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优势
8Manage 数据科学: 结构化,可靠的互连的数据

企业数据与消费者数据不论在可用数据源的数量,还是数据语义的复杂程度和分折所需的结构性及关连性的程度都很不同, 消费者数据可来自多个数据源,以结构化和非结构化的形式呈现,关连性则多数要透过数据科家设计程式处理, 而企业数据则存储在一般不与外部共享的企业数据库中,结构性及关连性的强弱则视乎企业在其系统实现一体化管理的能力,十分参差,还有不少企业拥有大量的电子文档(例如:合同文档,项目计划和绩效审查表单),这些都是非结构化的数据, 即使是它们的结构数据, 也往往存在以下问题:

  • 不可靠:缺乏数据输入/审阅双重检验机制,难以确保数据的准确性;缺乏数据审计跟踪机制,无法得知数据是何时生成和被更改的
  • 不关联:由于在创建应用程序功能时没有一体化管理思维,导致数据分散不关联  

故最大化自动生成和维护结构化的、可靠的和相互关联的企业数据是企业数据科学最低垂的果实。

适当的数字化,可最大化减少非结构化数据

8Manage 的设计可最大化地减少生成非结构化的数据,或者通过适当的数字化为企业最大化地生成和维护结构化数据。它能帮助企业实现以下数据管理目标:

  • 帮助创业公司开始数字化管理
  • 已实现部分数字化管理的企业转型为全数字化管理
  • 帮助企业利用敏捷和微观行为统计在新时代竞争中脱颖而出

实施“四眼原则”(双重审核机制),最大限度地减少垃圾进垃圾出的无用信息

管理人最关键的是管理者能否控制人的不诚实,交易式是每个人直接交易(如请求、承诺、交付、验收)而系统实时记录及审计跟踪; 填表式是每个人都记录好自己所作出的交易(如请求、承诺、交付、验收),而系统是用来存储每个人独立的交易记录,但合并交易记录必须人工处理后才可存储到系统。

 

表面上,填表式(如MS Project)只是比交易式多了人工处理合并交易记录的额外工作量,但实际上两者最大的分别是若交易(如请求、承诺、交付、验收)数据不是由系统实时记录及审计跟踪,数据源头的可靠性会成问题,不可靠的数据经过一次或多次人工处理合并交易纪录后,可靠性问题更大, 将大大偏离现实,甚至在偏差发现后无法追溯到源头。如果员工知道管理信息不可靠,当他们可以选择诚实但对自己不利或不诚实但对自己有利,不少人就会选择不诚实。能令人诚实是管理的关键,8Manage实时直通式处理管理能以实时精准数据令人难以选择不诚实。

2双眼睛的管理数据是可靠的管理数据,是1体化管理的基础。若管理数据不可靠,任何一体化管理也只是表面功夫,并不能真正达到效果。

一体化管理框架,确保数据连接性(数据在不同的上下文中实时连接)

管理业务最关键是实时管理任何变化对业务及其他工作的影响,如一个项目活动的延迟会影响到合约中基于服务水平协议的罚款及基于里程碑的付款,又如一张订单的变化会影响到研发、生产、供应链及财务等等;如果管理系统每个模块是独立的(即没有一体化管理理念),即使使用EAI也无法把它们链接起来创建一个高效的管理系统,因为有效的一体化管理系统的根本是信息传递模式,要改变每个模块的信息传递模式无疑等同于重新开发。

若不同业务数据独立设计,即使用数据映射及 Web Service 连上,业务数据的实时连通性也是相当有限,因为连通性并不是一开始就设计好的,所以影响往往在发生后才知道。

 

8Manage 将上述全部业务数据都一起设计,而实时连通性是一早设计而成的,客户更改订单,能实时反映到研发、生产、供应链及财务等等。

快捷数据仓库

旧的方法

传统的数据仓库包含数据库系统开发、数据清理、数据集成及数据挖掘的整个过程。这个过程完全是必需的,因为它们是筒仓式的系统,有着不同的数据库。 

这一过程不仅耗时和昂贵,而且需要把数据仓库和商业智能工具从商业(交易型)系统中分离出来,使嵌入式动作(如:自动处理发现的问题)变得复杂。

8Manage 的方法

8Manage 在同一个系统上提供完整的解决方案,而且数据库原本就已经是业务的数据仓库。8Manage 最小化数据集成的需要,并提供行业特定的预先集成解决方案,如下所示:

对于某些业务(如专业服务和信息技术),8Manage 的数据库可以100%满足需求,而不需开发其它的数据库;对于零售业,8Manage 可以与 POS 系统进行对接;对于银行业务,8Manage 可以与 CIF 进行对接。

一体化管理与决策支持

目前大多数企业都处于最底 2级的企业自动化,数字化与一体化管理水平,没有在数字化时代做好竞争的准备,8Manage是可帮助企业提升到第 3, 4 或 5级的水平。

  • 当企业能到达第 3 层级,企业的内部运营就会达到高度的决策支持与一体化管理效率
  • 当企业到达第 4 层级,企业会有能力对外部机构如客户、合作伙伴及供应商作出优化的决策,并能驱使自己及外部机构去实现更高水平的业务运营和效率
  • 当企业到达第 5 层级,企业便能够快速及准确地获取自己或员工,客户伙伴及供应商的微观行为统计信息,并可充分利用这些信息进行人工智能的深入学习,从而自动识别企业行为及其改进的方法
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