2.3 创新应用基础数据的识别

企业在经历了信息化基础平台的建设后，业务流程运行的有效性将大大提高。基础数据平台的建立是企业通过信息化转型升级的第一步，在平台有效运行的背后将产生巨大的数据信息，如何将数据信息利用起来，即在有效的基础之上如何产生高效的数据价值，是每个企业应该考虑的事情。经营数据链的推行实施将提高企业对于数据价值的最大化挖掘，而基础运行平台的建立会让数据量越来越大，以满足经营数据链的数据挖掘需求。大量的数据如何收集是数据管理中最重要也是最难的一步，共享铸钢公司在收集数据中主要总结了下述一些经验。

数据价值发挥的前提是数据得到识别并被挖掘。企业每天生产经营、人事管理、质量管理、设备管理、技术创新等过程中都会产生新的数据，这些数据中只有一小部分被拿来做常规业务分析使用，绝大多数数据成了死数据。所有数据按类别分为已获取和未获取数据。对于已获取的数据通过建立数据收集模板由业务单位进行识别确认。数据收集模板见表2-3。

共享铸钢公司为了找到能源成本项目天然气（Y）的影响因子，分为人、机、料、法、环、测六个维度去梳理可能影响的因子，梳理因子需要一层一层地进行挖掘。消耗天然气的设备分别有烤包器、预热炉、割枪、辐射加热设备等，然而每台设备运行机理以及其属性对结果值Y的影响不尽相同，于是便需要找到每台设备中影响其天然气损耗的因子。第一阶段识别为模糊识别，应尽量识别出所有的数据因子，以便后期做数据挖掘时能得到最可靠的挖掘结果。针对烤包器进行深度识别时，对其烤包时间以及不同产品所用的烤包器选择进行识别。在模糊识别阶段，分别从人、机、料、法、环、测识别到32个影响因子，下一步逐一评测已识别的因子是否可测量，对于不可测量的因子进行剔除，最后根据其是否已经建立测量系统并可得到数据，形成可测量的因子清单。对于未测量的因子，需要根据其测量结果要求以及测量难易程度来建立测量系统以获取可测量的因子，经此流程可识别与确认可能影响天然气耗量的因子，这些因子将被用于数据挖掘以找到最精确的因子从而在前端加以管控。天然气影响因子识别见表2-4。

公司为了监控人员稳定性，须识别影响人事管理的风险因子。针对人事管理需要关注的点又多又杂的特点，将人事管理按人员在公司的五个状态，分为选、育、用、留、离五个阶段。要从每一个阶段去识别可能影响稳定性的因子。比如在选人阶段，梳理出了包括年龄、户口性质等11项可能影响的因子，见表2-5。梳理识别因子是一个假定的过程，即不管实际上是强相关还是弱相关，在数据挖掘分析结果出来前，都可以假定该因子是强相关因子。就人员稳定性共享铸钢公司识别出26项因子，并按照其是否已测量、是否可测量进行整理，形成人员稳定性因子识别库。对于未测量的建立测量系统，对于无法用系统直接读取的数据，可以通过问卷评分的方式来间接获取测量数据。