文章编号：17718 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-05 20:54:43 / 浏览：次

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企业如何开展数据管理工作

数据管理是信息化建设工作中的重点之一,通过健全组织、规范管理、比对分析、综合运用，把数据管理与企业生产有机结合，从而使企业利益进一步提高。 （一）提高认识，科学管理对数据进行科学的管理，只有上升到战略的高度上去认识和重视才行。 数据是主体软件应用的基础。 所有的企业资料最终都汇集成数据，保存在计算机系统的数据库中，工作人员通过信息交互系统从后台数据库获取所需数据，经中间层信息系统处理后得到结果，所有的查询、分析都需要真实、全面、准确、一致的数据。 企业信息化建设中存在的一些问题，主要不是因为没有好的系统，而是因为已有的系统没有得到很好的应用。 因此，数据的准确性、完整性、科学性，将直接决定结果的正确性。 也必将影响信息化应用的成效。 同时，只有科学的管理，才能保证数据的准确、完整。 （二）健全职能部门，完善管理制度数据管理职能因该有专门的部门实施，因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理（处理）部门，将数据的监管职责赋予数据管理部门，由数据管理部门集中管理监控数据，各有关职责部门配合。 各单位也相应设立相应的数据处理岗。 然后制发《数据管理办法》、《数据管理责任追究暂行办法》，明确数据管理部门的职责范围、工作程序、监控内容、考核奖惩等，建立数据通报、培训等制度，制定信息采集、审核、录入、分析比对、信息传递等相关办法，使数据监管与运用工作逐步规范。 （三）严控数据录入环节，加强源头控制一是提高人员素质。 对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准；明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。 二是加强信息系统提高系统本身的差错纠错功能，减少或避免数据录入的错误。 三是创建合理高效工作流。 结合实际情况制定工作流，明确职责、避免重复、方便管理为目的，细化岗位，一人多岗（单位人数少）或一岗多人（岗位工作量大），科学的连接每个岗位，组织起高效的工作流，减少数据冗余，最大限度地提高征管效率。 四是原则行事。 按照“三不录”原则，即不规范不录、不安全不录、未审核不录，严把数据的采集、审核、审批、录入、修改等环节。 确保系统数据完整、准确，系统运转优质、高效。 五是通报考核。 建立通报制度。 例如，坚持 “一月一通报、一月一讲评、一月一考核、一月一追究”。 按时将各单位征管数据质量完成情况等，在公文处理系统和网站上发布数据通报，并在每月的局务例会上，由分管局长对上月数据质量进行通报讲评，分析症结，提出整改措施。 建立日常考核台账，按月考核，并将各单位得分情况张榜公布；同时，按照责任追究办法，追究相关单位和人员的责任。 对全年数据质量评比排名在后几位的，目标管理考核中给予倒扣分。 制定数据考核指标，数据质量考核中，低于平均指标的，目标管理考核一票否优。 （四）思想要重视，全员要参与加强数据管理，全面推进企业信息化建设应用进程，离不开各级领导的重视和支持，只有领导重视，才是做好数据管理和深入分析的关键，信息化建设才能真正得到发展。 同时，所有的工作人员，都应该把好各自工作环节的数据管理，不制造废品数据、错误数据，发现问题及时解决，追根求源，争取将错误数据、废品数据剔除干净，确保数据的正确完整。 （五）协作要到位数据处理工作中，信息技术是实现手段，信息技术应用的先进性决定了系统软件的质量水平高低，而业务的规范程度决定了信息化推进的广度和深度。 数据处理应用不仅涉及信息化技术的选择和应用，同时还涉及到企业业务流程的规范和统一，并且直接影响企业系统信息化建设的成效。 所以，每一项企业管理数据处理及其具体应用，都离不开信息部门和业务部门的紧密合作、协同工作。 技术部门与业务部门需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使数据处理应用程度深化和完善。 （六）机制要健全在业已建立机制的基础上，要进一步完善数据分析应用管理办法，建立部门工作责任制，包括项目管理制度、信息发布制度等；建立与数据处理应用相适应的企业业务配套制度；建立信息技术支持、安全和运维保障制度，包括信息安全应急处置预案、运维岗责体系等，保障数据分析应用工作健康有序发展。

互联网大数据对企业管理有怎样的影响

大数据可以让企业了解用户数据，用户行为，用户搜索习惯，这可以让企业达到精准的投放。 实现低成本高收入。

企业内部如何建立数据化管理？

你好，你的这个想法非常的好，现在是大数据时代了，我们的所作所为都在数据上有所呈现，所以员工所做的每一项工作同样也是可以进行数据化管理的。 我这里所说的数据化，并不是在电脑上用excel表格记录，那会过于繁琐，而且工作量也是相当大的。 企业数据化管理是近几年受众多老板欢迎的新管理理念，毕竟最主要的是减少里企业的管理成本，提高了企业的业绩，对老板来说就是赚钱！这是最关键的原因。 一套管理想导入企业当中，最大的阻碍不是金钱，而是最直接关联的受管理者——员工。 记得有看过一则新闻，某公司因为想导入压迫式的管理方法，严重损害了员工的利益，导致全体员工罢工抗议，罢工近半个月，而后不得不搁浅。 可以看出，被管理者是不可忽视的重要因素之一！那近几年让老板和员工所接受的数据化管理它是怎么做的？什么又是数据化积分管理呢？我们一起解析：数据化积分管理简单的说就是用积分对人的能力、热情、综合表现进行量化排名，用积分作为员工的导向，引导员工往企业想要的结果方向去走，到达企业最终的目的。 成功之道积分管理系统就是一个非常好的管理软件，那么具体是怎么实施的呢？第一步：根据每个岗位量化不同员工的工作，设置标准的积分规则，设置薪酬体系，跟积分挂钩，例如企业文化的考核：薪酬当中有一定的薪资是拿出来做企业文化考核，解决了企业墙上贴满标语而员工不为所衷的糗境，落实了客户第一等企业价值观，形成良好的企业氛围和文化，让企业拥有灵魂，助力去也走得更远更长，打造百年企业。 积分跟工资、奖金、晋升、涨薪等一切福利待遇挂钩，打造一切动作看积分，加工资看积分、涨薪资看积分、晋升看积分、年终奖看积分等良好的争分环境，让员工重视积分，主动挣积分，爱上积分。 积分越高，其地位、荣誉、心理等得到的满足是金钱无法操作比拟的，真能操作也是成本大大的增加，增加了企业的管理成本，企老板将不堪负重。 所有的积分事件在公示平台上一一尽显，支持移动端，每人一个帐户，实时查看观测自己及他人的分数与排名，利用人的攀比心理，充分激励了员工的争分积极性，大大的提高了员工的执行力，提高了工作效益，实现了老板与员工的“合作共赢”、“互利共赢”的良好内部合作关系，助力企业飞黄腾达，蒸蒸日上。

数据治理实践与应用场景：治理的应用拓展与价值实现。

数据治理体系是构建完善、共享、统一管理数据的基本保障和重要组成部分，是把数据当作自测来管理的有效手段。 大数据时代的到来为各行各业带来了基于数据的业务创新和契机，各企业也对数据的重视程度发生了显著的改变，并购买了数据治理的管理工具。 过去，数据被视为组织运行的必需品，如今大多数的领导将数据作为重要的战略资源，可用于提高销售和盈利能力。 但对于大多数的企业组织而言，数据的可用性，准确性，完整性和可获取性阻碍了对于这些数据的利用。 管理数据变得越来越困难和昂贵，数据量成指数级增长，数据的种类和收集渠道也越来越复杂，因此，数据的妥善管理和使用就变得异常重要。 虽然各企业已经重视了数据治理的重要性，但由于在建设初期，信息系统的建立并不完善，缺乏统一的系统规划和数据标准，导致很多企业已经累计了大量的业务数据，但这些数据的质量不高，冗余数据大量存在，各业务部门质检难以共享数据，这些问题严重制约了企业的日常管理和发展。 因此，一套有效的数据治理工具就显得尤为重要。 亿信华辰的睿治，借鉴了国外的优秀经验，将数据治理分为元数据管理，数据标准，数据质量，数据安全，数据资产，数据交换，数据处理，主数据等模块，为企业提供全面的解决方案，打通数据治理全流程。 元数据采集汇总企业系统数据属性的信息，展示各数据之间的血缘关系，帮助企业用户获取更好的数据洞察力，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在数据中的价值。 数据标准，对分散在系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、复制规则等定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂的数据环境中位置企业数据模型的统一，从源头保证数据的正确性和质量，提供数据管理的一贯性和效率性。 数据质量，内置13种规则类型，灵活建立模型和方案，有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并发现数据质量问题，提供问题明细和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性、一致性以及合法性，降低数据的管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。 数据资产，汇集企业能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。 亿信华辰的数据治理可以结合各企业的具体情况和实际需求，逐步实现对数据的有效管控，利用数据治理的成果，发掘数据中的潜在价值，为决策者提供决策依据，帮助企业快速发展，避免遗漏数据中的巨大价值和机遇。

电力企业如何做好数据治理？

1.建立统一的数据标准。 目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。 建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。 2.提高数据质量。 电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性，通讯设备和环境因素的影响较大，导致存在大量的空值和废品数据。 可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查，找出有问题的数据，通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。 3.数据资产管理。 将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。 并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘（电力需求预测、电力系统优化等）打好基础。 亿信睿治是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，能够为企业提供一站式解决方案，从而打通数据治理全流程。 从而完成企业对于数据治理的要求

阿米巴经营中的数据化管理对员工工作的影响？

在阿米巴经营模式中，提倡以数据管理为基础，力求减轻员工的工作压力，让员工轻松驾驭本职工作。 使用数据经营的一个优点在于，数据可以使简短的对话变得更加具体，各级领导人和员工通过数据可以一目了然地掌握企业的经营现状，并在此基础上，短时间内进行更加具体的沟通，及时采取相应措施。 这样一来，看似复杂的工作便简单了许多。 阿米巴采用数据化管理的关键一点在于，当企业经营出现问题时，工作人员在第一时间内组织会议，采取措施进行解决。 然而，人在工作中往往有很多想法，时间一长便很容易忘记那些灵感。 因此，在京瓷，领导者将年度计划、月度计划分解，得到日计划。 数据都在车间前面贴着，这样一来，员工在每天晨会时会获得前一天的总生产、达成率、单位时间核算、良品率等实绩，同时指出当前的问题及当天的工作任务，所有的成员均边听边做笔录，对于工作状况十分清楚。 随后，员工会将晨会上的意见反复传达，从而使全体员工对核算变得非常敏感，而且会对手头的工作所创造的利润产生浓厚的兴趣。 员工丝毫不会觉得工作辛苦，反而大大提升了工作的热情。 企业使用阿米巴经营是为了培养更多的具备经营意识的人才，努力让企业的经营理念为全体员工认同和接受。 例如，京瓷的经营理念是，在追求全体员工物质和精神两方面幸福的同时，为人类社会的进步和发展做出贡献。 即京瓷把追求全体员工物质以及精神的幸福是放在第一位的，在此基础之上，为社会、为世人做出贡献。 那么，员工则需要与企业为同一目的达成共识，共同奋斗。 其次，有效利用经营数据。 有效利用经营数据，则要求我们采用正确的态度对待数据。 如果我们对待数据的态度不认真，就会采集到许多不真实的一线数据，那么，企业经营决策必然也会受到影响。 此外，由于阿米巴数据源非常真实可靠，相当于一个小企业的交易数据，快捷便利、简单易懂，要实现阿米巴经营体系的企业落地，有效利用经营数据，这一步必须做到位。 唯有如此，才能合理减轻我们自身的压力，轻松驾驭工作。 总之，工作期间，当我们的工作出现问题或者工作计划收效甚微时，切忌一味地苦干蛮干，不妨停下来反省一下，利用数据系统査找原因，反思自己出现错误的地方，从而改进工作。 如此，员工在工作中产生不良情绪时，就会摆脱不安和困惑的影响，进而顺利前行。

怎样培育企业数据化管理能力

无论什么类型的企业想要实现数据化管理能力，都要满足两个条件：工作流程可量化、工作模式标准化。 这两个条件是基础，否则谈数据化管理可能只是镜中花、水中月。 要实现数据化管理需要逐步完成，最好分步实现，这样可操作性和成功的几率都大一些。 首先，实现管理流程标准化，将“束之高阁”的管理制度落实在日常管理中，应用中逐步完善，真正意义上的实现标准化；其次，量化岗位工作，将岗位工作评估量化，形成明确的绩效考核制度，让员工明晰自己的工作目标和现在情况，发现自己的差距。 最后，要实现企业数据化管理除了上述两步外，还有事先基本的预警和趋势预测功能，这是数据化管理的一个重要成果，对于企业管理者来说此项功能尤为重要，但是这些都是建立在上述两个基础之上的。

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