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打造大数据管理咨询第一品牌_辅导制造企业实现数据化_互联网+制造业大师--3A互联网+制造业顾问

互联网+大数据管理咨询的原创简介:

  原创作者:3A互联网+制造业顾问。

  大数据管理基本定律:互联网+制造业(工业4.0)的最高境界是互联网+大数据管理。凭借高质量的大数据,实现运筹帷幄、决胜千里。

  品牌定位:创造高额利润的管理模式咨询--互联网+数据管理咨询--核心是通过大数据管理实现互联网+制造业(工业4.0)的最高目标。

互联网+大数据管理咨询的效果承诺:

  1、通过成功实施互联网+大数据管理,凭借高质量的大数据,实时抓住发展的机遇、作出正确的决策、采取正确的行动,进而大幅度提升核心竞争力尤其是创新业务、引领市场等,实现最大限度获得市场份额、提升质量、降低成本与费用、加速交货,实现利润最大化。

  2、为制造企业培养互联网时代最需要的互联网+大数据管理人才,辅导制造企业运用大数据,正确掌握总体经营方向,大幅度提高在宏观层面的洞察力、判断力、决策力等,迅速而预防性地解决问题,将工业4.0和互联网+制造的功能,系统性转化为制造企业的生产力。

  3、实现数据资源集成化:根据运营数据的分类,按照统一的数据标准,将自身数据资源和外部数据资源,高效地整合在一起,由此建立制造企业的运营大数据,实现数据整合能力、尤其是整体能力的最优化,为采取正确的行动打下坚实的基础。

  4、实现数据应用智能化:基于数据标准,利用智能机器和智能软件,按照既定的规则,智能化收集、清洗、转换、录入、组织、编码、存储所需的数据资源,智能化进行DLM、统计、分析、挖掘、价值提炼,量身定制相应的数据报表和决策方案,实时满足生产经营的需要。

  5、定制大数据管理系统:运用系统工程方法,以集成化管理系统为基础,通过智能化的数据生命周期管理,将集成化管理系统升级与扩展到高度数据化、效率化、便利化,实时作出正确的决策、采取正确的行动、应对生产经营的需要及其变化。

  6、定制大数据决策系统:以集成化决策系统为基础,基于大数据的预知性、精准性、实时性等,建立集智能决策系统(包括决策程序、决策方法、各类运营决策方案大型数据库等)、人类专家于一体的大数据决策体系,实现大数据精准化决策。

互联网+大数据管理咨询的产品体系:

  王尚文顾问指出:制造企业的数据化和大数据管理,是工业4.0和互联网+制造的终极目标。因此,制造企业的数据化是成功实施工业4.0和互联网+制造业的灵魂。为此,必须运用系统工程的方法来设计系统架构,量身定制大数据的管理平台和应用平台……

咨询项目 重点事项 事项说明 咨询价格

 

互联网+大数据战略管理

 

数据战略分析

1、目标:为工业4.0和互联网+制造提供决策依据。
2、途径:数据的收集、管理(规划、分类、编目、组织、存储、编码、DLM等)、处理(统计、分析、挖掘及价值提炼)、应用(共享、检索、决策、行动)。
3、作用:一是抽取、推导出有价值的信息,作为决策和行动的依据。二是保存和管理复杂的大量的数据。
4、关键:数据的组织是实现数据高效管理的关键。
5、结构:数据的逻辑结构、运算结构、存储结构。数据结构是存储、组织数据的方式。
6、要求:便于数据修改、更新、扩充,确保数据的结构化、独立性、共享性、可靠性、安全性与完整性,减少数据冗余,提高数据共享程度及数据管理效率。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、优秀的战略管理是成功的前提。

 

数据战略决策

1、收集:确定数据应用的各级机构,及其职能、各类业务、业务功能,确定数据收集的途径、内容(与生产经营活动密切相关的)。
2、管理:面向数据应用,针对数据全生命周期,确定元数据(数据应用过程中的数据变化)、主数据的管理方式,确定数据结构(数据的组织与存储方式)、存储介质和管理功能。
3、处理:制定约束数据变化的制度、标准,确定对数据进行统计、分析、挖掘、价值提炼的原则和目标。
4、应用:制定大数据应用的制度、标准,制定大数据价值应用和大数据高效决策的计划,包括目标、步骤、方法等。
5、硬件:确定大数据平台的接入方式(系统对接、爬虫采集),确定采集前置、数据接口、分布式爬虫、数据清洗转换、分布式存储、并行分析、硬盘数据库、内存数据库、Web运营等服务器,确定存储资源、备份资源、网络资源等。
6、软件:确定大数据软件系统在数据的收集、管理、处理、应用等方面应具备的所有功能和技术标准。
7、战略:确定数据管理模式(同步集中模式、异步集中模式、松散模式等),制定战略实施计划,确定战略目标,及实现战略目标的步骤、措施、策略。
8、功能:战略决定功能。根据数据战略决策,确定大数据管理系统的全部功能,及相互之间的逻辑关系。
9、结构:功能决定结构。根据大数据管理系统的全部功能,分别确定其硬件系统和软件系统的逻辑结构。

 

数据战略目标

1、大幅度提升核心竞争力,凭借高质量的大数据争夺优质客户和市场份额、创新业务。
2、建立高效的大数据管理团队和大数据管理制度,确保权责利清晰,确保大数据质量。
3、为企业培养三种能力:一是整合数据的能力,二是挖掘数据价值和制定精确行动计划的能力,三是采取精确快速实时行动的能力。
4、实现企业运营不再依赖于随机采样,而是依赖于大数据,甚至是某个特别现象相关的所有数据。
5、实现企业运营不再追求数据记录的精确度,而是通过大数据掌握大体的发展方向,大幅度提高在宏观层面的洞察力、判断力、决策力等。
6、实现企业运营不再完全依赖于寻找因果关系,而是更多依赖于通过大数据寻找事物之间的相关关系,进而预知某件事情即将发生、迅速而预防性地解决问题。

 

互联网+大数据管理平台

 

主要导入方法

1、根据行业特性和企业实际,制定数据标准。
2、按照数据标准,建立战略、文化、生产、研发、营销、品牌、人力资源、财务等各类运营数据库。
3、整理企业自身各类运营数据,并进行标准化。
4、收集企业外部各类相关数据,并进行标准化。
5、将各类数据进行精益化布局,降低数据冗余。
6、整合自身数据与外部数据,建立大数据管理平台。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、大数据管理平台是成功的基础。

 

主要咨询内容

1、规划数据元:参照国家标准和行业标准,对所在行业的数据进行统一的名、型、值的分类、组织、规范,构建出统一、集成、稳定的数据模型。
2、规划元数据:元数据的总体结构、内容结构、句法结构、语义结构、标准化、编码语言、制作方式、互操作性等,元模型管理,元数据的管理、分析。目标是建立多层次多途径的检索体系,确保数据共享简便化。
3、规划主数据:确定各个系统间需要广泛共享的高价值的全局型核心业务数据。目标是良好的系统主数据质量、弹性的主数据系统架构、通畅的系统间交互接口、清晰的主数据管理范畴、明确的主数据管理流程、完善的主数据系统功能,确保主数据实现同步更新。
4、编目:按照数据标准,对数据资源进行分类,然后编制目录、建立目录体系、录入数据库。
5、规划数据资源目录:确定5W,即WHERE(信息从哪里来、到哪里去、在哪里用)、WHO(谁提供、谁加工、谁使用)、WHEN(使用时间、提供时间)、WHAT(什么资源、资源内容)、HOW(如何发布、查找、呈现、使用、管理);确定数据资源的业务流程(资源的编目、注册、审核、发布、查询、发现、获取);确定数据资源目录功能(资源分类、目录查询、传输管理、元数据管理、资源目录管理、编码规则管理)。
6、编码:将数据资源转换为计算机可处理和分析的信息--计算机编程语言的代码。解码是编码的逆过程。目标是建立标准编码管理体系,统一编码体系结构。
7、DLM数据生命周期管理:数据在整个生命周期内的流动过程的管理--从创建、存储、使用到删除。分级存储管理软件自动管理所有事情。ILM信息生命周期管理。
8、结构化数据与非结构化数据的管理。
9、SAS系统:由多个功能模块组合而成的数据库整合平台,设计之初就充分考虑IT和业务的协同。采用SAS数据整合解决方案,实现快速访问所需数据、提供可靠的数据、自助分析、精准分析并做出更好的决策。

 

咨询效果承诺

1、实现基于数据标准,统一建立和维护主数据。
2、建立不同应用系统的主数据编码数据库:战略、生产运营、研发、营销、人力资源等,满足企业需求。
3、实现主数据与应用系统之间的数据集成。
4、总线:实现从多个数据源将数据整合在一起,实现各个应用系统的主数据的一致性,得到统一、完整、准确的主数据视图。
5、大幅度简化跨应用和跨系统的数据的访问、使用。
6、实现协同管控一体化,保证数据的实效性准确性。
7、实现总线和相关的主数据被集成到各个独立的应用系统中,实现主数据和应用数据的一体性。
8、实现闭环的MDM主数据管理:所有的应用系统通过统一管理的主数据集成在一起。
9、实现所有应用系统都是事实上的、集成的、同步的同一个版本。

 

互联网+大数据应用平台

 

主要导入方法

1、智能收集数据:基于数据标准,利用智能机器按照预先设定的、智能化的步骤、方法,从既定的数据源自动收集所需的各类数据,然后进行清洗、转换。
2、智能管理数据:依托大数据管理平台,按照既定的规则,将智能收集的各类数据,进行智能化的录入、组织、编码、存储等,并纳入DLM统一管理。
3、智能处理数据:按照既定的规则,利用智能化的数据处理工具,自动对大数据进行统计、分析、挖掘、价值提炼等。包括智能数据表单(表单控件、各类函数、各种功能、高阶用法、大量粉丝参与等)、智能流程引擎(数据处理流程,数据的上报、审批、下发、流转、权限、提醒)等数据处理工具。
4、智能应用数据:按照既定的规则,利用智能化的数据应用工具,根据数据特征选择数据报表模型,量身定制相应的数据报表和决策方案,实时应对生产、研发、营销等应用系统的需要。
5、数据安全保障:通过分布式服务器集群、高度冗余的硬件配备、全天候的自动备份集群、数据使用与防篡改机制、DDoS攻击防护、安全体检、入侵防护、数据传输加密等,确保大数据的安全。
6、智能决策机制:建立人机协同决策机制,通过权限设置、共享、检索,实现人类专家的决策及其上报、审批,实时且正确完成重大决策,运筹帷幄。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、大数据应用平台创造无限价值。

 

主要咨询内容

1、硬件系统:大数据平台所需的所有硬件的选择。
2、软件系统:数据快速收集、管理、处理、应用等方面的技术和软件的选择、研发、二次研发等。
3、数据收集:运用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,然后加载到数据仓库或数据集市中,再以标准格式存储。
4、数据统计:利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求。
5、数据分析:一是遵循“1秒定律”,从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。二是可视化分析,直观地呈现大数据特点,如同看图说话一样简单明了。三是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过建立模型并导入新数据,从而预测未来的数据。四是语义引擎,多元化的非结构化数据需要一套人工智能的工具来系统地提取信息、分析数据、提炼数据。五是假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析等。
6、数据挖掘:基于不同的数据类型和格式的各种数据挖掘算法,科学呈现数据的特点,深入数据内部,挖掘出公认的价值,从而实现预测及一些高级别数据分析的需求。分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。
7、价值提炼:在价值密度较低的大数据中,通过强大的机器算法迅速地完成数据的价值“提纯”。
8、价值应用:将提炼的数据价值用于生产、研发、营销等系统中,创造出巨大的经济价值和社会价值。
9、高效决策:逐步改变凭借经验和直觉做出决策的习惯而养成基于数据分析而作出决策的新习惯,将决策过程从“业务驱动” 升级为“数据驱动”,将大数据的应用作为提高核心竞争力的关键因素。

 

咨询效果承诺

1、实现大数据的实时应用:通过支持并发数据流的固态存储设备和全局文件系统,实现实时响应和应用。
2、实现大数据的可靠积累:保证数据系统具有持续进行大数据一致性检测、保持大数据长期高可用、实现数据直接在原位更新等功能。
3、降低大数据的运营成本:通过删除重复数据、精简配置、快照技术、克隆技术、数据归档设备、定制硬件平台和存储软件等,大幅度降低运营成本。
4、确保大数据存储系统能够适应各种不同的数据类型和应用,随着数据处理和应用软件一起扩容及扩展。
5、确保大数据系统不仅要基于所在行业和企业自身的安全标准和保密性需求,还要适应其他行业多类数据相互参考、数据混合访问的安全性要求。
6、通过采用集群结构的、基于对象的存储系统,确保大数据系统具有足够的扩展能力和广域扩展能力、卓越的性能、扩展的简便性,实现实时增加数据容量。

 

互联网+生产运营大数据

 

主要导入方法

1、导入基础:互联网+生产运营集成化管理。
2、设计原则:运用系统工程方法、拟实技术,按照集成化的技术要求设计生产运营大数据系统。
3、虚拟现实:确定生产运营大数据系统的目标,及实现目标的步骤、方法。然后运用虚拟现实VR技术,模拟与展示生产运营的数据化管理系统。再对系统进行最优控制设计。
4、系统设计:生产运营的硬件系统、软件系统、管理平台、应用平台、管理系统、决策系统。
5、系统运行:系统试运行,系统调试、优化,解决存在的问题,系统的鉴定、验收、运行,员工培训等。
6、建立生产运营数据化的技术、智慧、知识、经验、教育、训练等的总结、积累和传承的标准化管理体系。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、为生产运营集成管理提供决策依据。

 

主要咨询内容

1、集成生产运营大数据硬件系统。
2、集成生产运营大数据软件系统。
3、建立生产运营大数据管理平台。
4、建立生产运营大数据应用平台。
5、量身定制生产运营大数据管理系统和决策系统。
6、价值流分析与持续改善:追求生产运营大数据系统整体性的质量、成本、交货、柔性、服务等极限化。

 

咨询效果承诺

1、实现生产运营过程数据化。
2、实现生产运营管理数据化。
3、实现数据化生产运营:生产运营管理数据化,生产运营决策数据化,重塑并优化供应链、成本体系。
4、将生产运营集成化升级与扩展到高度数据化,实现生产运营的方法变革:通过对生产运营对象的数据进行收集、处理、应用,实时揭示规律、作出决策。
5、品质最优:预防性、精准性、实时性地解决各类质量问题,逐步实现零质量损失。
6、成本最小:预防性、精准性、实时性地解决各类成本问题,逐步实现零成本损失。
7、交货准时:预防性、精准性、实时性地解决各类交货问题,逐步实现零交货延迟。
8、柔性最大:预防性、精准性、实时性地解决各类柔性问题,逐步实现实时应对各种市场需求及其变化。
9、增值服务:预防性、精准性、实时性地解决各类服务问题,逐步实现用户体验和用户价值的最大化。

 

互联网+技术研发大数据

 

主要导入方法

1、导入基础:互联网+技术研发集成化管理。
2、设计原则:运用系统工程方法、拟实技术,按照集成化的技术要求设计技术研发大数据系统。
3、虚拟现实:确定技术研发大数据系统的目标,及实现目标的步骤、方法。然后运用虚拟现实VR技术,模拟与展示技术研发的数据化管理系统。再对系统进行最优控制设计。
4、系统设计:技术研发的硬件系统、软件系统、管理平台、应用平台、管理系统、决策系统。
5、系统运行:系统试运行,系统调试、优化,解决存在的问题,系统的鉴定、验收、运行,员工培训等。
6、建立技术研发数据化的技术、智慧、知识、经验、教育、训练等的总结、积累和传承的标准化管理体系。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、为技术研发集成管理提供决策依据。

 

主要咨询内容

1、集成技术研发大数据硬件系统。
2、集成技术研发大数据软件系统。
3、建立技术研发大数据管理平台。
4、建立技术研发大数据应用平台。
5、量身定制技术研发大数据管理系统和决策系统。
6、价值流分析与持续改善:追求技术研发大数据系统整体性的质量、效率、低成本、差异化等极限化。

 

咨询效果承诺

1、实现技术研发过程数据化。
2、实现技术研发管理数据化。
3、实现数据化技术研发:技术研发管理数据化,技术研发决策数据化,重塑并优化产品平台、设计体系。
4、将技术研发集成化升级与扩展到高度数据化,实现技术研发的方法变革:通过对技术研发对象的数据进行收集、处理、应用,实时揭示规律、作出决策。
5、新产品销售利润:比集成化技术研发出来的新产品更符合市场需求,并带来更多的销售额和利润。
6、新产品研发效率:预防性、精准性、实时性地解决各类研发效率问题,逐步实现零研发效率损失。
7、新产品研发成本:预防性、精准性、实时性地解决各类研发成本问题,逐步实现零研发成本损失。
8、新产品批量生产:预防性、精准性、实时性地解决各类批量生产问题,逐步实现零批量生产损失。
9、新产品量产质量:预防性、精准性、实时性地解决各类量产质量问题,逐步实现零量产质量损失。
10、新产品低成本:预防性、精准性、实时性地解决各类生产运营成本问题,逐步实现零成本损失。
11、新产品差异化:通过集成各种优势资源提升功能、质量、技术等方面差异化的高收益的竞争优势。

 

互联网+市场营销大数据

 

主要导入方法

1、导入基础:互联网+市场营销集成化管理。
2、设计原则:运用系统工程方法、拟实技术,按照集成化的技术要求设计市场营销大数据系统。
3、虚拟现实:确定市场营销大数据系统的目标,及实现目标的步骤、方法。然后运用虚拟现实VR技术,模拟与展示市场营销的数据化管理系统。再对系统进行最优控制设计。
4、系统设计:市场营销的硬件系统、软件系统、管理平台、应用平台、管理系统、决策系统。
5、系统运行:系统试运行,系统调试、优化,解决存在的问题,系统的鉴定、验收、运行,员工培训等。
6、建立市场营销数据化的技术、智慧、知识、经验、教育、训练等的总结、积累和传承的标准化管理体系。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、为市场营销集成管理提供决策依据。

 

主要咨询内容

1、集成市场营销大数据硬件系统。
2、集成市场营销大数据软件系统。
3、建立市场营销大数据管理平台。
4、建立市场营销大数据应用平台。
5、量身定制市场营销大数据管理系统和决策系统。
6、价值流分析与持续改善:追求市场营销大数据系统整体性的质量、效率、低成本、差异化等极限化。
7、软件的选择、研发:Hadoop、阿里JStorm、延云YDB、Pentaho BI、RapidMiner、Storm、Apache Drill、HPCC等。
8、运用大数据,优化与重定义业务范围的选择。
9、运用大数据,优化与重定义发展方向和经营领域。

 

咨询效果承诺

1、实现市场营销过程数据化。
2、实现市场营销管理数据化。
3、实现数据化市场营销:市场营销管理数据化,市场营销决策数据化,重塑并优化营销模式和营销策略。
4、将市场营销集成化升级与扩展到高度数据化:运用大数据,为分销商和零售商精准选址、为电商客户提供更加专业化和个性化的服务、根据电商客户评论来分析客户对产品的要求和喜好、零售商实时掌握市场动态并做出应对、制定更加精准有效的营销策略、分析客户价值和客户体验的有效性……
5、营销业绩:比集成化营销模式和营销策略更有效应对市场需求,比集成化营销带来更多的销售收入、销售增长率、市场份额。
6、分销范围、分销网覆盖面:比集成化营销带来更广的分销范围和分销网覆盖面。
7、客户/行业渗透:比集成化营销带来更全面的渗透。
8、营销模式:大数据营销进入最高应用阶段,实现预知性、精准性、实时性地作出决策和采取行动。
9、营销效率:预防性、精准性、实时性地解决各类营销效率问题,逐步实现零营销效率损失。
10、营销费用:预防性、精准性、实时性地解决各类营销费用问题,逐步实现零营销费用损失。
11、营销质量:预防性、精准性、实时性地解决各类营销质量问题,逐步实现零营销工作差错损失、最大化营销工作的有效性,确保营销目标超额完成。

 

互联网+品牌运营大数据

 

主要导入方法

1、导入基础:互联网+品牌运营集成化管理。
2、设计原则:运用系统工程方法、拟实技术,按照集成化的技术要求设计品牌运营大数据系统。
3、虚拟现实:确定品牌运营大数据系统的目标,及实现目标的步骤、方法。然后运用虚拟现实VR技术,模拟与展示品牌运营的数据化管理系统。再对系统进行最优控制设计。
4、系统设计:品牌运营的硬件系统、软件系统、管理平台、应用平台、管理系统、决策系统。
5、系统运行:系统试运行,系统调试、优化,解决存在的问题,系统的鉴定、验收、运行,员工培训等。
6、建立品牌运营数据化的技术、智慧、知识、经验、教育、训练等的总结、积累和传承的标准化管理体系。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、为品牌运营集成管理提供决策依据。

 

主要咨询内容

1、集成品牌运营大数据硬件系统。
2、集成品牌运营大数据软件系统。
3、建立品牌运营大数据管理平台。
4、建立品牌运营大数据应用平台。
5、量身定制品牌运营大数据管理系统和决策系统。
6、价值流分析与持续改善:追求品牌运营大数据系统整体性的质量、效率、低成本、差异化等极限化。

 

咨询效果承诺

1、实现品牌运营过程数据化。
2、实现品牌运营管理数据化。
3、实现数据化品牌运营:品牌运营管理数据化,品牌运营决策数据化,重塑并优化品牌内涵、品牌战略。
4、将品牌运营集成化升级与扩展到高度数据化:运用大数据,分析竞争同行的品牌内涵、品牌战略、品牌资产、品牌运营状态与走势,从中找出对手的发展、停滞及破产等方面的蛛丝马迹,制定应对措施……
5、品牌资产:预防性、精准性、实时性地解决各类品牌资产问题,逐步实现零品牌资产损失。比集成化品牌运营更有效应对市场需求和提升品牌资产,带来更大的竞争优势、更高的市场份额和利润。
6、运用大数据,预知性、精准性、实时性地制定创新战略,持续提升各类品牌资产。

 

互联网+人力资源大数据

 

主要导入方法

1、导入基础:互联网+人力资源集成化管理。
2、设计原则:运用系统工程方法、拟实技术,按照集成化的技术要求设计人力资源大数据系统。
3、虚拟现实:确定人力资源大数据系统的目标,及实现目标的步骤、方法。然后运用虚拟现实VR技术,模拟与展示人力资源的数据化管理系统。再对系统进行最优控制设计。
4、系统设计:人力资源的硬件系统、软件系统、管理平台、应用平台、管理系统、决策系统。
5、系统运行:系统试运行,系统调试、优化,解决存在的问题,系统的鉴定、验收、运行,员工培训等。
6、建立人力资源数据化的技术、智慧、知识、经验、教育、训练等的总结、积累和传承的标准化管理体系。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、为人力资源集成管理提供决策依据。

 

主要咨询内容

1、集成人力资源大数据硬件系统。
2、集成人力资源大数据软件系统。
3、建立人力资源大数据管理平台。
4、建立人力资源大数据应用平台。
5、量身定制人力资源大数据管理系统和决策系统。
6、价值流分析与持续改善:追求人力资源大数据系统整体性的质量、效率、低成本、差异化等极限化。

 

咨询效果承诺

1、实现人力资源过程数据化。
2、实现人力资源管理数据化。
3、实现数据化人力资源:人力资源管理数据化,人力资源决策数据化,重塑并优化人力资源管理体系。
4、将人力资源集成化升级与扩展到高度数据化:运用大数据,分析所在行业尤其是主要竞争对手的人力资源的结构、需求、供应、绩效、薪酬、劳动关系等,及与竞争对手开展核心人才竞争的途径、方法……
5、人力资源结构:预防性、精准性、实时性地解决各类结构问题,逐步实现零人力资源结构损失。
6、人力资源需求:预防性、精准性、实时性地解决各类需求计划问题,逐步实现零需求计划损失。
7、人力资源供应:预防性、精准性、实时性地解决各类人力资源供应问题,逐步实现零供应损失。
8、绩效管理:预防性、精准性、实时性地解决各类绩效管理问题,逐步实现零绩效管理损失。
9、薪酬管理:预防性、精准性、实时性地解决各类薪酬管理问题,逐步实现零薪酬管理损失。
10、劳动关系管理:预防性、精准性、实时性地解决各类劳动关系问题,逐步实现零劳动关系损失。
11、人力资源的发展:预防性、精准性、实时性地解决各类人力资源发展问题,逐步实现员工团队整体素质和人力资源整体效能的最优化、最大化。

 

互联网+财务运营大数据

 

主要导入方法

1、导入基础:互联网+财务运营集成化管理。
2、设计原则:运用系统工程方法、拟实技术,按照集成化的技术要求设计财务运营大数据系统。
3、虚拟现实:确定财务运营大数据系统的目标,及实现目标的步骤、方法。然后运用虚拟现实VR技术,模拟与展示财务运营的数据化管理系统。再对系统进行最优控制设计。
4、系统设计:财务运营的硬件系统、软件系统、管理平台、应用平台、管理系统、决策系统。
5、系统运行:系统试运行,系统调试、优化,解决存在的问题,系统的鉴定、验收、运行,员工培训等。
6、建立财务运营数据化的技术、智慧、知识、经验、教育、训练等的总结、积累和传承的标准化管理体系。

 

1、根据规模和复杂程度确定价格。

2、为财务运营集成管理提供决策依据。

 

主要咨询内容

1、集成财务运营大数据硬件系统。
2、集成财务运营大数据软件系统。
3、建立财务运营大数据管理平台。
4、建立财务运营大数据应用平台。
5、量身定制财务运营大数据管理系统和决策系统。
6、价值流分析与持续改善:追求财务运营大数据系统整体性的质量、效率、低成本、差异化等极限化。

 

咨询效果承诺

1、实现财务运营过程数据化。
2、实现财务运营管理数据化。
3、实现数据化财务运营:财务运营管理数据化,财务运营决策数据化,重塑并优化财务运营管理体系。
4、将财务运营集成化升级与扩展到高度数据化:运用大数据,分析各类投资项目(包括购进或抛售股票)的可行性与收益、筹资的可行性与成本、收益分配与未来发展的协调性、财务控制与资本营运的最优化……
5、财务控制能力:预防性、精准性、实时性地解决各类制造成本、期间费用、税收利益等问题,逐步实现零财务控制损失。
6、资本营运能力:预防性、精准性、实时性地解决各类资金流问题,逐步实现资本营运最优化。
7、财务投资能力:预防性、精准性、实时性地解决各类投资问题,逐步实现投资能力最大化。
8、财务筹资能力:预防性、精准性、实时性地解决各类筹资问题,逐步实现筹资能力最大化。
9、收益分配能力:预防性、精准性、实时性地解决各类分配问题,逐步实现分配能力最大化。
10、战略推动能力:盈利、偿债、发展等能力,总体战略目标的实现,产值、利润、股东财富、企业价值、相关方利益等均达到极限化的状态。
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