浅谈数据化管理
浅谈大型火电厂碳排放数据规范化管理
浅谈大型火电厂碳排放数据规范化管理随着全球气候变化的加剧和环境保护意识的提高,对于火电厂碳排放数据的管理和规范化要求也日益提高。
大型火电厂作为能源供应的重要组成部分,其碳排放数据的规范化管理对于环境保护和可持续发展具有重要意义。
一、火电厂碳排放数据的重要性火电厂是以煤炭、燃气等化石能源为原料进行发电的重要设施,随着工业化的发展,火电厂排放的温室气体大量增加,对于大气环境和生态系统造成了严重的影响。
对火电厂碳排放数据进行规范化管理具有重要的意义。
对火电厂碳排放数据进行规范化管理可以加强监管,减少温室气体排放,降低对环境的影响。
规范化管理使得火电厂在进行碳交易和减排行动时更加透明和合规。
规范化管理可以有效地监控碳排放数据的真实性和准确性,保障环境保护政策的落实和执行。
二、碳排放数据规范化管理的关键内容1.数据采集和记录火电厂碳排放数据的规范化管理首先需要建立完善的数据采集和记录系统。
在火电厂的生产过程中,应当对排放的二氧化碳、二氧化硫等温室气体进行实时监测和记录,确保数据的真实和准确。
还需要对监测设备和数据记录系统进行定期维护和维修,以保证数据的完整性和可靠性。
2.数据报告和分析火电厂碳排放数据的规范化管理包括对数据的报告和分析。
在获得监测数据后,需要进行全面的数据分析和报告编制,以便对整体的碳排放情况进行评估和监控。
还可以通过数据分析找出碳排放的主要来源和潜在的减排措施,为未来的环保改进提供科学依据。
3.数据存档和公开透明规范化管理还包括对碳排放数据的存档和公开透明。
火电厂应当建立完善的数据存档系统,对历史监测数据进行长期的存档和管理。
应当根据相关法律法规的规定,定期公开碳排放数据,接受社会的监督和评估。
4.数据标准化和比较为了实现碳排放数据的国际标准化管理,火电厂在数据报告和分析过程中应当遵循国际通用的环境数据标准,以便与其他火电厂的碳排放数据进行比较和交流。
这有助于推动碳排放数据管理的国际合作和经验分享,提高环境保护的全球效益。
浅谈黑龙江省机构编制数据管理中心的数字化管理
信 息产 业 f J }
傅 强
浅谈黑龙江省机构编制数据管理中心的数字 化管理
( 黑龙 江省机构编制数据 管理 中心 , 黑龙江 哈 尔滨 10 0 ) 5 0 1
摘 要 : 黑龙 江省机构编制数据 管理 中心的数字化 管理进行 了探讨。 针对 关键词 : 构编制 ; 机 数据库 ; 管理 随着计 算机技 术在办 公室领域 的应用 和 迅速普及 , 以及现代化网络技术的飞速发展 , 各 级机构编制部门采取不 同形式 ,将计算 机网络 技术应用于实名制管理 , 不断提升机构编制 F I 级数据库服务器进行数据分发 , 实现了 l 3个市 理方式 繁重、 耗时和信息更新延迟的弊端 , 升 提 ( ) 地 数据的订阅及异地共享 ; 立了 U B电子 了工作效率 , 了工作流程 。 建 S 建华 编制证管理 系统 ,实现数字认证及机构 编制数 三是 加强联动系统建设 。联动系统建设是 据的网上 办理 、 审批和一次办结 。 “ 三环” 建设 的中心环节 , 是以技术手段建立起 常管理水平。黑龙 江省编办于本世纪之初就在 在 日常使用 中 , 通过 O A管理功 能, 实现文 编办于组织 、 人事 、 财政等机构编制联 动管理部 全 国最 早开发 了省 内统 一 的机 构编 制管理软 件受 理 、 批 、 文 、 审 发 记账 一 次 性 完 成 , 保 了机 门的配合约束机制 , 确 通过预留接口使这些部 门 件, 近几年又结合工作实践不断开拓创新 , 利用 构 编制审批文件的准确性 ; 通过机构编 制 日常 在第一 时问掌握相应的机构编制数据 ,或在授 现代化网络技术建立全省机构编制信息数据库 管理功能 , 实现对各机关 、 事业单位 电子《 机构 权 范围内进行相关数据维护 ,集相关部 门的信 和网络管理平 台 ,实现 了机构编制实名制管理 编制管理证》 提交人员落编 、 减员及信 息修改数 息为一体 , 形成全 省统一 的、 联动 的、 广义 的机 的 跨 越 式 发展 。 据的网上受理 、 审批 ; 通过机构编制统计分析功 构编制数据库 , 把管编制 、 管人员 、 经费有机 管 1以单 机版软件为载体 , 实现机构编制实 能, 实现 日 常工作所需的各种统计 分析数据 , 结合起来 , 同 大家各尽其责 , 齐抓共 管, 上下联动 。 名制从手工操作 到计算机管理的跨越 时满足与国家统计软 件和实名制 系统的对接 , 层层把关 , 形成管理合力 。通过互相合作 、 互相 黑龙江 省的机 构编制 实名制管理 工作早 保证 了数据使用的通用性 。 制 约,真正发挥出机构编制部门的龙头和关 口 在上世纪九十年代初九 已经起步。19 9 3年全省 三足完成基础文件扫描录人和人员编制数 作 用。 各级党政群机关 和事业单位开始统一使用纸质 据导入 。各市 、 县编办按照省编办要求 , 将所有 黑龙 江省编办的“ 三个跨越 ”靠 的是计算 , 的《 机构编制管理证 》进 入二十一世纪 , 。 为进一 涉 及本级编委 、 编办得发文 、 扫描成电子文档录 机 网络技术 的应用与发展 , 同时 , 也将 机构编 步科学化、 规范化 管好机构编制 , 黑龙江省编办 入 数据库 , 实现省 、 、 市 县三级 机构编制审批文 制实名制管理的内涵发展到了更 高阶段 。 前 , 目 采取科技 立项 、 制度创新等形势 , 采用微机化管 件的网上 即时查询功能;对原有单机版数据库 省 、 县三级按照各 自 市、 的管理权限 , 完成 对本 理的手段 取消了手工操作 ,将机构编制实名制 中的人员数据进行指标项转换 ,导人联 网管理 级及 下级机构编制和人员数据 的 日常管 理 , 有 管理推上一个新 的台阶。从 2 0 年初开始 , 00 他 系统,对其 中安全部门等涉密数据建立独立 的 效地控制 了机构的超 限批准、 编制 的无序增长 、 们着手研发机构编制计算机管理软件 ,当时在 运行环境 。 截止 2 0 年底 , 08 全省共完成 l 万余 人员 的超编进入。今后 ,未进入全省机构编制 0 全 国还属首例 ,没有经验可以遵循。他们发扬 份 各级 机构编制发文 的扫描入库工作 ,近 10 “ 2 三级 ” 管理系统 中的人员机构编制 , 里不予 省 “ 敢为天下先” 的精神 , 经过一年多的努力 , 完成 万条人员记录全部导人到联网管理系统 ,实现 承认 , 年终不作统计 , 财政不予核拨经费 。通过 了软件的研发核试运行 。 在对近 3 0 0 0人进行业 了全省机关 、事业单位人员编制数据上亿个指 网络平 台,切实把中央 2号文件提 出的加强和 务培训后 , 分批次完成 了省直 10 60多个机构 , 标项 的动态管理 ,标 志着黑龙江省机构编制实 完善机构编制管理,沿革控制机构编制的要求 近 1 万人的信息数据采集 , 5 建立了省直机构编 名制迈人 网络管理的新时代 。 落实 到 了实 处 。 制数据库。 2 0 从 0 3年起 , 们开始 向全省 1 他 3个 3 以 “ 层 ” “ 环 ” 理 念 , 现机 构 编 制 三 、三 为 实 黑龙江省编办的工作得到了省委 、省政府 市 ( )6 个县 ( 、 8 区、3 个 乡镇推广 实名制从分散管理到集 中统一的跨越 地 、6 市)6 个 95 和中央编办肯定 。 04年 , 20 中央编办《 机构编制 机构编制计算 机管理 软件 。到 20 年底 , 03 全省 在建 立全省机构编制联 网管理 系统 之初 , 工作动态》 2 第 5期以专刊的形式对他们的工作 20 4 万多个机构 、近 10 2 万人员信息全部进入数 黑 龙江省编办就提 出“ 三层 ” “ 、三环 ” 的设计理 进行 了介绍 和推广 ;0 8年 ,他 们的微机化管 据库 , 形成 了全省统一 的管理模 式 , 建立 了省 、 念。所谓 “ 三层” 是指省 、 、 , 市 县三级编办之 问, 理 系统通过 了省科技厅 的成果鉴定 ,总体评价 上下数据贯通 , 每一层的数 是 “ 结构设计合理 , 采用技术先进 , 实用 性强” ; 市、 县三级机构编制单机版数据库。 0 5 , 20 年 为 通 过纵 向三层结构、 08 1 配合财政预算和工资统发 , 他们还将省直 机关 、 据变动 都会随 时在全省 机构编 制数据 库中生 2 0 年 l 月 ,中央编办吴知论副主任视察了 对 事业单位 离退 休 6 万余人纳人数 据库管理 , 并 成 。 所谓“ 三环 ”是指协作环 , , 管控环、 应用环三 正在建 设中的黑龙江省编办数据管理 中心 , 个 工作环节 , 协作 环包括组织 、 财政 、 人事等机 他们 的工作 成果表示称赞 ;0 9年 8月 ,中央 20 建立《 离退休 人员 名册》 。 管控环为各级编办 ; 应用 编 办 电子 政 务 中心左 然 副 主 任 到 黑龙 江 进 行 实 2 以信息化建设为平 台, 实现机构 编制实 构编制联动管理部门 ; 名制从单 机版数据库 到网络动态管理的跨越 环为具体机关 、 事业单位 。 三层” 三环 ” “ 与“ 既相 名 制管理工作调研时,指出这项工作在全 国具 实现了机构编制动态管理、 按权限管 20 0 7年 , 龙江省编办提 出尽快建立全 省 互独立 , 黑 又紧密联系 , 组成 了机构编制 日常管理 有开创性 , 机构编制网络管理 系统 ,实在全省机构编制动 的共同工作体 。 理, 为值得各兄弟省份借鉴和学 习, 认 应扩大宣 是建立两级中心 、 一级 点 。两级 中 心 、 传和推广 。 态管理的工作 目 。 标 目前 ,黑龙江省编办正在不断完善机构编 是通过政务 网建立 网络连接。黑龙江省 已集结点 即省 、 市两级机构编 数据管理 中心、 编办经过 多方 论证 、 沟通 、 调 , 协 与主管全省政 县区机构编制数据 管理节点 , “ 是 三层” 建设 的 制实名 制管理 ,提升全省机构编制系统信息化 协作环通 过联动管理系统 、 应 建设化水平 , 创造 一个公 开、 努力 透明、 高效 的 务 网工作的省电子政务建设领导小组办公室 联 主体。在工作 中, 合下发文件 , 要求各地政务 网管理部门积极 配 用环通过 电子 《 机构编制管理证 》 系统 、 管控 环 机构编制管理环境 ,为黑龙江省经济社会更好 合编办工作 , 保证网络顺 利开通 。截止 20 年 通过全省机构 编制管理系统在 “ 08 良机中心、 一级 更快发展提供体制机制保 障。 1 2月 。 全省各市 、 县编办 通过政务 网全部实 现 节点” 的架 构里完成机构编制 日常管理。 了与省编办的网络连接 。 二是推行 电子《 机构编制 管理证 》 电子 《 机 二是研究 网络管理系统软件 。 在借鉴原有 构编制管理证 》是对原有纸质 《 机构编制管理 单机版管理系统和国家 管理软件的基础 上, 开 证》 的替代 , “ 是 三环” 建设 中的基础环节 , 即以 硬件集成 系统为依 托 , F s 以 l h存储 芯片硬 a 发了具有 自身特色 ,实用性较强的网络版管理 软 、 系统 。该 系统 以 s b 面 向 服务 体 系架 构 ) 计 件作为 数据爹 体 , o( 设 采用 C 数 字证书 ) A( 认证 技 思想为指导 , 采用 ns 浏览器 , t( 服务器 ) 结构 , 术 , 存储各 使用单位的人员 、 机构 、 编制 等详 细 实现了全省机构编制的数, 化管理 , 孚 通过 利用 We evc( b S r e网络 服务) 立核心模块 , i 建 增 信息 , 强 了平台的灵活性、 容性及可扩展性 ; 省 网上提交落编减 员和信息修改 ,解决了原有管 兼 通过
浅谈数据分析在企业管理中的作用
浅谈数据分析在企业管理中的作用【摘要】数据分析在企业管理中扮演着至关重要的角色。
数据分析可以帮助企业优化决策,通过对数据的深入分析,管理层可以做出更明智的决策。
数据分析提升了企业的效率,让企业能更好地了解自身运营情况,从而提高生产效率。
数据分析也能改善客户体验,通过分析客户数据,企业可以更好地了解客户需求,提供更精准的服务。
而数据分析还能促进企业创新,帮助企业发现新的发展机会。
数据分析助力企业发展,让企业更具竞争力。
数据分析在企业管理中的不可替代性无可置疑,是企业成功的关键之一。
【关键词】数据分析、企业管理、决策优化、效率提升、客户体验、企业创新、发展助力、不可替代性1. 引言1.1 数据分析在企业管理中的重要性数据分析在企业管理中扮演着至关重要的角色。
随着信息时代的快速发展,数据已经成为企业管理的重要资源。
数据分析能够帮助企业更好地理解市场和客户,优化决策,提升效率,改善客户体验,促进创新,助力企业发展。
在当今竞争激烈的市场环境中,企业需要运用数据分析来快速应对市场变化,把握商机,提升竞争力。
数据分析在企业管理中的重要性不可低估。
数据分析帮助企业做出更明智的决策。
通过对海量数据的分析,企业可以了解市场趋势,预测未来发展方向,降低决策风险。
数据分析还可以帮助企业发现潜在的问题和机遇,为企业决策提供有力支持。
数据分析还可以提升企业的工作效率。
通过分析数据,企业可以发现业务流程中的瓶颈和问题点,优化流程,提高生产效率。
数据分析还可以帮助企业实现精细化管理,提升员工工作效率,降低成本,提高盈利能力。
2. 正文2.1 数据分析帮助企业优化决策数据分析在企业管理中扮演着至关重要的角色,其中之一就是帮助企业优化决策。
通过数据分析,企业可以更加客观地了解市场趋势、竞争对手的动向,以及自身的运营状况。
这些数据可以帮助企业领导者做出更明智的决策,避免盲目决策带来的风险和损失。
数据分析还可以帮助企业发现潜在的机会,挖掘市场需求,制定更具针对性的营销策略。
浅谈数字化转型过程中数据治理的价值与意义
浅谈数字化转型过程中数据治理的价值与意义摘要:随着数字化转型的深入开展,数据成为新的生产要素,政府、企业的数据量得到爆炸性增长。
面对如此庞大的数据,如何打通数据,消除数据孤岛,做好数据治理,挖掘数据价值,更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。
通过在数字世界汇聚、联接与分析数据,构建一条从现实世界直接感知、采集、汇聚数据到数字世界的通道,不断驱动业务对象、过程与规则的数字化。
不仅有利于提高政府和企业决策的科学性,也有利于推进政府和企业的数字化转型,让数据发挥出最大的效益。
关键词:数据治理;数据感知能力;数据质量;安全与隐私一、数据治理目标数据治理是指在企业数据整个周期制定由业务推动的数据政策、数据所有权、数据监控、数据标准以及指导方针。
数据治理的重点在于,要将数据明确作为企业的一种资产看待。
在数据治理初期,通过建立数据管理专业组织,建立数据管理框架,发布数据管理制度,通过统一信息架构与标准、唯一可信的数据源、有效的数据质量度量改进机制,实现数据质量的持续提升。
在数据治理稳步提升阶段,通过数据服务、数据资源汇聚并对数据进行联接,实现数据随需共享、敏捷自助、安全透明的目标,支撑着企业与政府的数字化转型工作。
二、数据治理的重要性高质量数据对任何个人和单位都是战略性资产,随着个人私有数据量的增长和企业推进数字化转型的进程,有效数据正迅速成为一个关键的业务差异。
要使数据具有价值,需确保数据的可信任、安全性、可访问性、准确性、共享性和及时性。
要保障各业务领域数据工作的有序开展,需建立统一的数据治理能力,如数据体系、数据分类、数据感知、数据质量、安全与隐私等。
在数字经济中,数据治理有助于增强企业灵活性,涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制,有效协调才能使相关决策成本和风险最小化。
政府在数据治理方面的措施手段,是直接关系到政府与企业、个体互动过程能否赢得主动的关键。
因此,无论怎样重视数据治理在数字化转型过程中的作用,都不为过。
浅谈博物馆藏品数字化管理
浅谈博物馆藏品数字化管理摘要:随着科技的进步,互联网技术的广泛应用,数字化产物的利用在诸多领域影响着人们的生活。
顺应时代发展的潮流,引进信息化管理技术,对藏品信息进行标准化规范化管理,有效提升藏品管理效率和资源共享率已成为主流博物建设的趋势。
博物馆的工作人员需认识到藏品数字化管理的价值与功能,思考如何将数字化引入到藏品的日常管理和保护工作中,提升藏品的保护效果,更好地传承和发展博物馆文化。
本文以地质博物馆为例,对自然类博物馆在藏品数字化管理中存在的问题,以及藏品数字化保护与利用展开讨论。
关键词:博物馆藏品管理藏品数字化随着时代的进步与发展,数字化管理在社会各领域中得到了广泛应用。
数字化管理模式也日渐融入到博物馆藏品管理中。
藏品是博物馆的基础,可陈展的藏品的质量与数量直接影响博物馆社会关注度和观众满意度。
藏品信息化管理在时代发展的过程中不断完善,藏品数字化保护的程度也在不断进步与提升。
一、博物馆藏品管理的现状(一)基础设备差,科学管理意识薄弱受基础条件、资金、人员配置等条件的限制,博物馆基础设备较差、软件系统落后、藏品管理人员科学管理意识薄弱、专业知识匮乏,很难全面精准地收集、掌握和管理藏品信息。
随着博物馆场馆的升级改造,藏品的库房管理、出入库工作未能与博物馆的发展同步优化。
目前博物馆藏品在数字化管理中存在不少问题,藏品保存格式不匹配、数据不兼容、资源共享运用受阻等问题日趋明显。
(二)档案管理缺失、藏品数据参差不齐在博物馆始建初期多使用纸质档案管理,基本上采用手写录入的形式。
由于纸质内容的藏品总账和藏品标签不能随便更换,随着年代的变更,纸质的档案标签受流转环境等诸多因素的影响,存在大量缺失、破损的现象。
近年来随着新科技的融入,虽已有部分藏品信息被录入基础数据库,但是受到库房调拨、展览等多方面因素的影响,欠缺制度化规范化档案管理,记录信息不完整,档案管理的效果不佳。
此外,随着博物馆人员的调动,还存在管理人员对藏品了解的广度和深度不足,导致博物馆藏品的管理、维护出现断层脱节的现象。
浅谈印刷数据化管理
报社印刷厂在彩色印刷方面取得了质的飞跃 ;因为 有 了C P T 机也使得 印刷厂在数据化管理方面积 累了
一
些经验。也使我们清醒地认识到 ,数据化管理是
握好水墨平衡提供 了良好的基础 ,也为印刷色彩的
一
未来 印刷 管 理 的发 展方 向 ,也 是提 高 印 刷 品质 量 的
保 证 。根 据这 几 年 使 用C 机 ,部 分 工 艺采 用 了数 TP
C 是输 出C P 时生 成 的油 墨控 制 数 据 。这 I4 P T版 个 数 据 需 要 输 出C 的人 员 在 完成 C 出后 , T版 P T输 P
带 印刷 ,虽 然存 在各 方 面 的原 因 ,但 主要 还是 新 疆
二、印刷数据化管理的相关 内容
1印刷中影 响印刷品质量的主要参 数 .
要 想 保 证 彩 色 印 刷 品 的 印 刷 质 量 ,就 要 加 强 彩 色 印刷 品 印刷 过程 中的质 量监 督 。 用正 确 的数据 说 话 ,才 是保 证 印 刷品 质量 稳 定 的前提 。 国标 G / T B
致性。这些技术的使用都离不开数据化流程的使用。
一
、
印刷数据化管理保 证 印刷 质 量的 稳定 性 ,也是 提高 印刷 品 质量的 重要手 段 。
新 疆地 区拥有 海德 堡 四色 印刷 机 的印 刷厂 也 为 数不 少 ,可 是 真 正高 档彩 色 印件 大 多还 是 在沿 海一
目,是 无法 实 现控 制 印 刷质 量 的 。为 此 ,选 择几 项
次 印刷 出的 印件 有 所不 同的现 象 。正 确 使 用这 些仪 器 ,才 能保 证 印刷 品质 量的稳 定性 和一 致性 。
2 拥 有色彩管 理人员是保 证E  ̄ 数据化 . DI J 管理的基础
浅谈数据治理、数据管理、数据资源与数据资产管理内涵及差异点
前言随着信息技术的不断涌现和普及,业务发展加快了数据膨胀的速度,行业内衍生了较多的新名词,如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多,概念容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据相关的概念有全面的认识。
一数据与数据管理(Data and Data Management)1.1数据数据(Data)是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称,是组成信息系统的最基本要素。
未来是智能时代,企业的决策机制将发生巨大变化,谁最先拥抱数据,谁就拥有更多智慧,谁就拥有更强竞争力,大数据技术将会推动人类无所不知、无所不晓、无所不能,助力无所不能的是无所不包的数据,未来十年,只有拥抱数据技术才是唯一选择。
1.2数据管理数据管理(Data Management)的概念是伴随上世纪八十年代数据随机存储技术和数据库技术的使用,计算机系统中的数据可以方便地存储和访问而提出的。
2015年,国际数据管理协会(DAMA,Data Management Association International)在DBMOK2.0知识领域将其扩展为11个管理职能,分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全(Data Security)、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据(Master Data)、数据仓库(Data Warehouse)和商务智能(BI,Business Intelligence)、元数据(Metadata)、数据质量(Data二数据治理(Data Governance)2.1数据治理的定义数据治理(Data Governance)是一个正在不断发展的新兴学科,与众多新兴学科一样,目前数据治理存在多种定义,各大机构对数据治理的定义,如下表所2.2狭义的数据治理狭义的数据治理的驱动力最早源自两个方面:1)内部风险管理的需要,包括:财务做假、敏感数据涉密、数据质量差影响关键决策等。
浅谈企业管理的新趋势
浅谈企业管理的新趋势随着信息技术的普及和企业竞争日益激烈,企业管理也在不断发展变化。
以下是企业管理的新趋势:一、数据化管理数据是企业决策的基础,通过数据化管理可以更加清晰地了解企业运营情况并做出更加准确的决策。
现代企业应该建立完善的信息系统,收集各种数据信息,再通过数据分析和挖掘,洞察市场和客户需求,优化产品和服务,不断提高经营效益。
二、人性化管理人性化管理是企业管理中的新趋势,现代企业需要更加尊重员工,关注员工的权益和利益,共建企业发展与员工个人成长之间的互补互利关系。
通过制定良好的工作制度和激励机制,培养员工对企业的认同感和归属感,提高员工的工作积极性和创造力,从而实现企业与员工同步发展。
三、信息共享化信息共享化也是现代企业管理的重要趋势。
企业要建立信息共享平台,实现不同业务之间的信息共享和流程协同,避免信息孤岛和信息复制,减少决策失误和重复劳动。
企业应该建立广泛的社交网络,加强内外部沟通和合作,这有助于企业更好地了解市场需求和未来趋势,抢抓市场先机。
四、全球化管理随着全球化进程的加速,企业在面对国内外市场的挑战时,需要具备全球化战略思维和管理能力。
企业应该不断优化组织架构,提高信息流和人才流动的灵活性,使得企业可以更好地适应多样化的市场需求和国际业务的开展。
同时,企业也需要加强国际化人才的培养和引进,提高全球化管理水平和竞争力。
五、创新化管理创新是企业发展的推动力,创新思维和创新能力的提高也是企业管理中的新趋势。
企业应该加强创新机制的运作,提供优厚的创新环境和创新激励,鼓励员工提出新思路、新方案和新产品,并快速地实现技术创新、流程创新和服务创新,提高企业的核心竞争力。
六、绿色化管理绿色化管理是现代企业管理的重要趋势之一。
企业要在经济效益的基础上,注重绿色环保,尽可能地减少对环境的影响,在生产、运营和供应链各方面实现绿色化,从而符合社会责任和市场需求的双重要求。
综上所述,企业管理的新趋势是多样化的,包括数据化管理、人性化管理、信息共享化、全球化管理、创新化管理和绿色化管理,现代企业应该在这些趋势中找到适合自己的发展方向,实现可持续的发展。
浅谈婚姻登记档案的数字化管理
浅谈婚姻登记档案的数字化管理婚姻登记档案是婚姻登记的重要记录和证明,对于婚姻登记的管理和维护非常重要。
随着数字化技术的不断进步,在管理婚姻登记档案方面也有了革新性的改变。
数字化管理婚姻登记档案是一项重要的举措,不仅可以提高管理效率,也可以更好地保障数据的安全和隐私。
数字化管理婚姻登记档案需要从以下几个方面进行考虑:一、数字化技术的应用数字化技术的应用是数字化管理婚姻登记档案的关键。
“数字化”是指使用计算机和电子设备等数字技术替代传统的纸质文档,从而实现档案数字化的转型。
数字化技术的应用对于婚姻登记档案的管理具有以下优势:1.方便快捷:数字化记录婚姻登记档案可以提高工作效率,减少人力消耗。
2.保密性高:数字化记录可以实现数据加密和备份,确保数据的安全和隐私。
3.易于查询和共享:数字化记录使婚姻登记档案可以进行分类汇总,方便查询和共享。
二、数字化档案数据库的建设数字化管理婚姻登记档案,需要建立数字化档案数据库。
该数据库必须具有以下特点:1.安全性高:数据库需要设置访问权限、备份和恢复等机制,以确保登记档案数据的安全和可靠性。
2.易于扩展:数据库需要设计好结构和标准,方便扩展和更新。
3.能够检索:数据库需要具备高效的检索功能,方便管理人员查询和核对婚姻登记档案。
三、数字化管理流程的制定数字化管理婚姻登记档案,需要制定出数字化管理流程,以确保工作的有序进行。
数字化管理流程应该包括以下内容:1.数字化记录的设置:需要设置数字化记录的标准、规范和要求,确保数据质量的稳定和高效。
2.信息采集的安排:需要安排信息采集的时间、方式和质量控制,确保信息的准确和可靠。
四、数字化管理的数据共享数字化管理婚姻登记档案,需要实现数据共享,以确保各部门或单位之间的沟通和信息交换。
数据共享需要具有以下特点:1.数据交换方便:数字化数据可以在不同系统之间交换和共享,方便管理人员进行统一管理。
2.信息共享的权限:需要设置不同用户权限等级,确保信息共享的安全和隐私。
浅谈企业行政管理工作的数字化对策
浅谈企业行政管理工作的数字化对策摘要:数字经济、管理可视化是近几年出现的新技术,也是企业发展的趋势。
企业行政管理须做到采用与时俱进的管理方法、管理思路、管理决策来帮助企业顺利进行数字化转型,以实现管理数字化,数字化管理。
让数据成为生产力,让数据创造价值,并且通过数据赋能,让行政管理“智慧化”,帮助企业在瞬息万变的数字化经济大环境下,能够稳定持续的发展下去。
改善企业的行政管理是一个系统化工程,需要结合企业各方面的实际情况。
数字化转型涉及企业方方面面。
关键词:行政管理;问题;对策;数字化引言“十四五”规划提出:“迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。
”随着新一轮技术革命的发展,数字化时代的来临,数字经济对经济的拉动作用越来越明显。
企业是市场经济中的一个重要主体,它的数字化转型是势在必行的。
1企业行政管理的作用1.1推动企业发展公司行政管理是建立在对公司进行管理的基础上的,它的工作内容有行政管理、办公管理、人力资源管理等。
从构成要素的角度来分析,可以为企业的发展制订一个全面而长远的发展规划,并能有效地化解这些问题。
公司管理在管理要素众多、规模大、覆盖面大等方面都有其自身的特征。
在管理过程中,管理部门要更加注重问题的发生,要注重实际,实事求是。
公司管理在经营活动中对公司的发展具有举足轻重的作用。
为此,必须继续强化公司的经营,以促进公司的可持续发展。
1.2协调平衡运营氛围要实现公司的可持续发展,首先要构建和谐、均衡的经营环境。
首先,就需要使公司的各方面协调一致,从而实现公司各部分的协同发展。
与此同时,要加强公司内部的协作机制,以此有效提升各单位和职工的工作效能。
其次,公司管理层能够对企业的内部冲突进行合理的调整,正确地解决人与事之间的关系。
最后,随着市场的不断发展,公司之间的合作也越来越受到重视。
高效的行政管理能够促进公司与其他公司的协作,这也是它的一种工作方式。
数据治理系列5:浅谈数据质量管理
数据治理系列5:浅谈数据质量管理“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值,并最终为企业赢得经济效益。
”——以上内容摘自百度百科。
笔者观点:“数据质量管理不单纯是一个概念,也不单纯是一项技术、也不单纯是一个系统,更不单纯是一套管理流程,数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。
通过有效的数据质量控制手段,进行数据的管理和控制,消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。
在数据治理过程中,一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展”。
一、数据质量问题盘点接下来我们盘点下企业一般都会遇到哪些数据质量问题:•数据真实性:数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务,真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂,是一切管理工作的基础,是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。
•数据准确性:准确性也叫可靠性,是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据,不可靠的数据可能会导致严重的问题,会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。
•数据唯一性:用于识别和度量重复数据、冗余数据。
重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素,也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。
•数据完整性:数据完整性问题包括:模型设计不完整,例如:唯一性约束不完整、参照不完整;数据条目不完整,例如:数据记录丢失或不可用;数据属性不完整,例如:数据属性空值。
不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低,也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。
•数据一致性:多源数据的数据模型不一致,例如:命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。
数据实体不一致,例如:数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。
浅谈数据中心的运维管理
浅谈数据中心的运维管理在当今数字化的时代,数据中心已经成为了企业和组织的核心基础设施,承载着大量的关键业务和数据。
数据中心的稳定运行对于企业的业务连续性和竞争力至关重要。
而数据中心的运维管理则是确保其高效、可靠运行的关键环节。
数据中心的运维管理是一项复杂而又具有挑战性的工作,它涵盖了多个方面,包括基础设施管理、设备维护、网络管理、系统监控、安全管理、人员管理等等。
基础设施管理是数据中心运维管理的基础。
这包括对机房环境的管理,如温度、湿度、电力供应等。
合适的温度和湿度能够保证设备的正常运行,延长设备的使用寿命。
稳定的电力供应更是重中之重,一旦出现电力故障,可能会导致数据丢失、业务中断等严重后果。
因此,需要配备可靠的电力备份系统,如不间断电源(UPS)和发电机。
设备维护是确保数据中心正常运行的重要环节。
服务器、存储设备、网络设备等都需要定期进行检查、清洁、升级和维修。
这不仅能够预防设备故障,还能提高设备的性能。
例如,定期清理服务器的风扇和散热片,可以防止因过热而导致的性能下降或故障。
对于存储设备,要定期检查磁盘的健康状况,及时更换有问题的磁盘,以保证数据的安全性。
网络管理在数据中心的运维中也起着关键作用。
网络的稳定性和性能直接影响着数据中心的服务质量。
需要对网络流量进行监控和分析,及时发现并解决网络拥塞、丢包等问题。
同时,要做好网络安全防护,防止黑客攻击、病毒入侵等安全事件的发生。
防火墙、入侵检测系统、VPN 等安全设备的配置和管理是网络安全的重要保障。
系统监控是数据中心运维管理的“眼睛”。
通过各种监控工具和技术,实时监测服务器、网络、应用系统等的运行状态,及时发现异常情况并发出警报。
监控的指标包括 CPU 使用率、内存使用率、磁盘空间、网络带宽等。
一旦发现异常,运维人员能够迅速采取措施进行处理,将故障的影响降到最低。
安全管理是数据中心运维管理的重中之重。
数据中心存储着大量的敏感信息和重要数据,必须采取严格的安全措施来保护这些资产。
浅谈数据化管理
浅谈数据化管理数据化管理是指通过收集、整理、分析和利用数据来指导和支持管理决策的一种方式。
随着信息技术的发展和普及,数据化管理已经成为许多企业和组织进行管理的重要手段。
本文将从数据化管理的概念、优势、挑战和应用实例等方面进行浅谈。
首先,数据化管理是一种以数据为基础的管理方式。
传统的管理往往依靠经验和直观判断,很难准确地把握和分析复杂的管理情况。
而数据化管理通过收集和分析大量的数据,可以提供客观、准确、全面的管理信息,帮助管理者更好地了解和理解企业的运营情况,从而作出科学决策。
其次,数据化管理具有诸多优势。
首先,通过数据化,可以更加全面地了解企业的运营情况。
我们可以通过收集和分析各种数据,了解企业的销售额、利润率、市场份额等关键指标,从而了解企业的整体运营状况。
其次,数据化管理可以帮助企业发现和解决问题。
通过分析和比较不同时间段的数据,我们可以发现企业在某个环节存在的问题,并及时采取措施进行纠正和改进。
此外,数据化管理可以提高管理的科学性和精确性。
通过数据分析,我们可以从客观的角度评估企业的管理效果,发现管理上的瓶颈和薄弱环节,引导企业的管理改进和创新。
然而,数据化管理也面临一些挑战。
首先,数据的质量和可靠性是数据化管理的基础。
如果数据存在错误或者不准确,那么基于这样的数据进行的管理决策很可能是错误的。
因此,企业需要建立完善的数据采集和管理体系,确保数据的准确性和可靠性。
其次,数据分析和应用需要一定的专业知识和技能。
对于许多企业和组织来说,缺乏专业的数据分析师和数据科学家是一个常见问题。
因此,企业需要培养和吸引这方面的人才,才能更好地进行数据化管理。
数据化管理在各个行业和领域都有广泛的应用。
以零售业为例,许多大型连锁超市和电商平台通过对顾客购买行为的数据进行分析,可以了解到顾客的消费习惯、偏好和需求,从而制定更加精准的营销策略和促销活动,提高销售额和客户满意度。
再如,在制造业领域,通过对生产线数据进行分析,可以帮助企业发现生产中的瓶颈和问题,并进行生产流程的优化和改进,提高生产效率和质量。
浅谈海事管理数字化转型
随着现代信息技术的发展,数字技术在各行各业的应用越来 越广泛,海事管理也面临着数字化转型的挑战和机遇。
数字化转型的必要性
提高管理效率
数字化技术可以提高海事管理的自动化程度,减 少人工干预,提高管理效率。
提高服务质量
数字化技术可以提供更准确、及时的海事信息服 务,提高服务质量,满足公众需求。
提升决策能力
数字化技术可以为海事管理提供更全面、准确的 数据支持,提升决策能力。
数字化转型的挑战与机遇
挑战
数字化转型需要投入大量的人力、物力和财力,同时需要解决技术、安全、 隐私等方面的问题。
机遇
数字化转型可以提高海事管理的效率和透明度,增强公众对海事管理的信任 和认可,同时也可以为海事管理带来新的发展机遇和商业模式。
制定数字化转型计划
根据评估结果,制定详细的数字化转型计划, 包括时间表、预算、实施步骤等,确保数字化 转型有序推进。
建设数字化基础设施
升级网络设施
建设高速、稳定、安全的网络 基础设施,实现海事管理部门 与各业务系统的无缝对接,提
高数据传输效率。
构建数据中心
建立集中式数据中心,整合海事 管理各部门的数据资源,实现数 据共享和管理,为数字化转型提 供数据支持。
通过对水域环境的持续监测和数据分析,为环境保护和治理提供 科学依据。
数据安全与保障
01
数据加密与传输安 全
采用数据加密技术和安全的网络 协议,确保数据在传输过程中的 安全性。
02
数据访问权限控制
建立完善的数据访问权限控制机 制,限制无关人员对数据的访问 和操作,防止数据泄露。
03
数据备份与恢复
定期备份数据并制定应急预案, 确保在系统故障或灾难性事件发 生时能够迅速恢复数据。
浅谈计量数据的管理
浅谈计量数据的管理随着信息化时代的到来,数据已经成为了企业经营管理的重要资产。
计量数据作为其中的重要一环,对企业的决策、规划、运营等方面具有重要的作用。
如何有效地管理计量数据成了当前企业面临的一项重要挑战。
本文将从计量数据的定义、重要性以及管理方法等方面进行探讨,希望能够为企业提供一些有益的参考和指导。
一、计量数据的定义计量数据是指可以进行度量和统计的数据,通常表现为数量、尺度、距离等数值形式。
它是对事物特征和变化进行度量和描述的数据,可以帮助企业了解事物的属性、状态和趋势。
企业的销售额、利润率、客户数量等都是计量数据,通过对这些数据的管理和分析可以为企业的决策和运营提供重要的依据。
1. 为决策提供依据计量数据是企业管理决策的重要依据。
通过对销售额、成本、利润等数据的分析,可以帮助企业了解产品销售情况、成本控制情况以及盈利状况,为企业经营决策提供必要的参考。
2. 评估绩效和风险企业的绩效评估需要借助计量数据来进行。
通过对生产效率、员工绩效、资产利用率等方面的数据进行分析,可以对企业的绩效进行评估,并及时发现和解决存在的问题。
对市场需求、竞争情况等方面的数据进行分析,可以帮助企业识别潜在的风险,及时调整经营策略。
3. 支持战略规划在制定企业发展战略和规划时,计量数据也发挥着重要的作用。
通过对市场趋势、客户需求、行业竞争情况等数据的分析,可以为企业的战略规划提供重要的参考。
对人才需求、技术投入等方面的数据进行分析,也可以支持企业的长期规划和发展。
三、计量数据的管理方法1. 数据收集和存储有效的计量数据管理首先需要有完善的数据收集和存储机制。
企业可以通过设立专门的数据收集点,定期对相关数据进行采集和整理。
需要建立完善的数据存储系统,确保数据的安全性和完整性。
2. 数据分析和应用收集和存储计量数据只是第一步,如何对这些数据进行分析和应用才是关键。
企业可以借助数据分析工具和软件,对数据进行挖掘和分析,发现数据之间的关联和规律。
浅谈计量数据的管理
浅谈计量数据的管理计量数据的管理是指对各种计量数据进行收集、存储、分析和利用的过程。
在现代社会中,随着科技的发展和信息化的进步,计量数据的管理变得越来越重要。
无论是企业、政府还是科研机构,都需要有效地管理计量数据,以便更好地了解和应对各种情况。
本文将从计量数据的定义、特点和管理方法等方面进行探讨,希望能够为读者提供一些有益的信息。
一、计量数据的定义和特点我们需要明确什么是计量数据。
计量数据是指能够用数量来表示的数据,它通常包括各种指标、变量和测量结果。
计量数据通常是客观的、可比的,可以通过各种工具和方法进行测量和记录。
计量数据的特点主要包括以下几点:1.客观性:计量数据通常是客观存在的,不会受到主观因素的影响。
比如温度、长度、重量等数据都具有客观性。
2.可比性:计量数据是可以进行比较和运算的。
不同的计量数据之间可以进行大小、多少等方面的比较。
3.稳定性:合理的计量数据应该是相对稳定的,不会随着时间、地点或者测量方法的不同而产生较大的变化。
4.精确性:计量数据需要具有一定的精确度,以确保其能够真实地反映所代表的现象或者属性。
以上这些特点使得计量数据在各种领域都具有广泛的应用价值,比如市场调研、产品质量监控、环境监测等方面都需要大量的计量数据来支撑决策和管理。
二、计量数据的管理方法在现实生活和工作中,我们需要对计量数据进行有效的管理,以便更好地利用这些数据来支持决策和实践。
下面简要介绍一些常见的计量数据管理方法:1.数据采集:我们需要建立起一个完善的数据采集系统,确保数据能够及时、准确地被收集到。
数据采集可以通过各种手段来进行,比如传感器、问卷调查、实地测量等。
2.数据存储:收集到的数据需要进行分类、整理和存储,以便后续的分析和利用。
现代的数据存储通常采用电子化的方式,比如建立数据库、数据仓库等技术手段来进行管理。
3.数据分析:对存储的数据进行分析是计量数据管理的核心环节。
数据分析可以通过统计学方法、数据挖掘技术、机器学习等手段来进行,从而发现数据的规律和模式。
浅谈数据治理在数据质量管理中的作用
浅谈数据管理在数据质量管理中的作用数据管理在数据质量管理中的作用数据管理是指组织在整个数据生命周期中对数据进行管理、维护和优化的过程。
数据质量管理是数据管理的一个重要方面,它涉及到确保数据准确、完整、一致和可信的各种策略、技术和流程。
数据管理在数据质量管理中起到了至关重要的作用。
它不仅仅是一个管理框架,更是一种文化和价值观的体现。
以下是数据管理在数据质量管理中的几个重要作用:1. 数据规范和标准化:数据管理通过制定数据规范和标准,确保数据在采集、存储、处理和使用过程中的一致性和标准化。
例如,制定统一的数据命名规则、数据格式规范和数据字典,以保证数据的准确性和一致性。
2. 数据质量度量和监控:数据管理通过建立数据质量度量指标和监控机制,对数据质量进行评估和监控。
通过监控数据质量指标,可以及时发现数据质量问题,并采取相应的措施进行修复和改进。
3. 数据访问和权限管理:数据管理通过制定数据访问和权限管理策略,确保惟独授权的用户才干访问和使用数据。
这样可以防止未经授权的数据访问和滥用,提高数据的安全性和可信度。
4. 数据生命周期管理:数据管理通过管理数据的整个生命周期,包括数据采集、存储、处理、分析和消除的过程。
通过制定数据生命周期管理策略,可以确保数据在不同阶段的处理和使用过程中的一致性和完整性。
5. 数据质量改进和持续优化:数据管理通过建立数据质量改进和持续优化机制,不断提高数据质量水平。
通过分析数据质量问题的根本原因,制定相应的改进措施,并持续监控和优化数据质量,可以提高数据的准确性和可信度。
综上所述,数据管理在数据质量管理中扮演着重要的角色。
它通过规范和标准化数据、度量和监控数据质量、管理数据访问和权限、管理数据生命周期以及改进和优化数据质量等方式,确保数据的准确性、完整性、一致性和可信度。
数据管理的有效实施可以提高组织的决策能力和运营效率,促进业务创新和发展。
浅谈计量数据的管理
浅谈计量数据的管理计量数据是指通过观察或测量获得的数据,它是科学研究和实践工作中不可或缺的重要组成部分。
在日常生活和工作中,我们常常会遇到各种计量数据,比如温度、湿度、重量、长度、速度、压力、光照强度等等。
对于这些数据,合理有效地进行管理对于科学研究和生产实践都具有重要意义。
那么如何进行计量数据的管理呢?本文将就此话题进行一些浅谈。
计量数据的管理需要从数据的采集开始。
数据的采集是整个数据管理过程中非常重要的一环,只有在数据采集环节做好了,后续的数据管理工作才能顺利进行。
在进行数据采集时,需要确保采集的数据是准确、可靠的,这就要求我们在采集数据时要注意测量仪器的准确性、测量方法的正确性,以及采集过程的规范性。
如果在数据采集环节存在问题,后续的数据分析和应用都将受到影响。
要做好计量数据的管理,就必须首先确保数据的准确性和可靠性。
对于采集到的计量数据,需要进行及时、完整的记录。
在现代科学研究和生产实践中,数据量往往非常庞大,要想对这些数据进行有效管理,就需要进行及时、完整的记录。
记录数据的方式多种多样,可以采用纸质记录、电子表格记录、数据库记录等方式。
无论采用何种方式,记录数据都需要做到及时、准确、完整。
只有在数据记录做得好的前提下,才能保证后续数据管理工作的顺利进行。
计量数据的管理需要进行数据质量的检测与控制。
数据质量的检测与控制是保证计量数据管理有效的关键环节。
在进行数据质量检测时,需要对数据进行逻辑检查、合理性检查、异常值检测、完整性检查等,以确保数据的准确性和可靠性。
还需要进行数据的控制,包括数据的备份、存储、加密、权限管理等,以确保数据的安全性和保密性。
只有在数据质量得到有效的检测和控制的前提下,才能保证计量数据的管理工作有效进行。
计量数据的管理需要进行数据的分析和应用。
数据的分析和应用是计量数据管理的最终目的,通过对采集到的数据进行分析,可以从中获取有价值的信息,为科学研究和生产实践提供有力的支撑。
浅谈数据化管理的思路
浅谈数据化管理的思路目前公司着力推行“计划--数据--比较--实施”的工程管理理念,数据化管理是这种管理理念的基础,如何才能使这种管理理念落地,须要大家共同努力,把思想统一到这种管理理念上来,让他成为一种管理原则。
那数据化管理怎么做呢?下面我来谈谈个人的一些浅显看法,供大家思考。
一、项目施工前准备项目中标后,由工程部牵头,以施工图和中标工程量清单为基础,组织项目成本核算。
成本核算的程序:先由采购对清单里的材料、设备进行市场询价,通过品牌比较,确定材料采购控制价;由采购组织各工种劳务班组熟悉图纸、通过市场比价及对人工费实际成本测算,确定劳务控制价;预算员按施工图精确算量、根据采购提供的材料设备、劳务综合单价,计算项目按图施工的实际成本,并根据中标清单量计算出中标价预算成本。
工程部依据相关数据,测算出消耗指标,对各种技术方案、措施可能产生的经济效果进行评价,寻找降低成本的各种途径,从而确定目标成本,确定材料采购控制价、劳务招标谈判控制价、项目合理利润、项目利润节点、清单量偏差分析表,用来指导项目管理。
预算员按施工图精确算量,将结果与中标清单量进行比较,找出差异,分析原因,与工程部、项目部共同商讨解决方案,确保不含签证量时结算价不小于中标价。
预算员还要按施工图精确算量,将工程量分到很细,比如每层楼柱、梁、板的钢筋量、混凝土量、砖砌体量等,以及每层水泥、河沙等用量,要一目了然。
工程量分细,便于施工过程中的限量领料用料。
根据项目特点、设计要求,通过工序工艺、材料使用部位等分析,找出可以节约材料、节约工序的节点,确定利润节点,录入表格,并编制实施方案。
二、项目施工中控制有了施工前的全面测算,项目部就可以也须要严格按成本控制计划来进行项目管理。
一)、在材料控制方面,根据进度要求编制材料采购计划,实施材料采购,通过材料的价格、质量、数量三方面进行材料成本控制。
第一,按照工程的实际需用量,编制详细、准确的材料采购计划,最大限度的控制材料采购费用的支出;第二,材料的采购尽可能从厂家或厂家代理商手里直接采购,或采用货比三家的方式,降低采购价格;第三,材料保管人员在材料经进场时,认真核实实际进场材料的质量和数量是否与采购的材料相一致。
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工作手段 目标管理:锁定企 业核心管理问题, 建立一套优化KPI指 标体系;将各项指 标分解到相关各级 管理人员,实现量 化的目标管理模式
数据化管理 邓桂龙
工作手段
管理制度化:令管理者 了解经营现状及其分管 业务水平,形成发展目 标共识和前进合力,持 续高效地解决企业各发 展阶段的核心管理问题 ,提升企业经营管理层 次和水平
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广东A公司管理报表一览表
—— 总经理报表
—— 副总经理报表
—— —— —— —— —— —— —— —— ——
2013-8-4
配送中心经理报表 采购部经理报表 采购员报表 营运经理报表 生鲜管理报表 批发管理报表 促销管理报表 店经理报表 财务管理报表
数据化管理
2013-8-4 数据化管理 邓桂龙 21
广东A公司管理报表一览表
管理报表一览表
—— 采购部经理报表 采购分类进、销、调、存、毛利、到货率日报表(采购经理--01) 采购分类进、销、调、存、毛利、到货率月报表(采购经理--02) 供应商进货、退货、其他收入月报表(采购经理--03) 采购其他收入、退货、削价(报损)月报表(采购经理--04) 采购进价指数月报表(采购经理--05) 采购毛利异常周报表(采购经理--06) 采购管辖商品无销售品种月报表(采购经理--07) 采购新商品和商品结构分析月报表(采购经理--08) —— 营销经理报表 分店销售、毛利日报表(营销经理--01) 分店销售、毛利、进货、退货、存货、周转率月报表(营销经理--02) 分店促销、畅销、一般商品销售、毛利、周转率、会员销售周报表(营销 经理--03) 分店无销售、滞销、报损商品月报表(营销经理--04) 市场价格调查月报表(营销经理--05) 分店分类销售对比月报表(营销经理--06)
数据化管理 邓桂龙 10
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数据化管理的主要管理工具(3)
管理工具二:绩效考核 & 关键绩效指标(KPI)
关键绩效指标源自于对企业总体战略目标的分解, 反映最能有效影响企业价值创造的关键驱动因素。 设立关键绩效指标价值:使经营管理者将精力集 中在对绩效有最大驱动力的经营行动上,及时诊 断生产经营活动中的问题并采取提高绩效水平的 改进措施。 绩效考核基础:因为KPI指标能在相当程度上反 映组织的经营重点和阶段性方向,所以成为绩效 考核的基础。
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五、企业目标管理-从KPI开始
• • • • • 关键绩效指标的意义 如何选择关键绩效指标 三个优先关注范围:销售;成本;资金 如何定义你的企业中的关键工作 如何以最有效的方式来表现KPI所反映出来的资讯
前
言
企业管理的过程是不断追求达成 目标的循环运作,在达到每一个 目标的过程中,最重要的工作就 是定义与衡量朝向目标前进的成 果,也就是关键绩效指标 (key performance indicators – KPI) 在企业目标管理中所扮演的角色。
数据化管理 邓桂龙 16
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数据化的目标管理
管理目标
筛选确定
KPI指标
目标分解
目标责任
责任到人
28法则与KPI KPI组合效度
绩效考核
① ② ③ ④
针对具体问题建立KPI指标; 根据28法则分析确定KPI指标; 根据管理维度确定KPI指标组合效度; 根据管理目标分解KPI考核指标。
邓桂龙
20
广东A公司管理报表一览表
管理报表一览表 —— 副总经理报表 可以查看以下全部报表 —— 配送中心经理报表 配送中心进、调、存、退、配货率日报表 (配送经理--01) 配送中心进、调、存、退、配货率月报表 (配送经理--02) 供应商到货情况日报表 (配送经理--03) 配送中心收发差错日报表 (配送经理--04) 配送中心分类商品存货、周转、动销月报表 (配送经理-05) 配送中心单据管理日报表(配送经理--06)
没有良好的数据支持和数据环境,再先进的管理方 法再不可能奏效!
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重
点
四\数据化的目标管理
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数据化管理
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13
数据化的目标管理
管理目标 KPI指标 目标分解 目标责任
筛选确定
28法则与KPI KPI组合效度
责任到人
绩效考核
① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧
数据化管理 邓桂龙 5
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三、数据化管理的核心思想
1 2 3 建立数据报表体系的指导思想 数据化管理的阶段性目标 数据化管理主要管理工具
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数据化管理
邓桂龙
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1、建立数据/报表体系的指导思想
数据质量 —— “干净”程 度
数据质量标准
数据应用 —— 数据化的目标管理
历年积压的滞销商品太多; 门店对75%商品到货率很不满意; 没有总体指标来衡量采购员是否争取了最低进价; 不能掌握每个供应商的销售和毛利状况; 重点(A类)商品没有明确划分,也未能做到重点管理; MIS中毛利率指标长期不准,以致不能下达利润目标; 新商品引进没有评价依据; 配送中心和门店对配送误差缺乏确切统计,造成扯皮。
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精细化管理阶段
主要功能: ABC分类管理 优化库存管理 新品考核管理 各种促销分析 内部供应链效率 主要作用:通过内部 挖潜,控制管理损耗 对提高效益作用明显 价值评价:限于内部 结合外部分析决策不 多,无预测模拟功能
数据化管理 邓桂龙
科学营销阶段
主要功能: ECR/品类管理 购买行为分析 定价和促销模型 智能数据挖掘 供应链管理 主要作用:以各种科 学营销、管理理论为 依据从供应链和社会 消费的角度,运用预 测、模拟等功能支持 企业科学营销管理
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配送中心经理报表 采购部经理报表 采购员报表 营运经理报表 生鲜管理报表 批发管理报表 促销管理报表 店经理报表 财务管理报表
数据化管理
配送中心进、调、存、退、配货率 日报表 配送中心进、调、存、退、配货率 月报表 供应商到货情况日报表 配送中心收发差错日报表 配送中心分类商品存货、周转、 动销月报表 配送中心单据管理日报表
① 结算资金计划周报表 ② 经营情况日报表 ③ 经营情况周报表 ④ 经营情况月报表 ⑤ 到货率每周分析表 ⑥ 滞销商品每周动态分析报表 ⑦ A类商品每周销售分析表 ⑧ 促销商品每周情况表
可以查看其余全部报表
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
邓桂龙
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广东A公司管理报表一览表
—— 总经理报表
① ② ③ ④ ⑤ ⑥
—— 副总经理报表
—— —— —— —— —— —— —— —— ——
管理目标确定:动态和阶段性
KPI指标体系
准确;及时;清洁度; 完整性;数据可维护
数据结构
原始数据;管理指标 KPI指标;财务报表...
数据清洗和维护
财务及其关联指标分解 28法则与KPI指标 KPI指标组合效度 –指标与人结合:目标分解/责任到人
目标责任绩效考核
数据评估和数据整理 数据清洗和维护制度
数据化管理 邓桂龙
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数据化的目标管理
管理目标 KPI指标 目标分解 目标责任
筛选确定
28法则与KPI KPI组合效度
责任到人
绩效考核
① 历年积压商品全部得到清理,新的滞销商品能够及时发现,及时 处理,不再过多地占用货架和资金; ② 商品到货率平均达到85%左右,重点商品到货率保持在95%以上 ③ 使用进价指数衡量的总体商品进价降低了0.3%; ④ 对供应商做了合理调整,供应商数量由800多个压减到500多个; ⑤ 对大约1000种商品实行了采购、配送、分店销售的全过程重点管 理,重点商品的销量提高了约10%; ⑥ 系统的毛利率、毛利额等数据财务部可以直接使用,并能够对各 门店和采购下达毛利指标;(数据无缝连接,质量提高) ⑦ 新商品的引进有了规范化的管理; ⑧ 配送差错率降低并且制订了大家都认为比较合理的分摊方法。
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设计企业KPI指标和应用管理报表
根据已达成共识的核心问题设计; 培训运用KPI报表; 根据运用情况修改和完善KPI指标和报表; 要点:1、指标和报表落实到人; 2、每个管理人员的主要指标控制在5-8个; 3、对每个管理人员经常跟踪的管理报表控 制在8-10个; 4、指标和报表一般应有半年以上使用稳定 期;
日本AEON的门店订货系统
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—— 发展的瓶颈 —— 未来竞争能力突破口
4
二、数据化管理的必要性
连锁店铺的数量和规模扩大 市场竞争日趋激烈,利润走低 连锁企业的核心竞争力 数据应用直接关系到零售业的核心竞争力 数据化管理不是管理的奢侈品,而是必需品 数据化管理所需条件是短期内可以达到的, 多数企业的回报非常现实
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数据化管理
邓桂龙
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分析量化核心问题和设定改善目标
提出优先处理核心问题的意见; 对优先核心问题量化表达,形成KPI指标的基础; 高层研讨核心问题及其量化指标,对改善目标方 法达成共识; 提出核心问题的解决方案 要点:1、可量化的问题才考虑; 2、共识程度高的问题优先级别高; 3、盈利贡献大的问题优先; 4、解决条件具备的优先; 5、解决问题时间短的优先;
数据化管理 邓桂龙 9
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数据化管理的主要管理工具(2)