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   “若您无法衡量企业的绩效,您便无法有效地管理企业”

 

 

 

    随着IT信息化的发展,很多企业积累了海量的数据,而且数据在不断爆炸式的增长,管理者被淹没在数据的汪洋中。目前,大数据概念的普及,让更多的企业管理者意识到数据分析的重要性,但是在数据运用的过程中依然会存在问题:

    1、 领导关注的指标不能一次性获得

    2、 关键指标获取的及时性、准确性无法保证,且各指标间缺乏关联

    3、 缺乏预警应用,且无法有效对数据进行分析

    4、 无法多角度、多层面、全方位的掌握企业运营状况

     大数据怎么去分析,如何玩呢?美国咨询公司麦肯锡给大数据的定义是:大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。那么如何通过非常规数据获取工具收集、抽取、整合数据并分析呢?我们提出了数据空间关系模型——大数据分析方法论。这样,在大数据时代,不同的行业,你只需要运用时空建模的方法论理解行业时空模型,就能分析运用大数据,就能让数据充分发挥作用,用数据来支撑企业运用管理决策,驱动企业发展。


 

     数据空间关系模型的时空关系度量维度一般与业务价值链上的业务阶段相关即为KPI。常见的度量指标(KPI)有“量”和“率”。一个行业数据模型需要的KPI指标,还得从CBM组件业务模型(如图)入手。从业务价值链上把业务分成各个阶段,每一个阶段的业务单元或者业务组件,从责任级别上可以分为**,每一个责任级别的关注度不一样,即有不同的KPI,不同责任级别的KPI指标代表不同级别的管理诉求。(如图)

      KPI指标设计方法


    KPI表现形式及价值体现

    业务设计方案覆盖了采购、销售、生产、研发、财务、固定资产投资六个业务条线的分析决策需求,分别用KPI、报表和分析模型展现。


    KPI指标从不同的视角,用不同的模型(星形模型和链条式结构表)来分析大数据通过报表的方式展现出来。从数据整合、报表,到建立描述性模型分析、预测性模型分析,再到优化的三个阶段是数据到信息再到决策这个过程,也是大数据分析落地的步骤。



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发表于: 2014-12-20 14:59 阅读(2209) 评论(0) 收藏 好文推荐

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