기업 의사 결정은 큰 데이터입니다. 대부분의 현대 기업들은 의사 결정을 돕기 위한 의사 결정 지원 시스템을 갖추고 있다. 그러나 현재의 의사 결정 지원 시스템은 중요한 데이터만 수집하고, 데이터 양이 적고, 데이터 영역이 좁습니다. 기업 의사 결정 빅 데이터의 기초는 기업 정보의 디지털화이며, 데이터 정리 및 분석에 중점을 둡니다. 첫째, 기업은 디지털 정보 수집 시스템을 업데이트하고 업그레이드해야 한다. 각 의사 결정 계층의 기능에 따라 가로, 세로, 실시간 3D 모드로 데이터를 광범위하게 수집할 수 있는 데이터 수집 시스템을 구축합니다. 둘째, 기업은 의사결정권의 탈 중심화, 프런트엔드화, 자동화를 추진해야 한다. 다차원 데이터의 정제 및 통합을 통해 인위적으로 영향을 미치는 최상층에서 의사 결정 지표의 정보량과 과학성을 높일 수 있습니다. 인위적으로 부차적인 역할을 하는 밑바닥에서 의사 결정 지표를 정량화하고 의사 결정 지원 시스템과 의사 결정 메커니즘을 개선하다. 빅 데이터 의사 결정 메커니즘은 데이터를 말하게 하여 인위적인 간섭 요인을 줄이고 의사 결정의 정확성을 높일 수 있습니다.
비용 통제는 큰 데이터입니다. 현재 많은 기업들이 조달, 물류, 창고, 생산 및 판매에 비용 관리 시스템을 도입하고 있지만 시스템 간 통합은 낮습니다. 기업은 기존 비용 관리 시스템을 업그레이드하여 큰 데이터의 전체 비용 관리 시스템을 구축할 수 있습니다. 첫째, 비용 통제의 전 과정에서 데이터를 수집하여 사물을 최대한 묘사하고 정보 디지털화 및 대량 데이터화를 실현합니다. 둘째, 비용 통제 기준과 통제 메커니즘의 체계화를 추진한다. 지표를 정량화하고, 비용 관리를 자동화하고, 인적 요소 간섭을 줄입니다. 더욱 정확한 데이터를 얻기 위해 지표를 개선하다. 다시 한 번, 원자재 구매에서 제품 생산, 운송, 저장, 판매 등 원가 관리에 관련된 모든 측면을 유기적으로 결합하여 종합적인 평가 체계를 형성하여 원가 통제를 위한 신뢰할 수 있는 근거를 제공합니다. 비용통제 빅데이터는 사전통제를 위주로 하고, 과정통제를 보조하며, 산전 산후통제를 통해 기업 운영비용을 최소화할 수 있다.
서비스 시스템은 큰 데이터입니다. 브랜드와 서비스는 기업의 핵심 경쟁력이며, 서비스 체계는 기업의 생존과 발전에 직접적인 영향을 미친다. 서비스 체계를 최적화하는 열쇠는 커뮤니케이션 메커니즘, 연락 메커니즘 및 피드백 메커니즘을 개선하는 것입니다. 빅데이터 최적화 서비스 체계를 활용하는 관건은 서비스 체계의 문제점을 찾는 것이다. 첫째, 데이터 수집을 강화하고 소비자 피드백 정보를 분류하고 분석하여 서비스 시스템의 문제점을 파악함으로써 올바른 약을 복용하고 효율적인 서비스 메커니즘을 구축하여 서비스 효율성을 높입니다. 둘째, 서비스 계획을 온라인으로 이동하여 자동화된 서비스 시스템을 만듭니다. 빠른 분석은 소비자 서비스 수요 정보를 비교하고, 성공적으로 서비스 프로그램에 자동으로 진입하여 빠른 처리를 가능하게 합니다. 비교가 실패하면 수동 서비스 시스템으로 이전하고, 새로운 서비스 요구 사항을 연구하고, 새로운 서비스 메커니즘을 시스템에 신속하게 추가하여 서비스 시스템을 최적화합니다. 서비스 시스템 대용량 데이터는 서비스 시스템의 고도로 자동화되어 서비스 품질과 효율성을 극대화할 수 있습니다.
제품 개발의 큰 데이터. 제품 개발에는 높은 위험이 있다. 큰 데이터는 고객의 요구를 정확하게 분석하고, 위험을 줄이고, R&D 성공률을 높일 수 있습니다. 제품 R&D 의 주요 부분은 소비자 수요 분석이고, 제품 R&D 빅 데이터의 핵심 부분은 데이터 수집, 정리, 분석 및 활용입니다. 소비자 피드백 시스템, 스티커, 포럼, 공식 홈페이지의 뉴스 평가 시스템은 소비자 수요 정보의 주요 원천이므로 데이터 수집에 유의해야 한다. 동시에 포럼, 스티커, 뉴스 평가 시스템과 협력하여 완벽한 소비자 서비스 체계를 구축하고, 소비자 정보 피드백 메커니즘을 보완하고, 대규모의 포괄적이고 자동화된 정보 수집을 실현하며, 제품 개발을 위한 정보 출처를 제공할 수 있습니다. 그런 다음 수집된 구조화되지 않은 데이터를 정렬하여 소비자 수요를 정확하게 분석하고 제품 개발 주기를 단축하며 R&D 효율성을 높일 수 있습니다. 제품 R&D 의 큰 데이터는 소비자 수요를 정확하게 분석하고 제품 R&D 의 품질과 효율성을 높여 기업이 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 합니다.