立即扫码
享受一对一服务
企业数字化转型的五化建设
发布时间：2020.04.03来源：知乎浏览量：476次标签：数据治理
企业数字化转型的五化建设利用新一代信息技术，构建业务数据的采集、传输、存储、处理、分析、可视化结果和反馈的闭环，打不同系统、不同技术、不同部门，甚至不同企业，不同产业间的数据壁垒，提高企业、产业、行业生态整体的运行效率，构建全新的数字经济体系。
所谓企业的五化建设第一个一定是移动化，就是系统尽可能的去满足用户当前的场景，移动的办公、移动的业务、移动的需求。第二个是数据产品化，因为数据通过产品更容易去释放它的价值，你把你的数据、企业的业务能够变成一个数据的产品，你的客户、员工、领导再去发掘数据确定数据的时候，能够比较便捷地获取并且比较安全，那么数据的这种产品化已经是非常重要的一个方向。
第三个就是分析的可视化，大家知道一图胜千言，一维的分析能让你发现的规律是有限的，二维就能让你比较容易的发现，三维的动态就让你更直观，能够去促动你找出数据之间的一些规律。企业在分析自己的业务时，可视化工程师可以说是在画画，能够通过画去驱动领导对决策对管理的需求，如果画的好可能我们对于业务的探索就会更加便捷，更加清晰。
第四个就是管理要云化，管理乐趣在云端，因为在云端把你的审批变得很方便，对员工、客户的用户体验就是要及时，不管是ERP、CRM、OA等最好能够把它放在云端，云端的管理实际上会更加便捷，方便。所以尽可能的让管理者的应用在云端去实现。
最后一个就是业务的融合化，今年世博会提出的主题叫数化万物，志在融合，就是说我们的部门数据对部门肯定有用，但是对跨部门、企业的集团公司、产业链其他的上下游合作伙伴有没有帮助？对整个行业有没有借鉴作用？
所谓企业的五化建设第一个一定是移动化，就是系统尽可能的去满足用户当前的场景，移动的办公、移动的业务、移动的需求。第二个是数据产品化，因为数据通过产品更容易去释放它的价值，你把你的数据、企业的业务能够变成一个数据的产品，你的客户、员工、领导再去发掘数据确定数据的时候，能够比较便捷地获取并且比较安全，那么数据的这种产品化已经是非常重要的一个方向。
第三个就是分析的可视化，大家知道一图胜千言，一维的分析能让你发现的规律是有限的，二维就能让你比较容易的发现，三维的动态就让你更直观，能够去促动你找出数据之间的一些规律。企业在分析自己的业务时，可视化工程师可以说是在画画，能够通过画去驱动领导对决策对管理的需求，如果画的好可能我们对于业务的探索就会更加便捷，更加清晰。
第四个就是管理要云化，管理乐趣在云端，因为在云端把你的审批变得很方便，对员工、客户的用户体验就是要及时，不管是ERP、CRM、OA等最好能够把它放在云端，云端的管理实际上会更加便捷，方便。所以尽可能的让管理者的应用在云端去实现。
最后一个就是业务的融合化，今年世博会提出的主题叫数化万物，志在融合，就是说我们的部门数据对部门肯定有用，但是对跨部门、企业的集团公司、产业链其他的上下游合作伙伴有没有帮助？对整个行业有没有借鉴作用？
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
立即免费申请产品试用
预约演示
相关文章推荐
-
数据仓库应该怎么建立
现在的社会就是一个数据化的社会，大数据已经成为大家讨论的热门话题了，对于每个企业来说，建立自己的数据仓库已经显得非常重要了，尤其是对于新……查看详情发布时间：2019.07.17来源：数据仓库小编浏览量：403次
-
大型传统企业如何利用数据管理系统把握好业务和数据的关系，逐步实现智能化转型？
关于“数据治理”的定义各大研究学派给出的都概念不尽相同，但看了这么多不同的说法小亿翻译成人话，其实就是要搞清楚：数据治理治什么？谁来治？……查看详情发布时间：2020.08.31来源：亿信华辰浏览量：515次
-
企业数据中台建设过程中面临的三大挑战
业务挑战：如何以大数据赋能，反哺业务精耕？ 越是成功的企业，业务发展的痛点越难以单点解决，需要整体思考、科学决策、集体行动，在业务的创……查看详情发布时间：2020.07.10来源：知乎浏览量：446次
-
-
数据治理为什么成为企业必备？
基本概念什么是数据治理?答：又叫”数据管控”。引用《DAMA数据管理知识体系指南》一书给出的定义：数据治理是对数……查看详情发布时间：2020.07.29来源：CSDN浏览量：590次
-
数据质量问题的影响因素
数据质量反映的是数据的“适用性（fitness for use）”，即数据满足使用需要的合适程度。数据质量通过完整性、一致性、准确性、及……查看详情发布时间：2020.04.09来源：百度浏览量：963次
-
企业数据治理存在很多误区和陷阱
企业数据治理存在很多误区和陷阱，最常见的陷阱包括：重IT而轻业务： 尽管通常是专业IT人员最先认识到数据治理的必要性，但他们既不是数据的……查看详情发布时间：2020.07.09来源：CSDN浏览量：433次
-
敏捷/精益数据治理最佳实践
数据治理 的目标 是确保组织内的质量，可用性，完整性，安全性和可用性。你对此的看法取决于你。许多传统的数据治理方法似乎在实践中都很困难，……查看详情发布时间：2018.11.20来源：数据治理浏览量：540次
-
元数据：数据治理的燃料
企业渴望从可提供竞争优势的数据中获取洞察力。实现这一目标的最常见障碍是数据质量差。如果输入到预测算法的数据是“脏的”（具有丢失或无效的值……查看详情发布时间：2019.08.02来源：知乎浏览量：513次
-
什么是数据孤岛？为什么要消除数据孤岛？
数据孤岛通常具有负面含义。它描述了孤立的数据岛，数据孤岛通常存在以下问题：1.由于代码较旧或不兼容而无法以编程方式与其他系统一起工作2.……查看详情发布时间：2021.05.28来源：亿信数据治理知识库浏览量：927次
相关主题