京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
那些已经采集来的信息,除常规用途之外,还能起点什么作用
云计算""="" width="" 592""="" height="" 415""="">
一个团队有机会去自主的选择一个项目,通常是一件不错的事儿,如果你有这样的机会,我建议首先考虑做数据集成类型的项目,这在未来的企业中也许就是“明日之星”!
想想我们生活的大自然,最可怕的是什么?我想很多人会联想到荒凉,想到漫无边际的沙漠、茫茫大海上的孤岛。想想我们身处的社会,最可怕的场景是什么?很多人会联想到冷漠,想到人与人之间的尔虞我诈、冷眼相对。尽管我们对此感觉不适,但我们却能接受企业信息环境中存在多个系统,它们彼此孤立,互不来往,就恰恰像极了海上的孤岛,彼此独立的存在,可惜的是:它们原本可以连在一起成为一个乐园。如果说我们无法改变海岛的位置、无力挽回热心丢失的人群关系,我们何不放手试一试让企业信息孤岛消失在下一秒呢?至少这是我们能做的!
可能面对这样一个宽泛的建议,你会感觉到无从下手,让我们从几个简单的例子开始:
1、 如果企业已经有考勤系统,你有没有想过打卡记录除了考勤,还能干什么?
2、 如果企业已经有CRM(客户关系管理系统),你有没有想过客户信息除了便于查询,还能干什么?
3、 如果企业已经有详细的销售记录,你有没有想过这些信息除了备查,还能干什么?
4、 如果企业已经有库存管理(包含出库和入库),你有没有想过这些信息除了管理仓库,还能干什么?
5、 如果企业已经有了xxxx,还能干什么?
这些问题简单而直接,就是在提醒你,那些已经采集来的信息,除了他们原本的常规用途之外,还能起点什么作用?就拿考勤的例子来说,有时我们甚至是开玩笑的说:如果考勤记录开放,那就能知道一个人有没有来上班?第一反应可能是这个太无聊了!但是根据我多年的经验:越是无聊的东西,可能越有价值,这是个信息泛滥的时代,有的企业连用户手机上的gps定位信息都给收刮了去,一开始肯定是无聊的很,但实践证明gps定位信息引爆了移动互联网,因为互联网只能知道你有没有上网,移动互联还能知道你在哪里上网,这尤其重要。
好了,让我们回到考勤的问题。一个人有没有来上班被打卡时间点确定了!那么我们可以把它做成标准的web服务,等待其他的应用在需要时调取。什么应用会使用这样一个服务呢?试想一下,某个流程软件,需要流转一项及时性非常高的任务,有甲乙丙等等的几个人可以流转,请注意,这时某人是否已经来上班就非常的重要了,不知你看明白没有?
再说一个,比如客户信息。如果企业有呼叫中心,那么客户信息的web服务就会被呼叫中心的来电识别所亲睐!而呼叫中心的信息反馈也可以直达CRM。
比如销售记录。如果企业有运筹部门,他们可能就可以利用销售记录的web服务参考着制定产能计划。销售信息还能够直接反应不同类型的产品谁更畅销,帮助企业决策系统和决策者制定战略方向!
比如库存信息。如果企业在乎风险的话,那么企业的库存是要建立风险模型的,要防止大量的积压。库存信息对于物流的意义同样重大,你甚至可以参考出入库信息,综合的安排物流车辆,一车装的更多,你就省的更多!库存信息甚至可以提供给在线交易平台,你的客户可以看到你的商品什么时间发货,就像快递信息一样给你的客户一份透明的物流“账单”!
还有很多很多。说到这里,我们不难发现,这些道理相当的简单,也相当的容易操作,最可贵的是,它们相当的没有失败成本!怎么理解失败成本呢?比如你的及时性任务调用了某人是否上班的服务,由于某些原因,后来不想调用了,那么撤掉就是了!你会惊奇的发现:好像没什么大事,好像没损失什么,哪天他们又想调用了,来就是了,你会惊奇的发现:好像没什么大事,好像没增加什么负担!千万不要以为这个很正常,是数据的包容性决定了这一点,也就是“环境+数据=结论”是基本模式,它们能自由的退化为“环境=结论”,也可以升级为“环境+数据+数据2=结论”!就像多多益善,但是咸菜萝卜干也能对付着过日子!这是数据的世界最美妙的东西,谁做谁知道!
故事本该结束了,但是依照惯例,我点一点数据的思想!有人可能会问:既然这么有用,那么考勤系统集成这个功能、crm集成这个功能。。。它们各自集成功能不就行了么?用不着你插这一手啊!让我们把思想的束缚拿掉,自由的飞一会儿。然后你回答我这个问题:请问如果我集成了这些功能,它们在我这里的使用记录,是什么?
哈哈!是数据!于是,你发现:宇宙之外是宇宙!手法越高明,部署越密集,眼界就会越高远,我们站在数据之上,走过的脚印也是数据本身,你能明白我想说什么?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28