
企業數據分析該從何處下手
大數據的到來提升了數據的高度,企業第一次有條件在深層次獲得并使用全面的數據。數據的大規模應用正改變著企業的運營管理方式,加之市場的快速變化,企業也越來越認識到數據分析應用的重要性。
但是,數據平臺的搭建、數據分析應用的全面推行是一項艱巨的任務。如何搭建、如何選型、如何運維、如何說服領導層融入管理,以下以某國企單位的案例做簡單介紹。
信息化建設情況
該企業的信息化從1999年開始起步,逐漸變成結算、融資系統 、銀行系統。從06年開始實現了HR系統,新機房開始建成 ,近幾年有又做了數據中心、虛擬化以及集成整合, 14年攜手帆軟正式合作,逐步向移動端發展。
以上是企業信息化發展的藍圖,行業統一平臺是對決策管理系統的繼承、完善和發展,是實線行業數據交換、信息共享的基礎平臺,也是承載各類行業性應用、實線兩級建設主體有效集成協同共享的行業信息化基礎平臺。行業統一平臺由云環境、傳輸環境、集成環境和數據環境四個部分組成。企業擁有五大保障體系,由信息化決策、架構與標準、建設與實施、運維與服務、網絡安全這五個部分組成,為行業信息化建設、管理和應用提供全方位的保障。
數據分析項目實施背景
在實施之前,該企業在數據方面已經擁有一套完整的規劃,包括最底層的數據遠程、數據交換層、數據加工層、數據業務層。但是在實際運用的時候,發現存在非常大的缺點。
1、數據中心、數據集市由于自身因素,往往依托第三方運維管理或者由上級單位管理,當業務模式變動對數據中心產生調整需求時,往往應較慢、費用高、不好駕馭。
2、業務部門更改報表頻率極高,而通過更改數據中心、數據倉庫(增減數據)操作復雜度較高,流程繁瑣。
3、數據中心、倉庫、集市,處理數據需要較長時間,決策層需要實時數據監控,同時結合歷史數據分析、關鍵核心業務部門需求需要信息部門快速滿足。
在此之前,該企業也思考了很多辦法,即使解決了以上問題,決策層仍受限,也缺少移動端的支持。
后來針對以上問題,我們從3個層面進行了分析。
1、決策層:
綜合性底:缺少一套全面綜合地反映企業經營動態、各業務領域及單位的運行狀況綜合系統。
實時性差:通過傳統數據匯總傳遞方式存在嚴重的滯后性,決策層無法及時監控企業運行數據。
可用性不強:傳統紙質報表數據量大、數據分散,給決策層準確把握企業、市場運行狀態帶來了困難。
2、業務層:
共享程度不高:跨部門的數據傳遞,分享困難,無法及時方便的互通專賣、營銷、市場信息數據。
數據加工工作量大:業務部門日常需要處理大量、繁瑣的數據匯總加工,耗費大量人員精力。并且難以多角度、深層次分析業務問題原因
3、信息層:
數據分散:各業務系統數據多、分布散,之間都存在著“數據孤島”,分散的數據無法對指揮調度提供信息支撐。
管控難度大:個系統集成商開發之間各自為戰,系統數據口徑不一致、對數據統一管控帶來不便。
業務需求增多:隨著業務部門考核、調度、分析不斷變動,信息部門通過傳統的業務報表制作難以適應業務變化的節奏。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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