论如何在铁运公司应用大数据管理,本文是关于大数据相关论文范文与铁运和数据管理和应用相关论文范文.
大数据论文参考文献：
摘 要：近些年“大数据、数据挖掘、数据分析”等词被越来越多的提及,新兴的“大数据”的产生给企业战略决策提供了新的思路与方法,越来越多的企业开始意识到了数据背后隐藏的巨大财富和价值.大数据时代给传统的企业管理模式构成了巨大冲击,企业开始改变管理模式,创新管理模式,如何更好的利用大数据进行管理成为企业高层管理者们不断关注的问题.
关键词：大数据管理；数据分析；数据挖掘
中图分类号：F27
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.18.024
1大数据的概念和特点
1.1大数据的概念
目前,对大数据的概念有多种定义,不同的概念从不同的维度出发.
“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产.
麦肯锡全球研究院将“大数据”定义为：“在一定时间内,无法用通用数据库软件工具进行撷取、管理和处理的数据集合”.国际数据公司 IDC 认为,“大数据”是一种新一代的架构和技术,其目的是为了能更经济有效地从海量的、高频率获取的、多种结构和类型的数据中获取价值.
1.2大数据的特点
大数据单从字面理解,它主要表示数据规模的庞大,但是它和“海量数据”、“超大规模数据”等概念又有本质的区别,大数据的特点概括为“4V”：即规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）和精确性（veracity）.
2国内外发展现状
目前,一场新的数据变革正在影响着社会生活的方方面面, “大数据”离我们越来越近,并且在各个领域均有涉及.例如为了保障用户在道路上的能够安全驾驶,智能汽车,谷歌自主研制的自动驾驶汽车会分析来自传感器和摄像头的实时数据.此外在智能端,很多人现在都在使用智能电视盒机顶盒,这些装备能够追踪到用户正在看的内容,看了多久,甚至是有多少人在看这个节目,从而来分析这部电视影片的流行度等信息.
我国第十三个五年规划纲要提出：“实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享”.可见广泛应用大数据已成为当今社会的必然趋势.我国大数据市场资产将超过上百亿.
3如何在铁运公司开展“大数据管理”
3.1公司信息化建设现状
2009年至今,黄陵矿业铁运公司信息化系统建设稳步推进,从TMIS（车号识别系统）、到岗位价值绩效考核系统,到干部走动式管理系统,再到设备全生命周期管理系统等各个系统几乎涵盖了公司的各个业务和各个角落.虽然信息化建设正在为企业的迅速发展提供了强有力的技术支撑,但与此同时,各系统的相对独立,需要的数据分散在各个业务系统中,大数据管理的难度主要集中在以下几个方面：
(1)部分系统功能不完善,企业不同部门、不同岗位的决策者所关注的信息点存在差异,传统方式往往是大而全,缺少个性化数据的、定位和展现,无法满足不同角色用户的需要.同时部分原始数据的真实可靠性不高,造成数据分析的结果失真.
(2)数据存储模式简单缺乏共享,只是单独存放在各自系统的数据库中,公司的不同信息化系统之间独立运行,纸制报表与EXCEL文件更是采用单机存储,不同岗位、不同部门之间信息缺乏统一规划、统一管理,企业经营信息无法互联、互通、共享和管理.
(3)数据来源种类多样化、信息异构,数据报表制作、查询、管理困难.企业经营数据来源多样,各类纸制报表、EXCLE文档及各类信息化系统采用的不同数据存储方式、不同数据存储格式.传统报表制作依赖于EXCEL表格,企业经营数据的加工、分析都需要通过EXCEL中的简单公式或复杂运算来完成,报表数据显示方式及显示内容的增/删/改需要耗费大量人工进行修正、核对.
3.2建立大数据管理应用的关键内容
3.2.1建立数据化计划
构建大数据管理的第一步是实现数据的录入和存储.公司应该最先需要考虑的是,需要保存哪种类型的数据.涉及的数据不同表示公司各个业务模式的不一样,是更加关注安全还是生产运输、人力资源数据,在建立数据计划刚开始就做好考虑.同时关注各个系统的基础数据,建立数据模型,挖掘和分析这些数据能产生的巨大价值.比如通过指纹机考勤统计,计算段、部门等单位的出勤率,迟退率的考勤统计分析模型；通过各单位材料领用情况,构建各类材料的占比情况,达到控制材料成本的材料领用分析模型；用机车耗油量与运量比值的参数,控制油耗,达到节能降耗效果的万吨油耗分析模型；以岗位为最小的经济核算单元,通过岗位收入、岗位支出的比较,确定岗位盈亏情况的岗位价值分析模型；根据岗位每月工作量数据统计情况,确定岗位工作饱和度,为企业人力资源规划提供数据支撑的工作量分析模型.
3.2.2建立数据管理和应用平台
从公司业务出发,建设适合自己的数据管理和应用平台.分别包括数据存储中心、计算中心、分析中心、服务中心四个部分,提供在线安全运输生产数据存储能力.数据整合、存储、计算、分析、安全、管理配置等功能模块被包含在大数据平台中,并提供各种形式的服务供业务系统使用.
3.2.3量体裁衣建立数据团队
公司要自建数据挖掘的团队,无论是在成本控制还是业务响应机制上都相对有利.关于数据理念,我们认为最需要培养的是以下四点：①数据的形式是多种多样的；②数据的作用是用来预测；③利用分布式存储计算搭建数据处理结构；④考量数据的外部影响,或者搜索是否存在影响企业发展的外部数据.
3.2.4好外部数据战略
有哪些外部数据会影响企业的业务发展?比如外部市场的变化如何影响我们的运输生产任务.这些都需要提前搜寻和沉淀.建立外部数据计划,企业可以通过公共渠道或者数据交换的方法来进行.
4大数据管理的目标
4.1整体目标
以公司实际管理需求为导向,全面整合公司人、机、料、能、环、资、信、法、管、标、源、势等生产作业现场,建立一个全面的、实时的、线上线下一致的、透明的智能制造服务系统,通过对各类关键业务指标的预警监控、统计分析及深层次挖掘,为企业和各单位的管理层决策提供辅助,以提高管理效率、提升决策的科学性.推动企业信息化进程与变革,支撑企业转型与战略实现；建设面向未来的数字化、智能化、连通性平台；构建智能制造,灵活创新基础平台.
4.2具体目标
(1)“互联网+”深化.通过深入的分析实现业务流程再造,打造符合铁运公司发展的基础网络规划,统一数据交换、存储与管理,保证数据的唯一性、共享性.
(2)进一步提升管理成效.以降低成本、实现精益化管理为总目标,实现各信息化业务指标量化,实现控制流、资金流、信息流三流融合,开发智能制造服务系统,为公司各单位的管理决策、战略决策提供数据支撑.
(3)实现决策智能及具体化.积累研、产、供、销、服、人、财、物等各类运营数据,通过数据对比发现企业创新点,建设商业智能分析平台.
(4)“互联网+”融合.对供应商体系,经销商体系,销售体系等上下游产业链进行有效分析和融合,通过信息化等手段实现产业链上各参与人的价值与效益.
(5)打造智能服务.在完善CRM的基础上,对核心设备实现远程实时监测功能,能够进行远程监控与诊断,实现产品全生命周期管理,通过文本与图像一体化监控、融合通讯等功能提升监测质量和服务效率,通过移动APP、微信等移动社交手段增加客户粘性和融合度.
(6)规范的数据标准体系：建立覆盖公司的数据标准体系,数据编码体系,KPI及数据字典,构建统一的数据采集标准、数据管控标准、数据质量标准,以及数据管理规范和流程等,确保数据的完整性、一致性、准确性.
(7)友好的展现和接入方式：通过各种报表、交互式分析、即席查询、数据探索、仪表盘等方式,为各级管理者提供方便、直观、可视化的分析展现,并支持通过网页、移动终端等多种访问方式灵活接入,满足随时随地的分析需求.
5结束语
随着铁运公司各项制度的有效落实,各个系统的利用率也越来越高,各项数据的真实性可靠性正在一步步的加强,这将为大数据管理工作带来巨大的便利.全面提升公司以“大数据”为代表的核心管理水平,逐步架构全公司的大数据生态环境,为公司产品的可持续发展奠定基础,为公司盈利创收,更将成为公司的利润增长点和亮点.
参考文献
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［2］（美）阿尔温.托夫勒.第三次浪潮［M］.上海：三联书店,1984.
［3］陶雪娇,胡晓峰,刘洋.大数据研究综述［J］.系统仿真学报,2013,（8）：142146.
该文评论，上文是一篇关于铁运和数据管理和应用方面的大数据论文题目、论文提纲、大数据论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
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