8Manage FAS：如何在大数据环境下提高管理？

2017-08-29

对于大数据的整理、分析和运用，以成为许多企业关注的焦点，现如今，也只有建立了一定的数据治理体系，才能真正进入商业智能时代。企业管理系统的广泛投入使用，给企业对数据质量管理带来了期盼。

面临的难题：海量数据，标准不统一

过去的十年是企业的IT系统数据量井喷的时期，许多海量的、区域不一的数据加大了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。同时，企业内部的业务区隔或行政分化也在不断地制造着企业数据交互的断层，而企业与外部业务交互所产生的“体外循环”数据与企业的核心数据体系并不能自然地融合，因此，数据治理成为了规范企业数据的必要步骤。

走进数据治理：循环改善企业内部管理

数据治理(Data Governance)，是关于如何进行整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和程序。数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了组织架构、政策制度、技术工具、数据标准、作业流程、监督及考核等方方面面。

数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值。同时，数据治理将帮助组织更好的遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规，如SOX法案，Basel II协议等。良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。

引入8Manage管理系统，实现良好数据治理

在海量的数据面前，如何实现高效并能产生端到端精准管理的数据不是一个简单的课题。而针对于这个问题，8Manage管理系统，在设计时便将每个元素（如订单）当作独立的，并通过设计建立元素之间的关系；而筒仓系统则是通过集成不同系统中相似但不一致的元素来实现一体化，元素之间的关系是偶然的。因此，由于基层设计的问题，导致系统间的数据映射不只是速度的问題，更多的是质量的问题。如果用户需要及时与精准的数据来进行端到端精细化的管理，集成后的筒仓系统绝对难以滿足。

8Manage 的作用，除了可以实现高效的自动化，还可以提供及时与多个维度的数据来帮助用户作出可行性高的战略性决策。这些高效的数据还有另一个重要用途，就是通过唯一版本的事实，并加上精准数据作支持，大大减少由于人的不诚实而玩政治游戏的机会或借口，从而令团队踏踏实实地去解决问题。

8Manage 的“一个设计、一个系统”涵盖了 CRM、产品管理、项目管理、供应商及采购管理、HCM管理、文档管理及ERP、商业智能及 OA 等领域，为你提供数据化治理后通向良好循环的企业内部系统渠道，提升企业的运营效益。

8Manage FAS：全面自动化的企业管理方案：http://www.8manage.cn/company/20170803162009617.html

8Manage一体化管理：企业决胜未来的管理模式：http://www.8manage.cn/company/20170731151432610.html