첫째, 정보 프로젝트 구현시 데이터의 중요성
데이터는 기업 발전의 기초이며, 데이터 정보 관리의 중요성이 점점 더 두드러지고 있으며, 현대 기업 관리의 가장 중요한 영향 요인 중 하나가 되었습니다. 정보 데이터를 이용하여 기업에 가치를 제공하는 두 가지 예는 다음과 같습니다. 1) 모 제철소는 자동차 생산업체의 데이터를 이용하여 특수판재를 개발하고, 고객 수요를 충족시키고, 이윤을 보장하는 맞춤형 서비스를 실시합니다. 베이징 국제무역 3 기 건설에서 제철소는 한국 포항을 물리치고 건설회사와의 데이터 및 정보 공유 가치를 통해 건설강재 공급자가 됐다. 그 이유는 간단합니다. 국모는 베이징 CBD 의 핵심 지대에 위치해 있으며, 건축장 공간이 좁고, 임대장에 건축 자재를 배치하는 비용이 너무 많이 든다. 제철소는 건설업자와의 데이터를 즐기며 매일 강재 공급 (많은 제품이 수송 시간을 이용한다) 을 제공하여 건설업자의 비용을 낮춘다. 2) 과거 한 회사의 판매 데이터가 각 영업사원의 손에 분산되어 회사의 경영 분석에 어려움을 겪었으며 경영진도 회사의 업무 발전 상황을 제때에 파악하기가 어려웠다. 회사 고위층은 회의를 열어 연도, 분기, 월 업무를 요약할 때, 종종 구체적인 데이터를 근거로 하지 않아, 회의가 형식으로 흘러가고, 정당한 역할을 하지 못하게 한다. 나중에 회사는 이 자료들을 새로 고쳐서 정보공사에 넣었고, 매번 회의를 할 때마다 정보로 말하여 이전의 회의가 형식으로 흐른 상태를 역전시켰다. 이런 방식은 회사가 일정 기간 시행한 후 회사의 관리와 결정이 더욱 시기적절하고 효과적이라는 것을 분명히 느꼈다.
기업 정보 프로젝트에서 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 구현 과정에서 데이터가 정확하고 현실적으로 기업 비즈니스 데이터에서 파생되도록 하는 것이 매우 중요합니다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 기업 정보, 기업 정보, 기업 정보, 기업 정보, 기업 정보, 기업 정보, 기업 정보, 기업 정보) 물론, 업무 프로세스가 엉망이라면, 아무리 완전한 데이터라도 별로 가치가 없을 것이다.
고대인 구름: 천리의 제방이 개미굴에서 무너졌다! 고층 빌딩이 우뚝 솟아 세부 사항이 성패를 결정함에 따라 기업 정보화 프로젝트 구현에서 데이터의 기초와 중요성을 알 수 있다. 정보화 구현 과정에서 수집한 데이터가 불완전하거나 품질이 높지 않은 경우 회사의 후기 경영 관리에 필요한 분류 또는 통계에 심각한 오류가 발생할 수 있으며, 한편으로는 각 부서의 업무 효율을 떨어뜨리고 운영 비용을 증가시킬 수 있습니다. 한편 기업 규모가 커짐에 따라 데이터 유형과 수가 급격히 증가함에 따라 데이터 분류 규칙의 난이도가 높아지고 있습니다.
둘째, 데이터 준비의 어려움
정보화 프로젝트의 시행에서, 우리는 종종 3 점 기술, 7 점 관리, 12 점 데이터를 통해 데이터의 중요성을 표현하는 말을 듣는다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화, 정보화) 하지만 데이터 준비의 질은 정보화 프로젝트의 실패율이 높은 주요 원인 중 하나로 꼽히고 있어 문제가 어디에 있는지 반성할 수밖에 없다. 정보 항목의 입력이 스팸 데이터라면, 출력되는 정보는 반드시 스팸일 것이다. 이로써 데이터 준비 작업이 정보화 프로젝트 구현에 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 데이터는 인체의 혈액과 같이 정보화 프로젝트 구현의 전제조건이며, 준비된 데이터는 프로젝트 정보의 원천이다. 하지만 사실 자료 준비 단계에서 많은 장애물이 발생하고, 결국 프로젝트가 연기되고, 프로젝트가 순조롭게 진행되지 못하거나, 고객의 요구에 따라 프로젝트를 제공할 수 없습니다. 다음은 이전 작업에서 직면 한 어려움입니다.
1) 일부 데이터에는 여러 부서가 포함될 수 있습니다. 매우 규범적인 제도가 없으면 부서는 데이터 준비 과정에서 책임을 쉽게 회피할 수 있다. 예를 들어, 한 회사의 인적자원부는 두 달 동안 각 부서의 성과 평가 데이터를 수집하기 시작했다. 인적자원부 책임자는 제품부에서 제공하지 않는 자료가 몇 개 더 있다는 것을 알게 되자, 즉시 제품부 감독을 찾아 성과 지표의 데이터 수집 상황을 물었다. 제품부 주임은 그녀에게 피드백을 주었고, 제때에 데이터를 제출하지 못한 책임은 운영부에서 인사부 주임이 또 운영부 주임을 찾았다. 운영부 주임은 어쩔 수 없이 내가 지불하고 싶지 않은 것이 아니라 재무부가 나에게 데이터를 주지 않았기 때문에 나는 낼 수 없다고 말했다. 인적자원부 장관이 또 재무부로 밀려났다. 재무 장관은 인적자원부 매니저를 보자마자 우리 부서의 데이터 수집 업무량이 정말 너무 많다고 불평했다. 나는 아직도 수집할 데이터가 많다.
2) 데이터 준비 목표의 정의가 불분명하고, 불분명하며, 세분화와 수량화가 없고, 준비 단계에서 데이터가 실제 상황과 일치하지 않는 경우가 발생하기 쉽다.
3) 대형 정보공사의 건설은 복잡한 정보공사이다. 예를 들어, 회사의 인사 파일 관리 정보 프로젝트, 회사의 다른 정보 프로젝트는 인사 부서가 기본 인사 파일, 가족 구성원, 배우자 파일, 주요 사회 관계 등을 파악하는 등 여러 곳에서 인사 파일 관리 시스템 데이터를 사용합니다. 생산기술부는 전문 기술자의 분포, 전공, 학력, 재교육 등을 파악해야 한다. 당위 사무실은 선봉대의 상황을 파악해야 한다. 연대위원회는 단원의 분포와 연령 구성을 파악해야 한다. 보안 서비스는 보안 관점에서 특별 직원의 파일을 보유하고 있습니다. 총무부는 임차인의 단위, 주소, 면적, 난방 투입, 서비스 연한, 가스 투입이 필요하다. 이 데이터들과 그것들 사이의 관계를 이해하고 파악하기는 매우 어렵다. 어떤 방면의 데이터 준비가 불완전하거나 잘못되면 회사의 정보화 프로젝트에 대해 상상할 수 없는 연쇄반응을 일으킬 수 있다.
4) 회사에서 업무지식과 데이터 계획을 모두 아는 전문가를 찾기는 어렵다. 예를 들어, 부동산 엔지니어링 회사에서는 주택 개혁 정책 계산 판매 가격, 배정실의 업무 지식, 작업 계획 수정 절차 등을 이해해야 합니다. 이러한 서비스를 알아야 기본 데이터 코딩을 잘 할 수 있다. 정통이란 바로 이런 뜻이다. 자재 배치와 운송 스케줄, 자재 관리 및 장비 관리를 모두 아는 직원은 거의 없습니다.
5) 많은 기업들이 정보화 프로젝트에 앞서 수작업으로 관리하며, 수작업 모드의 데이터 준비는 대부분 부서에서 진행한다. 문서는 부서 간 업무 데이터 흐름에 사용되고 계정은 부서 내 데이터 회계에 사용됩니다. 월말에 조정은 부서 내부와 부서 간의 데이터 일관성을 보장하는 데 사용됩니다. 그러나 이 방법은 정보공학을 이용한 데이터 관리의 사상과 실현 수단과는 큰 차이가 있다.