大数据背景下的石油销售企业客户资源管理方案研究

赵立帅 朱理 孙培元 郑颖 王宁

【摘 要】大数据发展模式下，结合大数据标准的实施背景，以成品油销售基础数据为基础，重视综合管理体系融合水平的建设。加强核心要素和客户数据的资源匹配，明确数据管理和挖掘的发展趋势。重视客户需求核心要素水平的分析，以实现销售数据综合价值为导向，最大化地提升信息化科学科研发展建设水平，提升服务技术的综合管控。以实际的战略化管理为优势，明确项目的规范选择分配，加强项目与组织的业务流程分析，确定目标的一致性，提升科研项目的信息化水平建设，实现智能化规范管理，提升综合实施的应用。

【关键词】大数据;石油企业;资源管理

大数据信息发展形式下，石油企业需要结合海量数据，分析对数据的有效采集。重视信息范围、种类要素的分析。依据石油生产企业规范程度，实施物理、化学的变化水平分析，重视相关因素的判断。从石油销售行业的科技创新、研发形式入手，分析石油销售企业的核心价值优势，重视业务的支撑和计划优化，及时调整促销政策，重视客户维护。

1大数据背景下信息资源管理的问题分析

客户受需求因素影响，资源管理和数据分散。为了更好地提升项目管理的准确性，需要对其中可能存在的问题进行分析，及时调整信息技术，实施快速的优化与提升。从科学技术信息服务入手，重视信息建设的优化。依据其中可能存在的滞后问题进行分析，对其中可能存的促销政策不适用、客户对政策了解不及时等因素进行分析，加强大数据信息的深入传承优化

1.1客户资源数据领域发展不均衡

受信息数据的影响，客户资源体系管理系统缺乏合理的资源配置。在信息资源的智能化开发和利用过程中，需要按照具体的需求逐步推进优化，重视信息服务模式的提升。从大数据信息量和精细化管理入手，充分调控数据信息的挖掘分析，为客户提供完备的体验优势。传统领域操作过程中，信息可能存在不对称性因素问题，缺乏客户生产的有效管理，客户的需求响应不到位。

1.2项目人员的管理问题

依据项目人员的工作职责流程，需要明确出差区间的分布，对客户进行必要的信息收集管理。明确客户数据数量，依据科研单位的实施标准，确定具体的分析价值。从数据的规模、规则入手，分析项目的实施标准。重视数据的综合有效利用性，对结构化、设计包、流程图等操作要素进行必要的价值分析，调整非结构化的操作思路，依据相关的项目结构内容进行存储管理和应用。依据客户数据信息进行分析，挖掘潜在的客户信息内容，给予必要的问题解决方案。

1.3数据信息的安全化质量管控

按照数据信息的安全质量管控水平，做好一定措施的信息采集。明确信息的执行和管理应用。在实际企业的信息化管理过程中，需要重点分析企业的管理措施失误问题，分析企业受恶意入侵的原因，分析导致企业信息化管理出现问题的原因，对数据丢失、信息混淆、数据安全隐患等问题实施必要的管理。但这些问题都需要用客户信息资源管理系统来规范，在客户信息资源管理过程中需要统一的管理思想和存储方式。需要通过数据信息的挖掘，对客户信息内容进行细致的划分。充分掌握客户资源的数据化信息。从数据的针对性、智能化上进行服务水平的快速提升。明确建立完整的信息管理机制，结合客户管理中可能存在的差异性问题，实施精细化管控，目标是提升石油销售企业的综合智能化服务管理。

1.4国际成品油价格低迷

目前的成品油销售市场竞争水平较为激烈，受国际市场价格的影响，地方冶炼价格、加油站等价格均呈现走低的发展趋势，导致石油产业正规化发展水平受到影响，企业的竞争力水平较低。围绕整体市场的发展趋势，需要快速的转变客户维护发展操作机制，结合大数据和信息维护的操作标准，实施客户维护开发拓展，注重客户的维护管理，重视大型成品化成品油销售企业的维护稳定，调整销售管理完善市场的有效稳定性。

2石油客户信息资源管理的优势实施方案

按照石油客户信息资源数据的管理体系标准，需要对资源、数据、项目、智能知识等内容进行拓展。重视成品油客户销售资源的界定和管理，组建综合构架项目内的用户界面水平分析。通过系统集成、数据集成等方式，最终获取数据资源的统一化管理。重视系统综合支撑的建设，结合多项界面的研发，不断提升研发的直观性和准确性，满足石油企业成品油客户拓展，提升数据信息优化。

2.1数据信息监理销售档案管理机制

按照数据信息服务管理的规范性、标准化，对内外数据端接口实施优化管理。重点解决客户消费数据的信息装配，明确客户消费信息数据的获取过程。以实现数据实验端的标准要求为前提，对中心数据、客户消费数据等要素进行技术研发，以获取优化数据服务为操作理念，不断加强数据信息的科研拓展。通过技术融合和数据支撑提升，重视与企业之间的合作应用，促进信息共享与服务的有效发展与传承，为科研提供信息化体系基础，消除信息壁垒。

2.2全生命周期内的管理

按照可视化操作流程，加强对项目全生命周期内的跟踪与管理。通过项目拆解，对项目的执行、流程、任务进行优化，确定任务的进展水平，依据项目实施交付跟踪监控管理，确定协同发展的管理机制。从协同发展效率入手，结合不同的层级项目，对个性化清单实施参与度的分配，及时了解项目事项的动态思路，直观快速地对项目实施进度状态分析，以满足信息工作的效率水平应用。

2.3成品油销售企业资源管理的智能库应用

按照成品油企业资源管理的数据端口标准，以知识源发展集成为前提，努力建立完备的数据结构。根据客户消费数据实施工业自动化应用，确定图谱和结构信息。从数据的分类，结构化标准、资源资料拓展等信息入手，对资料进行统一的碎片化整理，做好信息的梳理。根据相关的数据信息进行搜集，建立多项智能化人工操作控制管理平台，重视信息智能化的应用，以构建企业全渠道一体化发展知识标准，提升综合智能信息化水平的服务应用。

2.4成品油产业的安全销售管理

从客户资源的数据化体系建设为中心，以网络销售设计理念入手，重视企业信息数据的实施。按照成品油的市场供需标准，对企业的生产和销售进行全成化的分析，制定复合销售管理的数据平台。在大数据信息管理下，成品油销售价格更加透明化，实施成品油销售安全管理中，通过合理的市场优势竞争操作，可以实现智能化销售发展。

结束语

综上所述，大数据信息产业发展模式下，重视成品油销售的资源客户综合管理，以有效的客户信息服务管理，客户数据平台产业应用为发展前提，拓展信息资源的有效利用。综合信息产业建设模式，实施技术综合发展水平的提升，实现石油企業综合客户资源运用管理方案的应用发展，解决客户数据信息平台上存在的各类问题。

参考文献：

[1]大数据时代的企业信息化管理存在问题及解决方案[J]. 任戈. 信息与电脑（理论版）. 2018（13）

[2]面向催化裂化装置运行分析的大数据平台解决方案[J]. 李鹏，郑晓军. 炼油技术与工程. 2016（05）

[3]大数据技术在石油石化行业的应用[J]. 任友谊. 化工管理. 2016（10）

（作者单位：中国石油天然气股份有限公司河北秦皇岛销售分公司）