企业如何选择大数据解决方案？
【遭遇大数据杀熟,大数据处理方案】主要考虑以下6个重要方面：1分析蓝图无论是从哪一类具体的分析需求开始 ， 对于分析的构建 ， 都需要对整个蓝图有一个设想 ， 有一个自上而下的设计 。在构建企业分析时 ， 有三个维度是很重要的：业务链、产业链、面向对象 ， 不同的人员在不同的业态下除了配置报表外 ， 在数据分析阶段还可以设置主题分析的内容 ， 自上而下的目标监控 ， 自下而上的原因反馈 。
为了更好地提升企业级能力 ， 在商业分析到一定阶段后 ， 要做全价值链分析 ， 同时 ， 针对多业态的产业链 ， 要做统一的价值体系 。2数据采集说到数据采集 ， 就要提到数据中台 。前几年企业主要在做一些基础信息化建设 ， 包括ERP/零售/协同/HR等流程性的基础建设 ， 这些成为企业的内部数据 。同时 ， 企业也会涉及一些外部数据 ， 如Saas数据、行业数据、政务平台数据等 。
分析云是把企业内部数据和外部数据都放到中台里面 ， 内部的数据是通过数据抽取的方式 ， 对接ERP ， 直接抽取；外部数据是采用云服务 ， 爬虫的方式爬到云端再转存到数据中台 。数据中台的所有数据是在企业端的 ， 安全可靠且稳定 。在数据中台里 ， 还会对数据进行处理 ， 因为这些数据有可能是异构系统 ， 对主数据的管理 ， 数据治理等；一切业务数据化 ， 一切数据业务化 。
3语义模型“语义层”技术通过对数据库里的有关数据项定义 ， 把数据库中的数据定义成有明确的业务含义的名称 ， 业务人员所面对的不再是数据库中的表、字段和它们之间复杂的关联、计算关系 ， 而是所熟悉的业务术语和指标名称 。业务用户可以基于“语义层”简单快速地构建业务分析 ， 实现业务人员做分析 ， IT人员做支持 ， 提升分析效率及数据准确性 。
4敏捷智能自助分析：人人都可自助分析 ， 即使不懂代码 ， 也可以做数据分析；开箱即用：预置了U8/NC/K3等主流ERP的财务和供应链分析主题 ， 开箱即用 ， 扩展简单；智能分析：支持同比、环比、占比、排名、预警、预测、高级计算等功能 。智能预警：可以对不同的用户设置不同的预警值 ， 通过邮件、钉钉、微信等IM进行图文消息推送 。
智能预算：通过对企业内外部环境的分析 ， 在预测与决策基础上 ， 调配相应的资源 ， 对企业未来一定时期的经营和财务等做出一系列具体计划 。5展现方式丰富的可视化图形元素 ， 尤其是表格 ， 如固定表、垂直表、交叉表、复合表等 ， 要能满足复杂的中国式报表和大表 。不仅能够支持PC端应用 ， 还可接入移动端 ， 或大屏展现等 。6版本升级提供免费在线自动更新升级 ， 产品能够不断迭代 ， bug修复和新功能升级等 。
人力资源管理的大数据解决方案？
大数据时代企业竞争越发激烈 ， 如今企业竞争的根本是人才竞争 ， 人才是企业发展的战略资源 ， 人力资源的合理配置关系到企业资源的盘活和企业生命力的延续 ， 是提升企业核心竞争力的关键因素 。人力资源全产业链正在发生巨变 ， 人力资源管理是现代企业管理中一个重要环节 ， 其重要性也是日益显现 ， 企业人力资源管理对大数据的应用是顺应时代发展的必然趋势 ， 是实现企业可持续发展的必要手段 。
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