企业网站模板化弊端之沈阳网站建设
　　现在很多大型公司为一些网站提供的沈阳网站建设 项目都是模板化的，模板化网站的基本特征是：不给FTP，不能上传文件或下载文件;一些页面的布局及修改受限;网站的所有权不归属客户，无法使用自己的空间，对网络公司有绝对的依赖性。这些问题相对于独立的企业网站却不存在，沈阳网站建设来自Yankee Group和Interland对美国260家中小型企业的抽样调查数据发现：


　　42%的企业经营历史超过了10年;
　　78%的企业认为建立一个企业网站会使其受益;
　　沈阳网站建设超过50%的企业认为他们的网站为他们的公司提升了在社会中的信用度;
　　33%的企业认为网站是他们销售的最强有力的工具。
　　添美针对沈阳网站建设及沈阳网页设计与制作的市场需求,推出的内容发布管理系统(TMCMS),除了能够实现传统企业网站建设、电子商务网站建设(B2B供求平台)、营销型网站建设等需求,还在于独有搜索引擎优化模块和商家管理系统：可动态生成sitemap,自定义网站标题、描述和关键词,纯静态化Html,可实现自动生成二级公司网站(站中站).添美网页设计真正的按需定制,与模板网站比设计独立、布局灵活与自由。添美设计切图采用纯DIV+CSS构建，并可做到主流浏览器的无错兼容。
　　综上，现在很多企业网站的模板化虽然从短期上看与独立的企业网站没有较大的区别，但如果将眼光放到1年以后就会发现其中的不同，沈阳网站建设实际上是企业自己花钱完成了他人的嫁衣需求。企业网站模板化从某种角度上来说是遏制了企业网站信息化的个性，泛滥了互联网的共性及弊病。

企业经营管理的核心有三点：
1.  供应链管理SCM
2. 业务流程管理 BPM
3. 业务营运管理创新BOM



供应链管理SCM主要是指  
设计研发R&D、WMS平库立体库智能库、TMS、OMS、HR、FM、供应链采购、排产规划APS、生产制造MES、质量追溯Q、客户关系管理 
、市场活动、项目管理、OA、审批、电商引擎和模板引擎、搜索引擎、发布引擎和互动引擎、人工智能和智能设备、物联网、安全引擎等等各个环节的纵向深度。


业务流程管理 BPM主要是指   


供应链管理SCM的各个环节的全自动化处理全流程化处理的建立和优化，业务需求梳理、需求总结分析可行、建模(表单、流程、计算)、执行、监控、分析、挖掘、改进优化、
组织、权限、规则、门户等所有与企业业务相关的。


业务营运管理创新BOM  主要是指 
在 供应链管理SCM、业务流程管理 BPM的基础上去业务创新、增加新的业务能力、增加新的盈利点、商业模式创新、产品服务的推广合作扩大规模。

中小企业建站到底是网站模板更适合还是定制网站适合，我们首先要来思考两个问题

一、企业所经营的业务场景是什么？

二、企业所需要用到功能有哪些？

然后我们再来了解几个点比较

一、网站模板建站的优势：

1、费用便宜，一般建立网站是有PC端和移动端的，网站模板建站的话，是两个都一起，自适应的，不会出现说建了PC端还要去建移动端的说法的

2、模板选择面比较多，可以选择更贴合产品的风格

3、管理方便

劣势：

功能相对单一

二、定制网站的优势：

1、个性化定制

2、功能相对比较丰富，多样化

劣势：

成本很高且需要的人力也很多
简单了解这几项以后不难看出，其实企业还是结合自身需要点来，如果是人员规模不大的企业，其实 选择自助建站的形式就可以了，管理方便，模板现在也很多样的，就好比阿里云的云·速成美站，就有上千套的模板可以使用哦

数据可视化大屏因其便于呈现宏观数据，同时数据关联及处理量巨大、高效已经为不少企业带去了很多经营管理上的便利，同时往往还伴随炫酷的动效、丰富的色彩，透露出企业对于数据化管理的重视程度与运筹帷幄。
没错，数据可视化大屏通常是以超大尺寸的LED屏幕为主要展示载体，来展示关键数据内容，目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。因此，大屏是交易大厅、城市交通管控中心等重要场所的标配，也会用在集团公司的展览中心，以及老板们的办公室。
数据可视化大屏可以通过关键信息共享的方式可方便团队讨论、决策。今天给大家推荐一款数据可视化大屏工具：Data MAX。
【Data MAX】是 DataHuner 自主研发的、基于浏览器的、一款用于配置数据可视化大屏的工具平台。它提供了丰富的可视化设计组件，通过简单的点击、拖拽等操作，即可进行图表布局的调整，只要几分钟就可以配置出一页炫酷的可视化大屏。
一、异构数据源整合，实时数据接入
Data MAX 兼容多种数据源，可接入企业内部各类业务系统API、 各种经典关系行数据库(Oracle， SQL Server， MySQL， DB2 等)， 各种 NoSQL 数据库(MongoDB 等)，各种数据文件(CSV， EXCEL)，还有其他公共数据服务等来源，兼容各种数据源类型，轻松集成整合所有相关业务数据。
同时还供多种数据对接模式，包括静态JSON数据和API接口。静态JSON数据是通过线下实时编辑的方式进行数据调整，通常应用于对外展会宣传等无需定时更新的场景。例如，拖入柱图-在右侧组件配置中，找到数据配置-数据类型选择静态数据-将准备好的JSON数据替换掉组件的demo数据 即可。
API模式主要应用于实时监控等需要数据定时更新的场景，数据类型选择API，可视化组件可以自动更新数据内容，帮助业务人员时刻掌握业务动态。
例如：可以从后台直接创建API后使用，也可以使用第三方API。把创建好的API地址或第三方API地址复制到此处即可。后台创建API需要首先连接客户数据，用户可选择直连客户数据库，也可上传excel文件。
二、多种主题模板，自由定制样式与风格
Data MAX 预置了诸多不同风格、不同类型的大屏模板，支持包括指挥中心、业务看板、汇报演示等业务场景。每个模板都是一个标准的风格包，用户可以直接按需调用相应的模板进行更改，快速生成新的大屏页面。例如，左侧模板列表可以看到“企业季度销售数据”、“融媒体传播力分析”、“招聘行业统计”等各种主题模板。
除此以外，Data MAX 也支持通过定制服务的方式，将后续设计的全新大屏制作成模板放入风格包，丰富模板内容的同时也可应用于后续大屏设计。
三、预置大规模组件库
Data MAX 提供了丰富且不断完善的可视化设计组件，用户可以从组件栏里自由选择各类组件，拖拽到右侧设计区进行页面配置和布局设计，同时Data MAX还具有组件开放性支持能力，客户的技术团队可以在MAX平台上开发自有组件。
目前产品具有基本组件(常用的数据图表)、地图组件、高级组件、文字内容、辅助图形五大类组件类型，各种类型组件数量已达到八十多种。
四、灵活的大屏与组件配置
Data MAX 的大屏数据可视化组件配置了引擎，可以根据用户需要，动态组织数据可视化方案，帮助用户进行数据可视化呈现。例如，在编辑界面的右上角，点击大屏设置选项，可以对该页大屏进行名称、尺寸、背景等设置。
除此以外，灵活丰富的组件配置，方便用户对组件交互，数据，行为，样式，动画进行控制。Data MAX 会根据组件配置，选择性的进行渲染和加载，整 个过程无需编写任何代码。
例如：单击组件任一位置，即可选中该组件，在右侧可以对组件进行属性、交互、动画、数据等各种配置工作。大家在右侧可以看到，有很多组件配置项可供使用。右键单击组件任一位置，会弹出操作菜单，用户可以在此处选择将组件置顶、置底、复制、跨屏复制或是删除。
五、交互的数据展示，支持多终端展现
Data MAX 支持弹窗、跳转、大屏轮播等交互方式，支持用户通过更灵活的模式来展示数据可视化图表，当我们在做汇报演示，或者查看业务数据时，可以在大屏内做数据的联动过滤筛选、或钻取，以便了解业务细节。
例如，我们点击左上角大屏组的“投影”图标，进行对大屏进行投影播放，点击“投影”图标右边的“向下”图标，勾选自动轮播，设置轮播的时间间隔即可实现大屏的自动轮播。大屏页面可以投影到大屏、电视、PC等各种屏幕上，灵活应用于多种场合。
六、兼具安全与便捷的链接分享功能
Data Max 拥有兼具便捷性与安全性的链接分享功能，系统自动生成链接和口令，用户可以口令或无口令的方式分享项目，便捷共享的同时降低数据泄露风险。
例如，我们点击大屏模板右下方的“三个点”图标，点击“链接分享”，点击复制链接及口令，然后发给需要分享的人即可。点击关闭分享，出于对数据隐私的保护，这时可以看到被分享者将无法访问此大屏分组。
七、灵活的后台权限管理，保证数据安全
Data MAX 拥有可视化的管理后台，支持管理员对用户、团队和公共数据源的统一管理，同时可根据业务需要，进行大屏的管理，并为企业中的不同角色分配对应的可视化大屏使用权限。
八、多样化部署方式，满足企业不同需求
Data MAX 支持多种部署方案，可以独立部署至企业内网，也可以采用混合云架构，部署至企业私有云，或者直接使用 DataHunter 提供的公有云部署环境。同时 Data MAX 支持企业内部 Windows 域、VLAN、VPN 等网络环境,从而确保企业在不同的网络环境下都可以使用 Data MAX，满足企业的实际应用需求。 
本文中所有图表都是软件免费版做出来的。想尝试自己做图，点击“阅读原文”即可学习如何制作，记得先注册哦～
关于 DataHunter
DataHunter是一家专业的数据可视化分析和商业智能服务提供商，为企业提供数据可视化工具、数据大屏展示工具，同时提供配套的敏捷BI数据运营技术服务。目前有探索式数据分析平台 Data Analytics、数据可视化大屏展示工具Data MAX、数据中台Data Formula等多款核心产品。
专业的数据分析软件旨在帮助企业提供从内外部数据源整合、数据治理到探索式分析，以及最终实现智能化决策的大数据分析能力，助力企业构建数据生态系统，帮助企业降本增收和实现数据资产的变现。