【正文】 爭(zhēng)對(duì)手的定標(biāo)比超，與其對(duì)客戶要求的了解作對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)本公司在這方面的不足，可以將市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)力和目標(biāo)的設(shè)定結(jié)合在一起。對(duì)領(lǐng)先企業(yè)的管理系統(tǒng)、管理績(jī)效進(jìn)行對(duì)比衡量某種產(chǎn)品作為基準(zhǔn)，進(jìn)行對(duì)比比較的是本企業(yè)與對(duì)標(biāo)企業(yè)的戰(zhàn)略意圖，分析確定成功的關(guān)鍵戰(zhàn)略要素以及戰(zhàn)略管理的成功經(jīng)驗(yàn)組織內(nèi)部的績(jī)效評(píng)估活動(dòng)，其目的是找出組織內(nèi)部的最佳作業(yè)典范認(rèn)定競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手對(duì)比?？缧袠I(yè)比超，不同行業(yè)，但具有相同或類(lèi)似運(yùn)作環(huán)節(jié)的企業(yè)間的定標(biāo)比超將來(lái)自不同行業(yè)的創(chuàng)新實(shí)踐移入本企業(yè)，這對(duì)整個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槠髽I(yè)可能因此需要重新設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程。通常競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)是定標(biāo)比超的首選對(duì)象；（跟誰(shuí)比？）收集分析數(shù)據(jù)? 包括本企業(yè)和被定標(biāo)比超企業(yè)的數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有達(dá)到目標(biāo)，就需修正行動(dòng)措施。u “ 明星業(yè)務(wù) ” 在增長(zhǎng)和獲利上有著極好的長(zhǎng)期機(jī)會(huì)，但它們是企業(yè)資源的主要消費(fèi)者，需要大量的投資，為保護(hù)或擴(kuò)展 “ 明星業(yè)務(wù) ” 在增長(zhǎng)的市場(chǎng)中占主導(dǎo)地位，一般應(yīng)對(duì)此類(lèi)業(yè)務(wù)進(jìn)行保護(hù)，在短期內(nèi)優(yōu)先供給它們所需的資源，支持它們繼續(xù)發(fā)展。四種業(yè)務(wù)分析如下：金牛業(yè)務(wù)u 又稱(chēng)厚利產(chǎn)品。像奶牛一樣，吃的是草，產(chǎn)出的是高質(zhì)量的牛奶；u 這類(lèi)業(yè)務(wù)處于成熟的低速增長(zhǎng)的市場(chǎng)之中，市場(chǎng)地位有利，盈利率高，本身不需要投資，反而能為企業(yè)提供大量資金，用以支持其他業(yè)務(wù)的發(fā)展，企業(yè)的任何業(yè)務(wù)都是朝著這種業(yè)務(wù)發(fā)展的。前者說(shuō)明市場(chǎng)機(jī)會(huì)大，前景好，指增長(zhǎng)率很快，而后者則說(shuō)明在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)上占有率不高，得到的利潤(rùn)有限，利潤(rùn)率較低。要是無(wú)法投資的，應(yīng)該放棄該類(lèi)業(yè)務(wù)了。它是處在 低增長(zhǎng)率、低市場(chǎng)占有率 象限內(nèi)的產(chǎn)品群。u 這類(lèi)業(yè)務(wù)處于飽和的市場(chǎng)當(dāng)中，競(jìng)爭(zhēng)激烈，可獲利潤(rùn)很低，不能成為企業(yè)資金的來(lái)源。如果這類(lèi)業(yè)務(wù)已經(jīng)徹底失敗，企業(yè)應(yīng)及早采取措施，清理業(yè)務(wù)或退出經(jīng)營(yíng)。通常有四種戰(zhàn)略目標(biāo)分別適用于不同的業(yè)務(wù)。要是 “ 幼童 ” 類(lèi)業(yè)務(wù)想盡快成為 “ 明星 ” ，就要增加資金投入。這種戰(zhàn)略主要是為了獲得短期收益，目標(biāo)是在短期內(nèi)盡可能地得到最大限度的現(xiàn)金收入。目標(biāo)在于清理和撤銷(xiāo)某些業(yè)務(wù)，減輕負(fù)擔(dān)，以便將有限的資源用于效益較高的業(yè)務(wù)。一個(gè)公司必須對(duì)其業(yè)務(wù)加以調(diào)整，以使其投資組合趨于合理 。產(chǎn)能份額 ，表示的 是絕對(duì) 競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)關(guān)系。第三象限： 絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)與相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)均劣于競(jìng)爭(zhēng)者，俗稱(chēng) 瘦狗類(lèi)航線。第一象限： 絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)與相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)均 優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)者， 俗稱(chēng) 明星類(lèi)航線。波士頓矩陣案例5657競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境分析? 國(guó)家政策、政治風(fēng)險(xiǎn)分析? 環(huán)境、情境分析? 成本預(yù)算分析? 競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題分析? 利益相關(guān)者分析? 其他相關(guān)性分析課堂練習(xí)：某煙草公司計(jì)劃在某市某區(qū)的新華街設(shè)立門(mén)市，如果你是該公司此項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，請(qǐng)擬定出一份簡(jiǎn)要的可行性報(bào)告綱要。 發(fā)展趨勢(shì)216。 功能設(shè)計(jì)216。 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)58第三部分u信息情報(bào)管理系統(tǒng)的發(fā)展 趨勢(shì)網(wǎng)絡(luò)化決策化集成化智能化系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)u企業(yè)情報(bào)信息系統(tǒng)建立后的數(shù)據(jù)庫(kù)資源60決策參考部分研究部分知 識(shí) 管理部分一般商業(yè) 情 報(bào)部分 公司的知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)，或是說(shuō)情報(bào)知識(shí)庫(kù)，實(shí)際上是一個(gè)通過(guò)企業(yè)內(nèi)聯(lián)網(wǎng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和市場(chǎng)進(jìn)行深層次分析的知識(shí)管理系統(tǒng)。公司任何部門(mén)和決策機(jī)構(gòu)可以在制定競(jìng)爭(zhēng)情景規(guī)劃時(shí)參考以上內(nèi)容。 第五次信息技術(shù)領(lǐng)域的重大技術(shù)革命：個(gè)人計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、體感交互。通過(guò)這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需求提供給計(jì)算機(jī)和其他設(shè)備。 PS:體感交互技術(shù)屬于前沿科技之一，從 Kinect開(kāi)始逐步向各個(gè)領(lǐng)域、各個(gè)國(guó)家延伸和發(fā)展。66什么是大數(shù)據(jù)“ 大數(shù)據(jù) ” 是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類(lèi)型眾多數(shù)據(jù) 構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，是 基于云計(jì)算 的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，通過(guò)數(shù)據(jù)的整合共享，交叉復(fù)用 ,形成的智力資本和知識(shí)服務(wù)能力。歐洲公共事業(yè)的年度大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)－ 超過(guò)希臘的 GDP產(chǎn)值全球個(gè)人消費(fèi)者使用地理信息數(shù)據(jù)獲取的商業(yè)價(jià)值零售商借助大數(shù)據(jù)技術(shù)增加的利潤(rùn)增加的數(shù)據(jù)深度分析的工作崗位在美國(guó)，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)從事數(shù)據(jù)相關(guān)的經(jīng)理工作崗位大數(shù)據(jù)價(jià)值71理解大數(shù)據(jù) —數(shù)據(jù)處理理念的轉(zhuǎn)變大轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)價(jià)值鏈三大轉(zhuǎn)變大數(shù)據(jù)所有權(quán)大數(shù)據(jù)技術(shù)能力大數(shù)據(jù)創(chuàng)新思維重要性上升重要性上升重要性下降數(shù)據(jù)處理理念的三大轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理理念隨機(jī)采樣精確性因果關(guān)系大數(shù)據(jù)處理理念所有數(shù)據(jù)效率相關(guān)關(guān)系72理解大數(shù)據(jù) —不僅應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域?應(yīng)用 － 通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、挖掘與分析，大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)、企業(yè)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與情報(bào)分析等領(lǐng)域大有作為?行業(yè) － 大數(shù)據(jù)一方面可以應(yīng)用于客戶服務(wù)水平提升及營(yíng)銷(xiāo)方式的改進(jìn)，另一方面可以助力行業(yè)內(nèi)企業(yè)降低成本，提升運(yùn)營(yíng)效益，同時(shí)還能幫助企業(yè)進(jìn)行商業(yè)模式的創(chuàng)新及發(fā)現(xiàn)新的市場(chǎng)商機(jī)?社會(huì) － 大數(shù)據(jù)在智慧城市、智慧交通及災(zāi)難預(yù)警等方面都有巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值。政府職能變革交通優(yōu)化 自然災(zāi)害預(yù) 防 研究改進(jìn) 物流規(guī)劃環(huán)境監(jiān)控 就業(yè)分析社交網(wǎng)絡(luò)意 識(shí)熱點(diǎn)跟蹤經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)欺詐檢測(cè)74職業(yè)乞丐腦袋里的大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例 　　大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之汽車(chē) 制造 　　75大數(shù)據(jù)應(yīng)用 場(chǎng)景 — 智慧城市76大數(shù)據(jù)應(yīng)用 場(chǎng)景 —智慧醫(yī)療面臨挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)格式數(shù)據(jù)量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（病歷），非結(jié)構(gòu)化（ PACS影像 )標(biāo)準(zhǔn)難制定 , 或不斷變化中型城市（ 1000萬(wàn)人口）存放 50年會(huì)達(dá)到 10PB信息共享提升效率醫(yī)療信息區(qū)域內(nèi)準(zhǔn)實(shí)時(shí)共享，醫(yī)生可快速調(diào)閱病人信息個(gè)性化醫(yī)療基于病史的自動(dòng)醫(yī)療、飲食等建議；針對(duì)病史和病癥的 OTC藥物參考等疾病自動(dòng)分類(lèi)和診斷計(jì)算機(jī)輔助診斷趨勢(shì)分析：例如，流行病擴(kuò)展情況分析、癌癥的歷年趨勢(shì)、藥物效果分析決策輔助系統(tǒng)區(qū)域醫(yī)療健康檔案系統(tǒng)解決問(wèn)題解決方案特點(diǎn)優(yōu)勢(shì)居民電子病歷存儲(chǔ)、查詢(xún)HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)存放健康檔案和 PACS影像數(shù)據(jù)高速數(shù)據(jù)導(dǎo)入；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)；關(guān)鍵字搜索； 分布式統(tǒng)計(jì)77國(guó)外大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀大數(shù)據(jù) 在歐美已有多年的 投資應(yīng)用 經(jīng)驗(yàn)美國(guó)國(guó)務(wù)院采用大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)新的美國(guó)護(hù)照系統(tǒng)。沃爾瑪保潔專(zhuān)柜和沃爾瑪搜索?！　?9國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)落地面臨的困難數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)為全球各行業(yè)均帶來(lái)了管理上的問(wèn)題 。滿足這些龐大數(shù)據(jù)量在存儲(chǔ)方面的需求需要采購(gòu)和維護(hù)所需的硬件設(shè)備，并且還要不斷的進(jìn)行監(jiān)督與管理。大數(shù)據(jù) 不夠豐富和開(kāi)放 .? 我國(guó)數(shù)字化的數(shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美歐，每年新增數(shù)據(jù)量?jī)H為美國(guó)的 7%，歐洲的12%，其中政府和制造業(yè)的數(shù)據(jù)資源積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國(guó)外。? 現(xiàn)今的分析僅局限在企業(yè)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)還不夠 ，還需要保持?jǐn)?shù)據(jù)與當(dāng)前社會(huì)乃至全球的相關(guān)性。對(duì)于實(shí)時(shí)分析來(lái)說(shuō)，當(dāng)前的移動(dòng)應(yīng)用潛力也才剛剛開(kāi)始出現(xiàn)，其移動(dòng)分析或?qū)⒈阮A(yù)期的影響更加深遠(yuǎn)。建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵84數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程建模建模 評(píng) 估 部署可以選擇和使用不同的模型技術(shù)，將模型參數(shù)調(diào)整到最佳數(shù)值。數(shù)據(jù)模型已經(jīng)建立，檢查構(gòu)造模型的步驟，確保模型可以完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。模型的作用是從數(shù)據(jù)中找到知識(shí)并投入使用。85結(jié)果表示階段結(jié)結(jié) 果分析果分析 知 識(shí) 同化解釋并評(píng)估結(jié)果，其使用的分析方法一般應(yīng)視數(shù)據(jù)挖掘操作而定，用常會(huì)用到可視化技術(shù)將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去?？梢噪S時(shí)訪問(wèn)企業(yè) BI應(yīng)用；實(shí)時(shí)鉆取，主題分析；信息定制推送服務(wù)；及時(shí)提醒，監(jiān)控與預(yù)警服務(wù)；隨需定制，個(gè)性化開(kāi)發(fā)。 Thank you?。⊙葜v完畢，謝謝觀