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    2020-12-15 10:37:23
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  • 企业管理必须具备的8大要素

    千次阅读 2019-03-08 17:58:33
    经营管理的本质是什么 ...3.好企业必须做到两点:向组织要人效、向员工要潜能。 4.什么是人心:公平、理想、进步。 5.什么是人性:利己、归属、快乐。 6.员工存在的意义就是创造价值、做大价值。 企...

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    经营管理的本质是什么

    企业管理必须具备的8大要素!

     

    1.管理的本质就是管理员工的潜能与价值。

    2.经营的本质就是经营人心、顺导人性。

    3.好企业必须做到两点:向组织要人效、向员工要潜能。

    4.什么是人心:公平、理想、进步。

    5.什么是人性:利己、归属、快乐。

    6.员工存在的意义就是创造价值、做大价值。

    企业管理8要素

    企业管理必须具备的8大要素!

     

    1、目标:是企业的方向;

    2、计划:是企业的轨迹;

    3、预算:是企业的血脉;

    4、行动:是企业的基础;

    5、检视:是企业的刻度;

    6、激励:是企业的精彩;

    7、绩效:是企业的结果。

    8、价值:是企业的光环。

    人效从岗位职责开始

    1、每一个工作项目都要订立检视办法;

    2、每一项重要工作都要有衡量标准;

    3、每一个核心价值都要量化。在岗位职责说明书上要明确这些标准、价值与结果。

    从而让员工清晰:

    1、做什么;

    2、为什么而做;

    3、做的结果是什么;

    4、如何检视与衡量。

     

     

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    主要大纲:


    1. 数据质量管理的三个要素

    2. 数据质量管理的技术关键点

    3. 数据质量管理实战

    “十三五”,规划提出了国家的大数据战略,指出了企业实现以数字化驱动业务发展,实现数据开放共享,创新业务发展的新思路。现阶段大中型企业已经开始了数据化运营的实践。

    在这个环境和趋势中,数据是得以实现整个规划布局的前提。

    在将数据作为资产的前提下,企业的运营需要准确的、完整的、及时的、高价值、高质量的数据。

    一、数据质量管理的三个要素


    数据是企业数字化转型的核心要素,企业的决策者根据数据背后所反映出来的现象或趋势。分析并洞察出其背后有价值的信息,进而在决策和行动中,赢得先机,做出正确的判断。

    企业产品生产过程中数字化能力已经逐步取代传统的产品制作模式,以生产男式西装为主红领集团为例,用户在手机APP上下单之后,测量师会到你家里做定式测量,然后在版型库里做自动设计,自动排产之后就能生产使用了。整个过程都是基于高质量的数据驱动的,数据质量成为业务的生命线。

    在企业数字化转型的进程中,数据的质量成为了一个制约因素。


    数据能发挥价值的大小依赖于其数据的质量的高低,高质量的数据是企业业务能力的基础。

    但劣质的数据还不如没有数据依据经验的进行决策,通过错误的数据分析出的结果会带来灾难。

    数据质量问题产生的原因有很多方面,比如在技术、管理、流程方面都会碰到。企业要在把这些方面的数据质量问题都管控到,监控好,才能从整体上提高质量


    今天我们先谈一下在技术领域中该注意哪些。

    在技术问题域中要提高数据质量水平,数据的梳理、数据规范以及数据生命周期是三个关键的要素。


    我们先来看数据梳理,数据梳理有两个目的:

    • 摸清楚企业当前有哪些数据,分别在什么地方,表现形态是什么样子的,是哪些业务部门使用,哪些技术部门支撑,它能为数据质量提升提供一个全面的数据现状参考。

    • 理清楚企业当下数据的分类以及分类之间的关系,进而知道哪些数据是基础数据,哪些是由基础数据组装成的衍生数据,明确了这些也就找到了提升数据质量水平的突破点。



    在项目实践中,对数据梳理核心的一环是对企业内的元数据梳理,对元数据的梳理能解决理清企业数据现状和明晰核心基础数据,是数据梳理的核心工作内容,被一些企业形象的比喻成摸家底工程。

    如上图所示,我们对企业交易数据进行剖析发现,交易数据的组成其核心是由主数据、参考数据和元数据组成。如果每一类数据的元数据在名称和格式上存在差异的话,那么数据的质量必然不高。

    例如:在交易数据里面有产品名称和描述这两个元数据,而在主数据中表述这两个对象的名称是产品名称和产品描述,若两边的字段类型长度也存在不一致,那数据有质量问题那是必然的。



    下面我们介绍数据规范,这里的规范主要指数据标准和数据模型,我们分开介绍。

    数据模型是获取和定义企业信息需求和数据需求的一种方法,它表述了全企业范围内的数据整合的主蓝图,是系统开发项目的关键输入,也是项目数据需求分析和数据建模工作的基线。

    如电力行业的CIM模型,电信行业的ETOM模型,指导这电力和电信信息系统的建设,以确保数据质量从开始就能得到保证,还可以为现有应用软件的数据质量水平提供衡量标准。

    数据标准是对企业数据模型的一种补充,是对企业数据模型中重要数据制定的规范性文件,是数据质量管理和监控的手段。

    它促进企业数据模型落地,也担负着对企业存量系统中关键数据进行标准化的任务。



    企业数据模型在落地的过程中,各部门看待问题的角度不一样,加之有些外购产品的限制,不能很好的按企业数据模型的规范进行落实,导致数据在集成,互联互通的时候碰到数据不一致的问题,数据质量问题随处可见。

    如果系统(项目)模型设计的时候,有一套能遵循的规范,那么就能解决这一问题。数据标准就扮演了这么一个角色,它从企业数据模型中剥离出重要的业务实体,在系统(项目)模型设计的时候,实现了对模型设计是否符合企业数据模型规范的监控和评审,并从管理和认责的角度切入进去,很好的解决了上述问题。



    数据和货币一样,流通起来的价值远远大于它静态的价值。因此我们要对数据生命周期的每个环节进行监控把关,知道在每个环节数据发生了什么变化,才能采取相应的手段来处理质量问题。

    比如在规划阶段,我们要参考企业数据模型进行系统模型的设计,并且要遵循数据标准的规范要求。在获取阶段要重点关注数据的及时性问题,数据传输的问题;

    在存储和共享过程中要重点关注数据的整合问题,数据一致性,完整性问题。

    数据生命周期我们在实践中总结了几个技术原则,在第二部分的分享中给大家做介绍。

    这里,我们针对数据生命周期再介绍一种分析数据质量问题的应用场景,它对我们实施数据质量项目,是一个不错的参考。



    上图是客户信息产生,维护和使用的一个样例场景。

    在图中每个节点是企业中的一个部门,客户信息从左至右流动,在这个场景中我们发现销售部、市场部、客户信息管理部都有维护客户信息的权利,且所使用的系统不统一。

    在系统建设时,元数据,数据格式,信息校验方式都不一致,这导致商务职能部,市场策划部通过数据进行分析是产生了很大的困惑,他们必须经过大量的调查明晰数据的含义,进过清洗,转换,标准化数据的格式后才能使用。

    利用数据生命周期的分析思路,若能在管理和流程上明确数据维护的责任主体,在源头处切入质量监控节点,对关键元数据进行统一,将能有效的解决这些问题,数据质量也能大幅度的提升。

    二、 数据质量管理的技术关键点

    在技术实践上,如何利用技术能力,帮助企业更容易的实现数据质量的提升,我们在项目中提炼了四项技术原则。


    原则1::从需求开始控制数据质量


    数据质量一直是企业的痛点,数据质量不高,分析和挖掘无从谈起,但是企业容易出现的问题是只对已经产生的数据做检查,然后再将错误数据剔除,这种方法治标不治本,不能从根本上解决问题。

    要想真正解决数据质量问题,应该从需求开始,将数据质量的服务集成到需求分析人员、模型设计人员与开发人员的工作环境中,让大家在日常的工作环境中自动控制数据质量,在数据的全生命周期中控制数据质量。

    原则2:在集成点检查数据质量


    在企业大数据治理过程中,对于大数据生产线中的每个集成点,都需要做数据质量的检查,严格控制输入数据的质量。比如在数据采集过程,集成过程,分析过程等等都需要做检查。

    但在大数据环境中,每个集成点都会有海量数据量流过,把数据逐条检查这种传统方式是行不通的,应该采用抽样的方式,对一批数据做数据质量的检查,来确定这批数据是否满足一定的质量区间,再决定是否需要对这批数据做详细的检查。

    原则3:持续积累检核

    目前企业内的数据主要分为外部数据和内部数据,大数据时代到来让各企业广泛采购第三方数据,第三方数据的质量逐渐成为决定企业数据质量的关键因素。

    对于企业的内部数据,可以通过业务梳理直接获得质量检核规则。但是对于外部第三方数据,需要先对这些数据进行采样,并应用关联算法自动发现其中的质量检核规则,并将这些检核规则持续积累,形成外部数据的检核规则库。

    原则4:自动化质量评分


    企业的数据管理需要对整个企业大数据的质量有评判机制,需要能够自动化的对企业数据评分,促进整改。通过控制防止问题数据进入大数据平台。特别对于第三方数据,第三方数据的质量需要建立一定的评估模型,对于第三方数据的质量做一定的控制,从而能够保护企业的投资,使企业购买的数据真正有价值和意义。

    三、数据质量管理实战

    上面介绍了数据质量管理的核心三要素,以及基于三要素在实战中抽取出来的四项技术原则。下面我们看一个完整案例。


    这是一个新建系统从需求到投产的场景案例,数据质量管控和切入共包含五个步骤。

    • 基于系统建设的业务需求,分析数据标准规范,建立需求和标准的映射。从企业角度通过映射标准了解到需求是解决那个数据主题域的业务问题。数据标准的映射也统一了业务术语,实现了源头出控制质量的目的。

    • 参考企业数据模型,依据本次业务需求设计出系统(项目)模型,系统模型的核心数据模型来源于企业数据模型。企业数据模型的参考从模型层面避免了,字段类型,字段长度,字段命名不统一,不一致的问题。

    • 上述两步骤完成了数据生命周期的规划阶段,也按数据管理要素二思路落实企业数据模型。步骤三实现了本次系统建设的元数据管理,附加实现了核查系统元数据是否符合企业数据模型规范,是否符合数据标准规范的工作。

    • 对涉及数据集成整合的场景,要对数据生命周期中数据传输的几个环节进行数据质量监控和检核,也就是在集成点处进行监控。在此阶段设计到数据质量规则制定的工作内容。实现传输过程中数据质量的把关。

    • 若本次系统建设导致其他系统发生变更时,需要协同变更,是否发生变更时基于数据梳理实现元数据自动化管理所带来的直接保证。

     

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  • 敏捷项目管理要素

    万次阅读 2015-02-08 16:48:29
    项目管理最重要的因素是什么?一个简捷的网上调查就会产生几百万个结果。一些人认为有八个要素,其他人认为有四个。本质上大部分人的观点是一致的。但是,由于他们的企业形象或品牌,他们表述的方式不同而已。现在...

     项目管理最重要的因素是什么?一个简捷的网上调查就会产生几百万个结果。一些人认为有八个要素,其他人认为有四个。本质上大部分人的观点是一致的。但是,由于他们的企业形象或品牌,他们表述的方式不同而已。现在我们一起来研究一下这些主要的因素,并试着抛开企业文化的影响,把它们更简洁的表述出来。



      1.只有友谊就足够了吗?


      建立和保持高效的工作关系是形成长期效益的关键因素。工作中的事情不会总是一帆风顺的,但是如果你可以和你周围的人们拥有高效的工作关系,那么任何障碍都会更快的解决。


      高度的诚实和互相尊重可以弥补你的过失,可以扬长避短,以及在不扰乱团队活力的前提下迅速与团队互动起来。将“和谐音调”融入团队核心精神中,将会产生一种内在的灵活性,它能够提高团队精神、合作和交流。



      2.激发,激励,或者简单的“踢屁股”


      薪水是你主要的生活动力来源的已经一去不复返了。现代的项目管理者必须运用他们所能支配的所有资源去创造一个舒适的,积极的以及能够多产的工作环境。为什么呢?简单的说,快乐的员工更加多产。


      学会使你周围的人保持充足的能量、活力和积极性,这样不仅能够确保高生产率,还可以保证产品的质量。它的另一个对积极工作环境的巨大好处是能够吸引最优秀的人才。所有这些因素必须按适合你工作场所的比例结合在一起,没有有效的管理能量,只是简单的激励一个团队,最终可能会起到反作用。



      3.你的镇纸能像水晶球一样有魔法吗?


      一个讲求效率的项目管理者一定会有关注的重点。想要在一个千变万化的环境里保持这个关注的重点是一个挑战。然而,跟进所有相关事件的发展将有助于确保你至少能关注到所有可用的选项。总是能够挑出最佳的选项被认为是更困难的。


      一些项目管理者似乎拥有第六感或直觉;事实上他们只是可以很快的吸收和过滤他们得到的信息。这些信息结合了经历和专业知识,大幅度增加了选出正确选择的机率。然后你必须把它转换成一个你和你的团队可以通过努力达到的,明确并可执行的目标。



      4.以身作则


      我们总会听到员工对他们的领导有所抱怨。为了避免这种‘我们和他们’的心态在你身上发生,就必须以身作则。尽可能多的保持透明度和责任性,这能使整个团队变得更团结。用更高的标准来要求自己可以帮助所有团队成提高职业道德。



      5.你能履行吗?


      这可能是这些因素里最重要到一个。它可以简单到总结为:

      (1) 建立有效的工作关系;

      (2)激励并吸引你的团队;

      (3) 保持领先;

      (4)鼓励诚实,正直和透明度;

      (5)把敏捷模型合并成战略。


      长期决策将根据你现在执行的项目管理框架的有效性来决定。这意味着快速适应系统,运行程序和团队动力的能力将对你有很大帮助。或许对于项目管理者来一个比改变这些事情更难的技术是确定什么时候需要改变它们。这种适应能力可以保持高水平的生产力,并能确保项目成功。


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  • 企业经营核心要素框架

    千次阅读 2014-03-18 15:37:58
    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。...
    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。
    展开全文
  • 联想管理要素

    千次阅读 2017-06-09 01:34:19
    搭班子、定战略、带队伍被称为联想管理要素

空空如也

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企业管理五要素