A. 如何運用大數據提升企業管理水平
大數據作為新一代信息技術的代表，己開始在工業設計、研發、製造、銷售、服務等環節取得應用，並成為推動互聯網與工業融合創新的重要因素。面對大數據浪潮，傳統企業需要主動把握大數據發展方向，深入挖掘大數據價值，持續推進管理創新，從而提升企業管理水平。學會大數據思維。在大數據時代，企業管理者和員工要把大數據思維融入企業決策、管理理念、工作方式以及企業文化之中。
首先，要充分信任數據，用數據說話，基於數據去發現問題解決問題。
其次，要以用戶為導向。在大數據和互聯網高度發達的今天，顧客的需求目益多樣化和個性化，企業要充分利用大數據，不斷完善產品功能和用戶體驗，以滿足用戶的新需求。挖掘大數據價值。大數據專家舍恩伯格說：「 數據好比一座金山，但是數據在那裡放著，這座金山就不會屬於你，企業需要做的是了解並挖掘這些『 金山』 ，最後成為大數據的贏家。」
目前我國大數據應用還主要局限於互聯網企業，傳統企業則缺乏數據深度挖掘所需要的人員和技術支撐。當前，傳統企業首先要結合自身實際，從戰略高度規劃和部署，分層次、有計劃、循序漸進推動大數據在企業的應用。其次，要充分利用現有設備技術，加強大數據的收集、管理和利用好大數據。促進企業決策更加科學化，管理更加精細化。提升對大數據的分析能力。在大數據時代，企業必須對海量的數據進行准確、快速的分析，以最快的速度為企業管理者提供有價值的信息，這對企業的數據分析能力提出了更高更嚴的要求。企業要建立一套完整的數據採集、儲存、整理和分析體系，加強對大數據技術的開發利用，以充分利用數據這一戰略資源。同時，大數據對從業者，尤其是數據分析師也提出了更高的要求。企業要加快大數據人才培養，不斷提升對大數據的獲取、分析能力。在大數據時代，數據種類更加多樣化。
據統計，企業中80％的數據都是非結構化數據。因此，企業不但要重視結構化數據的利用，也要重視非結構化數據的挖掘和利用。加快大數據與工業化的融合。融合是大數據的價值所在，是推動信息化和工業化深度融合的重要體現，也是促進企業轉型升級的重要抓手。
B. 第11講 怎樣管理和利用數據ii 大學計算機答案
從控制工程網我找到了有關答案， 波特迴路分析長期以來一直是電子領域的專屬工具，但是考慮到其花費和專用設備的復雜性，波特迴路分析並未在工業控制領域廣泛應用。
今天的高性能PLC能夠在PLC邏輯中實現波特分析，無需考慮花費和復雜度的問題。
C. 現代資料庫怎麼管理數據模式的數據模型怎麼影響系統性能
資料庫管理的主要內容有：資料庫的建立、資料庫的調整、資料庫的重組、資料庫的重構、資料庫的安全控制、數據的完整性控制和對用戶提供技術支持。
資料庫的建立：資料庫的設計只是提供了數據的類型、邏輯結構、聯系、約束和存儲結構等有關數據的描述。這些描述稱為數據模式。要建立可運行的資料庫，還需進行下列工作：
(1)選定資料庫的各種參數，例如最大的數據存儲空間、緩沖決的數量、並發度等。這些參數可以由用戶設置，也可以由系統按默認值設置。
(2)定義資料庫，利用資料庫管理系統(DBMS)所提供的數據定義語言和命令，定義資料庫名、數據模式、索引等。
(3)准備和裝入數據，定義資料庫僅僅建立了資料庫的框架，要建成資料庫還必須裝入大量的數據，這是一項浩繁的工作。在數據的准備和錄入過程中，必須在技術和制度上採取措施，保證裝入數據的正確性。計算機系統中原已積累的數據，要充分利用，盡可能轉換成資料庫的數據。
D. 大家都怎樣管理和使用硬碟
我電腦裝的是160GB的硬碟，分4個區（分別為8GB、16GB、16GB、108GB），採用單分區雙系統（98SE+XPProSP2）
C盤只安裝操作系統和驅動程序
D盤安裝各種應用軟體、工具
E盤為操作系統的虛擬內存文件和操作系統及各種下載軟體提供臨時存儲專用
F盤是用戶數據存儲用，有C、D兩盤鏡像和安裝各種軟體的源文件
為了加速系統啟動和清除病毒、木馬（我只安裝了防火牆，沒有殺毒軟體），2-3個月恢復一次C盤鏡像。
E. 如何管理好企業的數據
企業如何才能管理好數據呢？
馬雲曾經在一次演講中說過:"人類正從IT時代走向DT時代"。
DT時代，它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。也就意味著今後的市場競爭，拼的是你的數據能夠給社會創造多少價值，能否用數據掙錢成為核心所在。
有研究表明：
1.很大一部分數據屬於線下數據，而線上數據只佔了其中小部分。
2.只有少量數據屬於可訪問的互聯網數據，另外的大多數據還儲存在企業內部。
也就是說，真正想要實現互聯網的大數據互通，就是要讓還未被利用起來的企業線下數據發揮其價值和效用。
出於對數據處理的關注，企業管理者們對數據收集、數據整理、數據分析的需求和要求都逐步提升，這一趨勢也就助推了阿里「數據中台」戰略誕生，數據中台也就成了繼「數據工具」、「數據平台」、「數據湖」之後的新一輪數據處理系統。
數據中台：未來企業數據管理的發展重點
國內各行業上百家代表型企業選擇與第三方數據中台服務商「百數」合作嘗試中台戰略。
據了解，截至2020年10月，已經涉及100多個行業的上10萬家企業使用了百寶雲提供的數據中台及其衍生服務。
吸引眾多企業入局的「數據中台」戰略到底為什麼能夠成為未來企業數據管理的發展重點？
1.將內部數據有機結合，轉變為數據生產力
2.管理數據的同時，實現數據業務化
百數在為企業搭建數據中台上承擔了相應的行業重任，致力於讓廣大企業在符合自身需求的前提下，實現數智化升級。
F. 第10講 怎樣管理和利用數據i
從控制工程網我找到了有關答案， 波特迴路分析長期以來一直是電子領域的專屬工具，但是考慮到其花費和專用設備的復雜性，波特迴路分析並未在工業控制領域廣泛應用。今天的高性能PLC能夠在PLC邏輯中實現波特分析，無需考慮花費和復雜度的問題。
為了維持負反饋迴路的穩定性，反饋必須保持為負，這聽起來似乎毫無意義。如果在任何頻率時，迴路的總相位移為360度，負反饋就會成為正反饋，迴路就會變得不穩定。由於反饋迴路中的減法運算本身代表的相位就是180度，所以其他迴路組件的總相位不能超過180度。
G. 資料庫如何管理
管理資料庫主要做好以下3方面的內容:
一、資料庫定期備份
首先利用資料庫自帶的命令行工具將資料庫備份下來,然後將該文件以日期參量重命名。
資料庫定期備份的原因:
1)、有些數據是隨時變化的,備份可以記錄某時間點的數據;
2)、如資料庫故障,可以隨時還原。
二、資料庫優化
1)、進行sql語句的執行優化;
2)、減少應用和資料庫的交互次數、同一個sql語句的執行次數;
3)、整理資料庫實體的碎片(特別是對某些表經常進行insert和delete動作,尤其注意,索引欄位為系列欄位、自增長欄位、時間欄位,對於業務比較頻繁的系統,最好一個月重建一次);
4)、減少表之間的關聯,特別對於批量數據處理,盡量單表查詢數據,統一在內存中進行邏輯處理,減少資料庫壓力(java處理批量數據不可取,盡量用c或者c++ 進行處理,效率大大提升);
5)、對訪問頻繁的數據,充分利用資料庫cache和應用的緩存;
6)、數據量比較大的,在設計過程中,為了減少其他表的關聯,增加一些冗餘欄位,提高查詢性能。
三、資料庫日誌文件管理
1、查看資料庫中日誌文件；
默認是三個組,這是資料庫創建時自己添加的三個日誌文件組；
2、添加日誌文件組並添加成員。
H. 怎樣利用數據一體化管理來創造價值
1、搭建數據一體化管理平台，提升集團綜合實力
全球著名的數據科學家維克托•舍恩伯格，對於數據作用曾做過這樣精確形象的描述，「未來數據將會像土地、石油和資本一樣，成為經濟運行中的根本性資源。」集團型企業屬於集中型大企業，分子公司數據量增長速度快，同時不同部門、不同系統和不同業務的數據呈現多樣化發展趨勢，目前一般的企業管理軟體根本無法滿足集團型企業的發展需求。
任何企業的發展離不開團隊的精誠合作，方案運用無間斷的焦點聯絡模塊，通過內外溝通焦點之間數據的自動關聯與持續性交流，形成了不同部門與系統的可協作管理，全面整合了企業內部資源；針對不同區域的工作和業務數據管理，方案採用動態業務工作流和B/S數據層結構兩大模塊，通過開放式內置工具實現了區域分布式瀏覽網頁數據，根據動態需求，定義或者調整工作流，顯著提高了集團競爭力。
2、開創數據智能化管控模式，助力集團變革發展
集團型企業作為市場經濟的重要組成部分，具有數據更新快，數據存儲大、數據管理難等特點。另外由於集團型企業的數據管理涉及總部與分子公司在產品研發、客戶關系管理、風險管理、供應鏈管理和決策支持等眾多方面，實現其數據管理的便捷性和有效性變得非常重要。
首先，方案通過構築共享可視化板塊，實現了在許可權控制下的集團數據信息高度共享，有助於量化團隊執行方略，樹立透明管理的行業標桿；
其次，多元化擴充模塊的全新應用，將橫向、縱向多元化的靈活擴充模式帶入數據管理中，全面整理了企業資源；同時，對於管理者策略的制定方面，方案利用多維度立體報表的形式，精確分析集團現狀和行業未來方向，可以為決策者提供一個可分析、可追溯、可預測的戰略決策支撐，有助於集團變革創新持續發展。
3、打造數據標准化管理流程，強化集團運轉效率
長期以來，數據的標准化和科學化管理一直都是集團企業的管理難點。這主要由兩個方面原因造成，一方面是由於領導者對於「數據」價值的認識不夠充分，另一方面數據管理軟體功能欠缺也是重要原因。
方案利用最新的物聯網技術和資料庫資源，通過數據表報形式記錄企業每一次數據交易，內容涵蓋銷售、客戶、業務、財務和人員等多個方面。同時，將計算機的強大功能和便捷操作融入方案中，有效避免了手工操作的誤差、遺漏、不完整等弊端，極大的滿足了集團型企業的發展需求。
數據管理作為企業優化資源配置，了解客戶需求和市場變化，提升企業競爭力的重要工具，已經成為企業搶占未來市場的制勝法寶。
I. 在日常生活中怎樣正確善用數據資料
善用數據
經理人,尤其是財務人員在日常的工作中不免要和數字打交道。數據有時非常有用,尤其當你用每年20%的增長率來說服客戶與你長期合作的時後;數據有時又讓人很頭疼,特別是在一對數字中找不到關聯看不到原因的時候。你總是很敬畏數據,但是卻不知道什麼時候該相信它們。
數據到底有沒有用?能在多大程度上有用?怎樣正確使用數據輔助工作?
《哈佛商學院實戰新知》日前發表文章《使用統計數據的五條指南》(Five Guidelines for Using Statistics)指出,經理人應當對數據保持謹慎的態度。因為對於經理人的工作來說,數據僅佔5%,而要花費其他的95%的氣力甄錯及辨別數據和結果之見的關系。該文章提出在使用數據時,有五項指導性的原則。
1.確定你所確實了解的數據
經理人並不常常處理數據,在他們的認知里,確實的數據、假設的數據和不確定的數據有時候會發生混淆。
2.清楚數據所涵蓋的范圍
有時候通過數學方法求得的值並不是對你所問問題的回答。此時,應該了解在數?運算過程中,數據處理時涵蓋的范圍,問出直接的問題。
3.因果關系不要想當然
舉例來說,數據顯示本季度顧客滿意度比上個季度提升了10個百分點,產品返修率降低了5%。是不是可以說,因為產品總體質量提高,導致了顧客滿意度的提高呢?但事實真相很可能不同。本季度的返修率降低是因為產品返修渠道出現了問題,導致了暫時的延遲。而滿意度的提高則是因為客戶服務部因為出現這樣的工作失誤而採取了適當及時的處理。
4.數據並不能百分之百地說明問題
只有當所有的動因都被考慮在內並一一排除時,數據的確定度才能接近100%。
5.在數字上或數據上看來很顯著的結果,也許對於管理來說毫無用處
正如前文例子中所顯示的那樣,顧客滿意度的提升有10%,而產品返修率下降了5%,單從數字上來看,管理人員可以繼續實施現行管理方法。但是實際上,正是管理出了問題才導致返修渠道不暢,應該及時調整。
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