客户关系管理（Customer Relationship Managerment，CRM）
业务流程重组（Business Process Reengineering BPR）是针对企业业务流程的基本问题进行反思，并对它进行彻底的重新设计，使业绩取得显著性提高。与目标管理、全面质量管理、战略管理等理论相比，BPR要求企业管理人员从根本上重新思考企业已形成的基本信念，即对长期以来企业在经营中所遵循的基本信念（例如：分工思想、登记制度、规模经营和标准化生产等体制性问题）进行重新思考。这就需要打破原有的思维定势，进行创造性思维。
恭喜大家，总算到了整个 信管师 核心课程的最后一课了，开心不？激动不？能坚持到这里说明你已经突破了自己，少年，很看好你哟。好了，不瞎扯了，回归正题，流程管理主要管理的其实就是我们的活动。项目管理十大知识领域中的各项内容其实就是各种活动，一会我们在流程的定义特点中就能看出来。而量化项目管理则是以数据的手段来对项目进行管理。这两方面的内容还算是比较简单的，最后一课了，加油坚持哦！
企业战略是指一家企业在特定环境下通过制定目标、规划行动和配置资源，实现长远发展的总体方向和战略规划。企业战略主要包括以下几个方面：
几乎每个大型企业的高管都或多或少接受过咨询公司的培训或者相互合作过，咨询公司的常用的商业分析模型往往很有效率。
你公司的竞争优势是什么？价值主张有助于企业识别出它与竞争对手的区别。但你如何判断你的商业活动是否为客户创造了最大的价值和巨大的利润率呢？
山东 TRIZ培训 中讲到的问题分析工具有：功能分析、初始形势分析、因果分析，以及资源分析。本文将重点介绍因果分析。
软件的开发方法 软件开发生命周期 软件开发模型 构件与软件重用 逆向工程 净室软件工程 软件开发的模型 瀑布模型 增量模型与螺旋模型 构件组装模型 软件开发模型的统一过程 敏捷开发 逆向工程 净室软件
不会模型，做不了分析！ 最近在做一个比较大型公司的案子，涉及到营销、销售、架构、财务等各方面的分析和研究，不得不说，在信息量很大、分析维度很多的时候，有准确的分析思路和结构真的起了非常大的梳理作用。因为，再多的信息量，只要在模型的框架内，在辨别是否是否有用后，进行合理的分类，会让整体的思路清晰很多。 在跟很多优秀的人交流学习之后，会发现他们之所以能够夸夸其谈，并且头头是道，不仅仅是因为知识储备够多，还在于拥有了准确的分析思路，这就是分析模型。 那么这些模型到底要怎么使用呢？下面就以RFM模型为例来做说明。
业务架构面向企业战略和企业整体。它的一般实现包括设计和落地两个过程，并且设计与落地（升级）这两个过程是不断交替上升的。
霍尔三维结构是由逻辑维、时间维和知识维组成的立体空间结构，对系统的结构、要素、信息和反馈等进行分析，以达到最优规划、最优设计、最优管理和最优控制等目的。
为客户提供价值 = 增加获取、保留和宣传，并为业务提供价值 = 更高的利润和更高的盈利能力。
随着各行业赛道迭代的加速，行业客户日益重视IT系统和数字化方案的业务价值和整体效果。这意味着，各企业不再满意每次单独实施一个孤立产品这种形式，转而去拥抱那些能够规划全局和长期护航的供应商。这就是现在“解决方案架构师非常抢手”现象背后的原因。
本文内容来自资深架构顾问温昱老师的分享！ 温昱老师介绍： （向下滑动查看） 具有开发/管理/咨询职业经验 国内最早一批架构实践者之一 资深咨询顾问、培训讲师 辅导过多企业解决方案部 著《软件架构设计》 著《一线架构师实践指南》 著《业务架构•应用架构•数据架构实战》 参编《IT架构实录》 ▼ 随着各行业赛道迭代的加速，行业客户日益重视IT系统和数字化方案的业务价值和整体效果。这意味着，各企业不再满意每次单独实施一个孤立产品这种形式，转而去拥抱那些能够规划全局和长期护航的供应商。这就是现在“解决方案架构师非常
战略分析是战略学习周期中的核心环节。每个战略家都应该有一套分析模型供他或她使用。然而，有许多技术和工具可用于战略分析。如果您在网上浏览谷歌，您会发现一长串可用的选项。挑战是为给定的业务问题获得正确的技术和工具。这篇文章给你一个简单的介绍，让你开始战略分析的学习过程。
前面的文章中我们分析了企业战略、理清了组织结构，是不是就该进入业务分析了呢？先别急，业务分析，特别是对于具有多个不同业务线的企业而言，是一种垂直式的分析，如果直接开始业务分析，那就走上了竖井式开发的老路，就算有共同的战略目标，也未必建得出企业级的业务架构和业务系统来。业务架构强调的是横向视角，强调通观整个企业的生产过程，因此，展开垂直的业务分析之前，我们必须先确立一个统一的业务分析框架做为观察各个业务线的统一方法，这样才能将企业需要的业务能力进行分类汇集，产生合理的组件结构。
（也称TOWS分析法、道斯矩阵）。在现在的战略规划报告里，SWOT分析应该算是一个众所周知的工具。来自于麦肯锡咨询公司的SWOT分析，包括分析企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。
波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。这五种竞争力就是企业间的竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供应商的议价能力、购买者的议价能力。这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。
外链分析实战是谷歌SEO系列讲座外链建设部分核心部分，SEO优化人员应该意识到外链分析对于SEO来说是非常重要的一部分，好的外链可以提高网页排名搜索引擎排名，在开始SEO任何外链建设项目之前，SEO中链接质量的重要性不容小觑。
网络上关于写产品竞品分析的文章很多，做运营类竞品分析的文章比较少，所以今天抛砖引玉和大家分享一下，我在分析竞品运营中的思考和心得。 每天发生在我们 APP 里各种变化都是值得运营学习的最好材料，尤其
20世纪70年代以来，由于信息革命席卷全球，科学技术迅猛发展，市场需求结构发生显着变化，人们的消费行为越来越倾向于多样化和个性化；这促使市场由共性需求向个性需求转变，传统的大批量、标准化生产向小批量、个性化生产过渡。现代小批量生产型企业并不具有大批量生产下的成本领先优势，其竞争优势主要将通过差别化竞争战略获得。差别化竞争战略是指提供与众不同的产品和服务以满足顾客的特殊需求，以取得持久竞争优势。 小批量生产企业，在关注如何获取其竞争优势的同时，应注意到产品的价格必须为顾客所接受，避免在价格昂贵情况下片面追求差
对于产品经理或分析师，竞品分析是工作中常见的内容。分析竞品时，你有没有思考过：为什么要做这项工作？自己的分析过程是否系统和有针对性？
架构设计的核心是确定结构和关系，因此，它是一个抽象度较高的方法论，而抽象度较高也意味着它具有更广泛的适用性。企业级业务架构设计也是如此，除了给企业做整体能力规划外，每个人的生活也是一个整体，也可以采用架构设计方式规划一下，这样规划的结果就可能是煲出一碗“心灵鸡汤”，不信可以试试，当不了厨师的架构不是好废材。
2月21日，由吉利控股集团和河南省顺成集团共同投资的全球首个十万吨级绿色低碳甲醇工厂在安阳正式投产，这是我国首套、全球规模最大的二氧化碳加氢制绿色低碳甲醇工厂，为中国能源多样化战略点燃了一座新的灯塔，是推进中国式现代化的生动实践。
导读：推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术。大数据给了我们一个看世界的新角度，成为驱动创新的核心动力来源。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，打造并形成数据红利。 大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（下） 全文目录 06、大数据分析工具 07、大数据与智能制造的意义与影响 08、大数据规范性分析将促进规范性维护 09、大数据是智能制造核心驱动力 10、大数据对质量的新要求 11、利用大数据来实现制造业卓越运营 上期回顾
在数据量不断增长、数据生态系统复杂的时代，追踪数据从源头到目的地，及其经过的各种流程和系统的信息，对确保数据质量、合规性和决策来说至关重要。这些信息被称为数据血缘。
在日常的工作和生活中，强大的分析能力成为专业人士的基本特征。那么，如何拥有强大的分析能力呢？
作者迈克尔·施拉格（Michael Schrage），美国麻省理工学院斯隆商学院电子商务研究中心的研究员。
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。
Aftrex市场研究公司的一份报告预计，到2026年，全球区块链物联网市场将增长到2540亿美元以上。导致该市场增长的关键因素是费用的减少、安全的改善和数据的加速交换。这份报告将亚马逊、IBM、微软、甲骨文、三星和SAP列为区块链IoT领域的关键参与者。区块链对物联网市场已经有很强的吸引力，因为它能降低物联网设备因安全故障而受到损坏的风险。这种安全状况的改善为技术销售提供了新的机会。
与其他一些相关工程职位一样，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同努力拟定数据平台要求，基础和高级算法，提供数据分析和展示所需的可视化工具，并将价值创造以易于理解，富于见解的方式反馈给其他部门。 三者之间的定义又是如何界定的呢？ 数据科学家是什么样一个存在呢？ 通常情况下，数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见，硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围
新年伊始，年初又是制定目标的日子了。对于互联网大厂的员工来说，OKR并不陌生，这是一套用于明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法。
写竞品分析文档是数据产品经理必备技能，知己知彼百战不殆，竞品分析文档对于产品新人来说，几乎是必备的，无论是竞品分析也好，还是产品体验报告，最终的目的，无非是指导我们产品前进的方向。今天就给大家分享16种常见的竞品分析方法，一起来学习进步！ 表格分析法 表格分析法主要是用表格来统计竞品功能元素的有无 适用条件： 当我们想较为全面的了解一个功能的概况，或较为宏观的把握竞品的现状，可使用表格分析法 当我们思考某个功能元素是否需要保留，可使用表格法分析竞品的做法 操作步骤： 第一步：画出一个 N 行 M
结语，正在发生的未来。凡是过去，皆为序曲。历史最悠久的做事方法并不是最好的。大数据时代是名副其实的“信息社会”。大数据给我们带来了巨大的风险，但我们可以建立规范自身的新准则。更大的数据来自人本身。在一个利用数据做出决定的数据里，人类的直觉、常识和意外运气就显得十分重要。因为科技永远无法揭示人类的伟大。大数据提供的不是最终答案，而只是参考答案，为我们提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候，应当怀有谦恭之心。铭记人性之本。
来源：小飞哥笔记 ｜作者：丰宪飞 ---- 我之前的一篇文章中讲到过，一款Saas产品，产品架构搭建的好坏，对结果的影响截然不同。 如果Saas产品架构搭建的不好，那么带来的直接结果就是： 1.客户在完成某一个具体任务的时候，在整个操作的过程中，有一堆不相关的功能出现在客户的操作页面里，导致客户无法高效率的完成工作； 2.没有一个框架性的产品架构指导，后面遇到的新需求，新功能，有可能会被后来的产品经理任意归类，或者新建一个归类来解决新问题，最终产品越做越乱； 3.随着需求越来越多，需要开发
众所周知，物联网(Internet of Things，IoT)可能是互联网时代开始以来企业面临的最大机遇。 Gartner 预测, 到2020年物联网上将有近200亿个设备, 物联网产品和服务供应商将产生3000亿美元的收入。如果希望成功地利用这个机会ーー将传感器、连通性、云存储、数据处理、分析和机器学习结合起来, 以转变业务模式和流程，那么就需要一个计划和策略，用高大上的词汇描述，大概就是战略。
如今，全球正迈向数字化新时代，以云计算、大数据、人工智能与物联网为代表的数字技术，其能量在持续释放。在这些层出不穷的数字技术的驱动下，价值链正破裂重塑，新生态系统不断涌现，行业边界变得越发模糊，越来越多的传统企业都在试图通过重构自身业务模式来从容应对行业变革，并跨越传统的行业界限扩展其业务。
近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。 但是没有对岗位和自身进行合理评估，求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？ 1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？ 2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开。
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，与此同时，数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢？或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢？
对于设计师或者产品经理运营来说，熟练运用数据分析很重要，只有掌握了数据才能摸清用户需求，从而设计出用户满意的产品。 数据分析师的工作是什么样的？数据分析的流程有哪些？ 通常会有一个苦恼，不知道如何去衡量自己的方案是否有效。毕竟发声的客户都是对体验不满的用户，没有问题的用户都是沉默的。 针对这些问题，也是总结了两种方法
举一个典型的例子：男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。
1. 懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元，那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字，而熟悉业务的数据分析师，则看到的不仅是1000万这个数字，他还看到数字背后隐藏的信息，如1000万元是有哪几个业务收入构成，哪个业务收入占主要部分，哪个业务收入是最小占比，最高业务收入的地区又是哪个地区等信息。 这就是懂业务与不懂业
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
制造业是一个国家综合国力最重要的表现，在国民经济中占有重要份额，也是决定民众生活质量的重要条件。中国的制造业在改革开放30多年来取得了举世瞩目的成就，连续几年成为“世界制造力竞争指数”最强的国家，中国已然成为世界制造业的新中心。2015年中，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。配套“互联网+”和“供给侧改革”等多项措施，“智能制造”被定位为中国制造的主攻方向。 一.大数据及工业大数据的特性 数据本身不会为你带来价值，数据的技术也不会让我们的制造业更先进，数据必须转成信息后才会对产业
用户分析是企业经营中最受关注的领域之一，在日常生活中，大家或多或少都经历过如下场景:在街头被邀请参与某商品的问卷调查；在饭店被服务员询问对菜品的意见；在试驾后被邀请填写对车况、内饰的感受和评价。这些场景体现的就是各行各业的经营者惯用的用户分析手段。
对于精益生产流程优化，不管是对流程整体的优化还是说对中间部分的改进，例如减少环节，改变时序等等，都是通过提高工作质量，提高工作效率以及降低成本，降低劳动的强度，节约能源消耗，然后保障产品的安全生产以及减少污染。精益生产流程优化的基本方法分为五种。
这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。”大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟小编一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。 一、热门工作岗位 1、
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