数据分析的步骤

数据化运营具体到企业有5步：自上而下、数据闭环（数据整合）、搭建模型、数据分析、权限分配。

1、自上而下｜定义指标库，确定项目范围

举一个O2O的例子，首先我们做自上而下的时候要知道公司内部到底有哪些决策，老板、产品、运营、市场、财务、客服，每一个部门岗位关心什么指标?

我们做指标之前要有一个目标：提升运营效率，降低运营成本，简单说四个字降本增效。老板关注的是利润率问题，产品关注产品使用率、留存率等，运营关注成本控制等等，将不同岗位人员所关注的指标，都给梳理出来。

2、数据闭环｜接入分析数据，整理数据

确定好指标之后，要形成数据闭环，把我们横向的业务系统全部打通。比如说以某个知名互联网公司为例，将交易系统、商家系统、客户系统、会员系统、财务系统全部打通，有时候把HR系统也打通了。很多时候销售部门的数据和财务部门的数据总是有差异，很多公司都存在这种情况。数据闭环打通的其实不是一个系统，而是业务之间的壁垒，让每一个部门之间沟通得更好。

3、数据模型｜打通数据关系，搭建数据模型

模型搭建是准备面粉的过程，我们把小麦给磨成面粉，最后用面粉做出蛋糕，蛋糕才是我们真正要吃的东西。搭建数据模型，从数据分析的视角，搭建很多数据模型，就是打通数据链条、打通数据之间的关系。

4、数据分析｜围绕项目范围，制作分析结果

数据分析我们怎么来做呢？比如说你想要看到不同地域下订单的变化情况，只要把这个数据拖上来，就能够很直观就能看到全国各个不同区域的订单的变化情况。

5、权限分配｜根据用户权限，分配数据资产

数据分析完成后，根据用户权限分配数据资产，手机或者电脑都可以接收，并且自动更新。

多组数据图的纵横交错不利于数据分析，通过拆分对比，各组数据形式一目了然，并且高度交互，实现针对某个点显示所有品类或时间的具体数据，高效获取数据分析结果。

带来了大量的位置信息，催生了新的数据形式，GIS地图效果如下：

以上数据功能、数据图表都来自海致BDP~

区块链技术可以打通司法、公证、审计、仲裁机构的信息通道。

从数据来源到证据固定和加密保持，数据全链条每个节点都有存证可供随时取证，保证了数据的防篡改度和可信度，达到存证信息具备法律效力的结果。

区块链，就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条。这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。这些服务器在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持。如果要修改区块链中的信息，必须征得半数以上节点的同意并修改所有节点中的信息，而这些节点通常掌握在不同的主体手中，因此篡改区块链中的信息是一件极其困难的事。相比于传统的网络，区块链具有两大核心特点，一是数据难以篡改、二是去中心化。基于这两个特点，区块链所记录的信息更加真实可靠，可以帮助解决人们互不信任的问题。区块链是按照时间顺序，将数据区块以顺序相连的方式组合成的链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义区块链技术是利用块链式数据结构验证与存储数据，利用分布式节点共识算法生成和更新数据，利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约，编程和操作数据的全新的分布式基础架构与计算范式。

2022年伊始，我国金融 科技 发展的新阶段顶层设计就已出炉，为未来四年锚定了发展目标与方向。据中国人民银行公告，《金融 科技 发展规划(2022-2025年)》(以下简称《规划》)已于近日正式印发，这是央行发布的金融 科技 发展第二阶段的规划。

《规划》明确了创新边界和发展方向，提出“数字驱动、智慧为民、绿色低碳、公平普惠”的16字原则与8大方向的重点工作任务。

在《规划》提到的各项任务中，“数字”作为关键词贯穿全文。毫无疑问的是, 数字金融提高了金融服务的普惠性，金融 科技 发展赋予普惠金融更多机遇。作为场景金融 科技 领域的头部企业，在场景 科技 与金融服务深度交融的背景下，即科金融一直将塑造数字化核心能力作为竞争壁垒，高度重视在人工智能、大数据、云计算等领域的科研 探索 ，持续驱动数字 科技 在金融服务中的创新应用。

挖掘数据要素的价值 全面激活数字化经营新动能

此次《规划》中要求金融 科技 公司不仅有全面加强数据建设的能力，还能够搭建业务、技术、数据融合联动的一体化运营中台，建立智能化风控机制，还要在保障安全和隐私前提下推动数据有序共享与综合应用，全面激活数字化经营新动能。

自成立之初，即科金融便着手布局以大数据和人工智能为底层支撑的场景服务生态。以消费场景为战略原点，以小微商户为服务核心，建立全场景数据关系链路和关系图谱，打通小微数据链条，构建精准B端C端数据画像，助力金融机构授信和风险控制手段，改善中小企业金融服务可获得性低的问题。

此外，通过不断挖掘数据要素价值，基于金融需求预测的金融服务联动，引入多维度服务资源，覆盖小微经营的高频应用与需求场景，打破金融服务与非金融服务的边界，通过金融 科技 的资源整合来实现单一金融机构无法达到的服务水准。同时帮助金融机构降本增效，增强与小微客户的互动与黏性。

尤其在抗疫的特殊时期，“数字 科技 ”和“场景金融”的新型结合，为小微企业提供了包含消费金融、企业融资、账户体系、智能营销、合规运营在内的全方位服务。在缓解居民消费流动性约束、支持小微企业和个体工商户经营发展过程中发挥了重要作用。

大数据驱动场景智能风控 重塑金融服务模式

数据风控是实现普惠金融的核心要素之一。数据驱动的智能风控不仅能够精准进行风险监测和管理，还能够重塑金融服务模式。

即科金融自主研发的Geex Alpha+智能决策系统集群，涵盖从商户展业、商户生命周期管理到消费端进件、反欺诈、信审、核心风控以及催收等全流程管控引擎。有效打通了持牌金融机构、场景商户、消费者之间的障碍，形成了以场景为核心，从“商户”和“客户”双视角，用数据驱动场景精细化管理的场景消费金融服务模式。

整套系统拓展近千个模块，360 动态监测100+风险预警指数，具有良好的集成性和扩展性，可将成熟模式快速复制到不同的场景，实现多类型场景的数字化敏捷管理。

未来，即科金融将再接再厉、锐意进取，在不断提升自身 科技 能力的同时，借力前沿 科技 创新能力，积极 探索 通过数字技术，充分利用好数字化转型的契机，更好服务民生发展。

2017年起，“智慧工地”逐步进入政策视野，此前则多为建筑施工企业出于自身需求开展的创新应用。尤其在国务院办公厅《关于促进建筑业持续健康发展的意见》印发后，“智慧工地”的应用价值及现实意义渐成共识。

当前，针对“智慧工地”的顶层设计尚未明确，各地关于“智慧工地”的概念界定和路径设计也各有千秋。综合多地文件，可以将“智慧工地”理解为基于信息技术，围绕建筑工程项目全生命周期，建立支撑现场管理、互联协同、智能决策、数据共享的信息化系统，实现信息技术与现场管理深度融合的新型施工管控模式。

要而言之，“智慧工地”旨在为工程施工项目装上“智慧大脑”，通过采集、集成和应用建筑施工数据，实现对于施工现场的信息化监管。

1、信息采集：打破“信息孤岛”

施工现场散落着类别多、数量大的信息，涉及政府监管部门、建设、施工、监理、设计和材料供应商等诸多主体，需服务于质量、安全、成本、工期等控制需要。

为改变传统工地中信息重复采集、信息交叉上报、信息冗余严重、信息更新滞后的信息管理现状，“智慧工地”充分利用互联网、物联网、传感器等先进信息化技术手段，提高数据获取的准确性、及时性、真实性和完整性，致力于满足项目管理者对现场作业过程所需数据的及时获取、共享和沟通。

针对现场管理中较为突出的“信息孤岛”现象（表现为功能上不关联互助、信息不共享互换、信息与业务流程和应用相互脱节），“智慧工地”着力打破信息之间的互联互通障碍，构建横向到边、纵向到底的信息交互关系，既在“信息孤岛”间架设桥梁、实现大数据融合，也为破除“信息壁垒”、填平孤岛重建奠定基础。

响应《2016-2020年建筑业信息化发展纲要》针对施工类企业提出的“建立基于BIM的项目管理信息系统”号召，各地也要求逐步推进BIM技术，以降低信息在各环节传递过程中的衰减，实现信息的有效传递和共享。

2、系统集成：汇集多元力量

在优化信息采集的基础上，“智慧工地”还需将软件、硬件、技术和信息等集成到相互关联、统一协调的系统之中，使信息达到充分共享，在此基础上可以对施工现场的人、机、料、法、环等资源进行集中管理。

针对市场上施工现场管理信息系统多而杂的近况，“智慧工地”通过完善并集成项目管理、劳务管理、物资材料管理等系统，将施工现场所应用的各类小而精（杂）的专业化系统集成整合为各功能模块集成统一的系统平台。如《重庆市2020年“智慧工地”建设工作方案》明确智慧工地应具备人员实名制管理、危险性较大的分部分项工程安全管理、工程监理报告、工程质量验收管理、建材质量监管、工资专用账户管理6项元素，江苏省《关于推进智慧工地建设的指导意见》也明确智慧工地应涵盖现场应用、集成监管、决策分析、数据中心和行业监管等五个方面内容。

与此同时，“智慧工地”还有意提高BIM、LBS、VR、AR等技术应用软件和系统的集成程度，一方面提高信息技术集成应用能力，另一方面也有助于解决市场存在的软硬件集成难、系统选型难等问题。

3、数据应用：升级项目管理

信息的采集和系统的集成都是为了发挥大数据智能化对提升施工项目管理效能的价值。在前两步骤的基础上，“智慧工地”得以在数据应用环节发挥巨大潜能：“了解”工地的过去，“清楚”工地的现状，“预知”工地的未来。

对于各方建设主体而言，“智慧工地”有利于施工精细化管控的实现：通过集中获取、传递、处理、再生与利用项目信息，应用人员安全管理、施工进度监督、车辆未冲洗抓拍、现场设备监控等功能，能够提高施工现场决策能力和管理效率，助力项目管理“耳聪目明”，长远来看对于项目管理各方而言也是降低施工成本的创新选择。

对于监管部门而言，一方面可通过“智慧工地”优化对于施工项目的微观管理，如《成都市智慧工地线上巡查管理办法（试行）》要求各区（市）县住建行政主管部门（含质量、安全监督机构）负责所监管项目智慧工地线上巡查工作，督促相关责任单位及时整改和处理巡查问题；另一方面可应用“智慧工地”更好实现“现场与市场”联动管理，落实“现场优秀、市场优选”原则，在建筑企业中普及“以现场促市场、以市场保现场”观念，优化对于建筑市场的宏观管理。

“智慧工地”是建筑业信息化、智能化和精细化的有效载体，也是推进建筑产业现代化的重要环节，其应用能够提升行业监管和企业综合管理能力、驱动建筑企业智能化变革、引领项目全过程升级。当然，其推广还需以智能技术与智能设备的普及使用为出发点，政策支持、措施保障、督导监管加以辅助。

企业主数据治理主要分为4个阶段：主数据规划阶段、主数据标准梳理阶段、主数据治理阶段、主数据平台落地阶段。

1.主数据规划阶段

主数据规划阶段是主数据管理的第一个阶段，这个阶段的工作一般都是主数据管理的顶层工作。该阶段的工作包括制定主数据管理组织、完善主数据管理制度、搭建主数据管理体系，从而保证主数据的稳定运行。

2.主数据标准梳理阶段

主数据标准梳理阶段需要梳理主数据分类标准、主数据编码标准及主数据属性标准。需要调研收集企业现有标准、参考相关国家/行业标准，做差异及对标分析，从而找到现有标准不足，确定新标准的内容。

3.主数据治理阶段

主数据治理阶段需要梳理并检查现有数据中的缺失数据及噪声数据，发现现有数据的错误；并通过清洗、质检规则，完成历史主数据的治理工作，保障主数据管理平台铺地数据的准确性。

4.主数据平台落地阶段

主数据落地阶段也是主数据治理的最后一步。通过可靠的主数据管理平台，录入主数据标准，实现主数据规范化管理。这里推荐亿信主数据管理平台。

亿信主数据管理平台由北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发，覆盖主数据标准；主数据质量；主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。全程“零”编码，帮助用户高效完成主数据管理流程制定；丰富的可视化报表，完成主数据全生命周期监控。亿信主数据管理平台通过其高可用性帮助企业快速搭建主数据管理平台，保障各业务系统主数据的一致性，提高企业运营效率

DT时代的到来，数据真正融入了社会活动的方方面面，在这种氛围影响下，人们开始了将信息转化为数据，将数据转化为信息的循环过程。在这个过程中，涉及隐私安全的海量数据被不同企业以不同方式处理使用，在连接企业与社会各个业务流程的过程中，创造出以前从未有过的巨大价值。但流通也就意味着打破了线上和线下、数据和信息之间的安全边界，导致这些数据在流通过程中很容易出现泄漏等危害安全的问题。近些年不断出现的大规模泄漏事件，比如微博、Facebook、雅虎等数亿条信息外泄，也向人们证明了数据安全绝不是什么中小企业才会出现的问题，它涉及到每个企业和数据链条中的每个人。认为数据安全事不关己，缺少建立数据安全体系目标问题：很多企业不是没有建设数据安全体系的能力，而是缺少建设的动力，一旦没有动力来驱动完善数据安全，那数据漏洞问题就不可避免。要点：想要让这部分企业建设数据安全体系，首先要让它们明白数据安全不是“为他人服务”，而是涉及到自身企业发展、战略规划、业务记录、合同订单、商业机密等经营管理方面危险的自我建设，能够为企业日后数据分析、可视化报表等决策方式提供基础。

2020年8月，国务院国资委在《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中提出，要加速传统企业全方位、全角度、全链条的数字化转型，将数字化转型作为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段。“十四五”规划也促使各行业围绕“数字化转型”进行全方位的战略性布局。

     数字化转型本质是一种企业战略，并非仅限于大数据、人工智能、物联网等新型基础设施建设，而是根据企业自身实际情况，以业务为导向、数据为基础与传统生产要素相结合，利用新一代数字技术反向赋能业务、驱动业务与服务创新。在数字化转型过程中，数据是基础，数据作为新型生产要素，被纳入到市场化配置的生产要素之中。

数据要充当数字经济关键的基础性要素，需经过数据价值化的转换过程，在这一关键转化过程中，数据治理是基础，只有通过数据治理，打通企业内部不同层级、不同系统之间的数据壁垒，全面提升数据质量，实现对内支撑业务应用和管理决策、对外加强数据服务能力输出，从而提升数据潜在价值向实际业务价值的转化。建筑行业数字化转型解决方案中道新职坊数字销售让市场销售实现数字化、SaaS全流程管理平台实现管理技术和数据赋能、开水壶-蓝领城邦模块实现施工过程人员数据共享，从而实现数据赋能建筑企业高效、高质、快捷发展。

数字经济时代，传统行业数字化转型分为信息化、数字化和智能化三个阶段逐步实现。信息化阶段的核心是以业务流程的优化和重构为基础，通过数据反映和记录企业运营管理全过程，将企业的实际业务过程固化到信息系统，实现线下业务线上化，从而提高工作效率。在信息化实现过程中，现实世界发生的业务活动被抽象为各种对象、概念和事件的特征信息，主要以结构化数据的形式被创建、记录下来，实现业务数据化。

数字化阶段，实现了信息互联互通，从而形成一个全感知、全联接的数字世界，其实质是对信息化阶段构建的信息技术基础设施进行技术升级，将原来的系统跟系统之间的互联互通，升级为人与数字系统之间的互联互通，实现万物互联，并产生海量的基础数据，呈现了典型的大数据特性。

“智能化”阶段，将决策的主体由人逐渐向机器转变，通过数据驱动、数据赋能实现由人决策，向战术级决策自动化、战略级决策自动化逐渐演进，自动化决策能力向一线业务人员、一线小团队覆盖，形成“大平台、小前端、富生态”的组织模式，真正实现“数据决策、数据创新”。