公司的数据可能有哪些

A. 数据分析有哪些分类

​按数据分析面对的问题不同分类：战略、运营

战略分析：是为了解决公司战略方向问题，回答要向哪里去的问题。

此类分析通常比较宏观，需要分析者有大局观、有战略思维；

所用的数据除了公司内部的数据，还需要竞品数据、行业数据。

战略分析的方法：需要从竞品及行业数据中发现行业发展趋势及竞品的战略定位，同时结合公司内部数据，可以发现相对于行业和竞品发展，内部在哪些地方存在不足，以此制定进攻和防守策略

运营分析：不同于战略分析，运营分析以解决实际运营问题为目标，比较微观。

需要分析者对公司业务模式、运营细节有深入的了解；

使用的数据以公司内部数据为主。

此类分析最重要的是，分析结果要能够与运营结合，并能有效落地

按数据分析服务的部门不同分类：业务、数据

业务分析：此类分析由业务部门发起，提交给分析师执行，最终结果交付给业务部门。此类分析一般在最终的价值发现环节效率较高，问题的针对性较强。

数据分析：此类分析由数据部门发起，最终结果视具体情况可能提高给业务部门或者管理层。由于此类分析的视角不同于业务分析，在最终的价值发现和实现环节需要与业务部门的深入沟通。同时，也正是由于视角不同，会经常发现业务部门没有发现或者忽视的问题。

数据分析按分析的范围不同分类：行业、公司、部门、业务环节

行业分析：目的是总结和预测整个行业的过去和未来的发展趋势，时间窗口一般在1年以上。使用场景较多的是在投资公司中或者很多公司的市场宣传稿中会出现。行业分析的对象是商业模式或者业务形态，关注的是资金、市场格局、用户需求的变化和各企业的应对。最有价值和最难的是要提前预测行业的增长爆发点和衰退的转折点。

公司分析：目的是结合行业分析对公司业务发展做出诊断，给公司发展提供决策建议。时间窗口一般在一年以内，在公司战略决策会发挥较大的作用。SWOT等方法适合在公司分析中使用。分析者首先要认清企业的商业模式，要与公司的管理者同步公司的短期和长期目标，了解企业的盈利来源和运作方式，通过公司内外部数据的对比发现运营中的问题和商机。在这个过程中，了解市场和竞品的动态是非常重要的。

部门分析：目的是对部门职能范围内的业务发展做出正确的诊断并给出适当的建议。前提是能充分理解部门在整个公司中的角色和地位、该部门与其他部门的协作关系、在工作流程中的上下游关系。基于以上理解，以配合公司业务发展为目的，以提升部门KPI或某个关键任务为分析目标，利用公司和部门运营数据去做分析。此类分析中，理解公司业务、有产品和业务思维很重要，指标的分解、对比，数据变化的归因往往是常用的分析方法。

业务环节分析：这是数据分析在业务最细粒度的应用。分析者只需要关注非常具体的某个业务环节，让大家感兴趣的是这个业务环节数据的变化原因和改善方式。此时分析的指标经常是确定的，目标也很直接。但所谓牵一发动全身，这个环节的变化通常是由其他环节的变化引起的。所以万万不能走入一叶障目不见泰山的误区。

数据分析按项目的阶段不同分类：咨询、实施

咨询分析：以前有过跟咨询公司合作的经历。在项目开始阶段，乙方通常需要花很多时间讨论项目立项的必要性、收益等，以此来说服甲方老板，你懂的。但是，我要说的是，即使是公司自行研发的项目，在立项阶段，数据分析需要做的是树立目标。通过数据分析，可以对业务有一个全面的诊断，发现问题，提出项目需要改善的主要指标，并预测出项目上线后的收益。立项是需要管理层批准的，因此这个阶段的分析需要简明扼要、一针见血，分析结果的呈现起着至关重要的作用。

实施分析：项目开始后，数据分析需要做的是过程控制。除了项目目标涉及的主要指标需要持续关注之外，还需要关注过程类指标。所谓过程类指标，是指能够反映出项目执行内容的数据。因为主要指标的表现通常是滞后的，而且是若干因素影响的结果，过程指标是为了明确各影响因素的作用效果。比如项目目标是提升使用时长，项目内容可能包括提升新用户和老用户的使用时长，那么则应该把新老用户的时长作为指标单独监控和分析。

B. 企业核心数据内容包括哪些

标准化和规范化 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。 举例，姓氏就是

C. 销售公司内部的数据有哪些怎样使用这些数据

不同行业的公司内部的数据是不一样的。
比如说之前我在服装公司上班的时候，内部数据就有服装的款式，品名，然后尺码 颜色 以及每日的销售数据 库存数据，每个店铺的销售数据，每个店铺的库存 然后每个店铺里面又包含了每个销售的数据，每个店铺又牵扯到地区。从进货 销售 库存的方面来分析，最后要出现的结果就是让公司有利润可以赚，让公司的收益最大化。
码字不易，望采纳。

D. 企业用的主数据管理主要管理哪些数据

亿信华辰数据标准管理平台从数据标准制定、发布、落地实施、评估以及更新维护进行全生命周期的管理，可以满足各个行业以及不同用户的需求。以亿信华辰数据标准管理平台为例，企业的数据标准管理主要包括以下四个部分：
一是标准的规划
企业的数据标准来源非常丰富，不仅有外部监管的要求，行业通用的标准，同时也要考虑到企业内部的实际情况，因此进行数据标准管理的第一步就是进行标准的规划，通过调研分析研究数据标准整体分类框架和定义，以及对业务的支撑状况，根据调研结果结合参照行业最佳实践，定义企业自身的标准框架和分类体系，梳理审核数据标准范围、分类框架和规划实施路线图。
二是标准的制定
在标准分类规划的基础上需要制定相应的数据标准，定义数据标准相关规则。制定标准需要遵循以下六大原则：共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性和可行性。依据业务调研和信息系统调研结果，分析诊断和归纳数据标准现状和问题，依据国家和行业相关规定，结合企业自身发展需要，明确各数据元的业务含义、业务规则、数据元定义以及数据项属性等，进行具体数据标准的编写定义工作，通过权威部门（数据标准管理部门）的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本。
三是标准的落地实施
事先确定好哪些数据标准需要落地以及哪些系统需要进行落地，将确认的数据标准与业务系统（新建系统或原有系统）进行映射，通过数据标准落地评估定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要定期的对元数据标准覆盖率进行检核分析，定期产出元数据标准覆盖率分析报告，综合评价数据标准落地实施成效，逐步提高数据质量，逐步使全部数据符合数据标准。
四是标准的维护
数据标准并非一成不变，而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善。权威部门（数据标准管理部门）通过正式的评审流程及时进行数据标准更新、完善和发布，使数据标准保持最新最优，并对历史版本的数据标准进行管理，使各版本的数据标准有迹可循。

E. 大数据有哪些来源

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：
1)交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。
3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
4)机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
5)互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。

F. 掌握了公司的财务情况，需要看哪些数据

其一：现金流量。现金是企业的血液。一个企业在账面有盈利数百万，那是有一定风险的，万一欠款大户破产或失踪，百万利润瞬间可能化为乌有，只有手上的现金是真的。所以，现金流是老总首先要关注的财务数据，企业财务必须每天及时向老总更新现金账目，老总根据现金流情况安排现金支出。
其二：应收账款。应收账款是企业现金流的重要来源，是老总应重点关注的对象。每天观看应收账款的变化，分析客户的动态，布置应收账款的收款工作，保证应收账款无坏账，取保现金流量。
其三：应付账款。应付征款是企业诚信度的重要指标，是企业和供应商关系的具体写照。老总应根据企业资金状况和供应商的关系，进行应付账款清还的核准、审批工作。
其四：当日利润。当日利润指标是企业健康发展的重要标志。对当日利润测算方法有多种，基本方法是按企业年度目标测算出每日利润指标，在测算出企业日盈亏平衡点，每日实际盈利超过每日利润指标，完成了日计划。按当日作为核算单位，能及时了解公司的盈利情况，发现公司盈利方面存在的规律和问题，及时调整盈利指标，发现每一阶段、每一产品的盈利中存在问题，加以解决，确保盈利指标的实现。

G. 公司运营数据主要包括哪些

财务数据是主要的。
营业额、利润、税收、成本组成。
网站运营数据：pv、uv，网站排名，seo等一管之见
仅供参考

H. 企业财务分析过程中常见的数据分析指标有哪些

大家都知道，对一个公司的财务数据进行分析可以很好的掌握了解该公司的整体状况。投资如果能够很好的掌握数据分析常用的指标，就能很好的抓住企业的运营发展情况。那么在财务分析的过程中，哪些数据指标较为常见呢?接下来， 公司 为大家讲解。

一般来说，其实对企业财务数据的解析，主要是针对该企业业务运营成功及财务状况的综合总结与评价而作出的详细数据。在这些数据中，主要包含有企业的偿债、运营、获利以及发展等能力了数据。通过这些数据可以很好的得出企业的财务、经营是否健康发展。从而分析出后续的业务前景与潜力。

接下来，我们就争对以下几个常用的数据分析指标给大家做相关解读。

1、变现能力比率指标

这个主要反应的是一个企业公司生产现金的能力，通俗来说也就是赚钱的能力。表明该企业公司能够在短时间内现金流产出及资产流动的多少。如：速动比率与流动比率。

速动比率是流动资金总计与存货的差构成了速动资产总计/流动负债总计。反应的是马上变现用来偿还流动负债的能力。

流动比率是流动资产总计/流动负债总计。反应出企业流动资金在赢得短时间债务的时候，可以变现偿还债务的能力，其比率高低会大不相同。

2、负债比率指标

该比率很好的反应出资产、净资产、债务之间的关系，反应出公司企业尝付到期长期的债务能力。其中包含，如：产权比率、资产负债比率等。

3、获利能力比率指标

这个就更加容易理解了，主要指的是企业通过经营获取收益的能力。该指标对于投资人及债务人都是非常关注的。其中包含有，如：毛利率、净利率、资产净利率、净资产收益率等。

上述指标对于企业财务分析可以说是不仅常见而且还是非常重要的，当然除了这些，还会有其他的相关指标也是一样重要的。指标的不同，其特点也不同，投资者可以结合其他相关财务分析资料进行学习掌握。今天的内容就介绍到这里，希望能够帮助到大家。

I. 大数据工程师分析企业数据 所需大数据来源有哪些

【导语】如今大数据异常的火爆，每行每业都在讨论大数据，在这样的大趋势下，各大企业也都在思考大数据的问题，也都希望能在公司产品有研发、生产、销售及售后各个领域应用大数据，那么大数据工程师分析企业数据，所需大数据来源有哪些呢?接下来就一起来看看吧。

1、其实数据的来源可以是多个方面多个维度的。如企业自身的经营管理活动产生的数据、政府或机构公开的行业数据、数据管理咨询公司或数据交易平台购买数据、或者通过爬虫工具等在网络上抓取数据等等。

2、企业的每个岗位、每个人员都在进行着与企业相关的经营和管理活动，都在掌握着企业相关资源，拥有这些资源的信息和记录，这些资源与资源转换活动就是企业大数据的发源地。只要每个岗位的员工都能参与到数据采集和数据记录的过程中，或者配合着相关的设备完成对数据的采集工作，企业积累自己的大数据就是一件非常容易的事情。

3、政府或机构公开的行业数据其实更好获取，如国家统计局、中国统计学会、中国投入产出学会等。在这些网站中可以很方便地查询到一些数据，如农业基本情况、工业生产者出厂价格指数、能源生产总量和构成、对外贸易和利用外资等等数据。并且可以分为月报、季报、年报，如果坚持获取分析，对行业的发展趋势等都是有很大的指导作用。

4、如果需要的数据市场上没有，或者不愿意购买，可以选择招/做一名爬虫工程师，自己动手去爬取数据。可以说只要在互联网上看到的数据都可以把它爬下来。在网络爬虫的系统框架中主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成，控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务，爬虫的基本工作是由解析器完成，资源库是用来存放下载到的网页资源。

企业大数据来源合理，大数据工程师才能更准确的进行大数据分析，所以大数据工程师也要不断进行自我能力提升，才能更好的进行数据分析。

J. 企业数据对接能力包括哪些

具体如下。
1.平滑自如的水平伸缩能力，从容应对海量数据
平滑自如的水平伸缩能力是数据中台必须具备的，特别是在数据体量迅速膨胀的今天，不具备存储和计算水平伸缩能力的平台是很难生存的，好在今天几乎所有的大数据技术都是分布式的，这赋予了数据中台天然的水平伸缩能力。
2.对资源拥有细粒度的控制能力，支持多任务、多用户下的作业处理
作为中心化的平台，企业不同部门和团队的数据都会存放在上面，每天会有大量的定时和即席作业运行，因此数据中台必须具备“多租户”的数据管理能力，对资源能进行细粒度的切分和调控。以Hadoop上的资源管理平台Yarn为例，通过定义各种动态资源分配策略，可以很好地协调各种作业之间的资源使用情况，确保各个业务线和不同用户的数据处理任务能及时有序地执行。
3.强大的实时处理能力
实时数据处理能力是以往传统数据平台所不具备的，这是数据中台的一大优势和亮点，通过实时处理我们可以将业务情况实时地反馈给用户，极大地缩短了业务用户的等待时间，提升了用户体验，在一些大促活动期间（如双11），实时计算的时效性对于业务决策的支持作用会更加重要。
4.参与业务请求处理的能力
依托于实时计算能力，数据中台将有机会参与在线的业务处理，特别是在那些需要基于大量数据处理才能给出响应的业务请求（如用户积分的实时计算），过去这些处理都是通过批处理作业在夜间完成的，时效性和用户体验很差，现在通过数据中台可以实时地计算出结果并反馈给业务系统，这使得数据平台也开始参与在线的业务处理了。
5.具备人工智能及机器学习的数据分析能力
这是目前数据分析和应用领域最看重的能力，是当前数据分析领域的“皇冠”，它所带来的数据洞察能力是以往传统数据分析方法无法企及的，没有这种能力的数据中台是不完善的。这部分能力一般是通过在大数据平台上集成相关组件实现的（如SparkMLib），但也有很多算法不能满足实际需要，因此需要集成一些第三方的算法库和集群环境作为补充。
6.以数据仓库理论管理和组织各类数据
数据仓库无疑是企业对于数据组织和管理的事实标准，不管是传统平台还是大数据平台，数据仓库理论都是科学有效的数据管理方法，可以说“没有数据仓库的大数据平台是没有灵魂的”。通过数据仓库体系的治理，企业数据的质量会得到大幅提升，也更利于前台的使用。
7.对外提供强大的数据服务，支持多种协议的数据传输与交互
过去的数据平台基本上都是将处理好的数据存放在关系型数据库中，供外围系统通过连接数据库的方式自行获取，可以说这是最低水平的数据服务，一个好的数据平台一定要提供强大的数据服务以便让数据需求方更容易和便捷地获取数据。平台支持的协议和方式越丰富，越能容易地帮助各业务中心和前台应用，加速集成和对接，降低企业整体的研发成本。而灵活便捷的数据获取方式又会吸引企业的数据供给方将数据主动放到数据中台上，从而享受数据中台带来的“红利”。
8.拥有完善的数据治理体系，数据质量能够得到有效保障
数据治理是贯穿数据平台建设全过程的一项工作，它是技术和管理方式的一种综合手段。数据中台一般会引入一些专业的数据治理工具对数据质量进行把控，这些工具会根据预定义的业务和技术规则定期抽检目标数据进行验证，并给出数据质量报告。为了配合数据治理，企业在管理上也应该成立相应的组织或机构来负责，这是建设数据中台在管理方面要做的工作之一。
9.精准的细粒度安全控制
数据中台要提供技术和管理上的多重机制保障企业的数据安全。从技术上看，数据中台需要提供严格的认证与授权机制来管理每一个使用平台的用户（包括自然人账户和应用系统账户），提供健全的数据加密与脱敏机制对敏感数据进行特殊处理，同时对每类数据的所有人、使用者和读写权限都要有明确的记录和追踪，对账户创建和授权申请都要有完备的审批机制。
以上就是数据中台必须具备的9个能力。了解更多关于数据中台原理与实现的内容，你可以关注《数据中台实战课》专栏，以下是专栏目录。你可以使用极客视点专属口令，享受立减优惠。