一、什么企业运用了大数据营销？
.对用户个体特征与行为的分析，例如MobTech企业覆盖138亿+设备，自有数据庞大，利用自有数据与第一方数据匹配，帮助企业做精准的用户画像和标签补充，进而通过数据分析进行广告与营销信息的精准推送，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
MobTech用户标签维度达到6000+，覆盖性别、年龄段、收入水平预估、消费倾向、媒介使用倾向等，精细化描述用户的各维度数据。
很多大型零售企业、汽车行业、营销行业等，例如联合利华、宝洁等都已经在实施数字化营销，甚至在传统行业地产、购物中心、传统城商行、农商行等都已经在进行大数据布局，
二、什么叫运用数据？
应用数据是属于或由应用创建的数据。应用数据可以分为应用内容数据、应用缓存数据、应用配置数据、应用数据耗尽、应用平台数据和系统级应用数据。
应用内容数据
几乎所有的应用程序都有某种核心数据要存储，无论是在运行它们的设备上，在云中，还是在两者的混合上。－
三、中小企业如何运用大数据的优势构建？
信息共享，大数据的运用可以让中小企业如虎添翼。
四、企业微博的运用状况和质量主要看哪些数据？
包括净增粉丝数、活跃粉丝比、博文曝光量三个数据。企业微博运营人员可以通过这三项数据涨跌的变化量和变化趋势，了解一段时间内企业微博运营的整体情况。
五、access数据库运用？
Access的用途体现在两个方面：
一、用来进行数据分析：Access有强大的数据处理、统计分析能力，利用Access的查询功能，可以方便的进行各类汇总、平均等统计。并可灵活设置统计的条件。大大提高了工作效率和工作能力。
二、用来开发软件，比如生产管理、销售管理、库存管理等各类企业管理软件，其最大的优点是易学。
六、企业结构框架的运用？
组织架构是企业的流程运转、部门设置及职能规划等最基本的结构依据，也是通过界定组织的资源和信息流动的程序，明确组织内部成员个人相互之间关系的性质，使每个成员在这个组织中，具有什么地位、拥有什么权力、承担什么责任、发挥什么作用，提供的一个共同约定的框架。
公司组织结构是否合理，对于公司的发展与生存起着至关重要的作用。
01
组织架构的作用
组织架构的作用体现在六个方面：
确定战略归属、确定部门组合、确定部门功能、确定授权路径、确定管控跨度、确定管理模式
确定战略归属
企业战略确定之后通常会以目标方式呈现，不同的战略目标需要不同的部门承载。如人才战略承载部门一般为企业的人力资源管理部，市场战略通常为企业的市场营销管理部，资金战略则由财务管理部承担。
确定部门组合
企业部门划分取决于企业规模，规模小的企业自然部门就应该少，规模大的企业相对而言部门就可能多。也可能受制于企业性质，技术复杂程度高的企业可能部门多，技能简单如劳动密集型企业可能部门少。多元化跨区域企业部门多，单一化小区域企业部门少。部门组合是企业性质和规模的体现。
确定部门功能
部门设立之后，企业从业人员可以一眼看清部门功能所在，方便工作沟通、任务配合及目标达成。部门功能是岗位职责的来源，部门功能只有分解到具体岗位才有落实的可能。
确定授权路径
企业战略是由董事会确定的，董事长将企业战略传递给总经理，总经理再将各项工作分授给各部门负责人。组织架构明确了总经理的授权路径， 确定管控跨度，组织架构的层级划分传导的就是管理跨度。跨度适中是最理想的结构，跨度大可能产生管理真空，跨度小可能导致人浮于事。
确定管理模式
组织架构的设立就是管理模式的确定。是集权管控，还是分权管理，是垂直管理，还是交叉管理，都可以从组织架构中窥见端倪。
组织架构类似于人体的骨骼，健全强壮则发展稳健，残缺软弱一定发展无力。
02
组织架构设置原则
组织架构设计必须把握五条原则：
战略导向原则、精简高效原则、负荷适当原则、责任均衡原则、企业价值最大化原则。
战略导向原则
战略决定组织架构，组织架构支撑企业战略落地。内贸企业不会设立外贸部，代工企业不会成立研发部，零售企业不会设立生产部。设置任何部门都必须成为企业某一战略的载体。
反过来说明，如果企业某一战略没有承载部门，就会导致架构残缺。华东某企业在全国设立了十个分公司，经营规模也超过十亿元人民币，但由于企业没有成本核算部门，公司欠银行贷款一亿多元，老板连哪家亏损哪家赚钱都搞不清楚！前些年轰然倒塌的集团企业无不与此类似。
简洁高效原则
部门绝不会越多越好，以层级简洁、管理高效为原则。过多则效率低下，过少则残缺不全。
负荷适当原则
部门功能划分适度，不能让某个部门承载过多功能。功能集中不仅不利于快速反应，而且还会形成工作瓶颈，制约企业发展。
责任均衡原则
责任均衡体现企业的授权艺术。如果让某部门“一枝独秀”“权倾四野”，可能有工作效率无企业效益，权力失衡、制约乏力往往会滋生腐败。
负荷适当体现的是功能多少，责任均衡体现的是权力大小。如生产型企业，生产部是功能多的部门，相对而言品质部则是权力大的部门，也许生产部有几百上千员工，品质部只有十几人甚至少到几个人，但品质部员工却拥有产品是否合格的最终裁定权。
部门组合价值最大化
部门设置的根本原则，那就是让部门组合价值最大化，即确保企业以最少的投入获得最大的市场回报。
03
组织架构设置方法
设计组织架构可以分五步进行：
战略对接、选择类型、设计部门、划分功能、确定层级。
第一步，战略对接
企业先有战略然后才有组织架构。先有组织架构然后才有岗位设置。中国企业本末倒置的很多，结果就出现了因人设庙、因人设岗的种种管理乱象。由战略推导企业组织架构也让很多企业从业人员不习惯，所以要反复强调组织架构设计的战略导向原则。组织架构设计是由无到有的过程，不同于组织架构优化是在企业已有架构基础上的调整升级。
战略对接是让组织架构设计者想清楚：企业战略可以细化为多少目标？各种目标可能从何种途径实现？企业决策者应该关注的重点是什么？有哪些目标可以分解到他人负责？
第一步属于构思阶段，没有实物或画像产生。
第二步，选择类型
组织架构的类型因企业战略不同而不同，因管理方式不同而有异，因企业不同发展阶段而有别。到目前为止，企业组织架构形成的主要类型有五种：职能式组织，事业部制式组织，直线式组织，矩阵式组织，三维组织或称立体组织。选择何种类型，企业可根据组织架构设置的五原则均衡考虑后做出取舍。
第三步，设计部门
此时就可以进行部门划分了，不论选择何种组织类型，都需要将企业战略承载功能列出，如总经理办公室、人力资源部、财务管理部、生产部、物控部、技术研发部、品质管理部、营销管理部，物流配送部等等。初创企业划分到此，组织架构就基本确立了。规模大的企业还需要继续往下细分管理功能。
第四步，划分功能
组织功能因企业选择的组织类型不同会有不同的组合。不同企业的总经理办公室承载的功能可能有天壤之别，有的总经理办公室负责采购功能，有的总经理办公室负责合同管理。制造企业的生产部也因产品不同、规模不同承载的功能也是千差万别。
第五步，确定层级
对于管理跨度大的企业，需要进一步考虑管理层级，避免管理真空出现。如全国连锁企业，就需要考虑企业区域公司、省级公司、办事处等等管理层级的细化，以保证企业组织架构设计的责任均衡原则得到落实。
04
定期检视
组织机构的合理设置，能保证整个组织分工明确，职责清晰，保证每一个部门工作的正常运行，同时保证整个组织管理流程的畅通。
为避免职责不清造成吃大锅饭的局面，避免出现责任问题相互推诿，组织架构需要结合企业发展定期检视调整，才能保持组织架构的合理性。
七、怎么运用数据透视表做数据汇总？
一、如果是2003或以下版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后选择菜单中的数据－数据透视表和透视图，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。
二、如果是2007或以上版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后工具栏-插入中选择 数据透视表，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。
八、怎样运用大数据进行精准营销？
在精准营销的过程中有一种营销工具叫做数据管理平台（Data Management Platform，简称DMP），能够为广告投放提供人群标签进行受众精准定向，并通过投放数据建立用户画像，进行人群标签的管理以及再投放。
另外还有需求方平台（Demand-Side Platform，简称DSP），为需求方（即广告主或代理商）提供实时竞价投放平台，需求方可以在平台上管理广告活动及其投放策略，包括目标受众的定向条件、预算、出价、创意等设置，DSP通过技术和算法自动优化投放效果并提供数据报告。
具体是如何实现数据输入、标签生产与管理、数据输出可见下图：
这整张图反映的是用户数据中心的大致工作流程。
在这其中，分析引擎对数据进行清洗，将有效数据发送到算法中心，算法中心结合标签规则模型对数据进行机器学习和数据挖掘，将数据标签化处理后返回给标签管理平台，标签管理平台通过输出接口同步数据到各数据应用平台，如DSP、PCP、AdX/SSP或其它平台。
题主提及的“如何从海量的数据中挖掘受众需求”，在精准营销中可以分解为：如何寻找到最核心（转化率高）的目标人群、如何优化出最合适（点击率高）的素材，以及如何在人群+素材+投放时间……等因素的组合中寻找出最优解。
而算法是精准营销的“大脑”（自动化策略）部门，需要对广告投放投放全流程进行数据分析与挖掘，协助客户服务部门及广告运营部门进行广告投放前的数据预估、自动优化广告投放策略等工作。
九、大数据的崛起：如何运用大数据驱动企业创新与发展
大数据的定义通常指的是在一定时间内产生的、体量庞大、种类繁多、增长迅速的数据集合。随着互联网的快速发展和数字化转型的深入实施，大数据已经渗透到各个行业和领域，成为推动技术和商业创新的重要驱动力。
一、大数据的特征
大数据具有以下几个显著特征：
- 量大：数据体量巨大，通常需要使用专门的工具来进行存储和处理。
- 多样性：数据来源各种各样，格式多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 实时性：数据生成的速度极快，需要快速处理以便及时响应。
- 价值密度低：虽然数据量庞大，但有效信息所占比例较小，需要通过分析提炼。
- 真实性：数据的可靠性和精确性是分析的基础。
二、大数据的应用场景
大数据在各个行业中的应用场景日益丰富，常见的应用领域包括：
- 医疗健康：通过大数据分析患者信息，实现个性化治疗和疾病预测。
- 零售业：利用消费者购买行为数据进行精准营销和库存管理。
- 金融行业：通过分析交易数据和市场信息，提升风险管理和客户服务水平。
- 制造业：利用物联网和生产数据提高生产效率，实现智能制造。
- 交通管理：通过实时交通数据分析，优化路线规划和交通调度。
三、大数据如何推动企业创新
通过有效运用大数据，企业能够在多个方面实现创新：
- 提升决策支持能力：数据分析可以为管理层提供详实的背景信息，帮助制定更科学的决策。
- 优化运营流程：通过对运营数据的分析，识别瓶颈及低效环节，实现流程的优化和资源的合理配置。
- 增强客户体验：基于客户数据，企业可以更好地理解客户需求，提供个性化的产品和服务。
- 推动产品创新：通过分析市场趋势和消费者反馈，企业可以在产品研发阶段做出更明智的选择。
四、搭建大数据平台的关键要素
为了成功实施大数据战略，企业需要关注以下几个关键要素：
- 数据采集：确保数据的完整性和实时性。需要搭建数据采集平台，从多个渠道收集数据。
- 数据存储：选择合适的存储方案，如云存储或大数据专用数据库，以适应大数据的存储需求。
- 数据处理：采用高效的数据处理技术，如Hadoop、Spark等，快速分析和处理大数据。
- 数据分析：运用数据挖掘、机器学习等技术，提炼出有价值的信息和趋势。
- 数据安全：建立完善的数据安全体系，确保数据在整个过程中安全可控。
五、大数据面临的挑战
尽管大数据蕴含着巨大的潜力，但在实际应用中也面临许多挑战：
- 数据隐私和安全：如何在保证消费者隐私的前提下收集和利用数据，是一个亟待解决的问题。
- 数据质量：高质量的数据是分析成功的基础，企业需确保数据的准确性和完整性。
- 技术限制：对于中小企业而言，技术投入成本较高，缺乏相关的人才和技术支持。
- 法律法规：不同国家和地区对于数据使用的法律法规不一，企业需遵守当地法规。
六、未来的大数据发展趋势
展望未来，大数据的应用领域和技术将继续不断进化。以下是一些趋势：
- 自动化分析：随着人工智能技术的发展，越来越多的分析工作将实现自动化，提高分析效率。
- 实时数据流处理：企业将更加强调对实时数据的处理能力，确保即时反应。
- 数据民主化：更多的人将能够访问和利用数据，推动各级管理的决策能力。
- 区块链和数据安全：利用区块链技术增强数据安全性，将成为企业日益关注的重点。
总而言之，大数据作为当前信息社会的核心资产，其战略价值无可忽视。企业通过科学合理地利用大数据，不仅能够实现跨越式发展，还能够在激烈的市场竞争中获得优势。
感谢您阅读这篇文章。希望通过本篇文章，您能够更深入理解大数据的概念及其在企业创新与发展中的重要性，为您的决策和战略制定提供一些启发和帮助。
十、企业如何有效运用SQL提升数据管理效率
在现代企业运营中，数据是决策的重要依据，而如何高效地管理和运用这些数据，SQL（Structured Query Language）无疑是一个不可或缺的工具。想象一下，如果没有SQL的支持，我们将如何快速从庞大的数据库中提取信息呢？从我的经验来看，企业运用SQL可以极大地提升数据管理效率，下面就让我为大家分享一些关键点。
首先，SQL的灵活性使得企业能够快速响应市场变化。在面对快速变化的商业环境时，企业需要及时调整战略，而SQL能够帮助我们迅速查询和分析数据。例如，假设某公司的销售额出现了异常波动，只需几行SQL语句，就能迅速找到销售数据中的关键因素，从而作出相应调整。这种灵活性确保了企业始终处于竞争的前沿。
那么，具体来说，企业如何运用SQL呢？我将这个过程分为几点：
- 数据分析：利用SQL进行复杂查询，分析各项业务指标，如销售额、客户流失率等，帮助高管制定更有效的商业策略。
- 数据维护：通过SQL进行定期数据清理，确保数据库的准确性和完整性，从而提高后续分析的可靠性。
- 自动化报告：借助SQL可以自动生成报告，减少人工干预，节省时间和人力成本。这对企业尤其重要，因为时间往往与金钱成正比。
- 优化用户体验：在开发阶段，SQL能够帮助实现更快速的查询，提高用户在使用企业系统时的体验。
当然，在实际运用SQL的过程中，企业常常会遇到一些问题。例如，数据库的设计不合理可能导致查询效率低下。那么，如何解决这些问题呢？这里有几点建议：
- 合理设计数据库：在创建数据库时，要考虑到数据的关系和查询的频繁程度，从一开始就避免设计不当。
- 定期优化查询语句：随着数据量的增加，原本可行的查询语句可能会变得慢。因此，定期检查和优化查询语句是非常必要的。
- 提供员工培训：企业应该对员工进行SQL培训，提高他们的查询能力，从而更好地运用数据。
从个人的体验来看，SQL并不是一门高深的技术，而是一种可以被广泛应用于各行各业的工具。无论你是技术人员还是非技术人员，掌握一定的SQL知识都将对你的工作有所帮助。此外，随着云计算和大数据的兴起，SQL的应用场景将会更加广泛，值得我们更加重视。
最后，企业在推进SQL应用的过程中，切忌一味追求技术的复杂性。同时，我们也应当关注业务的需求，选择适合的工具和方式。通过合理运用SQL，我们能够更好地支持企业决策，加速企业的成长之路。
