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怎樣才能做好企業數據

發布時間: 2023-03-24 20:56:05

⑴ 如何做好數據分析

數據分析有:分類分析,矩陣分析,漏斗分析,相關分析,邏輯樹分析,趨勢分析,行為軌跡分析,等等。 我用HR的工作來舉例,說明上面這些分析要怎麼做,才能得出洞見。

01) 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段,來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高,那麼就可以去分析。

02) 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核,那麼可以把考核結果做出矩陣圖,能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例,從而發現公司的人才健康度。

03) 漏斗分析
比如記錄招聘數據,投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期,這就是一個完整的招聘漏斗,從數據中,可以看到哪個環節還可以優化。

04) 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大,那麼可以把各個分店的員工流失率,跟分店的一些特性(地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等)要素進行相關性分析,找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05) 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低,那麼就進行拆解,滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關,然後薪酬分為基本薪資和獎金,這樣層層拆解,找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素,從而得出洞見。

06) 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07)行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡,從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

⑵ 企業如何有效地進行數據挖掘和分析

經常聽人提到數據分析,那麼數據怎麼去分析?簡單來說,就是針對一些數據做統計、可視化、文字結論等。但是相比來說,數據挖掘就相對來說比較低調一些,這種低調,反而意味著數據挖掘對研究人員的要求要更高一些。
要想將製造數據的價值真正挖掘出來,做到最大化的有用且高效,可從以下三個方面來計劃: 第一步:明確數據採集的源頭,需要對內部現有的儀器設備做一個全面的排查,明確數據採集的時間頻率、採集的關鍵信息點、控制圖分析類型、控制指標、異常處理等信息。
第二步:明確數據的可用性,同時,確保生產製程的穩定性。用於制訂長期戰略決策的數據,必須從長期的維度來挖掘、分析數據,找到最關鍵的數字趨勢,突出值得關注的信息。
第三步:數據價值的衡量指標,對於收集的數據,有哪些衡量指標?這些指標對自上而下和

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⑶ 如何管理好企業的數據

企業如何才能管理好數據呢?

馬雲曾經在一次演講中說過:"人類正從IT時代走向DT時代"。

DT時代,它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。也就意味著今後的市場競爭,拼的是你的數據能夠給社會創造多少價值,能否用數據掙錢成為核心所在。

有研究表明:

1.很大一部分數據屬於線下數據,而線上數據只佔了其中小部分。

2.只有少量數據屬於可訪問的互聯網數據,另外的大多數據還儲存在企業內部。

也就是說,真正想要實現互聯網的大數據互通,就是要讓還未被利用起來的企業線下數據發揮其價值和效用。

出於對數據處理的關注,企業管理者們對數據收集、數據整理、數據分析的需求和要求都逐步提升,這一趨勢也就助推了阿里「數據中台」戰略誕生,數據中台也就成了繼「數據工具」、「數據平台」、「數據湖」之後的新一輪數據處理系統。

數據中台:未來企業數據管理的發展重點

國內各行業上百家代表型企業選擇與第三方數據中台服務商「百數」合作嘗試中台戰略。

據了解,截至2020年10月,已經涉及100多個行業的上10萬家企業使用了百寶雲提供的數據中台及其衍生服務。

吸引眾多企業入局的「數據中台」戰略到底為什麼能夠成為未來企業數據管理的發展重點?

1.將內部數據有機結合,轉變為數據生產力

2.管理數據的同時,實現數據業務化

百數在為企業搭建數據中台上承擔了相應的行業重任,致力於讓廣大企業在符合自身需求的前提下,實現數智化升級。

⑷ 大數據時代下,如何做好數據管理工作

進入新的歷史時期以來,收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務,一旦企業不能收集范圍更廣的信息,那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作,保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一,進入大數據時代以來,由於涌現出數不勝數的數據信息,因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用,所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體,才能推動大數據的普遍應用。第二,由於數據信息的海量出現,因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力,要保證及時處理與加工得到的各種數據信息,要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性,但因為不擁有先進的技術措施,各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三,在企業管理決策過程中,雖然大數據發揮著不可替代的作用,但同時也需重視數據碎片的作用,一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用,才能使二種數據相互協調,保證數據分析具有更高的科學性,進一步簡化分析過程,減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理,要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中,知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時,知識提取是一個不可缺少的過程,只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響,人們日益意識到知識的重要性,很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置,高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用,而忽略了主觀決策的重要性,要保證二者相互協調、相互促進,才能幫助企業做出正確。

⑸ 如何做好數據管理

數據管理是信息化建設工作中的重點之一,通過健全組織、規范管理、比對分析、綜合運用,把數據管理與企業生產有機結合,從而使企業利益進一步提高。

(一)提高認識,科學管理

對數據進行科學的管理,只有上升到戰略的高度上去認識和重視才行。數據是主體軟體應用的基礎。所有的企業資料最終都匯集成數據,保存在計算機系統的資料庫中,工作人員通過信息交互系統從後台資料庫獲取所需數據,經中間層信息系統處理後得到結果,所有的查詢、分析都需要真實、全面、准確、一致的數據。企業信息化建設中存在的一些問題,主要不是因為沒有好的系統,而是因為已有的系統沒有得到很好的應用。因此,數據的准確性、完整性、科學性,將直接決定結果的正確性。也必將影響信息化應用的成效。同時,只有科學的管理,才能保證數據的准確、完整。

(二)健全職能部門,完善管理制度

數據管理職能因該有專門的部門實施,因此應成立專門數據管理領導小組和數據管理(處理)部門,將數據的監管職責賦予數據管理部門,由數據管理部門集中管理監控數據,各有關職責部門配合。各單位也相應設立相應的數據處理崗。然後制發《數據管理辦法》、《數據管理責任追究暫行辦法》,明確數據管理部門的職責范圍、工作程序、監控內容、考核獎懲等,建立數據通報、培訓等制度,制定信息採集、審核、錄入、分析比對、信息傳遞等相關辦法,使數據監管與運用工作逐步規范。

(三)嚴控數據錄入環節,加強源頭控制

一是提高人員素質。對數據錄入人員進行軟體操作、數據錄入、職責規定等知識培訓,明確職責、明確各級、各崗數據管理人員工作職責及質量標准;明確綜合管理軟體的問題提交、處理、反饋程序,數據出現問題都由數據管理部門統一負責接收、研究解決並反饋,避免多頭提交、多頭請示,為數據管理工作提供人員素質保障。

二是加強信息系統提高系統本身的差錯糾錯功能,減少或避免數據錄入的錯誤。

三是創建合理高效工作流。結合實際情況制定工作流,明確職責、避免重復、方便管理為目的,細化崗位,一人多崗(單位人數少)或一崗多人(崗位工作量大),科學的`連接每個崗位,組織起高效的工作流,減少數據冗餘,最大限度地提高征管效率。

四是原則行事。按照「三不錄」原則,即不規范不錄、不安全不錄、未審核不錄,嚴把數據的採集、審核、審批、錄入、修改等環節。確保系統數據完整、准確,系統運轉優質、高效。

五是通報考核。建立通報制度。例如,堅持 「一月一通報、一月一講評、一月一考核、一月一追究」。按時將各單位征管數據質量完成情況等,在公文處理系統和網站上發布數據通報,並在每月的局務例會上,由分管局長對上月數據質量進行通報講評,分析症結,提出整改措施。建立日常考核台賬,按月考核,並將各單位得分情況張榜公布;同時,按照責任追究辦法,追究相關單位和人員的責任。對全年數據質量評比排名在後幾位的,目標管理考核中給予倒扣分。制定數據考核指標,數據質量考核中,低於平均指標的,目標管理考核一票否優。

(四)思想要重視,全員要參與

加強數據管理,全面推進企業信息化建設應用進程,離不開各級領導的重視和支持,只有領導重視,才是做好數據管理和深入分析的關鍵,信息化建設才能真正得到發展。同時,所有的工作人員,都應該把好各自工作環節的數據管理,不製造垃圾數據、錯誤數據,發現問題及時解決,追根求源,爭取將錯誤數據、垃圾數據剔除干凈,確保數據的正確完整。

(五)協作要到位

數據處理工作中,信息技術是實現手段,信息技術應用的先進性決定了系統軟體的質量水平高低,而業務的規范程度決定了信息化推進的廣度和深度。數據處理應用不僅涉及信息化技術的選擇和應用,同時還涉及到企業業務流程的規范和統一,並且直接影響企業系統信息化建設的成效。所以,每一項企業管理數據處理及其具體應用,都離不開信息部門和業務部門的緊密合作、協同工作。技術部門與業務部門需要很好的合作和相互的支持和配合,才能使數據處理應用程度深化和完善。

(六)機制要健全

在業已建立機制的基礎上,要進一步完善數據分析應用管理辦法,建立部門工作責任制,包括項目管理制度、信息發布制度等;建立與數據處理應用相適應的企業業務配套制度;建立信息技術支持、安全和運維保障制度,包括信息安全應急處置預案、運維崗責體系等,保障數據分析應用工作健康有序發展。