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編輯導語：2020年的時間彷佛被人按了加速鍵一般，轉眼間就到了年底，很多人要開始寫年度總結報告了。回顧一年的工作經歷其實并不簡單，簡單的羅列看起來太費力，在工作數據的基礎上進行總結分析才是一份合格的年度總結報告。今天，本文作者就為我們總結了一份虛擬版的年度總結計劃，希望能對你有幫助。
11月到了，大家都應該開始寫年度總結了，這里筆者結合工作實踐寫了一個虛擬版的年度總結計劃，希望于你有所啟示。
通過年度總結，你能知道自己這一年對公司做了多少有影響力的事情，還留有哪些遺憾，而通過計劃，又給了你一次重新選擇的機會。
雖然說計劃不如變化快，特別是在大數據等領域，但我們還是要善于通過計劃從不確定的事情找到確定的部分，從而為明年的工作打下一個更好的基礎。
一、工作回顧
20XX年貫徹執行公司智慧運營要求，積極探索挖掘大數據價值，推進轉型與創新。
當前數據資產規模突破XXPB（同比XX%），標簽規模突破XX萬（同比XX%），XX數據產品體系進一步完善，全年完成的開發需求超過XX個（同比XX%），月精確營銷成功用戶突破XX萬（同比XX%），對外價值變現超過XX萬元，大數據內外價值實踐獲得不斷突破。
1. 數據采集方面
完成采購、供應鏈…….等更多內部數據采集，打通XX數據采集鏈條，不斷夯實大數據的基礎。現平臺承載采集接口XXXX個、交換接口XXX個、作業任務XXXXX個、日采集數據量到達XXXT，同比提升XX%。
2. 數據建模方面
完成位置、寬帶、視頻……等系列模型，其中位置定位精度達到XX%，標簽規模突破XX萬(同比XX%)。
3. 數據管理方面
完成了大數據管理平臺XX期項目建設，新增對接Spark、HBase、IBM Stream、Gemfire、Sqlfire、Impla等多種平臺開發能力。
提供從數據字典、數據開發、機器學習、數據稽核到運維調度的端到端可視化管理能力，數據平均開發周期從XX縮短到XX，大幅降低一線使用門檻。
當前平臺入駐團隊XX支、用戶XX人、租戶XX個、數據腳本XX個、大數據模型資產XXXX份。
4. 數據產品方面
對內完成用戶畫像、時機觸發、產品推薦、渠道執行及效果評估等XX個服務接口的發布和應用，將營銷產品應用開發周期從XX個月縮短到XX天，全年支持的大數據營銷服務創新應用XX個，月均營銷成功用戶數超過XXX萬。
5. 智慧運營方面
實施大數據“XYZ計劃”，開展大數據的實操培訓，全年培訓人員XXXX人，共計XXXX次；組織大數據建模和應用大賽，平均參賽隊伍突破XXX只，平均參賽人數突破XXX人，大賽中脫穎而出的XXXX、XXXX等優秀模型對于生產的提升明顯。
打造“XXXX”和“YYYY”兩大扁平化渠道，省市互動實現常態化，推廣的全省優秀模型和應用超過XX個。
當前大數據平臺使用人員從年初的不到XX人提升到XXX人，全省自研模型量超過XXX個，推動了公司大數據應用氛圍初步形成。
二、面臨的挑戰
大數據對于驅動公司的智慧運營意義重大，但當前一線對于大數據的理解還比較薄弱，技能掌控不足，無法將大數據有效地應用到日常的生產力中去。
迫切需要深化大數據“搭臺唱戲”的運營模式，推動大數據的普及和應用，提升智慧運營的廣度和深度。
大數據業務的生態變化和業務轉型不匹配，前期未能充分解放思想，有效應對變化和轉型：一方面在橫向協同上不夠主動，未能充分發揮公司合力；另一方面對于新的商業模式探索不足，產品運營體系也未能有效建立。
三、明年計劃
持續加強采集能力，強化大數據交換平臺能力，實現異構集群交換、數據訂閱、數據庫容災、Flume和Kafka界面配置、開發測試租戶分離等功能，將日處理數據能力提高至XXXT，日調度任務能力能力提高至XX萬。
依托爬蟲引擎全面推動外部互聯網數據的引入，持續擴大內容知識庫的解析范圍，知識庫數量突破XXXX萬；擴充XX等B/O/M三域數據，采集接口從XXXX提升到XXXX個，企業數據匯通率達到XX%。
打造敏捷數據挖掘交付平臺（ADMD，Agile Data Miner Delivery cloud），將數據挖掘的變量準備、模型訓練、模型輸出、模型驗證、生產部署等階段實現全流程自動化貫通。
實施特征變量工程，打造數據挖掘中臺，完成“五位一體（R、Python、Spark、SPSS、TensorFLow）”高低搭配機器學習環境集成，滿足各類角色快速建模的需要。
年度總結計劃的關鍵詞就是價值，過程性的工作如果沒有產生明顯的價值，就盡量不要進入總結報告。
作者：商業智能研究，專注企業數據化運營和數字化轉型，公眾號：商業智能研究，分享有關企業數據建設的一切知識！
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