电、输电、变电、配电、用电等多方面数据,这就需要考虑如何对各环节多数据进行融合。电力大数据时代下的数据挖掘技术在电力大数据时代下,大数据已成为电力企业进行决策的基础。但是,单纯数据的积累并不能给电力企业带来益处,只有运用相关的技术手段,对大量的数据进行深加工,发现隐含的信息并加以利用,进而指导电力企业做出正确的决策,这样电力大数据的作用才能发挥到极致。研究认为数据挖掘技术的运用将会在电力企业成本降低、电力市场开拓、电力系统安全运行等方面发挥重大作用。

    因此,理解数据挖掘技术及其在电力企业中的应用就显得非常必要。数据挖掘技术数据挖掘技术是通过对海量数据进行建模,并通过数理模型对企业的海量数据进行整理与分析,以帮助企业了解其不同的客户或不同的市场划分的一种从海量数据中找出企业所需知识的技术方法。如果说云计算为海量分布的电力数据提供了存储、访问的平台,那么如何在这个平台上发掘数据的潜在价值,使其为电力用户、电力企业提供服务,将成为云计算的发展方向,也将是大数据技术的核心议题。电力系统是一个复杂的系统,数据量庞大,特别是在电力企业进入大数据时代后,仅仅是电力设备运行和电力负荷的数据规模就已十分惊人。因此,光靠传统的数据处理方法就显得不合时宜,而数据挖掘技术的实现为解决这一难题提供了新的出路。数据挖掘技术在电力系统负荷预测和电力系统运行状态监控、电力用户特征值提取、电价预测等方面有很好的应用前景。有关数据挖掘技术的思考我国电力市场化运行过程中,电力市场运行模式大体经历了垄断模式、发电竞价模式、电力转运模式,现在正在积极过渡到配电网开放模式。在这个过渡阶段,高质量的数据更是大数据发挥效能的前提,先进的数据挖掘技术是大数据发挥功效的必要手段。国际数据公司(InternationalDataCorporation,IDC)指出,在大数据时代下,新的数据类型与新的数据分析技术的缺失将是阻碍企业成为其行业领导者的重要因素。

    该问题同样存在于电力企业中。但是,先进的数据挖掘技术只有在高质量的大数据环境下才能提取出隐含的、有用的信息,否则,即使数据挖掘技术再先进,在充满噪音的大数据环境中也只能提取出毫无意义“垃圾”信息。为此,电力企业为了应对电力大数据时代下数据质量对数据挖掘技术带来的挑战,应该考虑设立首席数据官(chiefdataofficer,CDO),进行专门的数据管理工作,定义元数据标准,保证数据质量。国内一些企业目前只是设立了首席信息官(chiefinformationofficer,CIO),但是由于CIO只是技术专家,很难系统全面地开展数据挖掘工作,这就使得这些企业渐渐失去了充分利用大数据的优势。因此,传统的数据管理方式已经很难满足大数据时代下对数据质量的要求,在电力大数据时代下,如何提高数据的质量,电力企业任重道远。

    大数据时代下电力企业数据挖掘技术的实现途径大数据时代下,由于数据信息量巨大,使得数据挖掘是知识的自发现过程。在无明显目标的情况下需要从不同的数据源获得数据,然后对数据进行预处理,并使用模糊识别等算法对数据进行挖掘分析。为此,中国人民大学网络与移动管理实验室开发出了一种采用面向领域的DeepWeb数据集成技术,进而实现对Web数据自动集成和处理。分析认为大数据时代下电力企业数据挖掘技术主要由数据收集、数据整理、数据管理、数据分析、数据展示等过程组成,整个过程如图所示。数据来源层实现大数据收集工作得益于移动设备、无线射频识别技术(radiofrequencyidentification,RFID)、互联网、自动记录系统等技术设备,数据来源层主要存放了电力企业内部大量的事务型数据,以及会对电力企业决策产生影响的外部性数据。同时,为了使所获得的数据更具代表性,电力企业要尝试收集不同数据源产生的数据,为数据挖掘的后续工作做好准备。

    数据整理层在数据挖掘技术中的实现在数据整理过程中,由于数据源数据内容往往交叉,所以需要按照互动性对观测数据进行分类。同时,由于原始数据中有噪声数据、冗余数据及缺失数据等问题,需要对数据进行解析、清洗、重构,并填补缺失数据以提高待挖掘数据的质量。经过分类后数据被大致分为两大类:结构化数据、半结构化与非结构化数据。对于结构化数据,需要对其进行数据过滤,剔除无效数据以提高分析效率;对于半结构化和非结构化数据,需要按照一定的标准处理成机器语言或索引。例如,对电力用户评论、电力系统运行日志资料等数据,就需要转换成加权逻辑或是模糊逻辑,并将不同的词语映射到标准值上,形成企业统一的语言。数据管理层在数据挖掘技术中的实现通过数据整理层,将经过整理和转化的数据存储到电力数据仓库(datawarehouse,DW)中,由于不同的电力数据库储存标准不同,因此需要整合转化后才能储存到数据仓库中,这里就需要对数据仓库进行重新设计。

    经过重新设计的数据仓库,可以根据不同的主题设计不同的属性集,从而减少数据处理量;针对不同的主题数据库,可以采取粗糙集的属性归约算法删除数据中的冗余信息,得到精简的数据集;然后将决策树所表示的数据集表示为IF-THEN的分类规则知识,并储存在规则知识库中;如果有新数据样本需要处理,可以按照一定的规则算法进行识别匹配,从而进行综合评价。数据分析层在数据挖掘技术中的实现经过数据管理层处理的数据,可以通过联机分析处理技术(on-lineanalyticalprocessing,OLAP)来支撑复杂的决策分析过程,从而将数据转化成为辅助决策的信息。鉴于电力企业对数据实时性要求很高,可以将电力企业的数据分为实时性数据和非实时性数据进行分类处理。针对非实时性数据,可以考虑基于分布式文件系统(distributedfilesystem,DFS)和MapReduce技术的云计算来进行处理;也可以基于Hadoop,一种DFS和MapReduce的开源实现的云计算平台来进行数据处理。对于实时性数据,如电力负荷数据,一方面电力企业可以通过内存计算技术,将全部数据通过内存运行进行计算,这将是提高计算速度的有效办法;另外,可以在云平台前面设置若干前置机,用于实时接收数据。

    数据展示层可视化企业目标通过电力营销决策支持系统(ElectricMarketingDecisionSupportSystem,EMDSS),运用良好的数据可视化设计,借助图形表达数据中的复杂信息,将数据挖掘的成果可视化,并将其运用到电力企业未来的发展规划中。将深度挖掘的数据可视化,可以使员工清楚地认识到电力企业未来的发展方向、评价决策制定的正确与否。结果是否符合实际,是决定整个系统挖掘技术是否成功的标准。展望基于我国的基本国情,电力企业具备非常好的从数据运营角度获取更大程度信息、资源、知识发现的基础。因此,电力企业完全可以立足大数据,以数据挖掘技术为基础,创造数据增值服务。智能电网的发展对于智能的理解,是指能够深刻分析收集到的材料、数据,以获得一个比较系统和全面的知识来解决特定的问题,从而满足商业战略目标的需要。智能面向电力行业,就是指电力行业发电、供电和用电的组织结构更加合理、运行程序更加优良、综合功效更加强大的智慧系统,即所谓的智能电网。智能电网基于数据和能源的同步传输,通过促进能源与信息技术的深度融合,已经逐渐形成了以能源、数据为运行体系支撑下的坚强可靠、友好互动、清洁环保的能源管理网络。

    大数据与电网的融合涉及从发电企业到最终用户的整个能源转换过程和电力输送链。由于智能电网的快速发展,信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合,信息通信系统俨然已经成为智能电网的“中枢神经系统”,支撑新一代电网生产和管理的快速发展。一个行业的结构越合理,内部摩擦越小,功效越大,系统的智慧程度就越高,每次人与数据的互动就更有机会以更高效和更多产的方式分析汇总,从而更好地支持决策行动。当前,国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台,随着后续智能电表的逐步普及,电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。通过对拓展到家庭、企业的广泛覆盖的数据采集网络进行深度的数据挖掘,可以进一步实现智能用电管理,使用户掌握实时用电信息、在线互动能耗数据,实现能源高效循环利用,进而为节能减排提供依据。因此,智能电网的发展,将更好地推动数据挖掘技术在电力行业的运用。

    基于数据挖掘技术的客户关系管理随着电力企业改革的不断深入发展,客户关系管理(customerrelationshipmanagement,CRM)已经广泛应用到电力企业管理中,电力用户日益成为电力企业竞争的核心。不同的用户对电力的需求是不同的,哪家供电企业如果能够及时运用一定的方法和工具将电力需求不同的客户进行分类,谁就能获得先机,取得竞争优势。对此,电力企业可以通过挖掘由客户信息、用电信息组成的主题仓库,来对电力用户进行进一步了解。

    再如,企业竞争情报系统的分析方法需要处理大量的数据,通常都是PB级的。如果通过对这些情报数据进行分析,将具有类似电力需求的客户归在一类,将有助于电力企业寻找最有价值的电力客户。通过向这些客户提供特殊的服务,投放不同的广告,将有助于提高其满意度和忠诚度,从而为电力企业盈利提供保证。

    对此,可以将聚类分析运用到CRM中,从而能够针对不同的消费者群体提供更多的个性化服务,以便于更好满足电力客户的需求,为电力企业争取更多的客户。建立以数据挖掘技术为核心的信息系统由于计算机技术、网络技术在处理数据资料上的便捷、高效,电力企业为了适应时代的需求,大多探索建立了信息系统来辅助自己对内外部数据进行系统统计和精确分析,这样使得电力用户资料统计变得相对简单、易于操作。对于现代电力企业,应该逐渐摒弃“以产品为中心(good-domimantlogic)”的传统管理模式,并转变为“以服务为中心(service-dominantlogic)”的面向“社会媒体—网民群体—电力企业”的“企业网络生态系统(enterpriseecocystem)”的新型管理模式。

    对此,一些电力企业开展了网上办电、网上业务咨询等服务,并对由此产生的信息进行分析和利用,从中获得收益;中国南方电网有限责任公司也将投资建设一体化信息平台;五大发电企业目前正在重构其信息系统以建立新的管理与运营模式,把建立统一的信息平台作为信息化建设的重点项目。同时,有人还提出了基于传统“目标驱动决策”和现代的“数据驱动决”的技术创新管理双向决策模型,如果将这个模型应用于供电企业中,可以形成以自组织动态监测为核心,能够有效预警并处理用电高峰期的技术监测模型。

    对于日趋完善的电力企业信息系统,数据挖掘技术的实施必将取得事半功倍的效果。数据挖掘过程中的能耗问题电力企业在进行用户信息提取、负荷预测、数据库维护过程中,由于面对数据中心存储规模不断扩大的现实,高能耗、高成本已经成为制约大数据时代下数据挖掘过程有效进行的一个瓶颈。据《纽约时报》和麦肯锡公司就能耗问题发表的一篇题为“PowerPollutionandtheInternet”的文章指出,对于Google来讲,数据中心年耗电量约为3MW,而这些能耗中,只有6%~12%被合理利用。对于我国的电力企业来讲,绝大多数电能用于使服务器处于闲置状态,以应对负荷高峰时等情况。因此,对于电力企业来讲,应该从采用新型低功耗硬件以及引入可再生的新能源来构造一个绿色数据库等角度来考虑如何缓解能耗问题,将节约的能源再利用于基于时间序列相似性的电价预测。


    本文作者:佚名

    来源:51CTO

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