大數據考核

1. 如何利用大數據進行精細化管理

項目精細化管理之「細」是指細分對象、細分職能、細化具體工作、落實要細。
首先是要做到細分對象，這里實際上包羅萬象。在工作上要細分起重、電焊、鋼筋等不同的施工環節，不能混為一談。其實和精通一個道理，只有把這些細化後，才能進行有的放矢的管理;在人的管理上要細分為業主、監理、員工、合作單位、競爭單位等，尤其是在倡導以人為本、合作雙贏的今天，項目管理日趨復雜，每一個關繫上的疏忽都可能給管理帶來不利因素。所以要求管理者要有清晰的思路，就是要在對象細化上做到胸有成竹;
其次是細分職能，要求對口管理，明確各項工作的具體負責人，哪怕是掃地、端茶都需要落實到具體的人，只有這樣才能忙而不亂、忙而不慌。當然，細分職能不是完全的分工，管理中最切忌的是各行其事，應該做到是分工不分家，齊心協力、團結一致。一個團隊，職能細分，但管理是一個整體。沒有完美的個人，只有完美的團隊。再優秀的個人，離開集體、脫離團隊，他都將一事無成;最後說細化到具體工作。實際上就是落實程序的問題，作為工程項目管理單位，具體工作不計其數，每一項管理都必須有一個程序。比如，項目年度計劃要求在×月×日前澆築混凝土，這個指令傳到工程部，工程部在下達至施工項目部，項目部再將指令下達至下面的施工班組長，班組長則要不折不扣將指令傳達到起重、測量、鋼筋、電焊、模板等一系列人員中，並積極組織完成，而安全、後勤、技術則相應作好准備，整個工程項目相關的人員自然就會圍繞一個共同目標行動起來。這樣項目經理就可以有時間來對「精品」進行思考，對全局進行把握。不然，項目經理也糾纏在這些程序中，其管理顯然不可能細化和程序化;
最後精細化管理中的「細」的落腳點是落實，也就是強調執行力。不管決策、指令多麼正確，沒有最終落實，只能是紙上談兵、鏡花水月。尤其是籌建處作為這種一線工程管理單位，落實顯得尤為重要，每一項工作，安排布置後是否落實是關鍵。沒有落實，自然就沒有進展，更談不上成績了。所以，精細化中的「細」，細到如何落實，落實各項工作要細，是項目管理的一個重點。

2. 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存回儲、NoSQL資料庫答、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

3. 如何考察一個是否具有大數據的思維

所謂大數據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、並整理成為幫助客戶決策更積極目的的資訊；維克托在《大數據時代》中指出，大數據時代的來臨使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統數據，獲取過去不可能獲取的知識。大數據有三個不同於先前的理念——「關聯思考、全體數據、混雜思維」，即大數據不拘泥因果思考而重視關聯思考，它也不側重隨機個案而是注意全體數據，其思維也是看重混雜思維而不看重精準思維。當前對幹部信息的收集和評價重樣本、重來源、重精確度，渠道比較單一，信息量少，得出的結果往往不能全面的反映出一個幹部的情況，導致幹部「帶病提拔」或是不勝任本職工作的情況偶有發生。個人認為，可以運用大數據理念和現代信息化手段，建立全方位考察考核幹部的信息收集和評價使用體系，也就是因果思考與關聯思考要並駕齊驅，對隨機樣本的關注與對全體數據的發現使用要統籌兼顧，既要習慣用精細思維也要習慣用混沌思維。如今不管是在學術界還是IT圈，人們一直都在討論大數據，然而，大數據分析、大數據營銷等等也才剛剛起步，為什麼說大數據對我們很重要呢？企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。從大量客戶中快速識別出金牌客戶。使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。總之，大數據對企業精細運營起到的價值是非常巨大的，可以讓企業在社交平台上的運營更加完善，盡量讓企業能有一個理想的口碑，並對一些不良的言論做輿情監測等等，然後根據數據進行產品改進，並且利用大數據還能更好的驅動用戶體驗，促進企業運營目標朝著正確的方向前進，這都是大數據為企業帶來的價值。最早提出大數據概念的學科是天文學和基因學，這兩個學科從誕生之日起就依賴於基於海量數據的分析方法。大數據可以說是計算機和互聯網結合的產物，計算機實現了數據的數字化;互聯網實現了數據的網路化;兩者結合才賦予了大數據生命力!隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活，加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及，新的數據正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的數據是互聯網出現以後迅速產生的。不過，拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象，我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變，這種質變表現在以下3個方面：大數據時代帶給我們的是一種全新的思維方式，思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!- 重視數據的復雜性，弱化精確性;- 關注數據的相關性，而非因果關系。歷來的商業變革都是由思維方式的轉變開始的，舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候，如果大腦不能與時俱進，吸收並轉變為順應潮流的新思維，通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略，那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域，然後滲透到傳統的商業領域：黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!當然，這些企業的沒落並不是因為沒有數據思維，但他們都是被新互聯網思維淘汰的昔日巨人。數據思維是最新的思想，其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是，如果不給予足夠的重視，下一波沒落王國的名單中，可能就會有你!大數據時代，我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度，因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種個人信息數據之外，我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能，這些家用電器在更好地服務我們的同時，也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街，商戶的路由器，運營商的WLAN和3G，無處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。在互聯網領域，我們喜歡說入口這個詞，入口對應的直接意義是流量，而流量在互聯網領域就意味著金錢，這種流量變現可能是廣告，可能是游戲，也可能是電商。在大數據時代，入口這個詞還有更深刻的意義，那就是數據生產的源頭，用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事，也會留下一系列相關的數據，這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!所以，在大數據時代，意識到數據也是資產的公司都已經開始在各個數據生產的源頭進行布局，可能是一個解決剛興需求的WEB網站，也可能是一個單純的工具APP，還可能是一個可穿戴的數碼產品!有了數據資產，就要通過分析來挖掘資產的價值，然後變現為用戶價值、股東價值甚至社會價值。大數據分析的核心目的就是預測，在海量數據的基礎上，通過機器學習相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。預測事情發生的可能性繼續往下延伸，就可以通過適當的干預，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦商品，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為精準營銷，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

4. 大數據都體現在哪些方面

首先，對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。其次，做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。再者，面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。在快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率，覆蓋范圍，傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用大數據和分析可以幫助它們降低成本，提高效率，開發新產品，做出更明智的業務決策等等。這也說明了大數據將會在越來越多的層面發揮著它的巨大價值。

5. 大數據的管理和使用包括哪些內容

技術模型控制、適應傳統管理工作需求 新一代電子政務系統在得出了業務資源及關系模型和業務資源許可權控制模型後，再結合機關單位辦公實際，梳理傳統管理工作需求，把機關單位的傳統管理工作、規章制度通過技術模型的形式固定了。還有像傳統的規章制度中對文件傳閱控制、處理規定等，新一代電子政務系統就通過查詢授權功能在技術上實現。提煉標准模型在創新的業務核心模型基礎上，新一代電子政務系統建設為了保障業務核心模型的有效實現和規劃，再提煉了業務標准模型。統一資料庫結構設計 新一代電子政務系統通過數據標准規范，統一了各子系統的數據結構標准，從數據底層實現了標准統一，為各子系統之間的數據共享和數據整合提供了統一結構基礎。統一系統和基礎信息資源分類 新一代電子政務系統通過統一各業務及應用子系統之間的系統和基礎信息資源分類，實現了信息資源支撐的統一，從而為各子系統之間的數據關聯相互交換提供了統一數據基礎。業務數據標准化保障了業務模型在數據層次的統一，確保了業務模型數據標准。統一主界面布局與統一應用層次 在業務數據標准統一基礎上，為了確保業務核心模型在電子技術實現後的規范和方便應用，新一代電子政務系統又創新實現了系統布局和展示層的標准,還可以為應用層次劃分標准，從而方便用戶對系統的規范使用。制定設計模型創新了業務核心模型，提煉了業務標准後，新一代電子政務系統針對各種辦公業務資源，從業務工作的實際出發，結合實踐經驗，又創新制定了基於業務核心模型基礎上的業務設計模型，業務設計模型的創新又在於歸納可復用各業務功能模塊上面。新一代電子政務系統中，業務設計模型的創新在於提煉可復用各業務功能模塊。以往的電子政務建設，模塊不清晰，系統建設雜亂無章，很多建設工作重復，這不僅僅耗費了大量資金，而且不利於系統的長遠發展和推廣應用。新一代電子政務系統從建設的實踐中，從功能模塊層提煉出了可復用的各業務功能模塊，以方便系統的繼續發展和建設

6. 大數據的考察維度有哪些

第一、描述思維
也就是要將一些的結構化的數據或者非結構化的數據都變為客觀的標准，在大數據思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進行數據分析的，舉一個例子就是消費者行為的研究，消費者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這里舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行數據的採集，了解客戶的消費情況以及分布的情況，消費者可以實現購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務，並且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗度。在一些大型的景區或者游樂場，大數據可以幫助景區進行更好的遊客管理。
第二、相關性思維
就是對於數據之間相關性的研究，對於消費者行為或者用戶行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的數據都是有內在的聯系的，大數據分析的結果就可以更好的建立起數據預測的模型，可以用來預測消費者的偏好和行為，相關性的研究和紛紛也可以更好的支持預測思維，例如在現代物流行業，可以根據消費者的購買行為或者購買習慣，路線以及評價等預測下次的購買行為，現將一些貨物進行分倉的存儲，在消費者網路下訂單之後，可以第一時間就配送到位，大大提升了用戶的體驗度。以及電商的一個重要的商品推薦功能，也是和大數據的相關性思維密不可分，我們在瀏覽頁面或者是購物完成之後經常會受到類似的推薦功能，雖然說並不是百分之百都會購買，但是推薦還是有效果的。
第三、攻略思維
在大數據繼續預測以及分析之後，企業可以根據大數據分析的結果進行營銷策略的調整，這才是大數據營銷的主要目的，從描述到預測，最後到攻略，這也是大數據思維的一個完整的過程。

7. 企業大數據處理需要注意的幾個問題

對於企業來說抄，如果想襲更好利用大數據，首先要從物聯網、互聯網和傳統信息系統三方面入手。
目前有大量的數據採集公司把Web系統作為重要的數據來源，在此基礎上可以進行大量的價值化操作；傳統信息系統往往與具體的行業有緊密的聯系，不同企業往往都會有自己的信息系統，傳統信息系統是利用大數據的基礎，通過在傳統信息系統上進行大數據改造往往是首先要完成的事情。
作為企業來說，一方面要根據自身業務的特點來搭建物聯網系統，另一方面要注重行業整體數據的獲取（來自於Web系統），最後結合自身信息系統的數據完成具體決策的制定。

8. 用「大數據」助跑公務員考核

用「大數據」助跑公務員考核_數據分析師考試

日前，濟南市依託政務雲平台資源建成公務員平時考核管理信息系統，並在濟南海關、濟南市發改委等6個單位進行試點。

作為公務員隊伍建設的基本環節，公務員考核對於正確評價公務員的德才表現和工作實績，促進勤政廉政，建設高素質執政骨幹隊伍，具有重要意義。此次，濟南試點公務員網上平時考核管理信息系統，平時考核這一制度被搬到「雲」上，將信息化技術充分運用到公務員考核管理中，不僅替代了繁雜的紙質工作，而且充分利用大數據處理、存儲和查詢功能，將碎片化的記錄整合，使平時考核更加簡捷、方便操作，高效實現考核工作的精細化、專業化和網路化管理，提高了平時考核工作效率，降低行政運行成本。

事實上，公務員考核是一項十分復雜的工作，內容廣、范圍大、輻射面寬，難免會出現一些具體問題。當前，有些地區的公務員考核指標體系不科學、針對性不強，考核內容空洞、抽象，造成工作中不好考核、不易考核，流於形式；有的考核機制單一，沒有結合具體崗位和單位實際設置考核指標，重點難點工作不在關鍵指標中突出，造成考核指標千篇一律，缺乏科學性和可行性，影響考核的公正、客觀和准確；有的平時考核不健全，沒有將公務員平時表現納入全年考核，只靠年終考核一錘定音，顯然權威性不足。如此種種，很大程度上影響了公務員隊伍的建設。

可喜的是，濟南市依託政務雲平台資源建成公務員平時考核管理信息系統，利用「雲平台」完成公務員平時考核記錄工作，幫助「記憶」，而且，系統開通授權後，平級處室、平級工作人員之間也能互看考評信息，領導也可以對基層普通公務員頁面進行瀏覽、點贊，提出意見，改變了以往憑主觀印象寫評語、直接打分的做法。避免了「人情分」，不僅上下級溝通更加便捷，而且讓公務員考核更加公平、公正、公開。通過橫向對比，上下監督，督促工作人員完成工作計劃，形成比學趕超的氛圍。如此，進一步壓縮公務員想「偷懶」、不作為、慢作為的空間，讓「為官不為」無所遁形。

筆者認為，此次，濟南市依託政務雲平台資源建成公務員平時考核管理信息系統，用「大數據」助跑公務員考核，對完善讓公務員考評「活」起來，充分利用現代信息化技術，變臨時的考核工作為日常工作，細化參考要素，建立科學的公務員考核評價體系，促使公務員增強服務意識，提高行政能力，規范服務行為。

事實上，公務員網上考核搭上大數據的「東風」，讓公務員考核走上信息化軌道，可謂是一大創新。但同時也要看到，考評結果出來了，絕對不能當「擺設」，流於形式。要建立落實機制，及時兌現考核結果，將考核結果運用於獎懲、培訓、交流、晉升等公務員管理各環節中，並把考核結果與行政問責結合起來，肯定優點，指出不足，查漏補缺，有針對性地安排培訓、輪崗和掛職鍛煉，不斷充電，給自己添能加油。通過客觀、公平、公正的考核發現幹才，淘汰庸才，改進工作方法，優化人員配置，提高工作效率，確保年富力強、德才兼備的公務員得到留用和提拔，不稱職公務員得以降免或清退，引領風清氣正的用人導向，保證公務員隊伍的良性運轉。

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9. 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。