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엔터프라이즈 데이터 분석은 어디서 시작해야 합니까?

엔터프라이즈 데이터 분석은 어디서 시작해야 합니까?

큰 데이터의 도래는 데이터의 높이를 높였으며, 기업은 처음으로 심층적인 수준에서 종합적인 데이터를 수집하고 사용할 수 있는 조건을 갖추게 되었습니다. 데이터의 대규모 애플리케이션은 기업의 운영 및 관리 모델을 변화시키고 있으며, 시장의 급속한 변화에 따라 기업들은 데이터 분석 및 적용의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다.

그러나 데이터 플랫폼을 구축하고 데이터 분석 애플리케이션을 전면적으로 구현하는 것은 어려운 작업입니다. 건설 방법, 선발 방법, 운영 및 유지 보수 방법, 지도력을 경영에 통합하는 방법, 국유 기업의 사례를 간략하게 소개합니다.

정보화 건설

이 기업의 정보화는 1999 부터 결제, 융자 시스템, 은행 시스템으로 점차 바뀌었다. 2006 년부터 HR 시스템을 구현하고 기계실을 새로 만들었습니다. 요 몇 년 동안 데이터 센터, 가상화, 통합이 모두 이루어졌다. 65438+2004 년, 범소프트 (범소프트) 가 본격적으로 합작하여 점차 이동측으로 발전하였다.

이상은 기업 정보화의 청사진이다. 업계 통합 플랫폼은 의사 결정 관리 시스템의 상속, 개선 및 개발, 실선 산업 데이터 교환 및 정보 공유의 기본 플랫폼이며, 다양한 산업 애플리케이션을 호스팅하고 실선 2 급 건설 주체가 효과적으로 통합하는 업계 정보화 기반 플랫폼입니다. 업계 통합 플랫폼은 클라우드 환경, 전송 환경, 통합 환경 및 데이터 환경의 네 부분으로 구성됩니다. 기업은 정보 결정, 아키텍처 및 표준, 구축 및 구현, 운영 유지 보수 및 서비스, 네트워크 보안의 다섯 가지 주요 구성 요소로 구성된 5 대 보안 시스템을 보유하고 있으며 산업 정보화 건설, 관리 및 응용에 대한 종합적인 보안을 제공합니다.

데이터 분석 프로젝트 구현 배경

구축 전에 기업은 기본 데이터 원격, 데이터 교환 계층, 데이터 처리 계층, 데이터 비즈니스 계층 등 완벽한 데이터 계획 세트를 보유하고 있었습니다. 그러나 실제 응용에서는 매우 큰 단점이 있다는 것을 발견했다.

1. 자체 요인으로 인해 데이터 센터 및 데이터 마트는 종종 타사 운영 유지 관리 또는 상위 부서에서 관리하는 경우가 많습니다. 비즈니스 모델이 변경되면 데이터 센터는 일반적으로 속도가 느리고 비용이 많이 들며 통제하기가 어렵습니다.

2. 사업부는 보고서를 자주 변경하지만 데이터 센터 및 데이터 웨어하우스 변경 (데이터 증가 또는 감소) 은 복잡하고 번거로운 작업입니다.

3. 데이터 센터, 창고, 무역시장은 데이터를 처리하는 데 오랜 시간이 걸리고 의사결정자는 실시간 데이터 모니터링이 필요합니다. 이와 동시에, 정보 부서는 기간별 데이터 분석과 핵심 업무 부서의 요구 사항을 결합하여 신속하게 충족시켜야 합니다.

그 전에 회사도 여러 가지 방법을 생각해 보았다. 이러한 문제가 해결되더라도 의사 결정 계층은 여전히 제한적이며 이동측 지원이 부족합니다.

나중에 우리는 세 가지 수준에서 위의 문제를 분석했다.

1, 의사 결정 계층:

전면 바닥: 기업 경영 역학과 각 업무 분야, 단위 경영 상황을 전면적으로 반영하는 종합 체계가 부족하다.

실시간 불량: 기존의 데이터 요약 전송 방식에는 심각한 지연이 있어 의사 결정 계층이 기업 운영 데이터를 적시에 모니터링할 수 없습니다.

가용성이 강하지 않음: 기존의 종이 보고서 데이터 양, 데이터 분산, 의사 결정자는 기업과 시장의 운영 상태를 정확하게 파악하기가 어렵습니다.

2. 업무 레벨:

* * * 낮은 수준의 즐거움: 부서 간 데이터 전송 공유의 어려움, 독점, 마케팅, 시장 정보 데이터를 적시에 빠르고 쉽게 교환할 수 없습니다.

데이터 처리 작업량이 많음: 업무 부서는 일상적으로 번거로운 데이터 요약 처리를 처리해야 하며, 많은 인력과 정력을 소모해야 합니다. 또한 비즈니스 문제의 원인을 다각적이고 깊이 분석하기가 어렵습니다.

3. 정보 레벨:

데이터 분산: 각 비즈니스 시스템에는 많은 데이터가 있고, 비교적 분산되어 있으며, 서로 "데이터 섬" 이 존재합니다. 흩어져있는 데이터는 명령 스케줄링에 대한 정보 지원을 제공 할 수 없습니다.

규제난: 각 시스템 통합업체들이 각자 싸우고, 시스템 데이터 구경이 일관되지 않아, 데이터의 통일된 규제에 불편을 끼친다.

비즈니스 요구 증가: 비즈니스 평가, 스케줄링, 분석이 끊임없이 변화함에 따라 정보 부서는 기존 비즈니스 보고서를 통해 비즈니스 변화의 속도에 적응하기가 어렵습니다.

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