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《数据之巅》 读后感分享
董事长推荐图书： 《数据之巅》
涂子沛◎ 著
大数据革命， 历史、现实与未来
学习重点
Key Po源自文库nt
数据的历史 数据分析的作用 成本和效益之间的关联作用 反映工作中的深入、细致程度 提升管理水平
01
初数时代
The initial number of times
伟大的妥协
众议院 大州 议席数量 最终分享权力的比例
8 80%
参议院 小州
2 20%
大州
2 50%
小州
2 50%
02
大数据应用
Big data applications
大数据应用
大数据基础
大数据的实现， 需要强有力的 数据基础
门禁控制
数据 收集
班车系统 补助发放 刷卡乘车
一卡通系统
一卡通系统，数据 收集的“侦察兵”
80.00%
60.00%
40.00%
50 48 0 12
56
20.00%
0.00%
不乘车人数
乘车人数
乘车人数比例
大数据应用
确定班车数量最优配备
人员构成
班 车 乘 车 人 员 信 息
年龄构成 确定乘车权限授权人员 一线比例 确定乘车费用最优方案 „„
„„
系统梳理、综合分析
大数据应用
推广
加 班 人 员 就 餐 数 据
确定准确就餐人员数量 确定开餐人员比例临界值 确定原材料采购数量 „„
减少浪费
进 而
促进各单位基础管理提升 为相关考核提供依据
……
注重基础数据采集， 提高数据库覆盖面， 夯实数据基础
将大数据理念
应用于日常工作
烟酒领用
公务车辆管理
费用预算
大数据时代
开启数据应用时代 运用统计数据，科学解决现实问题
强化成本管控，提高 预算的准确性和指导 性
美国的建国者认为，国家权力应该在人口之间平均分配，并写入宪法，而这 个平均，必须用数据来说话。 1787年7月，美国立宪会议在确定议员代表分配制度时陷入僵局。
大州代表： 国家权力来自公民的授权和委托 人口多的州，议员代表就要多
小州代表： 民主制度并不十全十美 各州不论大小，主体一律平等
伟大的妥协
经过激烈讨论，大州和小州之间终于达成妥协，这次妥协打破了立宪会议的僵局，被后世称为 “伟大的妥协”
25至30岁 33%
大数据应用
1000 935 877
800
600
职能处室、分厂乘车人次情况
400 669 200 623
0
266
254
分厂乘车人次
职能处室乘车人次
总人次
伟大的妥协
员工乘车人员情况
250 90.60% 82.30% 95.70% 87.80% 224 100.00%
200
66.70% 60.00% 150 130 100 65
电梯 控制
就餐系统 餐费发放 刷卡就餐
考勤系统 签到签退 出勤考核
运用大数据解决班车等具体问题
大数据应用
乘车人员所 属单位
乘车人员 职务
刷卡 次数
年龄
乘车人员
„
收入情况
初始数据
大数据应用
其他 3% 51至65岁 7% 24岁及以下 13%
乘车人员年龄构成
41至50岁 19%
31至40岁 25%
国会
众议院 参议院
席位按人口比例在各州之间分配
席位固定，每州两席
伟大的妥协
其伟大之处在于，这个设计实现民主与共和的统一，杜绝“多数人暴政” 的可能。 假设美国有两个州，一个州8万人，一个州2万人，每1万人产生1个国会席位，
国会席位比例（4:10）远高于人口比例（2:8）。更关键的是，一个议案必须
在两院同时通过（多数议员同意）才能生效。
大数据时代
信息时代
工业革命
财务管理
市场营销
未来
数据膨胀
生产管理
„„
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THANKS
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