公司的數據可能有哪些

A. 數據分析有哪些分類

​按數據分析面對的問題不同分類：戰略、運營

戰略分析：是為了解決公司戰略方向問題，回答要向哪裡去的問題。

此類分析通常比較宏觀，需要分析者有大局觀、有戰略思維；

所用的數據除了公司內部的數據，還需要競品數據、行業數據。

戰略分析的方法：需要從競品及行業數據中發現行業發展趨勢及競品的戰略定位，同時結合公司內部數據，可以發現相對於行業和競品發展，內部在哪些地方存在不足，以此制定進攻和防守策略

運營分析：不同於戰略分析，運營分析以解決實際運營問題為目標，比較微觀。

需要分析者對公司業務模式、運營細節有深入的了解；

使用的數據以公司內部數據為主。

此類分析最重要的是，分析結果要能夠與運營結合，並能有效落地

按數據分析服務的部門不同分類：業務、數據

業務分析：此類分析由業務部門發起，提交給分析師執行，最終結果交付給業務部門。此類分析一般在最終的價值發現環節效率較高，問題的針對性較強。

數據分析：此類分析由數據部門發起，最終結果視具體情況可能提高給業務部門或者管理層。由於此類分析的視角不同於業務分析，在最終的價值發現和實現環節需要與業務部門的深入溝通。同時，也正是由於視角不同，會經常發現業務部門沒有發現或者忽視的問題。

數據分析按分析的范圍不同分類：行業、公司、部門、業務環節

行業分析：目的是總結和預測整個行業的過去和未來的發展趨勢，時間窗口一般在1年以上。使用場景較多的是在投資公司中或者很多公司的市場宣傳稿中會出現。行業分析的對象是商業模式或者業務形態，關注的是資金、市場格局、用戶需求的變化和各企業的應對。最有價值和最難的是要提前預測行業的增長爆發點和衰退的轉折點。

公司分析：目的是結合行業分析對公司業務發展做出診斷，給公司發展提供決策建議。時間窗口一般在一年以內，在公司戰略決策會發揮較大的作用。SWOT等方法適合在公司分析中使用。分析者首先要認清企業的商業模式，要與公司的管理者同步公司的短期和長期目標，了解企業的盈利來源和運作方式，通過公司內外部數據的對比發現運營中的問題和商機。在這個過程中，了解市場和競品的動態是非常重要的。

部門分析：目的是對部門職能范圍內的業務發展做出正確的診斷並給出適當的建議。前提是能充分理解部門在整個公司中的角色和地位、該部門與其他部門的協作關系、在工作流程中的上下游關系。基於以上理解，以配合公司業務發展為目的，以提升部門KPI或某個關鍵任務為分析目標，利用公司和部門運營數據去做分析。此類分析中，理解公司業務、有產品和業務思維很重要，指標的分解、對比，數據變化的歸因往往是常用的分析方法。

業務環節分析：這是數據分析在業務最細粒度的應用。分析者只需要關注非常具體的某個業務環節，讓大家感興趣的是這個業務環節數據的變化原因和改善方式。此時分析的指標經常是確定的，目標也很直接。但所謂牽一發動全身，這個環節的變化通常是由其他環節的變化引起的。所以萬萬不能走入一葉障目不見泰山的誤區。

數據分析按項目的階段不同分類：咨詢、實施

咨詢分析：以前有過跟咨詢公司合作的經歷。在項目開始階段，乙方通常需要花很多時間討論項目立項的必要性、收益等，以此來說服甲方老闆，你懂的。但是，我要說的是，即使是公司自行研發的項目，在立項階段，數據分析需要做的是樹立目標。通過數據分析，可以對業務有一個全面的診斷，發現問題，提出項目需要改善的主要指標，並預測出項目上線後的收益。立項是需要管理層批準的，因此這個階段的分析需要簡明扼要、一針見血，分析結果的呈現起著至關重要的作用。

實施分析：項目開始後，數據分析需要做的是過程式控制制。除了項目目標涉及的主要指標需要持續關注之外，還需要關注過程類指標。所謂過程類指標，是指能夠反映出項目執行內容的數據。因為主要指標的表現通常是滯後的，而且是若干因素影響的結果，過程指標是為了明確各影響因素的作用效果。比如項目目標是提升使用時長，項目內容可能包括提升新用戶和老用戶的使用時長，那麼則應該把新老用戶的時長作為指標單獨監控和分析。

B. 企業核心數據內容包括哪些

標准化和規范化 數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。 舉例，姓氏就是

C. 銷售公司內部的數據有哪些怎樣使用這些數據

不同行業的公司內部的數據是不一樣的。
比如說之前我在服裝公司上班的時候，內部數據就有服裝的款式，品名，然後尺碼 顏色 以及每日的銷售數據 庫存數據，每個店鋪的銷售數據，每個店鋪的庫存 然後每個店鋪裡面又包含了每個銷售的數據，每個店鋪又牽扯到地區。從進貨 銷售 庫存的方面來分析，最後要出現的結果就是讓公司有利潤可以賺，讓公司的收益最大化。
碼字不易，望採納。

D. 企業用的主數據管理主要管理哪些數據

億信華辰數據標准管理平台從數據標准制定、發布、落地實施、評估以及更新維護進行全生命周期的管理，可以滿足各個行業以及不同用戶的需求。以億信華辰數據標准管理平台為例，企業的數據標准管理主要包括以下四個部分：
一是標準的規劃
企業的數據標准來源非常豐富，不僅有外部監管的要求，行業通用的標准，同時也要考慮到企業內部的實際情況，因此進行數據標准管理的第一步就是進行標準的規劃，通過調研分析研究數據標准整體分類框架和定義，以及對業務的支撐狀況，根據調研結果結合參照行業最佳實踐，定義企業自身的標准框架和分類體系，梳理審核數據標准范圍、分類框架和規劃實施路線圖。
二是標準的制定
在標准分類規劃的基礎上需要制定相應的數據標准，定義數據標准相關規則。制定標准需要遵循以下六大原則：共享性、唯一性、穩定性、可擴展性、前瞻性和可行性。依據業務調研和信息系統調研結果，分析診斷和歸納數據標准現狀和問題，依據國家和行業相關規定，結合企業自身發展需要，明確各數據元的業務含義、業務規則、數據元定義以及數據項屬性等，進行具體數據標準的編寫定義工作，通過權威部門（數據標准管理部門）的評審，達成一致後發布數據標准，形成數標版本。
三是標準的落地實施
事先確定好哪些數據標准需要落地以及哪些系統需要進行落地，將確認的數據標准與業務系統（新建系統或原有系統）進行映射，通過數據標准落地評估定期產出數據標准評估報告，對於不達標的元數據進行通報並進行改造；同時需要定期的對元數據標准覆蓋率進行檢核分析，定期產出元數據標准覆蓋率分析報告，綜合評價數據標准落地實施成效，逐步提高數據質量，逐步使全部數據符合數據標准。
四是標準的維護
數據標准並非一成不變，而是會隨著業務的發展變化以及數據標准執行效果不斷更新和完善。權威部門（數據標准管理部門）通過正式的評審流程及時進行數據標准更新、完善和發布，使數據標準保持最新最優，並對歷史版本的數據標准進行管理，使各版本的數據標准有跡可循。

E. 大數據有哪些來源

大數據分析的數據來源有很多種，包括公司或者機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類：
1)交易數據。包括POS機數據、信用卡刷卡數據、電子商務數據、互聯網點擊數據、「企業資源規劃」(ERP)系統數據、銷售系統數據、客戶關系管理(CRM)系統數據、公司的生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。
2)移動通信數據。能夠上網的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數據量和數據的立體完整度，常常優於各家互聯網公司掌握的數據。移動設備上的軟體能夠追蹤和溝通無數事件，從運用軟體儲存的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。
3)人為數據。人為數據包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產生的數據流。這些數據大多數為非結構性數據，需要用文本分析功能進行分析。
4)機器和感測器數據。來自感應器、量表和其他設施的數據、定位/GPS系統數據等。這包括功能設備會創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯網的家用電器的數據。來自新興的物聯網(Io T)的數據是機器和感測器所產生的數據的例子之一。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)等。
5)互聯網上的「開放數據」來源，如政府機構，非營利組織和企業免費提供的數據。

F. 掌握了公司的財務情況，需要看哪些數據

其一：現金流量。現金是企業的血液。一個企業在賬面有盈利數百萬，那是有一定風險的，萬一欠款大戶破產或失蹤，百萬利潤瞬間可能化為烏有，只有手上的現金是真的。所以，現金流是老總首先要關注的財務數據，企業財務必須每天及時向老總更新現金賬目，老總根據現金流情況安排現金支出。
其二：應收賬款。應收賬款是企業現金流的重要來源，是老總應重點關注的對象。每天觀看應收賬款的變化，分析客戶的動態，布置應收賬款的收款工作，保證應收賬款無壞賬，取保現金流量。
其三：應付賬款。應付征款是企業誠信度的重要指標，是企業和供應商關系的具體寫照。老總應根據企業資金狀況和供應商的關系，進行應付賬款清還的核准、審批工作。
其四：當日利潤。當日利潤指標是企業健康發展的重要標志。對當日利潤測算方法有多種，基本方法是按企業年度目標測算出每日利潤指標，在測算出企業日盈虧平衡點，每日實際盈利超過每日利潤指標，完成了日計劃。按當日作為核算單位，能及時了解公司的盈利情況，發現公司盈利方面存在的規律和問題，及時調整盈利指標，發現每一階段、每一產品的盈利中存在問題，加以解決，確保盈利指標的實現。

G. 公司運營數據主要包括哪些

財務數據是主要的。
營業額、利潤、稅收、成本組成。
網站運營數據：pv、uv，網站排名，seo等一管之見
僅供參考

H. 企業財務分析過程中常見的數據分析指標有哪些

大家都知道，對一個公司的財務數據進行分析可以很好的掌握了解該公司的整體狀況。投資如果能夠很好的掌握數據分析常用的指標，就能很好的抓住企業的運營發展情況。那麼在財務分析的過程中，哪些數據指標較為常見呢?接下來， 公司 為大家講解。

一般來說，其實對企業財務數據的解析，主要是針對該企業業務運營成功及財務狀況的綜合總結與評價而作出的詳細數據。在這些數據中，主要包含有企業的償債、運營、獲利以及發展等能力了數據。通過這些數據可以很好的得出企業的財務、經營是否健康發展。從而分析出後續的業務前景與潛力。

接下來，我們就爭對以下幾個常用的數據分析指標給大家做相關解讀。

1、變現能力比率指標

這個主要反應的是一個企業公司生產現金的能力，通俗來說也就是賺錢的能力。表明該企業公司能夠在短時間內現金流產出及資產流動的多少。如：速動比率與流動比率。

速動比率是流動資金總計與存貨的差構成了速動資產總計/流動負債總計。反應的是馬上變現用來償還流動負債的能力。

流動比率是流動資產總計/流動負債總計。反應出企業流動資金在贏得短時間債務的時候，可以變現償還債務的能力，其比率高低會大不相同。

2、負債比率指標

該比率很好的反應出資產、凈資產、債務之間的關系，反應出公司企業嘗付到期長期的債務能力。其中包含，如：產權比率、資產負債比率等。

3、獲利能力比率指標

這個就更加容易理解了，主要指的是企業通過經營獲取收益的能力。該指標對於投資人及債務人都是非常關注的。其中包含有，如：毛利率、凈利率、資產凈利率、凈資產收益率等。

上述指標對於企業財務分析可以說是不僅常見而且還是非常重要的，當然除了這些，還會有其他的相關指標也是一樣重要的。指標的不同，其特點也不同，投資者可以結合其他相關財務分析資料進行學習掌握。今天的內容就介紹到這里，希望能夠幫助到大家。

I. 大數據工程師分析企業數據 所需大數據來源有哪些

【導語】如今大數據異常的火爆，每行每業都在討論大數據，在這樣的大趨勢下，各大企業也都在思考大數據的問題，也都希望能在公司產品有研發、生產、銷售及售後各個領域應用大數據，那麼大數據工程師分析企業數據，所需大數據來源有哪些呢?接下來就一起來看看吧。

1、其實數據的來源可以是多個方面多個維度的。如企業自身的經營管理活動產生的數據、政府或機構公開的行業數據、數據管理咨詢公司或數據交易平台購買數據、或者通過爬蟲工具等在網路上抓取數據等等。

2、企業的每個崗位、每個人員都在進行著與企業相關的經營和管理活動，都在掌握著企業相關資源，擁有這些資源的信息和記錄，這些資源與資源轉換活動就是企業大數據的發源地。只要每個崗位的員工都能參與到數據採集和數據記錄的過程中，或者配合著相關的設備完成對數據的採集工作，企業積累自己的大數據就是一件非常容易的事情。

3、政府或機構公開的行業數據其實更好獲取，如國家統計局、中國統計學會、中國投入產出學會等。在這些網站中可以很方便地查詢到一些數據，如農業基本情況、工業生產者出廠價格指數、能源生產總量和構成、對外貿易和利用外資等等數據。並且可以分為月報、季報、年報，如果堅持獲取分析，對行業的發展趨勢等都是有很大的指導作用。

4、如果需要的數據市場上沒有，或者不願意購買，可以選擇招/做一名爬蟲工程師，自己動手去爬取數據。可以說只要在互聯網上看到的數據都可以把它爬下來。在網路爬蟲的系統框架中主過程由控制器，解析器，資源庫三部分組成，控制器的主要工作是負責給多線程中的各個爬蟲線程分配工作任務，爬蟲的基本工作是由解析器完成，資源庫是用來存放下載到的網頁資源。

企業大數據來源合理，大數據工程師才能更准確的進行大數據分析，所以大數據工程師也要不斷進行自我能力提升，才能更好的進行數據分析。

J. 企業數據對接能力包括哪些

具體如下。
1.平滑自如的水平伸縮能力，從容應對海量數據
平滑自如的水平伸縮能力是數據中台必須具備的，特別是在數據體量迅速膨脹的今天，不具備存儲和計算水平伸縮能力的平台是很難生存的，好在今天幾乎所有的大數據技術都是分布式的，這賦予了數據中台天然的水平伸縮能力。
2.對資源擁有細粒度的控制能力，支持多任務、多用戶下的作業處理
作為中心化的平台，企業不同部門和團隊的數據都會存放在上面，每天會有大量的定時和即席作業運行，因此數據中台必須具備「多租戶」的數據管理能力，對資源能進行細粒度的切分和調控。以Hadoop上的資源管理平台Yarn為例，通過定義各種動態資源分配策略，可以很好地協調各種作業之間的資源使用情況，確保各個業務線和不同用戶的數據處理任務能及時有序地執行。
3.強大的實時處理能力
實時數據處理能力是以往傳統數據平台所不具備的，這是數據中台的一大優勢和亮點，通過實時處理我們可以將業務情況實時地反饋給用戶，極大地縮短了業務用戶的等待時間，提升了用戶體驗，在一些大促活動期間（如雙11），實時計算的時效性對於業務決策的支持作用會更加重要。
4.參與業務請求處理的能力
依託於實時計算能力，數據中台將有機會參與在線的業務處理，特別是在那些需要基於大量數據處理才能給出響應的業務請求（如用戶積分的實時計算），過去這些處理都是通過批處理作業在夜間完成的，時效性和用戶體驗很差，現在通過數據中台可以實時地計算出結果並反饋給業務系統，這使得數據平台也開始參與在線的業務處理了。
5.具備人工智慧及機器學習的數據分析能力
這是目前數據分析和應用領域最看重的能力，是當前數據分析領域的「皇冠」，它所帶來的數據洞察能力是以往傳統數據分析方法無法企及的，沒有這種能力的數據中台是不完善的。這部分能力一般是通過在大數據平台上集成相關組件實現的（如SparkMLib），但也有很多演算法不能滿足實際需要，因此需要集成一些第三方的演算法庫和集群環境作為補充。
6.以數據倉庫理論管理和組織各類數據
數據倉庫無疑是企業對於數據組織和管理的事實標准，不管是傳統平台還是大數據平台，數據倉庫理論都是科學有效的數據管理方法，可以說「沒有數據倉庫的大數據平台是沒有靈魂的」。通過數據倉庫體系的治理，企業數據的質量會得到大幅提升，也更利於前台的使用。
7.對外提供強大的數據服務，支持多種協議的數據傳輸與交互
過去的數據平台基本上都是將處理好的數據存放在關系型資料庫中，供外圍系統通過連接資料庫的方式自行獲取，可以說這是最低水平的數據服務，一個好的數據平台一定要提供強大的數據服務以便讓數據需求方更容易和便捷地獲取數據。平台支持的協議和方式越豐富，越能容易地幫助各業務中心和前台應用，加速集成和對接，降低企業整體的研發成本。而靈活便捷的數據獲取方式又會吸引企業的數據供給方將數據主動放到數據中台上，從而享受數據中台帶來的「紅利」。
8.擁有完善的數據治理體系，數據質量能夠得到有效保障
數據治理是貫穿數據平台建設全過程的一項工作，它是技術和管理方式的一種綜合手段。數據中台一般會引入一些專業的數據治理工具對數據質量進行把控，這些工具會根據預定義的業務和技術規則定期抽檢目標數據進行驗證，並給出數據質量報告。為了配合數據治理，企業在管理上也應該成立相應的組織或機構來負責，這是建設數據中台在管理方面要做的工作之一。
9.精準的細粒度安全控制
數據中台要提供技術和管理上的多重機制保障企業的數據安全。從技術上看，數據中台需要提供嚴格的認證與授權機制來管理每一個使用平台的用戶（包括自然人賬戶和應用系統賬戶），提供健全的數據加密與脫敏機制對敏感數據進行特殊處理，同時對每類數據的所有人、使用者和讀寫許可權都要有明確的記錄和追蹤，對賬戶創建和授權申請都要有完備的審批機制。
以上就是數據中台必須具備的9個能力。了解更多關於數據中台原理與實現的內容，你可以關注《數據中台實戰課》專欄，以下是專欄目錄。你可以使用極客視點專屬口令，享受立減優惠。