본인은 데이터와 교제한 지 25 년 만에 통신, 인터넷통에서 연합에 이르는 여러 차례 재편을 거쳐 데이터 전문선이 약세 집단에서 점차 발전하는 전 과정에 직접 참여했다. 항상 자신의 경험에 대해 이야기할 기회를 찾고 싶었지만, 줄곧 붓을 쓰기로 결심하지 않았다. 최근 범총의 오리지널' 일문 독해해해핫픽의 사고' 에서 영감을 받아 데이터 작업 관행의 관점에서 자신의 생각을 공유하고 싶어 벽돌을 던져 옥을 끌어들였다.
1. 데이터 센터 포지셔닝에 대해서는 글의 상습적인 일과로부터 시작하겠습니다. 첫째, "데이터란 무엇입니까? 클릭합니다 통속적인 이해는 기업을' 생산라인' 에 비유하면 이' 생산라인' 의 각종 활동으로 인해 다양한 형태로 다양한 시스템이나 기타 전달체에 저장되는 정보라는 것이다. 데이터는 이러한 정보를 특정 속성 및 규칙에 따라 분류하여 처리하며, 기업의 비즈니스 발전을 반영하고 기업 사용자의 사용 및 산업 체인의 개별 참가자를 기록합니다. 현대 기업 부서 설정 및 전문 라인 관리 구조의 영향을 받아 기업의 전체 "생산 라인" 은 각 부서에 의해 분할되고 데이터는 각 부서에서 관리하는 시스템에 분산되어 있습니다. 이것이 대기업 업무 및 데이터 관리의 현황입니다 ~ ~ "책임 분리, 데이터 분산". 그렇다면 기업의 전반적인 발전 상황을 어떻게 반영할 것인가? 일반적으로 회사의 월별 경영 분석회와 재무부 분석 보고서에서 회사의 전반적인 상황을 보고하는 반면, 시장, 그룹 고객 등의 부서 보고서는 각각 전문 라인의 경영 상황을 보고한다. 일찍이 발생한 일은 재무 부서가 회사의 전체 이윤이 하락했다고 보고했지만, 각 업무 부문은 잇달아 임무를 완수하여 대조가 매우 컸다는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 재무, 재무, 재무, 재무, 재무, 재무) 사장은 궁금해했다 ~ ~ "너희들은 모두 임무를 완수했는데, 나는 그러지 않았니?" 연합이 재편된 이후 성 내 다른 전공의 압력으로 연합이 데이터 집중을 추진하고 있다. 공신부는 그룹 차원에서 각 성, 각 시스템의 수억 명의 사용자 상세 데이터를 중앙 집중식으로 저장하고, 통일된 규칙을 통해 데이터를 처리한다. 이후 분석 응용까지 더해져 월간 통계 사용자 발전 데이터를 더욱 사실적으로 만들 뿐만 아니라 도시 차원의 위반 조작 및 사기 표현도 발견됐다. 그룹 회장은 전국 시급 업무회의를 열어 몇몇 시의 사장을 호명 비판으로 교체했다. 당시 현지 사장은 아직 구름 안개 속에 있었다 ~ ~ "나는 이렇게 상세한 자료가 없었다. 의장은 어떻게 알았습니까? 클릭합니다 이것이 바로 데이터가 부서와 성 사이의 장벽을 깨는 데 있어 매우 중요한 역할이며, 지도자가 기업의 실제 상황에 대해 포괄적인 견해를 가질 수 있도록 하는 것입니다. "그 이유를 알고 그 이유를 알고 있습니다." 최근 2 년 동안 차이나 유니콤은 외부 회사와의 협력을 통해 탈민한 사용자 레이블 데이터를 이용하여 기업에 진정한 가치를 창출했으며,' 데이터' 의 응용가치는 나날이 두드러지고 있어 기업의 또 다른 귀중한 자원이 되고 있다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 이전에는 기업 내에서 글로벌 관점에서' 데이터 자원' 관리자의 역할을 담당하는 전문 부서가 없었습니다. 이는' 데이터 센터' 를 구축하려는 의도이자 포지셔닝과 회피할 수 없는 책임이었습니다. 유니콤 데이터 센터의 설립은' 데이터 케이블' 이라는 약한 전공이 의존에서 벗어나 독립 2 급 부문이 된 것은 이번이 처음이며, 유니콤 정보화 부서가 실용적 데이터 집중 통합 응용 프로그램 및 회사 관리 지원에 있어서 얻은 성적에 대한 높은 긍정이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터) 말하자면, 데이터 라인에서 일하는 사람들은 모두 깊은 윙윙거리는 소리를 내고, 어려움이 있으면 얼마든지 어려움을 겪는다. 2. 능동적입니까, 수동적입니까? 모두' 지원' 의 잘못이다. "데이터 센터" 는 정보부에서 분리되어 있으며 정보부의 기본 포지셔닝은 "지원" 입니다. 즉, 요구가 있으면 반드시 들어준다는 것입니다. 우리가 잘 알고 있는 시나리오는 매월 며칠 동안 업무 부서 사람들이 분석 보고서를 작성하기 위해 보고서 이외의 데이터를 분석하고 데이터 부서에 전화를 걸어 그들이 제공한 데이터 결과를 애타게 기다리는 것이다. 또 다른 시나리오에서는 데이터 부서의 직원들이 각 부서의 다양한 데이터 수요에 시달리며 새벽까지 데이터를 제공하기 위해 야근을 하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) 예전에는 데이터 서비스를 담당하는 사무실이 있었는데, 연간 업무용 데이터를 요약하는 것은' 수만 부의 보고서 제공' 이었다. 사용자의 견지에서, 이 서브시스템은 내용이 비슷하고 형식이 다른 대량의 보고서를 개발했다. 한편으로는 사용자의 끝없는 수요가 충족되지 않는 반면, 시스템의 대량의 보고서는 액세스할 수 없습니다. 사용자가 스스로 데이터를 얻을 수 없기 때문에 일상적인 데이터 서비스 작업은 상당히 수동적입니다. 내용상 한 기업의 데이터는 유일하지만, 각 부서는 관심의 관점이 다르기 때문에 서로 다른 프레젠테이션 요구 사항을 제시했지만, 실제로는 데이터 수준에서 높은 일치도를 가지고 있다. 수요를 줄이고 고객 만족도를 높이려면 데이터 관리 부서의 인원이 고도의 종합 능력을 갖추어야 한다. 이 사람은 회사의 업무, 프로세스 및 책임 분담에 익숙해야 할 뿐만 아니라, 사용자의 요구를 정확하게 이해하고, 종합하고, 지도한 다음, 전체 틀 아래 통합, 검증 후 수요를 시스템에 고화시킬 수 있는 좋은 의사 소통 능력을 갖추어야 한다. 만약 네가 능력이 매우 강하다면, 여전히 개인 차원에서 자발적으로 일을 할 수 있다. 그러나 데이터 작업의 수동적인 상황을 바꾸기 위해서는 데이터 관리 부서가 데이터 자원 관리자의 관점에서 데이터, 애플리케이션, 관리, 시스템의 네 가지 측면에서 시스템 데이터 관리 프레임워크를 형성하여 일상적인 작업과 시스템 구축을 주도해야 합니다. 위 그림은 중국연합이 2009 년 실시한 데이터 관리 시스템 연구 성과로, 데이터 작업에 대한 좋은 요약과 진급이다. 데이터 관리 시스템 L0 의 구조로, 데이터 관리의 구성 요소와 구성 요소 간의 관계를 보여 줍니다. 다른 전문 라인과 달리 데이터 전문 관리의 핵심은' 데이터' 이고, 데이터 품질, 수명주기, 보안 관리는 핵심 통제 내용이며, 조직 (인력, 시스템), 제도는 데이터 가치의 기본 보장이다. 데이터, 애플리케이션, 규제, 시스템, 필수 요소, 상호 연결, 끊임없이 최적화된 프로세스 (프로세스) 는 여러 시스템을 구축하는 것만큼 간단하지 않으며, 데이터 전문 관리의 어려움이기도 합니다. 위 그림은 데이터 작업 과정을 잘 설명합니다. 데이터 부서가 수동적인 국면을 반전시키려면 먼저 자신의 완전한 아키텍처 (데이터, 애플리케이션, 시스템, 프로세스, 관리 시스템) 가 있어야 합니다. 이 프레임워크의 형성은 다음 네 단계를 거쳐야 한다: 자신의 능력 현황을 정확하게 평가한다. 데이터 전공에 대한 회사의 경영 전략과 목표의 기대와 격차를 파악합니다. 선택적으로 데이터 작업의 전략적 목표와 단계적 계획 후 조직 구현을 결정합니다. 단계적 계획이 완료되면 역량 향상 결과를 평가하여 현재 상황에 대한 새로운 평가를 형성하고 점진적으로 효과적으로 누적해야 합니다. 정보화 동료는 데이터, 애플리케이션 및 시스템을 쉽게 이해할 수 있지만 시스템 및 프로세스는 쉽게 이해할 수 없습니다. 제도는 누가 무엇을 해야 하는지, 어떻게 해야 하는지, 어느 정도까지 해야 하는지를 규정하는 게임 규칙이다. 이 과정은 한 작업의 각 단계와 관련된 각 부서 간의 관계를 명확히 하기 위해서이다. 현재 프로세스의 부재는 너무 많은 문제를 야기한다. 흔히 볼 수 있는 것은 한 기업이 이미 오프라인 상태이지만 여전히 우리 시스템에 표시된다는 것이다. 새로운 업무는 회사에 가치를 창출했으며, 그 수익은 재무제표에 별도로 반영되지 않았으며, 그 업무의 발전 상황을 제때에 반영하지 못했다. 시스템의 데이터 및 보고 기능은 이미 갖추어져 있으며, 업무 부서는 데이터 부서에 수동으로 데이터를 제공하도록 요구하고 있으며, 사용자의 요구는 제때에 시공 과정으로 전달되지 않습니다.
이러한 문제를 해결하려면 폐쇄 루프 데이터 워크플로우를 형성하고 회사 운영, 네트워크, 관리 등의 프런트 엔드에 가입하여 제품 계획, 인프라 계획, 과제 조정 등의 선행 작업에 처음으로 참여하여 데이터 작업의 효과적인 축적과 정상 운영을 보장해야 합니다.
누가 데이터를 사용하고 있습니까? 그의 핵심 수요는 무엇입니까? 포지셔닝 및 작업 내용을 명확히 한 후에는 먼저 작업 목표를 명확히 해야 하며, 목표 결정은 데이터의 사용자가 누구인지, 핵심 요구 사항이 무엇인지 알아야 합니다. 그렇다면 데이터 수요자는 누구입니까? 기업 관리의 관점에서 볼 때 데이터 요구 사항은 일반적으로 내부 및 외부 요구 사항으로 나뉩니다. 구체적으로 포함: (1) 내부 요구 사항은 데이터 서비스 엔터프라이즈 관리의 책임입니다. 그룹 및 분자 회사, 지방 지사를 포함한 관리 차원에서 관리 직책에서 회사 경영진, 기능 부서 및 기층 경영자입니다. 경영진의 호소는 데이터를 통해 회사 운영의 전반적인 상황을 파악하고' 무슨 일이 일어났는지' 를 아는 것이다. 주된 이유는 무엇입니까? 누구를 찾아가야 하나요? " 너는 나에게 10 이상의 지표를 주었다. 왜냐하면 이 10 의 지표가 반대 방향으로 변할 수 있기 때문에, 나는 어느 것이 핵심 지표인지 스스로 판단해야 한다. 관리에 필요한 것은' 간결하지만 간단하지 않다' 는 것이다. 이것도 가장 높은 요구 사항이다. "어떻게 지도자의 책상을 단순하게 만들 수 있을까요? 클릭합니다 만약 네가 이런 문제를 생각해 본 적이 없다면, 지도자는 너의 일에 만족하기가 매우 어렵다. 지도자의 요구를 충족시키는 가장 좋은 방법은 온도계나 상하이 지수와 같은 종합 지수를 제공하는 것이다. 지표는 전반적인 상황을 요약할 수 있다. 이 지표 뒤에는 종합적이고 강력한 평가 체계가 있어 전문적인 연구와 대량의 실천 검사가 필요하다. (위 그림은 DW 1.0 설계의 리더 홈페이지 UI 사양으로 문제 발견, 작업 할당, 문제 피드백 등 세 가지 기능을 포함하는 워크벤치입니다. 중간은 회사의 당월 전체 상황을 평가한 결과이다. 레이더 그래프는 목표값과 종합평가지표풀의 업무발전, 재무상황, 기업운영, 혁신능력 4 개 지표 간의 차이를 보여 문제 경보 힌트 및 드릴 탐구를 지원합니다. 페이지 아래에는 리더십 임무 할당 및 질문 피드백을 지원하는 핫스팟 정보 및 정보 피드백에 대한 연결이 있습니다. ) 기능 부서는 우리가 가장 많이 다루는 부서이며, 그들의 요구는 일상적인 관리를 지원하기 위해 전문적인 데이터를 얻는 것입니다. 가장 널리 사용되는 것은 월별 비즈니스 분석입니다. 어떤 부서는 자체 보고 시스템을 사용하고, 어떤 부서는 데이터 부서에 의존하며, 어떤 부서는 사용 가능한 데이터가 거의 없고, 어떤 부서는 아예 자신의 시스템을 재건하여 모델을 침전시킨다. 데이터의 응용 측면에서 볼 때, 우리는 기능 부서에 제공할 수 있으며, 여전히 데이터의 황삭 수준에 머물러 있다. "우리가 가장 돈을 많이 버는 제품은 무엇입니까? 누가 우리의 금 함량이 가장 높은 사용자입니까? 우리는 어떤 전략을 취해야 합니까? 우리가 취한 조치의 효과는 무엇입니까? 클릭합니다 너무 많은 질문은 데이터로 대답해야 한다. 이제 데이터 부서의 배경에서 돈을 인출해야 하는데, 직능 부서의 사람들은 스스로 데이터를 얻을 수 없고, 아무것도 할 수 없다. 그들이 자신의 데이터를 꺼내서 분석할 수 있을 때, 기능 부서의 사용자 만족도가 높아질 수 있다. 기층 운영자는 사용자와 가장 가까운 부분이며 사용할 수 있는 데이터는 정말 적다. 최근 몇 년 동안 기층의 활력을 자극하는 작업은 데이터 서비스 기층에 더 많은 요구를 했다. 그러나 제품 라인 기반 사용자 수준 세분성 수익 데이터, 관리 주체 기반 비용 데이터, 일선 인력의 자원 할당 및 성과 관리를 어떻게 지원할 수 있습니까? 데이터 수준은 기층 인원에 대해 거의 하지 않는다. 마지막으로, 우리 사용자들에게 몇 마디 하겠습니다. 만약 내가 세계 500 대 사용자라면, 처음으로 유니콤 영업소에 들어가 업무를 처리하고, 내가 유니콤을 위해 얼마나 많은 수입을 창출한 후, 유니콤은 내가 자신의 가치를 발견할 때까지 기다리지 않고 처음으로 큰 고객 수준의 서비스를 제공할 수 있을까? 유니콤의 광대역 서비스를 10 년 이상 사용한다면, 유니콤은 내 가치를 인정하고 VIP 수준의 종합 서비스를 제공할 수 있습니까? 유니콤은 내가 좋아하는 방식으로 편리한 시간에 내 프라이버시 발굴에 집중하는 대신 좀 더 편리한 수단으로 나에게 친절한 서비스를 추천할 수 있을까? (윌리엄 셰익스피어, 스튜어트, 자기관리명언) 위의 사용자들의 호소는 모두 대량의 데이터 지원이 있다. 회사의 다년간의 경영 전략은 모두' 고객 중심' 이지만, 데이터 지표 체계로 볼 때 여전히' 제품 중심' 이다. 데이터 계층은 실제로 사용자를 위해 뭔가를 해야 합니다. 위 그림은 우리가 다른 각도에서 우리의 업무 목표를 생각하는 데 도움이 된다. 우리는 데이터 사용자의 관점에서 우리가 무엇을 해야 하는지, 우리가 무엇을 할 수 있는지, 우리가 이미 무엇을 했는지, 우리의 업무 목표를 형성해야 한다. 더 이상 전통적인 작업 패턴에 구애되어서는 안 되며, 데이터 작업은 요약과 혁신이 필요하다. (2) 외용은 데이터 서비스 사회로 기업을 위한 가치 창출의 구현이다. 최근 몇 년 동안 차이나 유니콤 (China Unicom) 데이터 집중의 장점으로 투자, 앤트파이낸셜 및 기타 여러 기업과 협력하여 휴대 전화 단말기, 사용자 신용 지수 및 기타 다양한 응용 프로그램을 통해 기업에 새로운 수익원을 창출했습니다. 나는 작품을 이해하지 못해서 발언권이 없다. ) "지난해 9 월 국무원은 20 18 년 말까지 전국 정부 데이터 통합 개방 플랫폼 건설을 완료하고 기상, 환경, 신용, 교통, 의료, 건강 등 20 여 개 주요 분야에 대한 공공 데이터 자원을 사회에 개방하는 데 앞장 선다고 밝혔다. "정부와 시장의 이중 재촉으로 서버에 보관되었던 오래된 데이터는 풍부한' 금광' 이 되었다. 흥분된 기업과 연구원들은 데이터를 검색하면서 필요에 따라 가치 있는 데이터를 선별한다. 재건하다. 하지만 실제로 심층 발굴을 할 수 있는 기업은 많지 않다. 이 분야는 금융, 의료위생, 소매, 제조 등 업계의 근본적인 변화를 촉진할' 킬러급' 앱의 출현을 기다리고 있다. " ~' 빅데이터의 아픔' 은 사회의 다른 분야와 마찬가지로 탐구의 과정을 겪고 있다. 먼저 자체 데이터의 중앙 집중식 통합을 완료한 다음 외부 데이터의 통합과 적용을 고려합니다. 유니콤의 경우 외부 사용자로는 정부, 자본 시장 규제 및 감사 기관, 관심 있는 파트너 등이 있습니다. 대외 서비스 협력, 특히 유료 서비스는 제품화에 대한 요구가 더 높다. 더하여, 국유 기업으로 그것의 사회적인 책임이 있다, 차이나 유니콤의 빅 데이터 응용 프로그램은 교통 혼잡을 지배 하 고, 의사를 만나는 어려움 및 다른 사회적인 문제를 해결 하 고, 거주자의 행복 색인을 개량 하기 위하여 역할을 할 지도 모른다. 모든 업계의 빅데이터는 같은 느낌을 가지고 있으며, 현재는' 킬러급' 앱이 부족하다. 개인적으로' 킬러급' 응용은 먼저 빅데이터를 기반으로 한 분석 예측 능력과 개인화된 수요를 결합한 결과라고 생각한다. 예를 들어, 고드 내비게이션은 각 도로의 최고 혼잡 예측을 제공합니다. 사용자가 여행 계획에 들어갈 때, 하루 또는 일주일 동안의 혼잡을 예측하고, 가는 대신 여행 시간을 선택하고, 어떤 길을 선택해야 할지 고민할 수 있다. 또 다른 예로, 위챗 (WHO) 가 최근 발표한 전자송장 기능은 사용자가 실제 문제를 해결하고 효율성을 높이는 동시에 엔터프라이즈급 애플리케이션을 활용할 수 있도록 개인에서 기업에 이르기까지 은행이 더욱 무력감을 느끼게 합니다. 한편 고덕지도가 최근 내놓은 조봉 경보 메시지를 받게 되어 기쁩니다. 어떤 앱이든 개인적인 경험의 관점에서 자신에게 무엇이 필요한지 물어본 다음, 책임감 있고 착실한 태도로 문제를 해결하는 것이' 단순하고 난폭함' 으로 평가되지 않을 것이라고 생각한다. 4. 시스템을 구현해야 하는 것은 무엇입니까? ~ ~ 복제, 과정, 축적, 최종 분석 또는 축적. 최근 다른 부서의 친구들이 나에게 여러 번 불평했다. 지금 보고를 하는 수요는 시간이 오래 걸린다. 새로운 동료들과 여러 번 소통하고 우리가 원하는 것이 무엇인지 모르겠다. 정말 어이가 없다. 이런 일은 인사 변동 이후 정상적인 상태가 되었다. 시장부의 분석가, 정보기술부의 수요 관리자, 제조업자의 개발자 등 사소한 일은 한동안' 영' 이 될 것이다. 큰일을 보니 사람이 변했고, 이전의 일은 축적되지 않았다. 나중에 사람들은 이전 작품의 정도를 전혀 이해하지 못했는데, 이 작품은' 0' 인 것 같다. 또 다른 시나리오에서는 마케팅 부서의 분석가가 매월 데이터를 받고 분석 보고서를 작성합니다. 경영 분석회가 끝난 후 먼지가 가라앉았다. 데이터부는 매년 많은 돈을 마케팅 직원에게 제공하는 초과근무 데이터와 자료에 쓴다. 이러한 지출은 어떤 가치를 창출했습니까? 지도자가 보고를 듣고 안구를 기쁘게 하기 위해서인가? 우리는 정말 앉아서 잘 생각해야 한다. 저는 마케팅 부서의 동료를 만났습니다. 그는 Excel 을 사용하여 월별 데이터를 월별 데이터로 요약한 다음 전년 동기, 루프 비율, 구성 및 추세 차트를 계산하여 기술적 수단을 통해 쉽게 실현할 수 있는 매우 복잡한 템플릿을 만들었습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Excel, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 시장명언) 그들은 왜 이 템플릿을 시스템 능력으로 바꾸어 시스템이 그를 돕게 하지 않습니까? 예전에 한 기술 형이 나에게 지금 업무를 아는 사람이 가장 가치 있다고 말했다. 기술로 할 수 없는 것은 없다. 주로 기술로 무엇을 하는지 아는 것이다. 기술이 아무리 좋아도 무엇을 잘 하고 무엇을 할 수 있는지 생각해야 한다. 개인적으로, 시스템이 해야 할 일은 복제, 가공, 축적이며, 시스템은 아무도 해결하지 못하는 문제를 해결할 수 없다고 생각한다. 이미 성숙한 템플릿이 있다면, 시스템은 매월 전국적으로 복제할 수 있어 효율을 높이고 인위적인 조작 실수를 피할 수 있다. 만약 당신이 완벽한 폐쇄 루프 과정을 만들었다면, 시스템은 당신이 엄격하게 집행할 수 있도록 도울 수 있습니다. 그러나 가장 가치 있는 것은 축적이다. 데이터 응용과 프로세스의 축적뿐만 아니라 시스템에 고착된' 지식' 의 축적이다. 뒷사람이 데이터에 익숙해지도록 도와주고, 인사 변동으로 인해 일을 제로로 만들지 않는다. "축적" 은 시시각각 생각할 필요가 있는 것이다. 위 그림은 빅 데이터 애플리케이션 가치와 시스템 역량 수준의 관점에서 역량 축적 수준을 보여 주며, 현재 달성할 수 있는 수준을 신속하게 포지셔닝하고 자신의 노력의 목표를 명확히 하는 데 도움이 됩니다. 우리는 데이터 황삭의 원자재를 제공하는 것에 만족합니까, 아니면 기업의 생산 과정에 내장하여 상업 협력 모델을 형성하는 것입니까? 데이터 전문 개발의 핵심은 무엇입니까? ~ ~ 사람, 역시 사람. 2008 년 연합에서 20 12 년 데이터 센터 설립까지 4 년이 걸렸는데, 그 중 어려움은 말할 것도 없다. (여기서 30 1 단어를 생략합니다. ) 아무도 할 수 없다, 특히 데이터 전공. 데이터를 이해하고, 데이터를 사용하고, 고생하고, 열심히 일하는 사람들이 필요합니다. 팀은 가장 귀중한 자원이다. 인재 팀 건설에 필요한 조건은 다음과 같습니다. (1) 우승열퇴를 지지하는 간부 임면제도; (2) 최고의 직원 급여 제도의 유지를 지원한다. (3) 직원들이 빠르게 성장할 수 있도록 효과적인 교육 교류 및 지식 축적 메커니즘 (4) 경쟁력 있는 독립 개발팀의 보상 체계를 지원한다. (5) 최고의 품질 파트너를 선택하는 입찰 프로세스를 지원합니다. (6) 파트너는 자신의 부족함을 깨닫고, 축적에 전념하고, 열심히 일하고, 우리와 함께 성장한다. 6. 마지막으로,' 자신의 일, 남의 일, 하나님의 일' 분류 방법에 따라 우리가 할 수 있는' 자신의 일': (1) 우선, 데이터를 포함한 안정적인 데이터 관리 프레임워크가 있어야 한다. 이러한 구조는 회사의 전략적 목표와 결합하여 진화 경로와 연간 업무 목표를 형성하고 연간 목표 달성을 통해 점진적으로 달성됩니다. 데이터 관리 아키텍처는 데이터 센터 (그룹, 지방 지점) 내부와 회사 관리, 정보 기술 부서 및 기타 업무 부서 간에 이해하고 확고히 구현해야 합니다. (2) 직무 책임과 분업 인터페이스 (그룹과 성 지사) 를 명확히 하고 비교적 안정을 유지하여' 일로 인해 임시로 일자리를 창출하는 것' 을 피한다. 정기적으로 직원 교육 교류를 조직하고, 지식 전달 및 정보 공유를 잘하며, 직원 차원의 연간 업무 목표를 달성하고, 신입 사원이 가능한 한 빨리 새로운 역할에 들어갈 수 있도록 합니다. 주제별 과제 그룹을 통해 성 () 을 데이터 능력 건설에 참여시키고, 성 () 회사의 적극성을 동원하며, 데이터 센터의 모든 사람이' 데이터 읽기 및 사용',' 문제 발견 및 문제 해결' 에 대한 좋은 습관을 기르고, 자신을 향상시키고, 효과적인 축적을 형성하여' 성장' 의 데이터 전문 팀을 형성한다. (3) 정기적인 사용자 (데이터 서비스 대상) 커뮤니케이션 시스템 구축, 데이터 아키텍처 및 시스템 역량 향상, 책임 분담 및 연간 작업 목표 소개, 사용자 수준에서 * * * 이해 사용자가 더 많은 시스템 기능을 사용할 수 있도록 유도하고, 이를 통해 효율성 향상을 실감하고, 우리와 함께 축적할 수 있도록 합니다. (4) 주변의 자원을 다방면으로 통합하고, 자신의 능력 향상, 방법론 향상, 제품 수준 등을 위해 파트너와 함께 * * * 이해하고 함께 진보한다. 컨설팅기구와 고교 전문가가 종합지수, 고객지표체계 등 특집 연구에 참여해 데이터 상품화와 혁신력을 높였다. (5) 폐쇄 루프 워크플로우를 구축하여 상대 백엔드 데이터 스트림을 엔터프라이즈 운영의 프런트 엔드 프로세스에 참여함으로써 엔터프라이즈 운영의 변경 사항을 적시에 반영하고, 지표 시스템, 보고 구조 및 관련 애플리케이션을 정기적으로 업데이트하고, 일관되지 않은 문제를 방지하고, 데이터 및 어플리케이션의 수명 주기 관리를 효과적으로 구현합니다. 이렇게 많이 말했는데, 한편으로는 자신이 여러 해 동안 쌓은 감정을 표현하고 싶지 않은 반면, 다른 한편으로는 이 전공이 기회를 잡고 더 나은 발전 성과를 거둘 수 있다고 생각한다. 몇 년 전 모 지도자가 한 말이 생각난다 ~ ~ "곳이 있으면 곳이 있다". 큰 데이터의 동풍을 타고 우리 팀이 다시 성장했다. 하지만 "이상은 풍만하고 현실은 뼈다" 고 말했다. 우리는 우리 어깨의 책임과 격차를 더욱 인식하고 경솔함과 착실함을 피하고 새로운 동료가 가능한 한 빨리 적응하여 캐릭터에 들어가기를 바랍니다.