2016企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的八個(gè)數據指標

　　隨著(zhù)大數據技術(shù)逐步在企業(yè)端應用，越來(lái)越多的企業(yè)在利用數據技術(shù)提升管理效率和決策的科學(xué)性。下面是yjbys小編分享的一些相關(guān)資料，供大家參考。

　　數據的準確性

　　數據的準確性(Accuracy)是指數據的采集值或者觀(guān)測值與真實(shí)值之間的接近程度，也叫誤差值，誤差值越大，數據的準確度越低。數據的準確性由數據的采集方法決定的。

　　數據的精確性

　　數據的精確性(Precision)是指對同一對象在重復測量時(shí)所得到的不同觀(guān)測數據之間的接近程度。精確性，也叫精準性，它與數據采集的精度有關(guān)系。精度越高，要求數據采集的粒度越細，誤差的容忍程度也越低。

　　例如在測量人的身高時(shí)，可以精確到厘米，多次測量結果之間的誤差只會(huì )在厘米級別;在測量北京到上海的距離時(shí)，可以精確到千米，多次測量結果之間的誤差會(huì )在千米級別;用游標卡尺測量一個(gè)零件的厚度時(shí)，可以精確到 1/50 毫米，多次測量結果之間的誤差也只會(huì )在 1/50 毫米級別。因此，可以說(shuō)采用的測量方法和手段直接影響著(zhù)數據的精確性。

　　數據的真實(shí)性

　　數據的真實(shí)性，也叫數據的正確性(Rightness)。數據的正確性取決于數據采集過(guò)程的可控程度。數據采集過(guò)程可控程度高，可追溯情況好，數據的真實(shí)性就容易得到保證，而可控程度低或者無(wú)法追溯，則數據的真實(shí)性就難以得到保證。

　　為了提高數據的真實(shí)性，采用無(wú)人進(jìn)行過(guò)程干涉的智能終端直接采集數據，能夠更好地保證所采集的數據的真實(shí)性，減少人為干預，減少數據造假，從而讓數據更加準確地反映客觀(guān)事物。

　　數據的及時(shí)性

　　數據的及時(shí)性(In-time)是指能否在需要的時(shí)候獲到數據。例如企業(yè)在月初會(huì )對上個(gè)月的經(jīng)營(yíng)和管理數據進(jìn)行統計和匯總，此時(shí)的數據及時(shí)性是指這些數據能否及時(shí)處理完成，財務(wù)能否在月度關(guān)賬后及時(shí)核算。數據的及時(shí)性是數據分析和挖掘及時(shí)性的保障。如果企業(yè)的財務(wù)核算流程復雜，核算速度緩慢，上個(gè)月的數據在本月月中才能統計匯總完成，那么等需要調整財務(wù)策略的時(shí)候，已經(jīng)到月底了，一個(gè)月已經(jīng)快過(guò)完了。特別是當企業(yè)做大了之后，業(yè)務(wù)覆蓋多個(gè)市場(chǎng)、多個(gè)國家，如果數據不能及時(shí)匯總，則會(huì )影響到高層決策的及時(shí)性。數據的及時(shí)性與企業(yè)的數據處理速度及效率有直接的關(guān)系，為了提高數據的及時(shí)性，越來(lái)越多的企業(yè)采用管理信息系統，并在管理信息系統中附加各種自動(dòng)數據處理功能，在數據上傳到系統中之后自動(dòng)完成絕大部分報表，從而提高了數據處理的效率。使用計算機自動(dòng)處理中間層數據是提高企業(yè)數據處理效率的有效手段。

　　企業(yè)除要保證數據采集的及時(shí)性和數據處理的效率外，還需要從制度和流程上保證數據傳輸的及時(shí)性。數據報表制作完成后，要及時(shí)或者在要求的時(shí)間范圍內發(fā)送到指定的部門(mén)，或者上傳到指定的存儲空間中。

　　數據的即時(shí)性

　　數據的即時(shí)性包括數據采集的時(shí)間節點(diǎn)和數據傳輸的時(shí)間節點(diǎn)，在數據源頭采集數據后立即存儲并立即加工呈現，就是即時(shí)數據，而經(jīng)過(guò)一段時(shí)間之后再傳輸到信息系統中，則數據的即時(shí)性就稍差。例如一個(gè)生產(chǎn)設備的儀表即時(shí)地反映了設備的溫度、電壓、電流、氣壓等數據，這些數據生成數據流，隨時(shí)監控設備的運行狀況，這個(gè)數據可以看作即時(shí)數據。而

　　當將設備的即時(shí)運行數據存儲下來(lái)，用來(lái)分析設備的運行狀況與設備壽命的關(guān)系時(shí)，這些數據就成了歷史數據。

　　數據的完整性

　　數據的完整性是指數據采集的程度，即應采集的數據和實(shí)際采集到的數據之間的比例。例如在采集員工信息數據時(shí)，要求員工填寫(xiě)姓名、出生日期、性別、民族、籍貫、身高、血型、婚姻狀況、最高學(xué)歷、最高學(xué)歷專(zhuān)業(yè)、最高學(xué)歷畢業(yè)院校、最高學(xué)歷畢業(yè)時(shí)間共 12 項信息，而某個(gè)員工僅僅填寫(xiě)了部分信息，例如只填寫(xiě)了其中的 6 項，則該員工所填寫(xiě)數據的完整性只有一半。

　　一家企業(yè)中的數據的完整性體現著(zhù)這家企業(yè)對數據的重視程度。要求采集的數據在實(shí)際中并未完整采集，這就是不完整的數據，這往往是企業(yè)對數據采集質(zhì)量要求不到位導致的。

　　另外，對于動(dòng)態(tài)數據，可以從時(shí)間軸去衡量數據的完整性。比如，企業(yè)要求每小時(shí)采集一次數據，每天應該形成 24 個(gè)數據點(diǎn)，記錄為 24 條數據，但是如果只記錄了 20 條數據，那么這個(gè)數據也是不完整的。

　　數據的全面性

　　數據的全面性和完整性不同，完整性衡量的是應采集的數據和實(shí)際采集到的數據之間的比例。而數據全面性指的是數據采集點(diǎn)的遺漏情況。例如，我們要采集員工行為數據，而實(shí)際中只采集了員工上班打卡和下班打卡的數據，上班時(shí)間員工的行為數據并未采集，或者沒(méi)有找到合適的方法來(lái)采集，那么這個(gè)數據集就是不全面的。

　　再例如，我們記錄一個(gè)客戶(hù)的交易數據，如果只采集了訂單中的產(chǎn)品、訂單中產(chǎn)品的價(jià)格和數量，而沒(méi)有采集客戶(hù)的收貨地址、采購時(shí)間，則這個(gè)數據采集就是不全面的。

　　騰訊 QQ 和微信的用戶(hù)數據記錄了客戶(hù)的交流溝通數據;阿里巴巴和京東的用戶(hù)數據記錄了用戶(hù)的交易數據;百度地圖記錄了用戶(hù)的出行數據;大眾點(diǎn)評和美團記錄了客戶(hù)的餐飲娛樂(lè )數據。對全面描述一個(gè)人的生活來(lái)說(shuō)，這些公司的數據都是不全面的，而如果把他們的數據整合起來(lái)，則會(huì )形成更加全面的數據。所以說(shuō)，數據的全面性是一個(gè)相對的概念。過(guò)度追求數據的全面性是不現實(shí)的。

　　數據的關(guān)聯(lián)性

　　數據的關(guān)聯(lián)性是指各個(gè)數據集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如員工的工資數據和績(jì)效考核數據是通過(guò)員工關(guān)聯(lián)在一起來(lái)的，而且績(jì)效數據直接關(guān)系到工資數據。采購訂單數據與生產(chǎn)訂單數據之間通過(guò)物料的追溯機制進(jìn)行關(guān)聯(lián)，而生產(chǎn)訂單又是由員工完成的，即通過(guò)員工作業(yè)數據與員工信息數據關(guān)聯(lián)起來(lái)的。

　　本書(shū)探討的企業(yè)經(jīng)營(yíng)數據，每個(gè)數據集都是相互關(guān)聯(lián)的，有的是直接關(guān)聯(lián)的，如員工工資數據和員工績(jì)效數據;有的是間接關(guān)聯(lián)的，如物料采購訂單數據與員工工資數據。這些數據是由公司的資源，包括人、財、物和信息等關(guān)聯(lián)起來(lái)的。如果有任何的數據集不能關(guān)聯(lián)到其他的數據集，就會(huì )存在數據割裂或者數據孤島。數據割裂和數據孤

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