洪广镇工业企业调查分析报告

贺兰县塞上红砂矿有限公司位于洪广镇金山村宰牛沟内，该公司现有从业人员5人，其中管理人员1人，做饭1人，有轮工装载机4台，破碎设备一套，厂房10间。

一、 公司现状

二一一年一至五月，该公司所经营产品以生产的砂石

为主，破碎石为辅，前五个月共销售砂子15000吨收入15万元，破碎石销售2000方收入5万元，同比上年经营收入（30万元）减少10万元。目前该公司处于半停半业的状态，成品估计有砂子和破碎石子5000方。

二、经营收入减少的主要原因

1、由于一季度建筑业开工迟，单位接受的原料少，导致产品销售困难。

2、由于该公司总部在银川，砂石厂是下属单位，生产能力有限，而且从业人员少，开采的砂石少，产品无法保证同期销售的水平，通过与砂石厂管理人员的接触和了解，目前该公司在下一个季度可能歇业。

3、由于开采的空间越来越窄，矿产资源有限，加上土层太厚，成本加大，利润空间小，经营收入明显下降。

三、今后发展的方向

为了更好地发挥本地自然优势，壮大企业的经营规模，实现经营效益又好又快的发展，应从以下几方面进行调整和

部署：

（一）企业之间达成共识，共同发展，将所生产的产品按比例交由销售公司统一进行销售。

（二）企业之间可以轮换进行砂石的开采，也可按照镇北堡销售公司的模式进行生产和利益的分工，这样避免产品的积存和销售不畅的问题。

（三）建立良好的供销信用。

 

第二篇：企业数据化程度调查分析报告

企业数据化程度调查分析报告

即将到来的20xx年将是中国数据分析行业发展的第10个年头，也是行业发展的关键一年，为了进一步彰显数据价值，助推企业发展，中国商业联合会数据分析专业委员会将20xx年定为“企业经营决策服务年”，协会将开展一系列的工作助推企业数据分析工作的发展。为了了解国内企业目前的数据化状况，协会联合中颢润（北京）项目数据分析师事务所进行了关于企业数据化程度的初步摸底调查，本次调查采用发放调查问卷的形式，共调查了国内300多家企业。收回的有效问卷涉及了国企、私企、外企及其他类型的企业；在企业规模方面，既有1000人以上的大型企业，也有规模在1000-500人、500-100人以及100人以下的中小企业；企业所属行业涉及IT、互联网、金融保险、消费品、制造以及咨询和广告媒体等各类行业，具有一定的代表性。

从本次调查的结果来看，中国的企业整体的运营管理数据化程度不是很高，急需加强。 在被调查人员对所在企业的数据化建设总体评价方面，超过17%的企业尚未进行数据化建设，将近70%的人认为企业的数据化建设处于初级和中级水平，其中初级水平又占到将近40%，而认为企业的数据化建设处于高级水平的只有不到15%。企业类型和规模不同，数据化建设情况也不尽相同，其中，按企业类型来看，国企和外企的数据化建设水平相对较高，处于中级水平的均超过50%，而规模超过1000人的大型企业有50%的数据化建设达到中级水平。

在专业数据分析部门建设方面，大部分企业已经成立或者计划成立自己的数据分析部门，但仍有超过30%的企业没有建立单独数据分析部门的计划；在企业内数据分析从业人员方面，企业专门从事数据分析工作的人员非常少，超过70%的企业少于10人，其中超过40%的企业不到5人。这也体现出国内的企业对经营数据分析的重视程度不够。

在企业的专职数据分析人员中存在学历不高，经验不足的情况。硕士及以上学历所占比例大于70%的企业只占被调查企业的16%；将近45%的人工作经验都在3年以下。这也跟我们国家数据分析行业起步晚，专业人才相对匮乏有关。

在被调查人员对所在企业的数据化应用总体评价方面，将近10%的人认为企业基本没有数据化应用，超过80%的人认为企业的数据化应用处于初级和中级水平，其中初级水平又超过50%。而认为企业的数据化应用处于高级水平的只有8%，可见企业的数据化应用水平整体较低，而且低于数据化建设水平，这说明在企业经营数据分析技术应用和发挥效用上，仍然有很大的提升空间，这也将是专业数据分析类咨询服务公司的机会空间。

在数据分析工具使用方面，EXCEL仍然最主流的数据分析工具，超过70%的企业将EXCEL作为主要的数据处理和分析工具。与此同时，SPSS、SAS等其他专业数据分析工具也在逐渐被应用。

在企业的数据系统方面，办公自动化系统、财务管理系统及人力资源管理系统仍然是最主要的应用系统，其他诸如供应链管理系统、资源规划系统等的应用需要进一步加强。这跟企业的运营管理中，对销售（销售业绩考核、客户管理等等）和财务比较重视有关。

综合本次调查的结果可以看出，目前被调查企业的数据化建设和应用状况均处于较低水平，其中数据化应用的水平更是有待提高。无论是在企业经营管理数据化意识上，还是在数据化基础建设投入、人才培养和利用上，都需要根据自身的情况进一步加强。另外，作为数据分析行业协会，也应该在行业宣传、人才培养等方面做出积极的努力，让企业在运营管理决策上能够充分利用数据分析技术，帮助企业做理性、科学的决策，发挥数据分析的价值。