我想了解数据在企业在的重要性

1. 我想了解数据在企业在的重要性

数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

为了充分实现数据资产的业务价值，您需要一个数据集成平台。而Informatica 平台则是一个强大的数据集成平台，也是唯一可以让您向扩展型企业交付及时、可信的相关数据的数据集成平台（任何数据、任何时间、任何地点），无论是内部预置还是在云中。

Informatica Data Quality能帮助企业找出并修正藏匿于任意位置、令您的公司动辄花费上百万的数据质量问题。揭露所有数据域、应用程序和地域。汇集所有相关人员并帮助他们承担责任。清洗数据并保持数据清洁。

IDQ转换了您的业务部门工作方式。它使每个人都可以始终相信满足其各类用途的所有数据。

IDQ扩展了 Informatica 平台的现有数据质量功能，通过一个统一平台，为所有项目和业务应用程序的所有相关人士、项目和数据域（无论在内部预置，还是在云中），提供普遍深入的数据质量控制。

凭借 Informatica Data Quality，您的整个组织可以：
• 为所有应用程序主动清洗数据，保持数据清洁 
• 共同肩负数据质量控制和数据治理责任 
• 建立对企业数据的信心和信赖感

Informatica Data Quality的主要优势是：
降低成本
 通过重复使用一组单一的规则和工具和单一的开发环境来管理数据质量，从而降低成本：
 在所有应用程序中 
 适用于所有数据域 
 跨所有国家/地区和语言 
 适用于所有数据集成项目

更高效地运作
 使业务分析师和数据管理员既可以查看和参与提高数据质量，又可以针对数据质量对其应用程序和流程的影响采取有效对策 
 通过使业务部门能够参与数据质量流程，更快地解决业务问题 
 通过给予业务分析师合适的工具来自行管理数据质量任务，从而减轻对 IT 部门的依赖 
 可以更为高效地协作，以便在几天（而不是几月）内设计和实施满足业务需求所必需的数据规则 
 凭借高质量的数据为合规性方案提供支持

提高 IT 部门工作效率
 通过协作工具和通用的项目环境，加速 IT 和业务部门之间的规范与复查的周期 
 快速访问所有数据，从而更快完成数据质量项目 
 跨所有应用程序，轻松构建、集中管理和快速部署可重用的数据质量规则 
 通过运用能够为进行匹配和地址清洗提供数据探查和预建规则的开发环境，并在此熟悉的开发环境中构建数据质量映射，加快展开项目 
 利用中途探查来快速验证数据质量转换情况 
 成批或实时地部署数据质量规则，而不必重新编码

降低风险
 防范于未然，找出、解决和避免数据质量问题，从而让您的客户不会因此破费和丧失竞争优势 
 构建可长期持续保持的数据质量流程并信任所有的企业数据 
 通过在全球所有应用程序中统一实施数据质量控制，提高对企业数据对数据治理流程的支持的信心 
 凭借久经考验的企业级部署技术，降低故障风险

2. 什么样的企业更加需要重视数据分析

　
　一、数据和信息量巨大的企业：企业在运营过程中能够采集和积累大量的数据和信息，如客户数据、产品数据、交易数据、原材料供应数据等等。电商、传统零售、餐饮、连锁等企业具有该特征。通过从大量的数据中挖掘潜力和数据的价值，能够大幅度改善企业的经营绩效。

　　二、资产密集型企业：资产密集的企业，需要充分发挥资产的价值，在数据分析的基础上，能够让企业充分挖掘资产价值潜力，提升企业经营绩效。

　　三、劳动密集型：劳动密集型的企业，通过数据分析，建立效率模型，在劳动力配备、劳动力潜力、劳动力闲置(idle time)、不作业分析、生产损失(loss analysis)、等等方面的数据分析，可以更好地利用劳动力，发挥效率，提升本来就不高的利润率。

　　四、多元化、跨区域经营的企业：多元化，特别是相关多元化的企业，需要利用数据分析，发挥多元化产业间的协同效应；跨区域经营，特别是有国际化的企业，需要通过数据分析，将企业的管理效率进一步提升。

　　五、多产品或多品牌经营的企业：通过数据分析可以分析各个产品或者品牌的效率效能，将产品组合或者品牌组合的合力发挥到极致，发挥组合的正效能，降低产品组合间的负影响。

　　六、决策风险高的企业：任何的决策对企业的战略绩效影响非常大，风险非常高，需要企业在做出重大决策时，不仅仅要谨慎、科学，还要多方论证，充分分析。因此对数据分析要求高。

　　七、决策响应速度要求高的企业：决策的响应速度关乎企业的生存，所以需要在短时期内处理大量的信息和数据，容不得长时间论证，为了保证决策的正确性，必须在平时做好功课，建立完善的数据分析系统，在需要做出决策的时候，有充分的数据分析作为保障。

　　八、流程衔接要求高的企业：企业在价值链上跨度大，需要上下游充分地合作，流程上相互间的衔接协作，保证效率，这要求各个环节信息对称，数据分析充分。通过数据分析，也能够清晰地认识如果出问题，是哪里出了问题，应该如何解决问题。发现问题所在，是解决问题的钥匙。

　　九、分权决策型的企业：分权而治，给分公司或业务单元充分的授权，能够提高企业针对业务特征和地方的特点，发挥地方的优势。但是，也会带来风险，数据分析能够降低信息的不对称性，让分权决策更加合理和科学，管理更加高效。

　　十、企业所处的环境竞争激励：在竞争越充分的市场上的企业越加需要数据分析来挖掘企业的潜力、资源潜力、提升竞争力，包括业务模式创新、产品创新、改善客户体验等以在激烈的市场上能够获得更高的竞争优势，因此更加需要将数据分析作为提升竞争力的关键要素。

3. 大数据分析对企业的重要性

一是帮企业了解用户。
大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。
从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。百度副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与用户要求相匹配的产品。
通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。
二是帮企业锁定资源。
通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样。因为美国妇女通常在家照顾孩子，她们经常嘱咐丈夫下班回家时为孩子买尿布，而丈夫则顺手购买了啤酒。于是，尿片与啤酒形成了关联。于是美国沃尔玛超市将尿布与啤酒摆在一起，使尿布和啤酒的销量都大幅增加。
三是帮企业规划生产。
大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。
过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。据称，《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。
四是帮企业做好运营。
过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。
对于大数据对企业运营的导航作用，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”
五是帮企业开展服务。
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值

4. 我想了解数据在企业在的重要性

数据在企业在的重要性：1、优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。2、创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体。3、发现了业务机会。通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出挽留价值高，挽留难度低的用户群体，提升了用户留存率。拓展资料：一、企业1、企业是指企业所得税法及其实施条例规定的居民企业和非居民企业。 居民企业，是指依法在中国境内成立，或者依照外国（地区）法律成立但实际管理机构在中国境内的企业。非居民企业，是指依照外国（地区）法律成立且实际管理机构不在中国境内，但在中国境内设立机构、场所的，或者在中国境内未设立机构、场所，但有来源于中国境内所得的企业。2、企业在商品经济范畴内，作为组织单元的多种模式之一，按照一定的组织规律，有机构成的经济实体，一般以营利为目的，以实现投资人、客户、员工、社会大众的利益最大化为使命，通过提供产品或服务换取收入。它是社会发展的产物，因社会分工的发展而成长壮大。企业是市场经济活动的主要参与者；在社会主义经济体制下，各种企业并存共同构成社会主义市场经济的微观基础。企业存在三类基本组织形式：独资企业、合伙企业和公司，公司制企业是现代企业中最主要的最典型的组织形式。二、企业组织结构1、企业组织结构是进行企业流程运转、部门设置及职能规划等最基本的结构依据，常见组织结构形式包括中央集权、分权、直线以及矩阵式等。2、企业的组织架构就是一种决策权的划分体系以及各部门的分工协作体系。组织架构需要根据企业总目标，把企业管理要素配置在一定的方位上，确定其活动条件，规定其活动范围，形成相对稳定的科学的管理体系。3、没有组织架构的企业将是一盘散沙，组织架构不合理会严重阻碍企业的正常运作，甚至导致企业经营的彻底失败。相反，适宜、高效的组织架构能够最大限度的释放企业的能量，使组织更好发挥协同效应，达到“1+1>2”的合理运营状态。很多企业正承受着组织架构不合理所带来的损失与困惑。

5. 数据分析能给企业带来哪些成果

1.积极主动和预测需求
企业机构面临着越来越大的竞争压力，它们不仅需要获取客户，还要了解客户的需求，以便提升客户体验，并发展长久的关系。客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。 为此，企业需要识别客户的多个标识符（例如手机、电子邮件和地址），并将其整合为一个单独的客户ID。由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动，为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外，企业也需要提供情境相关的实时体验，这也是客户的期望。
2.大数据对精细化运营的价值
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。
3.缓冲风险减少欺诈
高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平，提升整个企业机构的安全：威慑需要建立有效的机制，以便企业快速检测并预测欺诈活动，同时识别和跟踪肇事者。将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型，将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应，并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程。
4.通过大数据能让企业有效激活用户
企业做运营很重要的一点就是对老用户的激活，但是怎样激活老用户，以及和用户更好的进行有效沟通，几乎是企业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理，让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。
5.个性化服务
公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力，并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应，并让客户感觉受到重视，只能通过先进的分析技术实现。大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。

6. 数据分析对企业的影响

在一个企业中，数据分析工作的好坏将直接影响到企业以后的发展战略规划，以及企业管理者对于重要事件的决策。其重要性主要体现在以下几个方面：
  
 1.数据分析可以帮助企业管理者很好的了解企业的运营情况。
  
 2.数据分析报告能够将企业的生产、经营、管理等状况客观而又完整的展现出来，其准确性和可靠性远高于其他资料。
  
 数据分析其实是一个对数据进行深度加工的过程，在这个过程中，可以及时有效的发现数据是否存在突然上升或者下降的现象，并可以对异常升降的数据进行检验、分析和修正，使数据的准确性得到保证，提升分析报告的可靠性。企业数据分析对收集到的第一手数据的精确性要求很高，这就要求企业对数据统计工作严格要求，杜绝企业内部弄虚作假等不良现象的存在，从而强化企业的数据管理力度，提高第一手数据的准确性。
  
 好的数据分析需要企业管理者的高度关注，并进行严格把关，防止滥竽充数，从而使企业的监管力度得到加强。
  
 随着大数据时代的来临以及互联网技术的飞速发展，在企业的日常经营管理中，数据无处不在，各类数据的汇总、整合、分析、研究对企业的发展、决策有着十分重要的作用。硕科认为数据分析不仅对企业的可持续发展有显著的影响，同时为企业的改革计划，转型策略以及方向的正确性提供有效的数据支撑。
  
 产业经济监测、预测与政策模拟平台在企业数据分析领域不断探索和创新，通过数据分析促进企业研发、制造和营销模式转型，全程助力业务增长，提高IT投资回报率。

7. 数据市场在企业的重要性是什么

数据市场的最重要的目标之一是将数据部门从用于数据采集、集成、存储、处理和利用的基础技术中抽象出来。
数据管理功能通常是从技术角度设计的，其中考虑的最重要的功能通常是性能、集成能力、处理能力、数据量、容错、高可用性等。然而，许多设计并没有更多的从业务功能角度考虑到数据消费，数据治理或用户体验互操作性能力。
除此以外一个组织需要有一个横向的数据视野，更接近业务语言，促进潜在数据消费者的访问和利用，意味着这些功能设计必须由一个更高的层次视角来补充，允许实施和操作一个有效和高效的数据治理与技术无关的视野。
麦聪软件作为数据消费数据市场领域领导者，在业内率先开发出适合中国客户的企业内部数据市场产品可以加速用户在企业内部快速部署数据市场，提升数据消费能力赋能业务数字化。

8. 为什么大数据分析对于企业来说很重要？

大数据的概念已经存在多年了。现在，大多数企业都知道，如果他们捕获流入其业务的所有数据，则可以应用分析并从中获得可观的价值。但是即使在1950年代，也就是几十年前没有人说出“大数据”一词的时候，企业仍在使用基本分析（本质上是电子表格中的数字进行人工检查）来发现洞察力和趋势。
                                          
 但是，大数据分析带来的新好处是速度和效率。几年前，一家企业可以收集信息，运行分析和挖掘出可用于将来决策的信息，而如今，企业可依据可视化数据立即做出决策，更快地反应以保持敏捷的能力为企业提供了前所未有的竞争优势。
  
  为什么大数据分析很重要？ 
  
 大数据分析可帮助企业利用其数据来抓住新的机会。优秀的数据分析，将带来更明智的业务流动，更有效的运营，更高的利润和更精准的客户。那么，大数据分析到底有哪些价值呢，让我们一起来看一下：
  
 1.降低成本。诸如Hadoop和基于云的分析之类的大数据技术在存储大量数据方面带来了显着的成本优势-此外，它们还可以确定更有效的开展业务的方式。
  
 2.更快，更好的决策制定。借助Hadoop和内存分析的速度，再加上分析新数据源的能力，企业能够立即分析信息，并根据所学知识做出决策。
  
 3.新产品和服务。通过分析来衡量客户需求和满意度的能力，可以为客户提供他们想要的东西。Davenport指出，借助大数据分析，越来越多的公司正在开发新产品来满足客户的需求。
  
  工作原理和关键技术 
  
 大数据分析需多种类型的技术可以协同工作，以帮助您从信息中获得最大价值。以下为关键技术及相关原理：
  
  机器学习 。机器学习是训练机器学习方法的AI的特定子集，它可以快速，自动地生成可以分析更大，更复杂的数据并提供更快，更准确的结果的模型，甚至是非常大规模的模型。通过建立精确的模型，企业可以更好地识别可获利的机会-或避免未知的风险。
  
  数据管理 。在对数据进行可靠分析之前，需要对其进行高质量管理。随着数据不断流入和流出企业，建立可重复的过程以建立和维护数据质量标准非常重要。一旦数据可靠，企业应建立一个主数据管理程序，以使整个企业都在同一页面上。
  
  数据挖掘 。数据挖掘技术可帮助您检查大量数据以发现数据中的模式-该信息可用于进一步分析，以帮助回答复杂的业务问题。借助数据挖掘软件，您可以筛选出数据中所有混乱和重复的噪音，查明相关的内容，使用该信息评估可能的结果，然后加快做出明智决定的步伐。
  
  Hadoop 。这个开源软件框架可以存储大量数据，并在商用硬件群集上运行应用程序。由于数据量和种类的不断增加，它已成为开展业务的关键技术，并且其分布式计算模型可以快速处理大数据。另一个好处是Hadoop的开源框架是免费的，并使用商品硬件存储大量数据。
  
  内存分析 。通过分析系统内存（而不是硬盘驱动器）中的数据，您可以从数据中获得即时见解并快速采取行动。该技术能够消除数据准备和分析处理等待时间，以测试新场景并创建模型；这不仅是企业保持敏捷性并做出更好的业务决策的简便方法，还使他们能够运行迭代和交互式分析方案。
  
  预测分析 。预测分析技术使用数据，统计算法和机器学习技术根据历史数据确定未来结果的可能性。就是要对未来会发生的事情提供最佳的评估，因此企业可以更加自信地认为自己正在做出最佳的业务决策。预测分析的一些最常见应用包括欺诈检测，风险，运营和营销。
  
  文本挖掘 。 借助文本挖掘技术，您可以分析来自Web，注释字段，书籍和其他基于文本的来源中的文本数据，以发现以前从未发现的见解。文本挖掘使用机器学习或自然语言处理技术来梳理文档，以帮助您分析大量信息并发现新的主题和术语关系。