Le personnel informatique d'entreprise reçoit souvent de nombreux besoins des entreprises. Après quelques reprises, tout le monde pense si efficace trop bas: les chercheurs doivent envisager des données dans des tâches, des statistiques et des entreprises, les dirigeants doivent attendre longtemps pour obtenir des données. Trop de travail est trop important, une fois que les données, la demande augmente, supportera une pression accrue.

Il y a un problème de contre-mesures. Pour améliorer l'efficacité, les besoins commerciaux couramment utilisés peuvent être collectés et fixés des échantillons de données fixés directement dans des données Excel et du courrier envoyé. Cependant, parce que le courrier électronique est instable, c'est gênant. Entrez des données souvent confus, il existe donc un développement et une utilisation des outils de rapport. Après post-traitement, l'analyste a augmenté et a une roulement à billes. Analyser l'application d'outils pour l'excrétion technique.

En fait, lors des opérations commerciales, telles que la finance, les ventes, le marché, v.v, avec des besoins en analyse de données solides, les dirigeants sont également fatigués lors de la visualisation des rapports, je souhaite voir des données de conclusion. Si elle est utilisée pour un usage personnel ou un problème, le niveau d'investissement de l'entreprise dans la société est utilisé pour prendre en charge la gestion de l'efficacité de la gestion, elle peut être appelée gestion de données. En fait, les semis de gestion de données sont apparus et l'introduction de KPI combinée en gestion quantitative est un exemple typique.

Niveau d'activité de gestion des données

L'analyse des données elle-même n'apporte pas une performance et une efficacité maximales, uniquement pour analyse les résultats corrects s'appliquent au niveau de l'entreprise de la Un moyen le plus pratique de créer des avantages, seuls les avantages de la production continue peuvent être appelés gestion de données.

Selon la logique commerciale, la gestion des données peut être divisée en niveaux suivants.
1. Gestion du guide commercial

Guide commercial en collectant, statistique, suivi et suivi des modèles de fruitsN données ly. Les entreprises sont des données de contact direct et certaines données inutiles peuvent être appliquées directement à la gestion normale des entreprises. Par exemple, les activités de vente sont des ventes moyennes, des ventes mensuelles, des revenus annuels annuels annuels; Trafic dans le commerce de commerce électronique, nouveaux utilisateurs, volumes de trading quotidiens.

2, Gestion de l'analyse opérationnelle

Analyse de nombreuses activités de paiement supplémentaires à analyser et à gérer les données collectées, peut être résumée en tant que personnes, biens, champs et analyse d'acquisition. Par exemple, la gestion des relations clients (CRM), la gestion des analyses financières, la gestion de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement, V.V.



Responsable des politiques commerciales avec des décisions de gestion des mains, des données correspondantes pour chaque entreprise d'affiliation à modifier et à développer une stratégie, telle que l'analyse des comportements d'achat des consommateurs, la stratégie clientèleLes membres sont l'utilisation des phases intégrale ou escomptées; Stratégie de prix des marchandises, des ventes pas chères ou des marques à faible coût; Stratégie de marketing, configuration de la publicité, combinaison de publicité, etc.
4, Gestion de la planification stratégique

Plan stratégique exige une planification à long terme de l'article, telle que l'analyse de la compétitivité de la société par le biais de l'interne et Données externes des entreprises, telles que l'analyse de la compétitivité des entreprises, de l'industrie de l'analyse environnementale, de la planification stratégique de la cible, etc.



Stations de gestion de données techniques, mise en œuvre Les processus peuvent être divisés en 8 étapes: analyse des besoins, collecte de données, finalisation des données, analyse des données, visualisation des données, évolution des échantillons, rapports d'analyse, échantillons d'applications.

Soulignant le processus, la division du travail et la communication, Formulaire d'inscription, PDes résultats intelligents et matures doivent être des données de gestion des données, des unités d'entreprise envoient des exigences de données, des informations ou des unités d'entreprise pour produire des échantillons, analyser les rapports de création de données, les dirigeants voir les données pour surmonter les politiques et les politiques, les gestionnaires peuvent voir les activités commerciales en temps réel et ajuster la société stratégie qui peut directement appeler des rapports de synthèse.

Mardi, produits de gestion des données

Les produits de gestion basés sur les données décrites ici ne sont pas tous des types de produits de données formés sur le marché. Au lieu de cela, certaines opérations répétitives pendant la gestion des données métier sont des modules, formant un échantillon ou une fonction générique. Des portraits d'utilisateurs tels que les banques, Internet, l'industrie de la vente au détail, par le biais de données existantes, du genre, de la région, de l'âge, de la consommation, de la priorité, etc associées à des étiquettes d'édition d'algorithme de machines avec des produits commerciaux, CCorrectement.

Conception d'analyses d'échantillons de données, apportant votre propre compréhension de la logique commerciale et des entreprises dans l'analyse analytique L'échantillon devient éventuellement un module indicateur, un module d'affaires, un module global. Un tel exemple est flexible, peut être un fichier, peut être une application ou un composant des systèmes OA et ERP. Les entreprises peuvent choisir de développer un ensemble de systèmes de gestion de données, développer dans la direction de la plate-forme ou sous la forme de modules d'analyse de gestion des données, déploiement dans un système de gestion existant.

2, Mobile & Amp; Analyser le grand écran

Après que l'échantillon soit mature, envisagez de mieux les services de gestion et de leadership, il peut être combiné à la situation actuelle. Technologie HTML5, application App pour faire de meilleures applications.
Quatre, résumés


Niveau de gestion des données: Selon les entreprises, TutorielsOanh, classe d'analyse de la performance, classe stratégique opérationnelle, classe de planification stratégique.

Processus de gestion des données: Analyse des besoins, collecte de données, finalisation des données, analyse des données, intensification des données, évolution des échantillons, rapports d'analyse, échantillon d'applications.

Résultats de la gestion des données: modèles d'application, plates-formes de gestion des données et applications pratiques / grandes écran.