本文还以工业制造企业为例，从数据运营的角度出发，根据“以终为始”的原则，从数据运营的目标出发，对工业制造企业的数据运营进行了概括：
数据运营推动企业运作控制。
以企业战略目标、经营指标和上级控制指标为依据，构建指标体系，建立分析模型，自动收集企业财务、人力资源、销售、生产、采购、库存等关键指标的数据，进行分析和挖掘，实现数据的可视化显示，通过分析数据发现从销售到生产执行的过程中存在的问题，层层追踪并挖掘，找出原因，逐步加强业务数据的真实反映，提高决策层对业务数据的关注程度，提高经营决策的效率，实现从“流程驱动”到“数据驱动”的转变。
说起来容易做起来难啊。
第一，指标体系的定义是否建立在业务部门达成共识的基础上?对相同的指标，它们的业务含义、业务规则、计算公式、数据源等，都必须经过标准化的定义。当不同的业务人员有不同的理解时，很容易造成需求数量和数据供给之间的矛盾。
二是数据采集、处理、加工过程中保证数据质量;数据操作人员所关心的不仅仅是“垃圾进，垃圾出”数据的采集与处理技术，保证数据能够被采集过来，更重要的是数据的质量。资料管理工作就显得非常重要。
三是促进管理和业务人员的使用，这一过程对数据操作至关重要。资料操作员不想成为被动的“跑数”工具，他们必须把能力和视野引上引下。上延是要理解决策者、管理者的需求，从决策和管理的角度出发，对数据指标体系和数据进行可视化规划设计;上延是要理解业务需求和业务核心要求，从而为企业提供所需的数据服务。与此同时，对数据的完整供应链有清晰的认识，这样可以对数据问题进行快速溯源。
数据运营支持主价值链的业务协同。
生产企业的主价值链上，各个经营活动是前后衔接的，如：产品设计完成后才能计算定额成本，并确定采购和生产计划;原材料备料完成后才能进行生产制造，生产完成后需要进行品质检验和入库，然后才能根据前端销售进行物流配送。
商业流程决定了数据流，为了保证商业流程的连续性和协同性，必须保证数据的标准化、一致性和准确性。
在这一过程中，主数据和参考数据的管理和操作是非常关键的，企业核心主数据的唯一、完整、准确与否，决定了主价值链各业务流程环节能否有效协同，从而对制造业降本增效发挥更大作用。
数据化操作赋予智能制造。
在工业制造领域，当谈到数据运作时，必须提到“智能制造”。不管是工业因特网，还是智能制造2025，基于数智化处理技术的数据运营使制造企业实现从传统制造向智能制造的转变成为可能。
数字智能处理技术包括：大数据，IoT物联网，云计算，AI人工智能。
物联网：在智能制造中，设备、环境、人与人之间边缘数据的采集与集成起到了“联接”作用;
云技术：提供分布计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储等服务，为智能制造中的数据分析挖掘提供“算力”;
智能化：提供机器人、智能控制、自然语言处理、机器学习、知识图谱、神经网络等应用，为特定智能制造业务场景提供高效算法。
海量数据：提供多样化、多源的数据采集、处理服务，为智能制造应用场景建设提供“原料”。
智能制造中的数据和数据操作就像燃料和发动机在飞机上的操作一样，在整个智能制造业务链中，数据是燃料，数据操作是发动机。只要在适当的时候，通过适当的方法，把适当的数据给适当的人，就可以形成一个数据应用由“被动”到“主动”的应用场景。
数据挖掘操作不仅需要集中精力对IoT的各种设备数据进行收集和分析，而且需要集中精力研究如何将数据分析结果及时反馈到设备控制和操作中，以及如何将IoT数据分析结果与其他业务数据融合，从而促进生产的全面智能化。
注：与其它业务领域的数据操作不同，智能制造的应用场景，特别是设备的智能监控，需要的是连续的信息流，而基于历史批量和被动式查询方式无法有效支持设备数据的有效分析和控制，在这种数据分析和操作过程中，流式计算显得尤为重要。
数据运营重塑IT架构。
目前许多制造业企业在信息化进程中都存在着一个共同的问题：缺乏统一的规划，信息孤岛现象严重，烟囱式系统建设，数据标准不统一。
对企业IT体系结构的改造，不仅是IT部门的要求，也是企业经营活动中的一项重要任务。
在数据操作过程中，需要一个支持平台：一方面，该平台需要能够整合不同来源、不同类型的数据，并实现数据标准化和数据治理，从而为各个业务系统提供数据连接;另一方面，该平台需要能够沉淀出各种数据分析模型和算法，从而提供面向业务、基于场景的数据分析能力。
具有这种数据操作能力的平台是什么呢?嗯，我们还是叫他“数据中台”吧，虽然“中台”现在被很多人诟病!
中台的基本理念是不重蹈覆辙，不重蹈覆辙，将共享的东西提炼出来，转化成可被其他业务单位引用的基本能力，为前端业务分配任务，实现前后台系统的连接。
以数据操作的方式重塑企业IT架构，不是把原来的业务系统推到重构中去，而是通过局部重构来实现各个业务系统中数据的统一，能够根据业务场景实现各个系统数据的拉通，从而满足业务赋能的目的。这一重构，必然会给旧IT体系带来某种阵痛，这是不可避免的。幸好这种方式没有伤害到各个业务系统的“筋骨”，更不用推到重头上，应该是最小的代价吧。
关于《B2B企业的数据怎么运营？》的相关内容，就给大家讲到这里。
本文链接地址：https://www.xiaozeseo.com/cpyy/405.html 未经允许禁止转载。
