大数据发展前景如何

精细化最终的目的就是就是让管理高效轻松，减少企业管理成本，提高员工的工作效率。精细化就是量化工作，细分模块，根据目标完成度，发放相应工资，充分激励能者多劳，劳者多得，减少企业不必要的损耗。根据不同职位，设置不同比重的薪酬架构，最大程度激励员工积极性，积极性是提高工作效率的最直接因素。每个职位的绩效考核，必须有明确的数据指标作为标准，以结果为导向，员工的激励与压力并行，这是精细化管理的核心。当然薪酬设计要掌握平衡点，这个很重要。

这样的薪酬就是调动人们的工作热情，提高积极性，鼓励人们拿高工资，高工资的前提就是多创造劳动力，那么企业的效率就提升了。可能这样还不够精细化，我们还可用积分去考核员工的行为与结果，首先设置标准的积分规则，比如企业文化、工作职责、规章制度、能力分等。用积分去激励提醒员工的行为，用将扣分的形式比将扣钱更简单 *** 作更容易，其次扣分比扣钱相比，扣分提醒比扣钱更容易接受。

成功之道积分管理系统就是这样一款可以有效帮助企业进行精细化管理的软件。

积分管理不仅无纸化办公，更比传统的表格记录更简便，更高效，减少了繁琐的记录、汇总等。积分规则都在积分管理系统导入，积分自动生成，积分事件等一目了然，支持一人一个账号，实时了解自己的积分状况，积分走线图、饼状图及时反馈优异与薄弱环节，设置不同等级的晋升空间，积分跟升职、奖金、涨工资、福利待遇、评奖评优，甚至可以跟一切奖励机制挂勾，鼓励人们全方面发展，造就企业多功能人才。

最后如还有不重视积分的顽固分子，可根据企业的自身情况，实行271、361、451等众多法则，三个月为一个周期进行奖励淘汰制度，充分调动了人们的紧迫感，实现压力与动力并行，如此精细化管理可大大的减少了企业多余的，浑水摸鱼的不必要的耗损，留住了的都是精兵强将，都是战斗力十足的精英。

积分制管理系统更是支持移动端与PC端，不论企业老板还是管理者即便不是在公司，都可实时清楚了解个人、部门、公司等工作运行状况，实现轻松管理，解放老板。

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？

1、大数据产业进展显著

过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。

在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。

在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。

在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。

在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。

2、产业的五大困局

虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。

一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。

二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。

三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（2190 -519%,诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。

四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。

五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。

IT运维管理系统中，信息化管理体系建设包含哪些内容？

IT运维管理体系要真正发挥效益，避免“为技术而技术”，需要融合人、流程、技术。根据信息化的发展要求，配套的管理措施应包括组织模式、管理制度、管理流程、绩效考核、运维费用、技术支撑等内容。

组织模式：中心从全局的角度定位IT运行维护和服务工作，将中心目前分散进行的各项IT运行维护和服务的工作职能逐渐整合，进行集中统一管理，统一调度IT运行维护和服务的技术力量，并结合中心实际情况和管理需要进行配套的组织机构的设置和逐步完善。第一，成立IT运维管理领导小组。初期可以成立由中心领导和各处（室）负责人组成的IT运维管理协调小组，从总体上负责IT运行维护和运维管理的统一组织协调，监督检查各处室服务质量；将来根据IT运维管理发展，可以成立由部领导、中心领导和业务司局领导组成的信息化治理领导小组。第二，建立面向用户的服务接口。初期以服务台为统一服务接口，不断扩充与完善服务台的功能，统一受理客户的IT服务请求，记录事件和一线解决，对解决不了的较为专业的事件派发给专业的二线技术人员，各相关处室提供二线技术支持，并明确相关技术支持人员及职责；将来逐步建立独立的IT运行维护和服务机构（运维中心），专门负责IT运维和服务工作，合理划分建设与运维的边界，实现建设与运维的分离。第三，设置合理的组织机构。初期保持目前组织机构和职责不变，进一步理顺关系；将来随着信息化发展和管理成熟度的不断提升，逐步建立起完全适应体系运行的IT治理组织机构；

管理制度：管理制度是指IT运行维护和服务工作必须遵循的内部管理规定，用于提高工作的协调性和管理的有效性。借鉴IT运维管理体系国际标准标准ISO20000要求，管理制度分为 “总办法”、“分办法”、 “实施细则或 *** 作指南”和“配套表单”四个层次，见图13－6。

资料来源：中国IT治理研究中心（ITGov），网址：>

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