企业数字化治理

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企业数字化治理范文第1篇

为了更好的实现对企业的管理，帮助其尽快适应日益变化的外部形势，就需要借助内部控制来提升企业的运营管理水平。本文通过以数据电子化为背景，从该角度来探究提升企业内部控制效果的具体方案。

关键词:

内部控制；数据化；电子对策

企业的内部控制管理不仅仅关系到企业对于战略的选取，还直接影响着企业可持续发展的速率。本文在数据电子化的背景下，尝试为企业的内部控制管理领域提供一系列的优化举措，例如反馈信息等举措，并结合实际应用对其进行分析，希望能为今后的企业革新提供借鉴方案。

一、流程设计的整体思路

企业内部控制的真正目的在于，它能够有效规范企业管理、合理规避潜在及预防未来可能产生的风险，优化企业人力、物力、财力、时间等资源的合理地配置，通过整体协作性的提高来进一步整合现有的资本，最为有效的利用一切资源。加快企业运营资本的周转率，进而从根本上提升企业竞争力。要想做好企业的内部控制，首先应该设计出科学的企业流程。一般来说，企业流程的设计要涵盖以下几个方面的内容。第一个方面要求企业的管理层要从企业整体思路出发，制定出与企业发展相匹配的制约以及分配机制；其次要以工作效率为出发点，及时准确调整内部架构。第三，精简、高效原则。首先，部分长时间闲置部门要结合企业经营现状予以精简，杜绝人员冗余现象产生，择优留存。与此同时，还要注意各部门之间的联系与差别，便于各部门有效统筹协调，提升单位效率。最后，需要在充分满足客户需求之上，积极响应客户以及市场所需。

二、结合应用具体剖析实施方法

企业要在强化内部控制共享中心管理及强调数据电子化的背景之下，探索出合理的跟踪模式与协同方案，为内控管理创造科学化电子化的平台，最终形成综合协调的实际效应。

(一)共享数据化

计算机技术可以促进企业与市场的联系，便于财务内控管理部门及时进行数据的收集与处理。企业内部中心的控制平台有助于其提高业务意识、强化风险处理效率，建立制衡共享机制，集中整合业务，能够降低重复性、同质性的流程，极大地提高标准化，发挥业务处理效率的分工的功能。以ERP系统为例，顺利开展业务管理系统，需要共享中心对企业的组织机构和岗位设置进行分散使用、集中管理，收集经营数据，构建合理的岗位交接工作。与此同时，企业在业务流程全面梳理等方面，可以利用ERP系统实现资源共享。要考虑公司决策制定、履行、监管，职责分工和制衡机制，创建适应内部控制的信息系统，利用网络优势，确保数据交互与流程相互联系，紧密衔接风控管理信息化平台的环境建设，支持共享服务。

(二)提升电子管理

企业只有坚持强化内控监管与改革，努力提升企业电子管理的能力，才能提高管理工作的顺畅度，制定出完善的财务内控管理制度，通过电子信息化的武装来促进各部门的协调合作能力。以KPI体系为案例，企业搭建电子管理平台后，就可以通过数据统计来确立效管理相配套的系统，将繁复的工作流程大大地缩短了，提高了工作效率。与此同时，运用大数据的方式可以创新企业的管理方式。充分运用大数据技术，积极掌握不同岗位的共性及个性化需求，能够主动提供更具针对性的服务，推动企业可持续发展。大数据应用与传统的数据仓库相比较下，具有数据量大、查询分析复杂等特点，所以企业必须采用新处理模式，才能实现更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。企业内控在应用大数据一定要注重以下几个方面。一是研究与分析某个管理难点时，尽可能使用全部数据而非抽样数据；二是作为试点工作，不能只考虑数据的精确性，还要适应数据的多样性、丰富性，甚至要接收错误的数据，关键是效率；三是捕捉数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。除此之外，企业的管理层还要努力实现可视化、实时化的资源调度，包括设备能力、任务分配等，从时间和空间上对企业的服务过程进行监控并优化流程、提升效率，优化企业的资源配置，助力企业的发展。

(三)实施科学信息化评价

在加强企业内部控制时，应在企业内部推行符合外部经济环境以及企业实际状况的内部控制评价制度。内控评价体系的高效实施离不开信息化的支持，特别是在“互联网+”浪潮下，更要明白信息化的价值所在。完善的信息化系统能准确、全面、及时地为业务部门、风险管理部门、监管层提供反馈信息，理顺业务流程，支撑企业资金工作的开展。同时，信息化也有助于企业内外部治理机制的改善，良好的治理机制也为内部控制提供了良好基础。企业可以构建适用于本企业的内部控制评价软件，以此为切入点来改善企业的评价方式和管理方式。具体而言，信息化评价可结合企业职工、企业管理以及企业技术等方面的内容，在这些内容体系下，由多个分指标共同构成，并对各项指标进行汇总，综合得出信息化总体评价指标，用以衡量企业内部的科学性与完整性。比如，可设置信息技术在企业中的运用评价体系、组织结构评价体系等。但与此同时，要注意评价体系的可操作性与可延续性，确保评价体系可以切实服务于企业内控。

综上所述，在数据电子化背景下，要提高企业内部控制的管理水平，就要通过信息系统促进数据共享，改善企业内部结构的工作流程，构造高效的信息化评价模式。当然，企业内控的电子化模式是一个长期摸索的过程，我们要善于整合多元化的数据和信息，建立与企业发展相配套的数据管理体系，最终促进企业的发展。

作者：和勇 许江斌 单位：昆明冶研新材料股份有限公司

参考文献:

[1]王兆波.加强企业内控管理的对策研究[J].中国管理信息化，2Ol3,08：11—12

企业数字化治理范文第2篇

品类管理从某种意义上说是一种舶来品，也正因为如此，诸多的水土不服，使之在连锁零售行业越炒越热的过程中，始终伴随着质疑之声。同时，因为品类管理牵涉的面比较广，要求的人员素质也比较高，所以，对于人力资源和物力资源相对缺乏的中小连锁零售企业来说，品类管理的实施似乎像极了鸡肋。现浅谈一下对中小连锁企业实施品类管理的理解。

一、品类管理的本质――零售行业精细化运营的内容之一

在经过了跑马圈地和价格战后，零售行业已经到了比较充分的竞争阶段，能留存下来的企业，特别是一些民营的中小零售企业，可以说个个都练就了八仙过海的本事，各有秘器珍藏于身。在这个发展过程中，大家自创的多种经营技术和经营方法，让大家获得了丰厚的回报，也正因为如此，当品类管理这一工具舶来时，立即得到了大部分人的追捧，不过，很多人很快发现，这舶来的东西像一个新大陆，转了半天，登陆的地点却很难找。其实仔细想想，国内大多数成功的中小零售企业所创新的经营技术和采用的方法是不是有许多和品类管理的理念是暗合的呢，在我们越来越由粗放运营向精细化管理转变的过程中，我们不是正从不同的角度，以不同的方式，在创造着登陆的机会吗？品类管理实施的步，体现的就是精准化营销、精细化运营的理念，从这一点来看，我们应该早就开始做品类管理了，我们脚下的路是和这个新大陆连着的，只是我们要真正站在这块新大陆上，还需要把这条路修的更系统、更有规划一些。

二、实施品类管理的时机――临渊羡鱼，不如退而结网

品类管理为国外和国内的零售巨头们创造的丰厚利润是有目共睹的。但宝洁在全球与零售商的合作规模，沃尔玛在人力物力上的投入，让我们望而兴叹，如果和他们比，我们做品类管理的资本不知还要积累多少年，但是，临渊羡鱼，不如退而结网，个人认为，品类管理最重要的是意识，如果你有了品类管理的思想，有了做品类管理的决心，那么就可以开始了，也许，你的收获不如宝洁，不如沃尔玛，但肯定比没有开始要强的多。当然，你在平地起高楼时，一定要先打地基。

三、实施品类管理的基石――数据分析和挖掘

IT技术带着进销存和ERP系统(Enterprise Resource Planning企业资源计划)进入零售行业后，给连锁零售企业的经营带来了一场信息化的革命，让连锁零售企业积累了大量的经营数据，这些数据在以往的经营中，已经逐渐得到人们的重视，手工制表和业务系统报表，一直是从事连锁零售行业人手中最常见的工具，但是这些工具不但对操作的人要求高，同时对数据挖掘本身也存在着致命的缺陷，因为其无法从宏观上、时间上进行全面的、时时的掌控，所以，这些数据就如同一座未被开发好的金矿，有绝大部分在闲置和荒芜，而这些数据的分析和挖掘，正是实施品类管理的基石。我个人认为，谁能开发好这座金矿，谁就会获得领先的核心竞争力，也许在不久的将来，数据分析软件加入连锁零售行业信息化的家族，会给零售行业带来一场新的革命。

四、实施品类管理的方法――先种梧桐树，再引金凤凰

虽然品类管理的终极表现是供应商和零售商共赢的场面，但作为中小企业的连锁零售企业，千万别梦想从一开始就有人与你同行。因为，没有梧桐树，引不来金凤凰。中小零售企业因为终端的市场份额有限，在财大气粗的上游企业眼里，只能算做一个配角，他们的资源会倾向于大的连锁企业。所以，中小连锁零售企业在做品类管理时，要先从自已的内部开始梳理，这就像修路一样，先把自已那段高速修好，让别人看到你的实力，那么，有钱有势的上游企业自然而言就会修好他们那段路，双方的共赢之路才会畅通。

五、实施品类管理的路线――PDCA循环下的曲线前进

品类管理是管理的过程，永远会存在着这样或那样的遗憾；另外随着环境的变化，品类策略也应该随之变化，也许第一个轮回还没做完，最前面做的已经不能符合现在的要求了，所以可以说品类管理也没有真正的终点，而中小连锁零售企业因为受资源的限制，不可能一下子将人力物力安排到位，所以做的时效性方面，更会有天然的差距，因此，在从点到面实施的基础上，要学会先抓住关键点，取得成效后，再快速复制，并通过一个个PDCA循环，一步步上台阶，从而最大限度地接近完善。

企业数字化治理范文第3篇

电子商务的本质是运用现代计算机通信技术，尤其是网络技术进行的一种社会生产经营形态。其根本目的是提高企业生产效率、降低经营成本、优化资源配置，从而实现社会财富的最大化。电子商务要求的是整个生产经营方式价值链的改变，是利用信息技术实现商业模式的创新与变革。作为电子商务企业，其与生俱来的特点就是大数据，而信息时代最大的财富也正是海量数据，因此电子商务企业实现数据化运营也显得尤为迫切和必要。

数据化运营的核心是“以企业级海量数据的存储和分析挖掘应用为核心支持的，企业全员参与的，以精准、细分和精细化为特点的企业运营制度和战略。”数据化运营是在诸多先进技术的直接推动下快速发展起来的，如数据挖掘技术、数据存储技术、数据压缩技术等。在当前的大数据时代，数据技术的飞速发展推动了大数据的存储及其分析挖掘，从而推动了现代企业，特别是电子商务企业，对海量数据的分析、挖掘、提炼和运用，并将其运用于整个流程当中，给予电子商务企业数据化运营以充分发挥的平台。

电子商务企业的数据化运营战略将大数据作为企业经营的战略资源予以运作，以信息为经济要素，构建数据价值链，以数据资源带动其他资源的使用效率的提高。在电子商务企业的数据化运营活动中，管理会计应该充分发挥会计的信息效应。

二、管理会计数据化运营对电子商务企业的支持作用

在21世纪这个信息化的时代，新兴信息技术与应用模式不断地涌现，全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快，但是数据的价值密度却相对较低。如何沙里淘金，有效地利用这些大数据创造价值，如何将其作为企业的战略性资源予以运营，一部分先知先觉的企业已经行动起来。对于电子商务企业来说，数据化运营作为一种战略性经营模式，是促进企业从粗放化经营向精细化经营发展的必然选择。

成功的企业数据化运营必须有四个方面的基本保证，即企业级海量数据存储、精细化运营需求、数据分析与数据挖掘技术支持以及企业各层次、各岗位的员工的参与。电子商务企业数据化运营中，管理会计日常反映的不只是实际发生的经济活动，更主要的是配合数据化运营活动，系统反映企业所具备的优势、劣势的动态变化，以及企业外部随时可能出现的机会与威胁，从而对电子商务企业正在或即将进行的各种活动发出警示、进行指导。

管理会计的信息服务对象侧重，不仅重视结果更注重过程的观念取向，以及满足企业经营决策与业绩管理的业务处理基准，都决定了其在企业数据资源价值创造中的关键性作用。管理会计数据资源价值创造的主导性功能的发挥，决定了管理会计在电子商务企业数据化运营中的关键支持作用。

电子商务企业的数据化运营战略将大数据作为企业经营的战略资源予以运作，以信息为经济要素，构建数据价值链，以数据资源带动其他资源的使用效益的提高。在企业的数据化运营活动中，管理会计应该充分发挥会计的信息效应。管理会计的实践不仅要通过提供信息来影响管理者的判断和决策，而且要通过影响具有大数据特征的信息的搜寻和处理，通过影响组织和环境的描述和判断，支持数据化运营中的全员参与和配合，而这正是大数据时代企业保持核心竞争力的必要手段。

三、支持电子商务企业的管理会计数据化运营方式

数据化运营是一种“开发合作式”的运营，要更好地发挥管理会计在电子商务企业数据化运营中的功能，首先应该要数据化运营的整体性与合作性特征，打破业务界限以及业务与财务部门之间的数据区隔，形成虚拟管理会计团队。进一步要将管理会计重点完全转移到战略管理轨道上，将战略管理会计以“价值创造”为核心的理念，以“竞争优势形成”为目标的思想有机地融入数据化运营的实务。利用数据分析、数据挖掘技术处理会计大数据，利用虚拟组织或团队的灵活、快速反应，通过以战略为导向的管理会计工具的组合运用，实现管理会计信息系统的整合及管理会计范式的创新。

作为企业经营管理工具的管理会计，其基本职责就是提供信息数据，以支持企业的经营决策、控制与评价，支持企业的战略管理。要发挥管理会计在电子商务企业数据化运营中的主导作用，就要利用大数据的数据分析、挖掘等技术改造管理会计的信息处理与提供方式，建立支持电子商务企业数据化运营实施的平衡计分卡，集成性应用管理会计方法，从战略视角促进管理会计功能的有效实施。

1.变革信息处理方式

电子商务企业进行数据化运营的结果是企业获得了更先进数据处理技术、更充分的数据资源和更快的数据处理速度，但这并不是企业数据化运营中的真正需求，能够让信息在业务运营中创造价值才是企业的真正需求。在大数据时代，如何从会计大数据中提炼出有价值的信息是管理会计所要解决的关键问题。为适应大数据环境下电子商务企业数据资源价值增值的需要，管理会计的信息处理手段必须进行相应的变革。

适应大数据环境下电子商务企业数据运营的需要，从时间上管理会计信息处理要从事后的定时分批的数据收集、处理，转向事中实时的数据收集、处理；从空间上管理会计信息处理要从部门集中的数据收集、处理转向异地分布式的数据收集、处理。管理会计的信息处理应从以货币为主的计量手段向多种计量手段综合运用，定量与定性并用的数据处理方式过渡。借助新型的信息技术，扩展管理会计信息系统的范围，保证其信息处理的及时性，甚至是实时性。同时管理会计数据处理又必须确保会计大数据的质量，保证会计大数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性等。

2.整合管理会计工具

在企业数据化运营中管理会计要体现其核心地位，要发挥数据资源运营的主导功能，就必须突破原有的实践体系，创新原有的功能性方法及其运用方式，通过管理会计工具的整合运用，集成性地发挥管理会计的功能，从而提升企业数据化运营的效益。根据企业数据化运营的管理需求，将管理会计工具分别整合成为面向运营战略分析与规划的工具包，面向运营过程成本计量与控制的工具包，以及面向员工激励、由可供员工在数据分析中使用的方法的工具包。基于战略的视角，借助大数据技术变革的管理会计信息处理方式，实现财务信息和非财务信息等多种类型数据的融合，通过管理会计工具的组合，描述、分析、评判企业的经营态势，确定企业经营成功的关键因素，发现和创造信息资源价值，实现管理会计的数据化运营功能。

3.建立数据化运营战略平衡计分卡

平衡计分卡是将战略转化为行动的目标与措施体系，是战略绩效评价的重要工具。电子商务企业数据化运营战略的实施也同样需要建立平衡计分卡体系，需要将数据化运营的目标与措施分别纳入平衡计分卡的财务、客户、内部经营流程及学习与成长维度，从当前与长远、内部与外部、财务与非财务、过程与结果多角度地进行数据化运营的对策设计和过程控制。平衡计分卡的财务维度反映数据化运营的直接与间接财务成果；客户维度则需要反映数据化运营中满足企业外部客户的产品与服务需求方式与程度，以及满足企业内部各部门的数据分析与数据挖掘需求的方式与程度；内部经营流程维度要体现管理会计对数据化运营过程各环节的成本与风险的度量与分析，帮助实现进行整个运营过程的反馈控制；学习与成长维度要对数据化运营的精细化管理制度、员工的数据意识培养以及企业运用数据分析、数据挖掘技术的能力等予以规划与体现。

四、结论

企业数字化治理范文第4篇

关键词：数字矿山；矿山测量；地理信息

中图分类号：TD17文献标识码： A 文章编号：

引言

随着数字地球和数字中国等数字化的概念和体系建设,数字矿山近年来得到了足够的重视,也取得了较大的发展。矿业可持续发展过程必然是矿山测量工程化发展过程,也是多学科穿插重新组合形成新门类学科的过程。矿山测量工作者在矿山边坡工程、矿山地压控制,开采沉陷及采矿地表建设、岩石动力学问题等发挥较重要的决策职能。

一、数字化矿山的特征和基本组成

基于DM的定义,DM应具有以下六大特征:以高速企业网为“路网”;以采矿CAD(MCAD)、虚拟现实(VR)、仿真(CS)、科学计算(SC)与可视化(VS)为“车辆”;以矿业数据和矿业应用模型为“货物”;以真三维地学模拟(3DGM)和数据挖掘为“包装”;以多源异质矿业数据采集与更新系统为“保障”和以矿山GIS(MGIS)为“调度”。DM的最终表现为矿山的高度信息化、自动化和高效率,以至到无人采矿和遥控采矿。DM的基本组成可大致为采集系统、调度系统、功能系统、包装系统和核心系统五部分。

1、采集系统

负责数据采集与处理,包括测量、勘探、传感和文档四类基础数据采集子系统;其关键是所有数据的数字化。

2、调度系统

指MGIS,负责提供拓扑建立与维护、空间查询与分析、制图与输出等GIS基本功能,并进行数据访问控制、开放接口和生产调度与指挥管理等。

3、功能系统

负责提供各类专业模拟与分析功能,包括MCAD、VM、MS、SC、AI和SV等。

4、包装系统

负责提供3D空间建模工具、多源异质矿山数据的空间融合环境和数据过滤、组合与封装机制,包括3DGM和数据挖掘工具。

5、核心系统

负责统一管理数据和模型,决策分析与支持等。

二、矿山数字化测量技术

1、矿山测量任务

矿山测量因具有一定的的特殊性和多学科交叉性,曾单独为一个专业,它的发展和进步与三个方面密切相关:一是采矿技术和矿业工程的发展及要求;二是测绘科学技术与仪器设备的发展;三是其它学科的发展与影响。矿山测量工作者担负着矿山地面和地下三维空间的测量、定位与制图,矿体几何,储量管理及开采监督,开采沉陷观测及开采损害防护等任务。近十多年来,资源、环境、灾害和人口问题成为人类社会发展的四个重大问题。国内外资料表明,矿山测量工作者在矿区和工矿城市环境的动态综合监测,环境评价,及矿区环境信息管理,矿区开采信息管理系统,开采沉陷区综合治理等方面做了大量的工作,起到了重要作用。

目前,以3S为主导的空间信息技术将逐渐应用于矿山测量及矿山建设与生产中,对现代化采矿工业起到优质高效服务和辅助决策的作用。现代矿山测量的主要任务可概括为:在矿山勘测、设计、开发和生产运营阶段,对矿区地面和地下空间资源(以矿产资源和土地资源为主)和环境信息进行采集、存储、处理、显示、分析、利用,为合理有效的开发资源、保护资源、保护环境、治理环境服务,为工矿区可持续发展服务。

2、主要研究内容与目标

在数字矿山建设中,就矿山测量而言,除常规的矿井建设、生产中的测量任务之外,应特别重视以下的研究:矿图数字化与数字化成图—自动化矿山地学信息采集系统;矿山开采环境的综合评价与治理—矿山开采环境四维动态信息系统;GIS和GPS(全球定位系统)结合及其在矿山开采环境监测与治理中的应用—矿山开采环境实时监测系统;矿山环境信息系统的质量模型及其精度不确定性处理—矿山开采环境信息系统的误差分析系统。

2.1矿图数字化和数字化成图—自动化矿山地学信息系统

矿图数字化和数字化成图将成为矿山GIS数据采集的基本手段。实现数据采集自动化是降低矿山GIS成本的重要途径。综合利用不同的数据源(井上下测量、数字化矿图、地勘信息、航测遥感信息等)、建立适合矿山各类应用的基础地理空间信息数据库及分层信息(包括设备位置及属性信息),建立好矿山地学信息系统。同时注重模式识别和专家系统理论。研究的最终目标是实现矿图数据采集、识别和处理的自动化。

2.1.1三维可视化技术

三维可视化技术是对矿山数据建立模型并进行立体化描绘的技术手段,它将数据转化成可视的形象,具体能够表现矿体的空间位置、地形形态、矿井上下的操作演示,形象直观,能够增强工作人员的理解,增强开发过程中的精确度,并且能够增强矿山工作的安全性。实际运用中经常使用3DMAX和Maya设计软件。首先,要建立模型。就是通过软件中的点、线、面的合理配合与调度,根据相关数据,建立矿体的数字化模型,能够展现矿体的位置与形状,模拟开发工作的具体细节。其次,要对模型贴材质。通过第一步的建模,我们大致可以了解矿体的宏观形象,而贴材质就是要根据实际地行情况赋予模型具体的属性特征,像颜色、光泽、光滑度以及反射效果等等,通过这一步将大大增加模型的真实性。第三,进行渲染,主要就是给模型加上光照。模拟实际情况,合理安排光源的位置与光的强弱,将模拟的画面渲染出来。第四,制作动画。就是根据DV拍摄的实际情况,模拟动画场景,将静止的物体动态化。这一步可以实现对工作场景的动画模拟,监测可操作性,规避不必要的风险。

2.1.2数字化资料处理技术

在矿山测量工作中的数据处理,主要是指对数字、图形、以及文字和表格的处理,包括采集、处理及存储。在实际工作中主要是利用计算机对测量数据进行加工整理,制作电子化表格,并进行数据共享。在这个过程中要运用到专业化的数字处理软件,像VB等,这样能够有效建立数字数据库,并能够增强数字共享性及以维护性和易保存性。

2.2矿山开采环境的综合评价与治理—矿山开采环境四维动态信息系统

矿山开采环境综合评价与治理不仅包括传统的开采沉陷预测与安全开采方案评估,矿区塌陷区综合治理与动态环境评价、矿区土地管理与区域规划等内容,更重要的是采用GIS技术手段。针对矿山开采空间状态是随时间和生产发展而变化的特点,在现有GIS数据模型基础上,研究适用于矿山开采环境的空间和时间综合四维数据模型,建立有效的矿山地理信息系统。该系统应达到如下目标:

1)实现各类地质采矿条件下开采沉陷的四维动态模拟,为矿山开采沉陷的综合治理(建筑物保护、安全开采方案、保护煤柱设计,采动滑坡治理等)提供依据。

2)实现矿区生产管理的动态模拟,为主管部门提供决策咨询。

3)实现矿区土地资源(地面覆盖物、地下管道工程、塌陷区生态复垦)自动化管理,为矿区开采环境的综合评价与治理提供依据。

2.3GPS和GIS结合及其在矿山开采环境监测中的应用—矿山开采环境实时监测系统.GPS定位技术是美国自70年代初期开始研制的新一代卫星导航和定位系统。目前,我国已开始应用GPS定位技术。对于矿山开采环境研究而言,主要是采用GPS定位技术采集地面动态坐标数据,并采用GIS进行数据管理和空间分析,从而获得所需信息。最终达到直接采用GPS技术对GIS作实时更新,建立矿山开采环境的实时监测系统。

数字化技术的运用不仅能够提高矿山勘测的精确度,为进一步的数据处理提供基础,而且能够测设出符合生产产实际的开采方案,有效节省不必要的开采带来的资源浪费,最后,数字化技术能够全程监测并控制生产工作的顺利进行,提升矿产企业生产安全。

三、数字矿山及其战略意义

数字化矿山是采用现代信息技术、数据库技术、传感器网络技术和过程智能化控制技术等,在矿山企业生产活动的三维尺度范围内,对矿山生产、经营与管理的各个环节与生产要素实现网络化、数字化、模型化、可视化、集成化和科学化管理,根据实际的应用要求,建立矿山规划设计、矿山安全生产管理、矿山应急救援指挥、矿山经营管理、矿山办公自动化等应用系统。从而将企业的安全生产与经营管理业务流程数字化并加工成新的信息资源,迅速准确地提供给各层次的管理者及时掌握动态业务中的一切信息,以做出有利于生产要素组合优化的决策,使企业资源合理配置,从而使企业能够适应瞬息万变的市场经济竞争环境,求得最大的经济效益。特别是在矿山安全生产过程中的实时信息监测、收集、分析、预警、决策等方面发挥重大作用。

结束语

矿山测量工作是矿山生产建设的基础性工作,在整个矿山生产系统中是十分重要的。一直以来在矿山测量时都沿用传统的手工计算和绘图方法,但是随着现代计算机和通信技术的迅猛发展,传统的方法显然已经不能适应时代的变化,一味的固守反而会阻碍矿山测量工作的发展,因此加大数字化技术在矿山测量中的应用是必然趋势。

参考文献

企业数字化治理范文第5篇

2015年初，万达集团宣布第四次转型。2017年1月，在万达集团的2016年财报中，服务业占比为55%，首次超过房地产。作为转型的重要组成部分，万达利用云计算、大数据和区块链等技术，摸索自身和行业的数字化转型升级之路，并宣布进军云计算和数字化转型服务市场。

在这期间，万达在大数据企业TalkingData的协助下，用了一年半时间建立起自己的数据运营体系，其摸索之路具有代表性。

万达构建数据运营体系

“最初，万达提出的数字化转型目标很散。”TalkingData合伙人蒋奇说，“例如，万达小贷部门说，要抓住给商铺和会员的小贷机会；电影院说，要对广告投放做优化；电商部门则说，要把线下人群引到线上来买东西……”

蒋奇很快意识到，如果与一个个部门业务去谈，可能解决不了万达的根本性问题――不能开展整体数据采集，不能把数据串起来。“于是，我们建议万达要有整体规划，要对自己的数据资产进行盘点，有哪些、缺哪些、要补哪些”。

在做完整体规划之后，TalkingData开始协助万达做方案落地。第一个要解决的问题是数据平台。传统数据库管理的是“死”的、结构化的数据。可是万达的数据五花八门，有实时人流WiFi行为数据、摄像头数据、用户交易数据……特别是其中一些动态数据要在2小时内做出反馈，否则就失去价值。比如，某个消费者进入万达广场的一个商铺，要马上对他进行针对性营销。

在这样的新型数据运营模式下，TalkingData为万达提供了一套自主开发的数据管理平台。核心在于依托TalkingData SmartDP（智能数据平台）强大的数据能力实现线上线下数据的打通，配合万达的各种业务场景，确保数据能不断流进，实时处理，进而促进整体业务运营的效率。

在搭建数据平台的过程中，数据治理非常关键。“这不是你有什么数据，我帮你清洗下这么简单，企业往往需要咨询服务”。例如，如何采集和准备数据，这包括企业现在有什么数据，它们对业务会带来哪些价值，还有哪些企业没有意识到的数据。再如，数据如何合法合规，如何保护用户隐私。还有，不同渠道、跨不同部门和触点的数据，如何通过唯一的客户画像汇总并串联起来。

在搭建数据平台、开展数据治理后，万达选择了几个优先场景来跑通数据运营，首先在中小商户的小额贷款风控场景上，我们通过共同的数据采集，到联合建模和算法构建，成功地提供了相关服务；在商场前策和选址上，我们在所有万达的新开商场提供类似的服务，也取得了很好的效果。在这个过程中，万达渐渐熟悉什么场景调用什么数据，开发什么样的模型，并要构建一套数据闭环体系，用反馈回数据不断优化模型。

随后，越来越多的业务和数据迁移到数据平台上，像CRM和ERP数据等，数据运营被引入更多业务。

绕过数字化运营中的“坑”

在帮助万达和其他企业开展数字化转型后，TalkingData也渐渐总结出帮助企业构建数据运营体系的方法论。

“数字化转型并不是新概念。”蒋奇说，“最早可以回溯到2000年前后那波互联网浪潮。”在过去近20年中，传统企业经历了“互联网”和“云计算”的洗礼，数字化转型的1.0、2.0时代，让传统企业构建了完整的IT系统。在此基础上，进入数字化转型3.0时代也就顺理成章，水到渠成。现在企业正面临着数字化转型3.0带来新的挑战与机遇――即转型成为“数据驱动“型企业需要面对的各种问题。目前，大量的企业开始拥有自己的数据，并正在用数据提升企业运营效能，并且逐步积累更多数据资本，用数据辅助决策。

蒋奇观察到，最近几年，一些传统企业甚至“跳过互联网、跳过云”，直接从移动互联网起步。“移动互联网确实是推动企业数字化转型的一个重要途径，因为移动互联数据距离数据分析的终极目标――人是，最近，最能从数据展现人的各种行为”。最典型的我们服务的某个银行客户。2012年，客户信用卡部门与TalkingData合作，通过数据运营，信用卡APP用户在两三年间从几十万增长到近3000万。在这个过程中，银行积累了大量数据，为它的整体经营活动提供支撑，从而完成了转向全面数字化运营的目标。

蒋奇说，在企业开展数字化转型过程中，制定一个合理而“聪明”的目标非常重要。银行客户最初将自己的APP移动战略定位在金融工具上，但这让其APP既没有活跃度也没有粘性。TalkingData建议银行客户将移动端战略定位在生活类金融服务上，实现对消费者的全方位连接，这证明是成功的。

“我们也观察到，一些企业往往会提出不切实际的目标和愿景，但没有基础实现。”蒋奇说，“企业要有一个适中的目标。”

有了目标，在之后的数据采集和治理过程中，一个重要问题是对数据安全性的考虑，特别是对隐私数据的脱敏处理。“现在很多做法很粗暴，这会影响产业。”蒋奇说，“我们会给企业提供专业咨询，留下有价值的数据并保证数据的安全性。

TalkingData特别强调数据运营体系中的数据质量。它的强项是第三方数据和稻葜卫恚因为它最早通过为移动互联网开发者提供SaaS经营分析服务起家，并通过与数十万款APP展开合作获取合法合规，安全的数据。

“客户数据分析效果不好，是数据质量问题，还是算法模型的问题？我们不希望把数据治理和算法模型统统包在一个大黑盒子中。我们做数据治理，与算法模型隔离开，这能让用户更精准的溯源，有的放矢地优化分析效果”。