数据闭环是什么意思

⑴ 如何理解资源数据动态闭环管理

摘要 闭环式管理体系是一个完整的管理体系，它能帮助公司管理者同时管理好战略和运营。管理者在制定明确的战略目标后，根据这些目标分配资源，明确运营措施的优先顺序，迅速确定这些决策对运营和战略的影响，以及在必要时更新他们的战略目标。

⑵ 什么是开环控制什么是闭环控制它们有什么区别

1、开环控制是指无反馈信息的系统控制方式。当操作者启动系统，使之进入运行状态后，系统将操作者的指令一次性输向受控对象。

2、闭环控制是指控制论的一个基本概念。指作为被控的输出以一定方式返回到作为控制的输入端，并对输入端施加控制影响的一种控制关系。

3、开环控制与闭环控制的区别：有无反馈；是否对当前控制起作用。开环控制一般是在瞬间就完成的控制活动，闭环控制一定会持续一定的时间，可以借此判断。

(2)数据闭环是什么意思扩展阅读：

1、为了“改善”某个或某些受控对象的功能或发展，需要获得并使用信息，以这种信息为基础而选出的、于该对象上的作用，就叫作控制。由此可见，控制的基础是信息，一切信息传递都是为了控制，进而任何控制又都有赖于信息反馈来实现。

2、闭环控制是根据控制对象输出反馈来进行校正的控制方式，它是在测量出实际与计划发生偏差时，按定额或标准来进行纠正的。

3、发动机电喷系统的闭环控制是一个实时的氧传感器、计算机和燃油量控制装置三者之间闭合的三角关系。氧传感器“告诉”计算机混合气的空燃比情况，计算机发出命令给燃油量控制装置，向理论值的方向调整空燃比(14.7:1)。

4、开环控制系统：不将控制的结果反馈回来影响当前控制的系统。举例：投篮——篮球出手后就无法再继续对其控制，无论球进与否，球出手的一瞬间控制活动即结束。

⑶ 什么是闭环管理

闭环管理是综合闭环系统、管理的封闭原理、管理控制、信息系统等原理形成的一种管理方法。

它把全公司的供一产一销管理过程作为一个闭环系统，并把该系统中的各项专业管理如：物资供应、成本、销售、质量、人事、安全等作为闭环子系统，使系统和子系统内的管理构成连续封闭和回路且使系统活动维持在一个平衡点上；

另一方面面对变化的客观实际，进行灵敏、正确有力的信息反馈并作出相应变革，使矛盾和问题得到及时解决，决策、控制、反馈、再决策、再控制、再反馈....从而在循环积累中不断提高，促进企业超越自我不断发展。

(3)数据闭环是什么意思扩展阅读

生产过程中的闭环管理的具体要求是：

(1)以成本管理为中心， 以质量管理为重点，以设备管理为基础，以安全生产为前提，以强化劳动纪律、工作纪律、工艺纪律为保证；

(2)对二级分厂、处室， 实行成本(费用)、质量、产量为考核内容的经济责任制，使指标层层分解，落实到车间(科室)班组、个人，把提高主体认识能力作为资源转换成产品过程中速度快、效益好的重要条件；

(3)明确有关部门责任，既做到各司其职， 又做到互相支持，协调配合，确保连续、稳定、均衡生产。

成本生产过程成本的闭环管理系统要控制产品的直接费用、管理费用和企业资金的使用，为各级管理人员及时提供成本计划执行情况以及降低成本、增加盈利的决策信息。

其功能是计算产品成本，编制成本计划，进行成本分析与控制，为整个企业的指挥决策中心提供成本依据，对企业的投资项目进行控制估价等，使产品成本最低。责任部门为财务处。

⑷ 汽车中所说的开环和闭环是什么意思哦

汽车中所说的开环和闭环是指汽车电子系统电路反馈的控制形式，开环控制就是输入控制输出；闭环控制就是在开环控制的基础上加上一个反馈，使得输出又可以反过来作用输入。

开环控制系统对发动机及控制系统的精度要求高，控制精度低。无氧传感器在使用工况超出预定范围时，不能实现控制。

在闭环控制系统中，发动机排气管上加装了氧传感器，根据排气中含氧量的变化，判断实际进人汽缸的混合气空燃比，再通过电脑与设定的目标空燃比进行比较，并根据误差修正喷油量。空燃比控制精度较高。

(4)数据闭环是什么意思扩展阅读

汽车开环控制系统的工作原理

汽车开环控制系统是预先设定的加工程序指令通过运算控制器（可为微机或单片机）去控制脉冲的产生和分配，发出相应的脉冲；再由这些脉冲驱动步进电动机，通过精密传动机构带动工作台进行加工。如果能保证不丢失脉冲，能有效地抑制干扰的影响，再采用精密传动机构。

开环系统的优点是无反馈环节，一般结构简单、系统稳定性好、成本低。因此，在输出量和输入量之间的关系固定，且内部参数或外部负载等扰动因素不大，或这些扰动因素产生的误差可以预先确定并能进行补偿的情况下，可以采用开环控制系统。

⑸ 闭环管理是什么意思

闭环管理是综合闭环系统、管理的封闭原理、管理控制、信息系统等原理形成的一种管理方法。

它把全公司的供一产一销管理过程作为一个闭环系统，使系统和子系统内的管理构成连续封闭和回路且使系统活动维持在一个平衡点上，进而使矛盾和问题得到及时解决，决策、控制、反馈、再控制、再反馈。...从而在循环积累中不断提高，促进企业超越自我不断发展。

(5)数据闭环是什么意思扩展阅读：

原理：

闭环管理是综合闭环系统、管理的封闭原理、管理控制、信息系统等原理形成的一种管理方法。

它把全公司的供一产一销管理过程作为一个闭环系统，并把该系统中的各项专业管理如：物资供应、成本、销售、质量、人事、安全等作为闭环子系统，使系统和子系统内的管理构成连续封闭和回路且使系统活动维持在一个平衡点上；

另一方面面对变化的客观实际，进行灵敏、正确有力的信息反馈并作出相应变革，使矛盾和问题得到及时解决，决策、控制、反馈、再决策、再控制、再反馈....从而在循环积累中不断提高，促进企业超越自我不断发展。

参考资料:网络---闭环管理

⑹ 什么是闭环什么是开环 通用技术

开环和闭环都是控制方面经常使用的术语。开环控制就是没有反馈系统的控制，比方你家使用的调光台灯，旋钮调节到哪里就是哪里，感觉不对可以再次调节一下。
闭环控制，一般由人们设定目标，由电路自己的检测电路实行反馈检测数据。达到跟踪设定的操作过程就叫做闭环控制。比方自己家的空调系统，就是一个闭环的控制，高级的在遥控手柄这方面检测室内温度，做一个比较大的闭环控制。中央空调更是需要使用更高一个等级的闭环控制才能够保持若干部位的均衡温度。

⑺ 人工智能数据闭环的重要性

数据闭环是人工智能体系化的先决条件及关键因素。

人工智能英文缩写为AI。它是研究，开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能

是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学。

它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

⑻ 如何打造有价值的数据闭环

回答之前先说一下大数据近况吧，

大数据被广泛而热烈地讨论着，数据本是一个样本的东西，但是科学技术让它变成了高大上的存在，改变着人们的生活生产方式。大数据可以告诉我们个人行为习惯，企业发展趋势，城市交通现状，人口组成变化等等等等，在庞大的社会资源面前，大数据几乎可以被运用到任何一个行业和领域。但是要让大数据真正做到有价值，并不是件容易的事。

什么样的数据是有用的？
在以流式方式产生数据的时代，并不是什么都能拉到篮里成为菜，从海量数据中获取有价值的那部分才是关键的。很多企业积极紧跟大数据的脚步，开展大数据建设，但却存在盲目收集数据并进行分析的情况，更多数据不意味着就可以转化为有意义的洞察。无论整体规划、技术平台还是业务流程，大多数企业并未针对大数据分析做出特别的调整与变化，所以在大数据建设上也就无法获得预期的效果。


形成数据闭环的重要性
数据的准确、真实、全面、精细，都是影响最终分析结果的因素，可实践的数据才能让企业获得前瞻性的预测。数据从一端流向另一端，无可避免会产生转化率的问题，很多企业或行业无法完善流转间的数据留存，无法清晰统计转化的方向，如果数据本身不靠谱，那么结果也只能“呵呵”了。只有实现完整的数据闭环，才能让数据挖掘、数据分析变成商业价值。从布点、收集、存储、刷新、识辨、关联、挖掘、决策、行动、再到反馈，这样一个闭环，才能让数据驱动业务。搭建一个适应大数据时代的技术架构，让企业转型变简单。

解决方案：

那么如何达到这个效果呢？你仅仅需要一个端到端的解决方案，它几乎没有数据源限制，从常见的数据源里，无论数据量大小，结构化还是非结构化，一次性的还是持续性的数据，均可直接导入，还可以自主选择数据的时间和方式。建立在Hadoop集群上，数据集成、数据准备、数据挖掘（全量运算）、数据分析、数据可视化（数据输出），形成一个循环的过程，连接数据就可以实时得到分析结构。它还拥有强大的企业级数据管理能力，配合灵活的集成点，更利于数据流依赖关系的管理。可以输入、输出数据或者建立数据关联，也可以进行数据存储和分区、压缩，保留策略、数据分析、来源分析和元分析。几近完美的它就是：亦策大数据平台，网址是：http://www.ebistrategy.com。

数据是非常强大的，然而通过数据转化得到清晰有价值的结论并不是一间容易的事。不是为了大数据而大数据，重要的是从你的原始数据中找到切实的规律，扩展到每个公司层级，让整个公司数据能力工程化，细化准确的数据，完整的数据闭环，让企业在海量数据中获得有价值的分析，制定可执行的方案，最终推动企业业务发展。

希望可以帮到你。