企业结构框架的运用？

一、企业结构框架的运用？

组织架构是企业的流程运转、部门设置及职能规划等最基本的结构依据，也是通过界定组织的资源和信息流动的程序，明确组织内部成员个人相互之间关系的性质，使每个成员在这个组织中，具有什么地位、拥有什么权力、承担什么责任、发挥什么作用，提供的一个共同约定的框架。

公司组织结构是否合理，对于公司的发展与生存起着至关重要的作用。

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组织架构的作用

组织架构的作用体现在六个方面：

确定战略归属、确定部门组合、确定部门功能、确定授权路径、确定管控跨度、确定管理模式

确定战略归属

企业战略确定之后通常会以目标方式呈现，不同的战略目标需要不同的部门承载。如人才战略承载部门一般为企业的人力资源管理部，市场战略通常为企业的市场营销管理部，资金战略则由财务管理部承担。

确定部门组合

企业部门划分取决于企业规模，规模小的企业自然部门就应该少，规模大的企业相对而言部门就可能多。也可能受制于企业性质，技术复杂程度高的企业可能部门多，技能简单如劳动密集型企业可能部门少。多元化跨区域企业部门多，单一化小区域企业部门少。部门组合是企业性质和规模的体现。

确定部门功能

部门设立之后，企业从业人员可以一眼看清部门功能所在，方便工作沟通、任务配合及目标达成。部门功能是岗位职责的来源，部门功能只有分解到具体岗位才有落实的可能。

确定授权路径

企业战略是由董事会确定的，董事长将企业战略传递给总经理，总经理再将各项工作分授给各部门负责人。组织架构明确了总经理的授权路径， 确定管控跨度，组织架构的层级划分传导的就是管理跨度。跨度适中是最理想的结构，跨度大可能产生管理真空，跨度小可能导致人浮于事。

确定管理模式

组织架构的设立就是管理模式的确定。是集权管控，还是分权管理，是垂直管理，还是交叉管理，都可以从组织架构中窥见端倪。

组织架构类似于人体的骨骼，健全强壮则发展稳健，残缺软弱一定发展无力。

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组织架构设置原则

组织架构设计必须把握五条原则：

战略导向原则、精简高效原则、负荷适当原则、责任均衡原则、企业价值最大化原则。

战略导向原则

战略决定组织架构，组织架构支撑企业战略落地。内贸企业不会设立外贸部，代工企业不会成立研发部，零售企业不会设立生产部。设置任何部门都必须成为企业某一战略的载体。

反过来说明，如果企业某一战略没有承载部门，就会导致架构残缺。华东某企业在全国设立了十个分公司，经营规模也超过十亿元人民币，但由于企业没有成本核算部门，公司欠银行贷款一亿多元，老板连哪家亏损哪家赚钱都搞不清楚！前些年轰然倒塌的集团企业无不与此类似。

简洁高效原则

部门绝不会越多越好，以层级简洁、管理高效为原则。过多则效率低下，过少则残缺不全。

负荷适当原则

部门功能划分适度，不能让某个部门承载过多功能。功能集中不仅不利于快速反应，而且还会形成工作瓶颈，制约企业发展。

责任均衡原则

责任均衡体现企业的授权艺术。如果让某部门“一枝独秀”“权倾四野”，可能有工作效率无企业效益，权力失衡、制约乏力往往会滋生腐败。

负荷适当体现的是功能多少，责任均衡体现的是权力大小。如生产型企业，生产部是功能多的部门，相对而言品质部则是权力大的部门，也许生产部有几百上千员工，品质部只有十几人甚至少到几个人，但品质部员工却拥有产品是否合格的最终裁定权。

部门组合价值最大化

部门设置的根本原则，那就是让部门组合价值最大化，即确保企业以最少的投入获得最大的市场回报。

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组织架构设置方法

设计组织架构可以分五步进行：

战略对接、选择类型、设计部门、划分功能、确定层级。

第一步，战略对接

企业先有战略然后才有组织架构。先有组织架构然后才有岗位设置。中国企业本末倒置的很多，结果就出现了因人设庙、因人设岗的种种管理乱象。由战略推导企业组织架构也让很多企业从业人员不习惯，所以要反复强调组织架构设计的战略导向原则。组织架构设计是由无到有的过程，不同于组织架构优化是在企业已有架构基础上的调整升级。

战略对接是让组织架构设计者想清楚：企业战略可以细化为多少目标？各种目标可能从何种途径实现？企业决策者应该关注的重点是什么？有哪些目标可以分解到他人负责？

第一步属于构思阶段，没有实物或画像产生。

第二步，选择类型

组织架构的类型因企业战略不同而不同，因管理方式不同而有异，因企业不同发展阶段而有别。到目前为止，企业组织架构形成的主要类型有五种：职能式组织，事业部制式组织，直线式组织，矩阵式组织，三维组织或称立体组织。选择何种类型，企业可根据组织架构设置的五原则均衡考虑后做出取舍。

第三步，设计部门

此时就可以进行部门划分了，不论选择何种组织类型，都需要将企业战略承载功能列出，如总经理办公室、人力资源部、财务管理部、生产部、物控部、技术研发部、品质管理部、营销管理部，物流配送部等等。初创企业划分到此，组织架构就基本确立了。规模大的企业还需要继续往下细分管理功能。

第四步，划分功能

组织功能因企业选择的组织类型不同会有不同的组合。不同企业的总经理办公室承载的功能可能有天壤之别，有的总经理办公室负责采购功能，有的总经理办公室负责合同管理。制造企业的生产部也因产品不同、规模不同承载的功能也是千差万别。

第五步，确定层级

对于管理跨度大的企业，需要进一步考虑管理层级，避免管理真空出现。如全国连锁企业，就需要考虑企业区域公司、省级公司、办事处等等管理层级的细化，以保证企业组织架构设计的责任均衡原则得到落实。

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定期检视

组织机构的合理设置，能保证整个组织分工明确，职责清晰，保证每一个部门工作的正常运行，同时保证整个组织管理流程的畅通。

为避免职责不清造成吃大锅饭的局面，避免出现责任问题相互推诿，组织架构需要结合企业发展定期检视调整，才能保持组织架构的合理性。

二、数据治理体系框架？

业务驱动因素决定了在数据治理策略中需要仔细控制哪些数据（以及控制到什么程度）。例如，医疗保健提供者的业务驱动因素之一可能是确保与患者相关的数据的隐私，要求在数据流经企业时对其进行安全管理，以确保符合相关政府和行业法规。这些要求通知提供者的数据治理策略，成为其数据治理框架的基础。

精心规划的数据治理框架涵盖战略、战术和运营角色和职责。它可确保数据在企业内受到信任、记录良好且易于查找，并确保其安全、合规和保密。

该框架提供的一些最重要的好处包括：

· 一致的数据视图和业务术语表，同时为各个业务部门的需求提供适当的灵活性

· 确保数据准确性、完整性和一致性的计划

· 了解与关键实体相关的所有数据位置的高级能力，使数据资产可用且更容易与业务成果联系起来

· 为关键业务实体提供“单一版本真相”的框架

· 满足政府法规和行业要求的平台

· 可在整个企业中应用的数据和数据管理的明确定义的方法论和最佳实践

· 易于访问且保持安全、合规和机密的数据

三、什么叫运用数据？

应用数据是属于或由应用创建的数据。应用数据可以分为应用内容数据、应用缓存数据、应用配置数据、应用数据耗尽、应用平台数据和系统级应用数据。

应用内容数据

几乎所有的应用程序都有某种核心数据要存储，无论是在运行它们的设备上，在云中，还是在两者的混合上。－

四、企业数据采集分析框架？

Apache Flume。

Flume 是 Apache 旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。 Flume 使用 JRuby 来构建，所以依赖 Java 运行环境。

Flume 最初是由 Cloudera 的工程师设计，用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。

Flume 设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个 Agent 的网络，支持数据路由。

每一个 agent 都由 Source，Channel 和 Sink 组成。

Source。

五、系统框架和数据库框架的区别？

系统框架是单际数因子。而数据库框架是双际数因子。

六、产业数据分类分级框架？

（１）二分法。主要依据占有大数据的情况，分为大数据产业和大数据衍生产业。大数据产业主要指自身生产数据或者获取数据的存储、分析、应用类产业。大数据衍生产业主要指从事大数据产业所需要的基础设施和技术支持类产业。

（２）三分法。主要依据数据的营销模式将大数据产业分为３类：①应用大数据进行用户信息行为分析，实现企业自身产品和广告推介的产业；②通过对大数据进行整合，为用户提供从硬件、软件到数据整体解决方案的企业；③出售数据产品和为用户提供具有针对性解决方案的服务产业。

（３）五分法。按照产业的价值模式分为大数据内生型价值模式、外生型价值模式、寄生型价值模式、产品型价值模式和云计算服务型价值模式。

七、access数据库运用？

Access的用途体现在两个方面：

一、用来进行数据分析：Access有强大的数据处理、统计分析能力，利用Access的查询功能，可以方便的进行各类汇总、平均等统计。并可灵活设置统计的条件。大大提高了工作效率和工作能力。

二、用来开发软件，比如生产管理、销售管理、库存管理等各类企业管理软件，其最大的优点是易学。

八、数据分析报告框架都有哪些？

一、如何讲故事

要写好分析报告，就要先了解如何讲好数据故事，我们的数据分析报告就是一个数据故事。讲好一个故事，通常我们会按照一定的先后顺序，逻辑清晰、生动形象的一点点讲出来。

这样的故事线，通常的步骤是这样的：

STEP1：从通俗的故事开始

在看一些产品发布会或者公开的演讲时，演讲者通常会拿一个很通俗易懂的故事场景来开场，从而引入主题。

一般情况，我们在撰写报告时是不需要引入这样的故事的，只有在公开演讲时，为了不显突兀才会从讲故事开始。

STEP2：引入主题

通过对故事的讲解，一点点引导了主题，正式开始介绍主题。

STEP3：背景原因

在介绍主题后，我们会就主题进行背景原因介绍，主要的作用就是在介绍我们为什么会有后续的动作。

STEP4：目的

通过介绍背景原因，我们就可以让读者或者听众顺着我们的思路，知道我们发现的了什么问题，目的又是怎样的。

STEP5：思路

解释了前因，我们就要说明一下后续的一些论证思路是怎样的。这里就是在介绍分析框架。

STEP6：论证过程

讲解了大概的思路后，就可以具体的进行论证，一点点讲解思路框架的每一步是怎样验证并逐步发现问题的。

STEP7：结论

发现了问题就一定要有结论，这些结论是通过上一步的论证过程一点点得出来并汇总的。

STEP8：建议

最后呢，提出问题和结论，一定要给出对应的建议和结果。

大家在讲故事时，通常的顺序也是上面这样的，但也有可能只是给你引入话题，然后要去你自己去思考分析。至少在企业中，跟业务和管理层进行汇报时，整个汇报过程和思路是这样的。

二、报告开篇

开篇：包含标题页、目录和前言。

1、标题页

标题作为分析报告的开头，能决定读者是否有兴趣继续阅读下去。所以为了吸引读者，我们会看到很多新闻和文章标题都会用一些有噱头的内容，实际点进去会发现文章与内容严重不符。当然，我们不赞同在分析报告中也使用这种方法。

展示给读者的标题页，通常我们希望能达成如下目的：

• 吸引读者，让读者有继续往下看的兴趣
• 一下就能明白分析的主题
• 能初步了解到主要的问题或结论

针对如上目的，虽然标题页不宜过长，需要在1-2行完成编写并且越短越好，所以针对标题，我们可以有如下几种命名方式：

（1）给出主要结论

• 指的是在标题中直接给出关键结论
• 例如：《提升A产品的市场占有率》

（2）提问式

• 以提问的形式引出报告要分析的主要问题，引起读者的思考和注意力。
• 例如：《为什么春节活动效果不佳》《客户流失后，去哪了》《为什么A产品销售利润高》

（3）说明主题

• 主要是在介绍报告的主题，看着比较正式，通常此类标题不会包含我们的任何观点
• 例如：《2022年公司经营情况分析》

（4）说明主要内容

• 主要是在陈述数据现状和基本的事实
• 例如：《我司销售额比去年增长30%》《2022年公司业务运营情况良好》

2、目录

目录：可帮助读者快速找到所需内容，也相当于数据分析大纲，可以体现出报告的分析思路。后续正文的论证过程也要按照这个目录来，所以目录设置要谨慎。

目录通常会有3-5个版块，不宜过多也不宜太少。但一些比较专业的研究性报告目录会很长，所以我们如果只是在做一些常规报告，不要存在太多版块，会降低读者的阅读兴趣。

在撰写报告框架时，我通常会先介绍一下业务和数据现状，让大家理解当前的情况。再针对现状进行具体分析，并针对分析中发现的问题和优化方案进行影响评估或者预测，最后一个版块则是给出结论和最终的建议。

3、前言

常规的分析报告一般不会存在这个版块，但是建议大家养成习惯去写。

前言版块，主要包含：分析背景、分析目的、分析思路。

1、分析背景：主要是解释此次分析的主要原因和意义

2、分析目的：主要是让读者了解此次分析的主要目的，能解决什么问题，具有什么效果

3、分析思路：主要是展示分析师在论证问题并给出结论的整个思维框架，通常会在此处告诉读者我们使用了哪些分析方法架

三、报告正文

正文：指的是我们具体的分析过程。正文会根据目录设置分层很多版块很多页，在每一页中我们通常都要遵循这个原则：结论先行，论据跟上。

1、结论

在每一页的分析中，在页面最上面的通常是此页的分析结论，并且针对重要的数据和关键词，需要用高亮有突出性的颜色进行标注，让读者能快读看到重点。

2、论据

在页面展示的中间部分，主要展示一下能解释重要结论的图表信息。

3、备注

如果此页报告需要做一些特色解释，可以在页面最下方用小号字体进行备注说明，以此来解释页面信息。

四、报告结尾

结尾：包含：结论、建议、附录。

1、结论

结论，是根据前面的分析结果为依据来进行总结得到的。这一部分，是前面各版块重要结论的汇总整理，能让业务和管理人员直接了解所有结论。

2、建议

建议，是根据结论和业务现状来提出优化建议和方法。通常分析师给出的建议，主要还是以降本增效为目的。

3、附录

附录，只要去解释报告中的一些专业名词、计算方法、数据来源、指标说明、计算公式等等。并不要求每篇报告都有附录，附录是报告的补充说明，并不是必需的，应根据实际情况再考虑是否添加

九、怎么运用数据透视表做数据汇总？

一、如果是2003或以下版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后选择菜单中的数据－数据透视表和透视图，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。

二、如果是2007或以上版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后工具栏-插入中选择 数据透视表，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。

十、怎样运用大数据进行精准营销？

在精准营销的过程中有一种营销工具叫做数据管理平台（Data Management Platform，简称DMP），能够为广告投放提供人群标签进行受众精准定向，并通过投放数据建立用户画像，进行人群标签的管理以及再投放。

另外还有需求方平台（Demand-Side Platform，简称DSP），为需求方（即广告主或代理商）提供实时竞价投放平台，需求方可以在平台上管理广告活动及其投放策略，包括目标受众的定向条件、预算、出价、创意等设置，DSP通过技术和算法自动优化投放效果并提供数据报告。

具体是如何实现数据输入、标签生产与管理、数据输出可见下图：

这整张图反映的是用户数据中心的大致工作流程。

在这其中，分析引擎对数据进行清洗，将有效数据发送到算法中心，算法中心结合标签规则模型对数据进行机器学习和数据挖掘，将数据标签化处理后返回给标签管理平台，标签管理平台通过输出接口同步数据到各数据应用平台，如DSP、PCP、AdX/SSP或其它平台。

题主提及的“如何从海量的数据中挖掘受众需求”，在精准营销中可以分解为：如何寻找到最核心（转化率高）的目标人群、如何优化出最合适（点击率高）的素材，以及如何在人群+素材+投放时间……等因素的组合中寻找出最优解。

而算法是精准营销的“大脑”（自动化策略）部门，需要对广告投放投放全流程进行数据分析与挖掘，协助客户服务部门及广告运营部门进行广告投放前的数据预估、自动优化广告投放策略等工作。