首先，企业应该知道他们的需求是什么。这可能涉及到客户管理、销售流程、营销活动、数据管理等方面的需求。列出必要和可选的功能，以便在选择过程中有一个明确的方向。
引进大数据分析技术，收集和分析有机化工行业的市场和经销商数据，提高企业的数据管理和决策能力，准确把握市场趋势和经销商的实际情况，优化经销商的合作模式和管理。
根据山东政法学院的公开信息，学校现有本科专业 24个，法律、知识产权、国际经济贸易规则、监狱、社区矫正、国际经济贸易、经济、财务管理、金融工程、审计、大数据管理与应用、计算机科学与技术、网络空间安全、信息管理与信息系统、英语、日语、商务英语、新闻、编辑出版、网络与新媒体、数字出版、行政管理、政治与行政、人力资源管理。
在传统的经销商管理模式下，企业与经销商之间的信息交流主要依靠传统的电子邮件、传真等方式。信息传输效率低，数据管理困难，使企业难以及时了解市场信息和经销商的实际情况。
工艺及设备测试 工艺及设备系统 光学位移测量系统 用于焊机光学振幅测量系统 接合测试仪 附着力测试仪丝网张力测量装置 焊接测试仪 焊锡机控制系统 温度分析仪 培训和测试套件 制造执行系统 生产数据采集系统 机器数据输入系统 流程和质量数据管理 追溯系统 软件 射频应答器
此外，在其他办公场景中，国内外领先企业在这些方面取得了成就，并得到了广泛的应用。在智能财务层面，人工智能可以有效地帮助企业缓解日常工作中大量高负荷、低附加值的财务工作压力，促进财务决策、日常业务流程和财务报表的编制 财务风险管理全过程智能化转型；在供应链管理层面，人工智能赋能供应链从数据分析、操作处理等方面进行重塑；在人力资源管理层面，人工智能创新从招聘到退休的全过程，完善人才管理，丰富员工体验，并将其与企业的经营目标紧密联系起来， 完成计划制定、招聘、人员匹配、员工数据管理、职业发展规划和离职的持续优化。
不断提高金融风险防控能力。在过去的十年里，信用风险预警系统、反欺诈交易系统、资产负债系统、审计系统等在数据仓库中完成了风险市场建设，形成了风险量化和缓释、风险计量工具和模型、风险监控、报告、数据管理和风险管理的信息收集，为实现信用风险、市场风险、运营风险、流动性风险、利率风险、信息技术风险、战略风险、声誉风险、银行账簿利率风险、汇率风险管理等关键风险领域的控制和实施，为构建我行综合风险体系奠定良好的数据基础，提高综合风险管理水平和精细管理水平。
公司加入了科学碳目标倡议(”SBTi)为所有11家自有经营设施制定节能减排计划，带动80多家供应商共同使用可再生能源。自2022年以来，公司组织了60多次ESG培训，帮助90%以上的供应商提高社会责任和环境数据管理能力，并发布了《供应商可持续发展管理手册》和《化学品管理手册》。在巴黎奥运会倒计时一周年之际，安踏与中国奥委会联合启动了大型环保活动“山河计划”，倡导绿色、健康、环保的生活方式，妥善处理户外运动过程中产生的垃圾，保护自然环境。与此同时，安踏集团还宣布，中国体育代表团将通过循环再生技术在巴黎奥运会上获奖。
2、信息架构开发 失败的王数据再次激发了主要数据管理的繁荣。充分开发和使用企业数据和支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须知道如何定义和归档关键元素，以确保以非常有效的方式管理和使用数据。信息架构师的关键技能包括主要数据管理、业务知识和数据建模。