帆軟市場營銷

① IT行業都有哪些證書

分為三種，一種是國家級證書，一種是廠商發布的證書，一種是協會發布的證書。
國家級證書我推薦全國計算機等級考試和計算機技術與軟體專業技術資格（水平）考試（簡稱「軟考」），尤其是軟考，含金量可以說是非常高的，在很多方面都有優勢，可以用於積分落戶、技能補貼、抵扣個稅等福利，而且軟考證書是與日本、韓國實現了互認的。
廠商發布的證書就多啦，簡單推薦幾個我自己考過的以及身邊的人考過的。
1、帆軟職業資格認證，這個是數據分析和商業智能領域佔有率第一的公司發布的認證，他們的客戶基本都認，在招聘要求里也會寫明，雖然很垂直，如果想要從事這方便的工作，也是一個不錯的敲門磚。
2、Oracle資料庫認證
Oracle是最廣泛應用的商業資料庫產品之一，廠商的認證證書自然也是身價百倍，認證等級包括OCA、OCP、OCM。OCA是入門級別的資格證書；
OCP是專業證書；OCM是新的高級資格證書，授予擁有最高專業技術的甲骨文認證專家。
3、CDA數據分析師
通過對互聯網、醫療、消費等行業數據進行分析，提供商業決策與策略能力的一種新型職業人才。主要分為三個級別的認證，一般需有計算機、數學、數據分析等背景，可以從事互聯網、金融等相關崗位。未來有很大前景，有相關背景方便去相關企業數據分析相關崗位工作，也有一些工作崗位如產品經理、市場營銷、運營人員、財務人員需要一定的數據分析能力，有了數據分析技能更有競爭優勢。
協會證書也重點推薦2個
1、PMP
PMP是由PMI(美國項目管理協會Project Management Institute)組織和出題,嚴格評估項目管理人員知識技能是否具有高品質的資格認證考試。考試費用高，需要參加培訓才能考試，考試內容都是選擇題。一般是計算機從業若干年後會去考的一個證書，走項目管理或者團隊管理的，有必要去考一下。
2、CPDA 注冊項目數據分析師
CPDA項目數據分析師，現更名為 CPDA數據分析師，（CERTIFIED PROJECTS DATA ANALYST）,簡稱:CPDA。由中國商業聯合會數據分析專業委員會評定認證。CPDA人才具有大數據時代解決工作問題時必需的數據分析思維，了解數據分析流程、掌握數據分析方法，根據不同工作場景應用大數據分析的能力。由工業和信息化部教育與考試中心頒發《項目數據分析師職業技術證書》

② 聽說北億信南帆軟，國內BI廠商推薦哪家

我認為，帆軟就是一個報表廠商，但它一直用的BI的概念，宣傳了很多年。他的FineBI成熟度和congnos、tableau來說還是有很大差距的。帆軟價格便宜，很適合小企業用，在營銷和產品迭代上做的還比較快速。
永洪是後起之專注做敏捷BI，但產品發展的還不夠快，目前來說，功能還是太簡單和粗糙，不適合復雜的用戶場景。
億信華辰的億信BI應該國內唯一活了很多年並且活的很好的老BI廠商，應該有10多年了。但是在宣傳和營銷上不怎麼好，可能是定位的目標客戶不同，它的客戶主要是國家部委和大型企業，還有一些大的集成商，比如華為、神馬、中軟、東軟等。億信BI在功能上應該是國內唯一可以和congnos抗衡的BI產品吧。
smartBI類似網路版的excel，知名度也還是不錯，功能也比較全，比帆軟和永洪的產品成熟度高，但對於億信華辰的BI@Report來說還是較弱的。但整體來說比較實用，性價比高，就是技術比較偏老舊了一些。

③ 在公司里，數據分析師是如何幫助公司創收的

這兩年數據分析、數據挖掘概念很流行，各路教育機構，開課的老師喜歡拿美國XX信用卡公司或者啤酒與尿布這種陳年老梗來論證數據分析有啥價值。可真正在圈子裡干久了就知道，數據分析能幫助公司直接創收的途徑只有一種：幫乙方公司創收！因為只有乙方公司才會把數據分析、數據挖掘、數據產品、數據咨詢當作商品來賣。這樣，做數據分析的就有三種方式可以幫公司創收：做產品。比如BI公司、大數據公司、輿情公司、徵信公司，他們賣的是一整套數據產品。數據分析師在這些公司實際上扮演者產品生產者的角色，因此直接幫公司創收做服務。比如一些咨詢公司、新媒體公司、大數據提供數據挖掘服務、提供數據採集、報告撰寫服務。這些服務是針對甲方品牌、推廣、營銷等某個部門的需求，因此可以賣錢。在這里數據分析師實際上還是產品生產者，只是輸出的不是一個具體的產品，而是由報告、excel、ppt、代碼、會議等等組成的服務。做售前。相當多軟體公司、咨詢公司會拉一個數據分析師當售前，因為忽悠客戶的時候，光空口白話說我這個方案怎麼怎麼好是沒有競爭力的。需要一個懂數據會分析問題的人來做一個可量化的方案，讓客戶心服口服。在這里數據分析師實際上扮演的是銷售的角色，只是這個銷售賣的是知識，打動客戶靠的是專業性不是送回扣。所以你會發現，招數據分析高薪的基本都是乙方，或者甲方企業中的乙方部門（比如阿里數據銀行、智能客服，雖然是阿里的項目但是還是作為乙方提供服務給其他公司的）因為在這里數據分析才是直接生產力。在甲方？在創收問題上，數據分析從來都是排在隊尾。比如甲方爸爸要出一個新產品增加收入，那麼他需要做什麼呢？設計產品生產產品銷售渠道品牌推廣產品促銷物流跟進數據分析看看效果怎樣……是滴，大家會發現沒有數據分析，其他六步照樣可以做；只有數據分析沒有前六步，數據分析就是一張廢紙，這就是數據分析在甲方的尷尬之處。有些同學會說：那數據分析可以幫企業設計正確的產品哇！但實際上產品設計師不看數據照樣可以設計產品，他們已經這樣做了100多年了，也因此誕生了喬老爺那句經典的：我從來不看任何市場調查！這個尷尬之處是數據分析的工作方式本身固有的局限。數據分析需要有數據才能分析，這是一種相對後置的過程。而類似產品設計，核心是創意；產品銷售，核心是業務隊伍的能動力。這些人的能動性是前置的動作。企業的業績是做出來的，不是算出來的，所以在創收上數據分析其實是很無力的。
只有一種場景數據分析可能對收入有用，就是：某個業務部門+B42實在做得太差，搞不掂了。這時候如果通過分析能提升一些效益，那他們簡直happy的不能行。這也是為什麼很多成熟的數據挖掘項目都是做給客服外呼、簡訊發送、EDM的。因為在這些地方自然轉化率低的令人發指，而業務部門的文案、產品、廣告又起不了太大作用。同時這些渠道又都是點對點推送的方式，數據積累和建模環境相對封閉。數據模型能把自然轉化率從1%提升到2%，業務部門就已經謝天謝地了。
實際上，數據分析對企業有幫助，更多體現在後置性的，比如績效評估，結果考核，成果優化上。有意思的是，很多從業者自己都沒有想明白這一點，比如這個問題，帆軟也有個答案，大家可以看看，里邊舉的例子全部是如何砍成本，而不是加收入。
然而，帆軟的回答本身是很專業的。因為砍成本比增加收入，更容易體現數據分析的功勞。大家回顧上邊新產品增加收入的過程，如果數據分析說這個業績是我做出來的，至少有6個部門會和你搶功勞。但如果數據分析說這里有一個產品很垃圾可以砍掉，那麼最多得罪一個部門（設計這個產品的部門）剩下5個部門還是支持你的（因為他們不需要浪費時間了）所以，聰明的數據分析總是從內控的角度入手證明價值，而不是從外部增收的角度入手。
然而，這樣又出了第二個尷尬的地方，就是為毛線我要上個數據產品做這個呢？甚至為毛線我要雇個數據分析師做這個呢？因為進銷存的數據ERP里也有，理論上我想知道哪個產品效益不好只要有一個會SQL的程序員從ERP里跑個數就行了啊！所以如果只把數據分析的價值掛在內控上，那麼數據分析的重要性和專業性就非常低了。各部門老闆自己也會分析啊，你們跑sql的懂業務嗎？不懂業務你內控個什麼呢？
這時候就需要進一步的包裝以體現數據分析的價值。最核心的就是上個產品！就像後宮嬪妃，年輕貌美的時候都會討皇上一時歡心，但長久來看還是得生個孩子的。有個孩子自己的地位就穩固了。比如銷售，完全可以用紙質賬單，為什麼要用pos系統？就是當pos系統上線，業務流跑起來以後，就沒理由再讓他停掉，孩子已經生出來了，就得養著。
數據分析的孩子常見的有這么幾種：面向管理層的儀表盤，適用於信科學化管理這一套理論的老闆面向業務部門的數據產品。可能是一個推薦系統，精準營銷模型，也可以是一個業務助手，數據集市，總之是業務部門日常工作中必須用到的某個環節，把它打包，用數據包裝起來，封裝成一個產品面向一線的營銷提醒工具，運營數據指南。讓銷售們每天都得看一眼，不看就不舒服。讓運營們寫文案前都得看看熱度排行，不看心裡沒底。具體的就不展開了，如何引起老闆關注，如何拉攏業務部門，如何讓一線使用，寫本書都夠了。這么多年作咨詢，見過大量甲乙方，凡是聰明的數據人，最終不約而同走了做內控→引起管理層重視→上產品→與業務部門合作→擴組織架構這一條路。而那些號稱上個大數據系統能盈利XXX的，基本上都死無葬身之地。
這兩年大數據、人工智慧概念大火，數據分析崗位又像年輕貌美的嬪妃一樣被各大企業老闆們寵信，也有無數同學新涌進這個領域。所以特別誠懇的提醒大家：我們自己可以有很多方法、很多復雜的概念，然而最終企業是不是靠我們這個掙錢，才是我們長久安身立命的本錢。如果我們只是打輔助的，就盡早圍繞一個具體業務場景，輸出一個產品，和業務緊密結合起來，這樣我們自己的地位才穩固。最後插一句，比如演算法類崗位，大家要注意區分，因為演算法即可以應用在生產系統（比如影相識別，物資調配，路線規劃，過程式控制制），也可以應用在分析系統（比如推薦、預測、BI）如果是應用在生產系統，那地位相對穩固很多，因為生產線是不會徹底更替的，只會不斷優化。但如果是應用在分析系統，那水分就大了去了，大家要認真看到底這個演算法是干什麼再做決斷。早在2013年《大數據時代》流行的時候，就興起了一波「大數據分析」的熱潮。結果當時腦子一熱向老闆喊了：「我們可以利用大數據XXXX分析提升業績的」現在估計墳頭草都有我娃個子高了……作為一個前輩，有義務告訴大家這個行業的真相，數據的價值可以有很多種，不一定是直接增加收入。數據確實很有用，然而不代表老闆們認可這個用處，不代表我們能從這里陞官加薪。技術以外，如何創造價值，有可能需要代碼和演算法以外的其他東西輔助。與大家共勉。

④ 阿米巴經營模式的經營目的

阿米巴經營模式就是通過小集體的獨立核算，實現了全體員工參與經營，凝聚全體員工力量的經營管理體系，阿米巴經營模式三大目的：

第一個目的是「確立與市場掛鉤的部門核算制度」

我們要激勵全體員工為了公司的發展而齊心協力地參與經營，在工作中感受人生的意義和成功的喜悅，實現「全員參與的經營」。

阿米巴經營模式是將公司分成若干個小集體，以領導為核心，全體成員共同參與經營。京瓷通過晨會等形式向全體員工公布有關阿米巴以及公司經營狀況的主要信息。通過像這樣盡可能地公開公司信息，營造全體員工自覺參與經營的氛圍，使全體員工共同參與經營成為可能。如果全體員工能夠積極參與經營，在各自的崗位上主動發揮自己的作用，履行自己的職責，那麼他們就不僅僅是單純的勞動者，而將成為並肩奮斗的夥伴，並會具有作為經營者的意識。

如此一來，每當履行了自己在工作的職責之後，就會感受到工作的喜悅和成就感。

⑤ 中國國家有那些IT認證書

目前國內差不多有這些：
國際信息化人才資格認證證書
全國計算機等級考試證書
IBM電子商務師證書
IBM物流管理認證書
ADOBE中國設計師證書
ISEC信息化安全教育認證證書
全國信息技術人才培養工程－職業資格培訓證書
全國計算機信息高新技術證書（OSTA）
國家信息化計算機教育認證證書（CEAC）
中華人民共和國―職業資格證書
全國信息技術水平證書
電子信息產業―技術培訓證書
CCNA CCNP

希望對你有所幫助，望採納！

⑥ 如何做一名數據分析師

1、 理論基礎

作為一名合格的數據分析師，你需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業數學知識背景。主要的學科知識背景需要有高數、線性代數、數理統計與概率論、計算機基礎、統計學等相關課程的學習，這些理論知識是背景支撐，不是都要面面俱到的，遇到比較困難問題時能夠查閱相關書籍資料能弄明白即可。

2、技能

Excel等辦公軟體，Python或R編程語言，常用用作數據分析處理的工具主要有spss、r、python、sas、Matlab、Eviews、ExcelVBA、IBM等幾種工具我們至少要學會一種，常用的資料庫有access、Oracle、sql server、mysql、mangodb等選擇其一學習（建議mysql或者sql serve）。數據挖掘演算法，是一名中高級數據分析的必備技能，也是數據建模、數據挖掘的必備知識，常用的演算法有決策樹、回歸方程、聚類分類、關聯規則、線性判別法、貝葉斯分類器、Knn演算法（k近鄰演算法）、人工神經網路(ANN=Artificial Neural Networks)、支持向量機(SVM)等常用演算法，不是一開始每一個演算法都會的，需要慢慢積累，學以致用即可。

3、業務理解能力

數據分析師是沒有行業限制的，技能要求都大同小異，只需要我們能夠選擇行業和能盡快理解行業，理解公司業務並提供分析幫助即可。

⑦ 自學數據分析需要看哪些書的

第1本《誰說菜鳥不會數據分析入門篇》
很有趣的數據分析書！基本看過就能明白，以小說的形式講解，很有代入感。包含了數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術，很能幫我們提升職場競爭能力。找不到工作的，學好了它，自然沒問題。
第2本《拯救你的Excel數據的分析、處理、展示（動畫版）》
一本用手機看的Excel操作書，大部分例子都配置了二維碼，手機掃掃就能看，基本上可以躺著把書學了。所有數據的分析、處理也都帶了職場範例（有會計、HR、銷售場景），很貼合實際。拯救我們小白的Excel，職場加薪不是夢想！
第3本《Excel圖表之道：如何製作專業有效的商務圖表》
職場大牛的書，教我們做圖表的，好看到不能再好看。可以設計和製作達到雜志級質量的、專業有效的商務圖表。相信平時我們很難做到吧，看了你就知道，也許一切沒那麼難。
第4本《絕了！Excel可以這樣用：數據分析經典案例實戰圖表書》
挺好的一個系列，都是Excle常用的技巧，適合銷售和HR。也是職場故事，很接地氣，帶視頻的，全都是Excel數據分析的常用理念和方法。
第5本《深入淺出數據分析》
深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。
第6本《MySQL必知必會》
如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入淺出統計學》
大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到賭博機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。
第8本《網站分析實戰》
互聯網不再是網站的天下，但是移動端依舊有Web，我們在朋友圈看到的所有H5活動、第三方內容等，都是依託網頁實現。網站的數據分析依舊有存在空間，網站的數據指標還是能夠指導我們運營！
第9本《深入淺出Python》
還是深入淺出系列，完全適合零基礎的新人。需要注意的是，編程學習不同於其他知識，如果計算機基礎不穩固，在使用中會遇到各類問題。知其然不知其所以然！
第10本《Python學習手冊》
對於擁有編程基礎的人，這本書系無巨細的有些啰嗦，不過對新人，可以避免不必要的坑。把它當作一本工具文檔吧，當遇到不理解的內容隨時翻閱。
第11本《利用Python進行數據分析》
這本書是你學習python不二之選，對著書，著重學習numpy，pandas兩個包！每段代碼都敲打一遍，千萬行的數據清洗基本不會有大問題了。
第12本《R語言實戰》
R語言的入門書籍，從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習，依靠這本書入門R是綽綽有餘了。
第13本《統計學：從數據到結論》
這本書是將R語言和統計學結合的教材，可以利用這本書再復習一遍統計知識。
第14本《深入淺出SQL》
帶你進入SQL語言的心臟地帶，從使用INSERT和SELECT這些基本的查詢語法到使用子查詢（subquery）、連接（join）和事務（transaction）這樣的核心技術來操作資料庫。到讀完《深入淺出SQL》之時，你將不僅能夠理解高效資料庫設計和創建，還能像一個專家那樣查詢、歸一（normalizing）和聯接數據。你將成為數據的真正主人。
第15本《數據挖掘導論》
這本書絕對是一本良心教材，拿到手從第一章開始閱讀，能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看一輩子的～～
第16本《演算法導論中文版》
本書將嚴謹性和全面性融為一體，深入討論各類演算法，並著力使這些演算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。演算法以英語和偽代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。
上面的書籍都是PDF版
視頻教材的有：
Python入門教程完整版（懂中文就能學會）資料
Python入門教程完整版（懂中文就能學會）視頻
Mysql從入門到精通全套視頻教程
8天深入理解python教程
大數據Hadoop視頻教程，從入門到精通
Python就業班
Python標准庫（中文版）
數學建模0基礎從入門到精通，全套資源
0基礎Python實戰-四周實現爬蟲系統
麥子學院招牌課程[明星python編程視頻VIP教程][200G](價值9000元)
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瑋心:xccx158

⑧ 數據挖掘中分類、預測、聚類的定義和區別。

你好，
簡單地說，分類(categorization
or
classification)就是按照某種標准給對象貼標簽(label)，再根據標簽來區分歸類。
簡單地說，聚類是指事先沒有「標簽」而通過某種成團分析找出事物之間存在聚集性原因的過程。
區別是，分類是事先定義好類別
，類別數不變
。分類器需要由人工標注的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習范疇。聚類則沒有事先預定的類別，類別數不確定。
聚類不需要人工標注和預先訓練分類器，類別在聚類過程中自動生成
。分類適合類別或分類體系已經確定的場合，比如按照國圖分類法分類圖書；聚類則適合不存在分類體系、類別數不確定的場合，一般作為某些應用的前端，比如多文檔文摘、搜索引擎結果後聚類(元搜索)等。
分類的目的是學會一個分類函數或分類模型(也常常稱作分類器
),該模型能把資料庫中的數據項映射到給定類別中的某一個類中。
要構造分類器，需要有一個訓練樣本數據集作為輸入。訓練集由一組資料庫記錄或元組構成，每個元組是一個由有關欄位(又稱屬性或特徵)值組成的特徵向量，此外，訓練樣本還有一個類別標記。一個具體樣本的形式可表示為：(v1,v2,...,vn;
c)；其中vi表示欄位值，c表示類別。分類器的構造方法有統計方法、機器學習方法、神經網路方法等等。
聚類(clustering)是指根據「物以類聚」原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，這樣的一組數據對象的集合叫做簇，並且對每一個這樣的簇進行描述的過程。它的目的是使得屬於同一個簇的樣本之間應該彼此相似，而不同簇的樣本應該足夠不相似。與分類規則不同，進行聚類前並不知道將要劃分成幾個組和什麼樣的組，也不知道根據哪些空間區分規則來定義組。其目的旨在發現空間實體的屬性間的函數關系，挖掘的知識用以屬性名為變數的數學方程來表示。聚類技術正在蓬勃發展，涉及范圍包括數據挖掘、統計學、機器學習、空間資料庫技術、生物學以及市場營銷等領域，聚類分析已經成為數據挖掘研究領域中一個非常活躍的研究課題。常見的聚類演算法包括：k-均值聚類演算法、k-中心點聚類演算法、clarans、
birch、clique、dbscan等。
希望回答對您有幫助.

⑨ 「阿米巴」經營模式與傳統經營管理模式的區別

阿米巴模式--阿米巴經營模式與傳統管理模式的區別

阿米巴經營模式與傳統經濟責任制的區別

傳統的經濟責任制，本文簡稱「經責制」。也能在一定程度上調動廣大員工的工作積極性。然而與「阿米巴」經營模式相比，兩者從根本上和形式上都存在很大的差別。

1.初始目的不同。「經責制」以完成上級下達的任務指標為初始目的，這是一種「被動式」的管理模式；而在「阿米巴」經營模式下，員工初始目的是增加經營效益，是發自內心的「自主管理」。

2.考核單位不同。「經責制」以部門考核為主；而「阿米巴」經營模式是把經營體作為考核單位，直接將經營成果按約定方式分配到阿米巴組織。

3.考核結果不同。「經責制」是一種「結果考核」；而「阿米巴」經營模式則是通過建立內部市場、通過產品買賣、提供服務或契約結算實現阿米巴經營體的收入，強調了阿米巴經營體參與市場交換的全過程，把過程管理和成果考核有效地結合起來。

4.達到要求不同。「經責制」關心的是產出；而「阿米巴」經營模式講投入產出，講資源有效利用的關系，做到以最少的投入達到最大的產出。

5.分配依據不同。「經責制」考核是以工作量完成為分配依據，跟企業的績效掛鉤，往往員工分配多少工作，事先比較模糊，屬於被動參與分配；而「阿米巴」經營模式中，考核分配的依據包括經營效益考核分配和管理項考核獎扣，跟員工的績效直接掛鉤，員工分配多少，自己事先就比較清楚，屬於主動參與分配。

「阿米巴」經營模式與成本中心的區別

成本中心是對企業成本和費用承擔控制、考核責任的中心。設立成本中心，可以幫助企業有效控製成本。

很多企業的實踐證明，「阿米巴」經營模式的實施同樣可以為企業節約大量的成本。那麼「阿米巴」經營模式與成本中心有哪些區別呢？實際上，兩者至少有以下八個方面的明顯不同：

1.成本管控目的不同

成本中心是企業進行成本管控的具體單元，成本中心的負責人只對「成本」負責，而不關心「收入」，可以說是為了達到上級下達的降本目標而降成本。而在「阿米巴」經營模式下，阿米巴經營體成員的收入與阿米巴經營體的效益直接掛鉤。

因此，大家一方面要考慮如何去盡可能地降低成本，另一方面還需要考慮如何才能增加產出，換句話就是說，「阿米巴」經營模式不是要求員工從完成降本目標的角度來思考成本管控問題，而是要求員工從改善阿米巴組織經營績效、增加有效產出的角度全方位思考成本問題。

2.核算范圍不同

成本中心模式，只核算某成本中心發生的直接成本；而「阿米巴」經營模式則是以貨幣形式精細量化企業內部所有資源，將內部服務等所有與經營體相關的資源、費用等都量化成有價資源，納入阿米巴組織的成本管控。

3.經營形式不同

成本中心模式，僅對「成本中心」內部做核算；而「阿米巴」經營模式下形成買賣、服務、契約三種交換關系，以「經營鏈」為紐帶在企業內進行經營。

4.核算方式不同

成本中心模式，各成本中心之間沒有市場交換關系；而「阿米巴」經營模式要求形成內部交易價格體系，除了產品銷售價、物資采購價和內部收購價外，還包括內部服務價和項目契約價。各阿米巴經營體之間通過「買賣」、「服務」或「契約」關系實行有償經營，並對各阿米巴經營體的收入與支出進行核算。

5.員工參與不同

成本中心模式，成本是自上而下制定的，員工在通常情況下是一種被動接受的角色。而「阿米巴」經營模式要求員工從一開始就參與到資源量化分攤的過程中，在阿米巴經營體各項資源費用劃分完成後，還需要阿米巴經營體負責人的簽字認可，成本是一種「主動接受」的過程。

6.管控階段不同

成本中心模式，一般月底進行結算，成本控制屬於一種事後控制；而「阿米巴」經營模式下可以隨時結算各「經營成本」，成本控制是全過程、全方位的。

7.觀念認識不同

成本中心模式，員工只關心自己的成本，對企業整體績效敏感度不夠；而「阿米巴」經營模式下員工以「經營者」身份參與，企業的市場好壞、產量多少將直接影響到員工的經營收益，因而員工對整個企業的發展更為關注，主人翁意識更強，積極性、主動性更高。

8.分配方式不同

成本中心模式，沒有「利潤」概念，傳統薪酬分配方式對員工激勵程度有限；而「阿米巴」經營模式是按照阿米巴經營體的經營收益和管理項考核情況對阿米巴經營體進行薪酬分配的，阿米巴經營體成員的實際收入與經營「利潤」密切相關，更好地做到了收入分配的公正、公平、公開。

「阿米巴」經營模式與班組管理的區別

「阿米巴」經營模式的實施，使得很多企業原來的班組轉變為阿米巴經營體，班組長轉變為了阿米巴經營體的負責人。然而阿米巴經模式的管理與班組管理之間存在著很多重要的區別，需要認識清楚：

1.管理方式不同。班組管理是以完成生產任務和產品質量為主要工作，沒有內部市場概念，產品的轉移和交換不實行內部結算，也沒有利潤概念，績效考核以傳統的經責制為依據；

而阿米巴經營體是以經營成果為結算依據，建立了內部市場，產品的轉移和交換實行內部交易價格結算，有利潤概念，績效考核以經營利潤為主要依據。

2.管理動力不同。班組管理是一種被動性管理，上級下達計劃指令，班組在班組長的帶領下努力貫徹執行的管理模式；而阿米巴經營模式是一種激發員工主動性，通過自我管理完成內部客戶訂單的管理模式。

3.管理內容不同。在管理上,阿米巴經營體的管理內容比班組管理更豐富：班組長一般只需要關心產量、質量、現場管理等生產情況；而阿米巴經營體負責人還要關心經營成果，要關心所使用資源的價格，要關心價格的合理性，還要關心資源的合理使用等經營狀況。

在結算管理上,阿米巴經營體是經營核算的基本單位，在組織職能上,阿米巴經營體是經營運作的最小主體；在薪酬分配上,阿米巴經營體的經營成果是經營結算的依據；阿米巴經營體的負責人既是管理者，更是經營者。

企業要充分認識到「阿米巴」經營管理與班組管理的本質區別，建立「阿米巴」經營管理的長效機制，實現班組管理向「阿米巴」經營管理的全面深入轉變。

⑩ 有誰知道大數據指的是什麼

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。

3.協同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。

商業智能領域的技術應用
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。

在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。

數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

商業智能的應用范圍
1.采購管理

2.財務管理

3.人力資源管理

4.客戶服務

5.配銷管理

6.生產管理

7.銷售管理

8.行銷管理

商業智能實施步驟

商業智能系統處理流程[1]
商業智能（BI）作為一個概念，描述與業務緊密結合，並且根據需要進行相關特性展示和數據處理的過程。

為了讓數據「活」起來，往往需要利用數據倉庫、數據挖掘、報表設計與展示、聯機在線分析（OLAP）等技術。數據或者數據源包含的種類繁多，例如存儲在關系型資料庫中的，在外圍數據文件中的，在業務流中實時產生存儲在內存中的等等。而商業智能最終能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。

這些分析有財務管理、點擊流分析（Clickstream）、供應鏈管理、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、客戶分析等。商業智能關注的是，從各種渠道（軟體，系統，人，等等）發掘可執行的戰略信息。商業智能用的工具有抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和載入（Load）軟體（搜集數據，建立標準的數據結構，然後把這些數據存在另外的資料庫中）、數據挖掘和在線分析（Online Analytical Processing，允許用戶容易地從多個角度選取和察看數據）等 。

商業智能系統的功能
商業智能系統應具有的主要功能：

數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。

數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。

數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。

分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。

典型的商業智能系統
典型的商業智能系統有：

客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。

[編輯]商業智能解決方案廠商
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等

最後，希望你關注一下FineBI，帆軟軟體的大數據解決方案，我看了，還是很不錯的