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  • 科珀蒂 Proyecto Reto 2,企业基本要求的软件和软件,最终事件的最终解决方案是由客户的总管理人提供,洛斯事件的客户委托人应向委托人和委托人提出要求,并向委托人提出要求。
  • 企业上马BPM项目的真正目的什么

    千次阅读 2017-11-07 09:02:30
    我们总是认为企业上马BPM项目,实施BPM优化,BPM电子信息化,这些工作的目的为了成本节约,流程管理顺畅了,自然节约了企业的运行成本。但成本只是BPM带给企业的众多好处中的一部分,而且也不是评估BPM成功的最重要...

    我们总是认为企业上马BPM项目,实施BPM优化,BPM电子信息化,这些工作的目的为了成本节约,流程管理顺畅了,自然节约了企业的运行成本。但成本只是BPM带给企业的众多好处中的一部分,而且也不是评估BPM成功的最重要指标。

     

    在当今时代,企业所有活动都应该有助于组织迅速地适应变化,并为最终客户带来更大的价值。考虑到这个想法,您的BPM目标也应该以相同的方式组织,以便实现这一点。只有在服务和交付有价值的情况下,组织才能获得客户的好感。产品或者服务可以直接给客户带来好感,但是企业的运行效率,对市场的反应力,一线员工与客户的交流等等也是不可忽视的重要一环。而这些都与流程管理是分不开的。对企业所有人来说,意识到这一点也同样重要

     

    我们换另一角度看这个问题,通过实施BPM项目,公司内的每个各人,或每个部门,将公司内的其他员工或其他部门认为是内部客户。因此,一个BPM项目应该用来帮助你来支持你的内部客户(包括技术和非技术用户的员工)。你通过选择流程自动化,改进自己的流程,BPM使你的工作、生活变得更简单和更便捷。不但是企业受益于BPM,员工自己如果建立了这种内部客户的思维,也同样积极的参与BPM项目,也会受益于BPM项目。这样的思维使企业上下都树立了客户为中心的工作思维,我们看到的是通过BPM项目的实施,企业的文化也随之发生了变化,员工的精神面貌发生了变化,这才是真正BPM项目的伟大胜利。

     

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  • 企业经营目标

    2020-12-29 12:03:47
    企业经营目标以对企业整体性、长期性、基本性问题进行谋略,最终追求完美打造企业经营目标,喜欢的小伙伴...该文档为企业经营目标,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  • 企业目标管理体系

    2020-12-15 04:04:30
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  • 根据本身资源和实力选择适合企业目标与计划管理概述,学习和参考企业目标与计划管理概述,最终形成自己的...该文档为企业目标与计划管理概述,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  • 企业架构到底是什么

    千次阅读 2018-02-28 10:25:00
    Jason Bloomberg曾在博客中问道:“为什么没有人做企业架构(Enterprise Architecture)呢?”他说:解决方案架构师应该在实施解决方案之前完成解决方案的架构设计。Java架构师和.NET架构师做得事情应该先于编程人员...

    Jason Bloomberg曾在博客中问道:“为什么没有人做企业架构(Enterprise Architecture)呢?”他说:


    解决方案架构师应该在实施解决方案之前完成解决方案的架构设计。Java架构师和.NET架构师做得事情应该先于编程人员。你不能先实施架构再设计架构,只能先设计再实施……可是,企业架构(Enterprise Architecture)却往往从现有企业开始……当今企业架构师的角色主要面对当前企业, 修补其中的问题。好吧,也许不全是这样,但却要做某种程度的改进。将企业架构从当前的“糟糕的”状态扭转到“完美的”状态,在这一状态下事情会变得更好。


    Bloomberg认为,虽然解决现有企业的问题既重要又高尚,但是这并非企业架构的工作:


    架构不是解决问题,而是为设计活动建立一套最佳实践。


    所以,在他看来,没有人在真正地做企业做架构。企业在不断成长,


    每个企业家都知道这个基本道理。当企业首次坐下来,为新的商业投资制定方案时,如果组织(organization)大到可堪称企业(enterprise),他们也许永远也不敢对它做全面的架构设计,因为这里面有太多未知的东西。相反,他们却喜欢建立一个不断成长的框架。播散种子,为之浇灌、除草及施肥。如果运气好的话,沿着这条路走下去,也许能收获一个不错的、健康的、不断发展的企业架构。但是最终的架构看上去可能与最初设想的样子相去甚远。


    Bloomberg继续说到,这与企业架构(Enterprise Architecture)的概念有很大差异,企业架构要定义并建立一组最佳实践,通过它们去实现企业预期的最终目标。问题是:


    发展企业……意味着它会像任何生物体的生长一样,没有确定的最终状态。一粒橡果最终将会长成橡树是确定的,但是这棵橡树到底长成什么样子,确实无法计划的。相反,橡果的DNA决定了会长出橡树这一基本属性,但是其他的东西就取决于后天的变化了。这类变化确定了复杂系统的特征:系统具有各种变化的属性,但这些属性综合起来却不同于任何部分的属性。就像生物界的机体依赖于变化一样,企业的发展同样依赖它。


    Bloomberg认为,改变企业架构的目标是没有意义的,相反应该引入一些新原则:


    也许,应该为架构的变化确定最佳实践了。毕竟,如果我们可以对传统系统做架构,为何不能对复杂系统做呢?……我们到底能否找到实际做企业架构的方法?毕竟,企业架构需要的是复杂的、系统的方法。最后,还得看“能不能那样做企业架构(Enterprise Architecture)”。


    JP Morgenthal在这篇帖子的评论中说道,问题不在于企业架构的原则,而在于企业架构(Enterprise Architecture)这个词本身:


    ……企业架构这个词如果换成 多维度架构(multi-dimension architecture)可能更好。后者更好地抓住了该活动的本质,而且没有将它限定在某个特定的范围内——范围视任务的大小而定。我一贯认为业务与多维度架构保持着紧密联系。人们设计的解决方案包括业务流程、工作流、应用、用户体验、网络连通、灾备/恢复等;但是,思考系统的任何一个部分可能对其他部分造成的影响时,还有哪些东西呢?对我而言,这才是最初创造企业架构(Enterprise Architecture)这个差劲词汇的本意所在。


    我们是可以评论企业架构这个词是好或是坏,但是,而现在当人们已经接受了这个叫法的时候去改它,显然不是一个好建议。其结果只能是带来更多的迷惑和论战。根据IEEE标准1471-2000对于软件密集型的系统架构的描述,IEEE建议:


    架构是对系统、系统的内部组件、组件之间的关系、与外部环境间的关系、指导其设计和发展的原则等方面的基本组织。


    此定义丝毫没有谈到最终状态——它所关心的是人们改进和发展系统时所遵循的原则,这与Bloomberg和Morgenthal所提出的定义非常相近。不过,根据该定义,为了使企业符合合适的架构原则,而对他尽心修补改进即是架构

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  • 企业实施ERP项目目的

    千次阅读 2015-04-21 16:06:29
    企业ERP系统项目,以满足企业不断丰厚的信息化需求和运营管理需求。ERP深化实施项目是经过公司信息化专家组反复调研和论证,最终立项实施的公司重量级项 目。旨在树立一个标准、强大、开放的信息化平台,以此为基础...

        企业ERP系统项目,以满足企业不断丰厚的信息化需求和运营管理需求。ERP深化实施项目是经过公司信息化专家组反复调研和论证,最终立项实施的公司重量级项 目。旨在树立一个标准、强大、开放的信息化平台,以此为基础扩展到其它业务范畴,比如客户关系管理、决策支持、办公自动化及学问管理等,构建从供应链-财 务到消费、成本以及客户和工作流管理、决策支持等综合业务管控平台,借助有力工具,透视整个价值链,完成成果落地,处置准时生产时间差、成本失真等老大难问题,经过信息的有效集成和管理流程的优化、规范并最终固化,改善企业基础管理,提升企业管理水平,促进企业国际化展开。

        深化实施ERP,改动企业传统的业务方式,优化供应链,推进企业管理现代化和管理创新,进步企业信息化管理水平,完成资源优化配置、强化消费过程管控、降低库存水平、紧缩消费周期,确保消费连续、均衡、高效,使企业的消费力和管理水平完成逾越式发展。

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  • 随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展,全球数据呈爆炸式增长,标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代,它的到来在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方式,而它对企业产生的影响也更为深远。...

    随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展,全球数据呈爆炸式增长,标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代,它的到来在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方式,而它对企业产生的影响也更为深远。过去技术水平和财力是衡量一家企业竞争力的主要标准,而现在企业对“大数据”的应用程度也成为提升企业的竞争力的主要手段。

    (一)大数据的概念

    IDC(互联网数据中心)研究表明,有40%的组织认为大数据就是指大量的数据。其实大数据不仅是数据海洋,它还代指了实时的数据和流数据及其他数据,它和人们的生活息息相关。比如,我们每天逛淘宝、京东、易购,通过对海量产品信息的抓取与对比,将价格排序,这就是大数据的应用。大数据就在我们身边,我们每天都在使用和大数据相关的工具。在商业方面它的应用更为广泛,比如,京东、淘宝商城会根据用户登录浏览、关注和交易所产生的数据信息来分析用户喜好、购买力等详细信息,以此推送那些符合用户心意的商品信息。这就是大数据的应用。

    麦肯锡咨询公司公布了一份详细分析大数据领域的关键技术和应用的报告,并在报告中对“大数据时代”作了定义:“数据已近渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。”维基百科对大数据的定义是:“无法在一定时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。简单说,“大数据”就是超越了传统IT技术和数据库软件处理能力的海量数据。

    (二)大数据的特征

    虽然大数据的概念至今还未统一,但其四大特征均已基本认同。大数据的四大特征也称为4V特性。

    1.规模性(Volume)

    这是指搜集和分析的数据量不断扩大,大量的数据由不同的源头持续产生,最后汇聚在一起形成海量的数据。如今,数据的量级越来越高,已从GB、TB、PB发展至EB,甚至是ZB。

    2.多样性(Variety)

    这是指大数据来源于多种数据源。数据的结构、类型多,数据不仅有结构化数据,还有半结构化数据和非结构化数据;数据的类型也不仅包括网页、文本、图片,也包含视频、点击流和地理位置等。

    3.高速性(Velocity)

    这是指数据的流动性非常快,该特性可能导致数据的价值急速降低甚至消失,所以数据具有特别强的时效性。数据的生成也十分快速,维克托在《大数据时代》中提到,数据增长速度是时间经济增长速度的5倍。

    4.价值性(Value)

    这是指大数据中含有大量可挖掘的价值。虽然大数据蕴含的价值大,但其价值密度低,也就是说,大数据蕴含着巨大价值,但并非所有数据都是有大数据时代企业管理面临的挑战。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈: 658558542  突破技术瓶颈,提升思维能力 。

    在大数据时代,企业管理人员需要充分挖掘大数据中所蕴含的价值,将其转化成企业管理的有效资源,由此制定更准确的决策,为企业发展带来持续不断的竞争力。但是大数据作为一项新技术,与其相关的诸多方面还不够成熟。现阶段,人们都隐约的知道大数据价值性很高,但具体到如何充分挖掘出大数据中所蕴含的价值、如何高效利用这些价值、如何保证信息安全,尚未有明确的做法,企业也由此陷入困境。

    (一)企业在数据处理方面的问题

    现阶段,多数企业仅能够处理结构化数据,而结构化数据在数据总量中只占数据总量的15%,企业对85%以上的半结构化数据和非结构化数据的处理技术尚且不够成熟,提高数据处理分析技术对企业来说是一个挑战。而且企业的数据信息大多存储在多个业务数据库中,各个业务模块之间的数据很难做到共享和关联,如何实现跨业务平台进行数据信息的关联和整合是企业现面临的另一大挑战。此外,商业智能是大数据时代的核心技术,然而商业智能并未普及,只在与IT关联比较密切的行业(金融、电信、网络、电子商务等)中有所应用。学会应用商业智能对很多企业来说是一个不小的挑战。另外,在大数据时代,企业面对海量的数据,数据的安全防护工作变得异常困难,这些数据中不仅有企业的商业机密还包含很多个人隐私,如果安全防护工作没做好,极容易被一些心怀不轨的“黑客”所利用,损坏企业利益,企业在处理信息安全问题是当前的又一大挑战。

    (二)企业传统管理观念根深蒂固

    目前,我国只有少部分企业重视大数据在决策方面的应用,多数企业管理人员还未真正认识到大数据的价值,一些企业管理者认为,大数据不过是简单的数据归纳和整理,其运用不能给企业带来直接的效益。归根结底还是传统管理观念根深蒂固导致一些企业难以接受大数据在企业管理决策方面的应用。殊不知,在这个大数据时代,一个企业数据占有量越多、数据整合越有效,企业的经营和发展就越占有优势。

    还有一些企业虽然在作数据的整理和分析,但是其管理者还是遵循着传统的管理模式,过于追求事情的因果关系。而在大数据时代,我们追求的并不是因果关系而是相关关系。在海量的数据中,只要挖掘出与提高企业利润相关性比较大的因素,就可在一定程度上为企业决策管理提供战略支持。这就要求企业的管理者要有敏锐的洞察力,这对管理决策者的思维方式提出了一种新的挑战。

    (三)大数据对企业管理决策的影响

    1.企业管理决策环境变得更为复杂

    在大数据时代下,企业决策信息的采集与分析、决策方案的制定与选择均会受到错综复杂的环境因素影响,此外,与企业决策相关的信息价值甄别难度大,这在一定程度上令决策者在进行决策管理的时候变得更加困难。

    2.企业决策速度不及市场变化快

    企业决策一般要经过搜集资料、调查研究、分析判断、方案评比与评估等十分复杂的程序,这期间会历经一段时间。并且,随着大数据在企业普及率的上升,会在一定程度上导致市场变化速度加快,这就对企业在决策速度上提出更高的要求,要求企业制定出更科学的决策模式。

    3.企业面临决策主体多元化问题

    在大数据时代下,要求企业具有更人性化的产品和服务,因此一个企业利用的数据源需要更多的来源,需要更多的人参与到决策中来。但同时,企业被要求构建级层决策管理系统,以提高决策管理的科学化程度。

    (四)大数据人才匮乏

    现阶段,我国极度缺乏大数据方面的高素质人才。大数据人才的培养主要由学校和社会承担。

    1.学校的大数据人才培养问题

    高校对大数据人才的培养发展缓慢。例如,贵阳市是大数据中心之一,但贵州省唯一一所“211工程”大学——贵州大学的大数据学院在2014才成立,可见该省培养的与大数据相关的人才数量不会有多少。

    2.社会的大数据人才培养问题

    社会大多注重培养实践应用型人才,培养出的人才在理论能力方面相对匮乏。在大数据时代,需要具有综合能力的人才,因为对数据的处理和分析已超出了信息化的范畴、超出了市场营销的范畴,也超出了运营管理的范畴。传统单方面能力突出的人才难以利用大数据做出高效的决策,如今的企业需要综合素质高的管理人才,这对企业来说无疑又是一种挑战。

    大数据时代企业管理对策

    一项来自《经济学家》杂志的调查报告显示,近年来大数据成为企业经营管理的热门话题。企业如何利用大数据成为提升竞争力的关键。研究表明,财务和运营状况好的企业大多为数据驱动的企业,从某种程度上讲,利用大数据来提升竞争力是未来所有企业都要面临的问题。大数据的作用将不再是目前数据的产生、存储、管理、分析、利用那么简单,它将在一种新的处理模式下做出决策并洞察未来发展趋势。大数据对企业管理问题的影响不容小觑,这不仅是企业管理的技术问题,还是一种管理决策的方式。面对诸多挑战,企业必须意识到大数据对企业管理的重要性,顺应时代做出改变。

    (一)转变管理理念

    随着数据的快速增长和信息的广泛传播,企业管理越来越依赖数据的支持,封闭管理思维越来越行不通,因为它已无法应对外部变化的环境。为了可更好地利用大数据这一宝贵资源,企业需要进行理念上的变革。

    1.对数据分析有清楚的认知

    应注意收集到的大量数据具有不准确性。原来小数据的“精确”处理数据方法力求所使用数据的准确性,而如今大数据的运用则可适度忽略细微的偏差,可视由个别混杂性数据对最终处理结果产生的细微差错不会影响其理论发展规律。

    2.寻求大数据变量之间的关联性

    相比于小数据环境下的数据处理是追求解决两变量的因果关系,大数据背景下其数据利用的目标是寻求变量之间的关联性。在大数据时代,企业搜索、汇集、整理、处理大量数据,对其深入分析挖掘,预测未来相关市场行情、发展中各因素所占竞争比重大小等,进而获得更有效的管理制度。

    3.转变传统的决策方式

    在传统的管理模式中,企业中的商业精英和管理者一直被视为作决策的人员,但在大数据背景下,一线员工逐步上升为企业的决策主体,公众的反映状况成为企业进行实时决策的重要依据。一线员工对企业管理决策有真实的感受,由公众反映出的数据更时效、更真实,由此看来,转变传统的决策方式具有一定的正确性。同时,企业对大数据的运用要求实时了解市场发展动向,要对一线员工的评价作出理性分析,合理预测企业发展动向,以便更好地进行企业创新。

    (二)丰富数据平台

    传统的企业管理模式的驱动因素大多是问题驱动,而在云计算、数据挖掘等技术的提高前提下,基于大数据下的企业管理更多的是利用数据驱动来解决创新问题,可见大数据可作为企业管理创新的关键要素。大数据对企业的重要性,决定了数据平台在企业中的地位。

    数据平台可实现企业与外界环境的实时沟通。在大数据时代,在传统企业搭建的数据平台基础上,可建立微博和微信等非结构化的数据平台,企业可通过推送相关文章、调查问卷及相应活动间接获取数据,不仅可丰富“数据源”,还可随时监测有效数据的变化,做出实时的活动推荐,相比于传统固定的管理模式,依此制定的企业管理模式更柔性化。

    (三)对大数据的应用给予政策鼓励

    数据处理技术一直被视为影响大数据被广泛利用的重要因素,若没有既稳定又安全的数据处理技术,将不能挖掘出它蕴含的巨大商业价值。因此,应重视发展分析和处理数据的相关技术,政府应主动给予相关技术鼓励政策,重视高校、企业、研究部门的高新数据处理技术的研发,通过加大注入资金量、鼓励相关高校学术比赛及提高该领域奖项知名度等措施,进而促进有关数据分析和处理的技术发展。

    企业管理引起的数据隐私保护问题越发重要。Verizon发布的《2015数据泄露调查报告》显示,500强企业中超半数曾遭受过“黑客”攻击,SONY(索尼公司)、APPLE(苹果公司)、JPMORGANCHASE(摩根大通银行)等都曾上榜。对此问题,企业应建造更完善的大数据系统、实时监测信息安全、优化决策程序。国家政府也应完善相关法律政策,加大惩罚力度,让不法分子无机可乘。

    在大数据时代,人才短缺问题逐渐凸显。McAfeeA等在学术研究中指出,人才是影响企业管理决策的重要因素。对此,企业可通过内部培训,选拔优质人才进行继续教育;政府部门应鼓励高校重点培养这方面的人才;高校也应改变传统的教育模式,在课程体系上注重创新、注重实践环节,以提供充足的人才资源。

    结论

    大数据在给企业带来巨大发展机遇的同时,也给企业在数据处理、管理观念、决策模式和人才等方面带来挑战。企业应树立正确的管理观念、丰富数据平台,对大数据的应用给予政策鼓励。大数据为企业管理人员提供了一种新的决策模式,它的运用关乎企业的生存和发展。不过,目前大数据的运用还不完善,企业应抓住这一发展机遇,深入挖掘大数据蕴含的大量有价值的信息,以此提升竞争力。

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