大晨会流程（精选8篇）
篇1：大晨会流程
晨会流程
一、会前准备（2分钟）（1）整队
要求：楼层员工在30秒内集合完毕，以地板线为队列整队标准，保持标准站姿 早会主持人：请大家在30秒内集合完毕！以xx为基准，向中看齐，稍息，立正！（2）问好
早会主持人：各位亲爱的家人，大家早上好！员工回应：好！很好！非常好！
（3）值班经理（各楼层管理人员）工作提示 早会主持人确定并提示各楼层当日值班负责人，当日如有问题可及时向其反馈处理
（4）员工点名 整理着装（同事之间互查，楼层主管走动检查）
1、点到名字的员工及专柜人员听到点名后需答“到！”
2、男员工职业装整洁无褶皱、领带、工牌（卡）是否佩戴到位、发型整洁、无蓄须、立正站位
3、女员工职业装整洁无褶皱、丝巾、工牌（卡）是否佩戴到位、发型整洁、化淡妆、盘发、立正站位
二、企业文化 公司司训（1分钟）
请大家以饱满的热情，齐声诵读公司司训（早会主持人领读）早会主持人：我们的愿景是
员工：引领流行时尚，创造品味生活 早会主持人：我们的使命是
员工：创一流名店，做一流团队 早会主持人：我们的客户观
员工：服务无止境 早会主持人：我们的价值观
员工：共荣共赢 共同发展 早会主持人：我们的态度
员工：保证完成任务 绝不找借口！早会主持人：我们的司训是
员工：锐意进取 永不满足！
三、早读新知（2-3分钟）
1、《羊皮卷》或《小故事大道理》等正能量启示的小文章
2、政策、新闻及行业内相关信息小摘要
四、昨日工作总结及今日工作计划安排（2-3分钟）内容：
1、销售数据情况（任务分解完成情况、实际达成率、无销售情况分析等）
2、昨日个人及岗位卫生、商品价签抽查、商品或宣传品的货量陈列、礼貌用语、三声服务、仪容仪表及迟到早退、缺岗或到岗情况与各专柜人员的违规守纪现状和奖惩（口头表扬或者批评）
可参考工作交接表或以百分评分表为依据
3、部门及公司重大事件或动向、节庆活动的提示及安排处理等
五、工作期许（运营及公司职能部门相关领导每周一、三、五随机参与各楼层员工早会）（3-5分钟）内容：
1、对员工近期销售业绩及劳动纪律做概述总结
2、对近期工作解决楼层中出现的矛盾和完善处理并解决客诉等问题，对积极解决合理处理的员工口头表扬
3、对员工及主管的相应工作技能有良性的提升加以鼓励
六、晨操时间（4-5分钟）
早会主持人：请大家稍稍散开，保持前后左右一臂距离，今天的晨操是《xxx》有请xxx为我们带操（服务台音乐响起）
七、集合及带队入场
八、卫生清洁 迎宾
篇2：大晨会流程
1、主持人：“晨会时间已到，大家集合，掌声响起。”
2、主持人：“以主持人方向排头为基准向左向右看齐、向前看、稍息、立正、跨立”（右手虎口握左手手腕部位）。
3、主持人：各位亲爱的伙伴大家早上好好！”（声音要响亮有力）回答：“好!”(单手手刀)
主持人：“我们的三大作风是”（认真、快、坚守承诺）。“好掌声鼓励。”
4、主持人：”今天是几月几日星期几，我是某某某，今天由我来为大家主持晨会，希望我今天的主持能够为大家带来快乐多多收获多多的一天，大家说好吗？”回答：”好。”（无动作）
5、主持人：“所谓对同事的宽松是对他的侮辱，对他的严格就是大爱；接下来请大家检查对面的伙伴工牌是否佩戴。”回答：“报告！对面某某某伙伴没佩戴工牌。”（举手报告有多高就举多高）
6、主持人：“请没戴工牌的伙伴缴纳成长赞助（5元）。
7、主持人：“下面是晨读时间，请大家翻开书X页（主持人领读第一句）
8、主持人：“掌声鼓励（1分钟读书感言）
9、主持人：“各部门有无相关事宜通报。”商品部主管回答：“报告主持人我有事情通报。”
10、主持人：“掌声有请商品部主管。”（1遍掌声）。
11、商品部主管：“各位伙伴大家早上好，昨天的销售是多少件多少钱，今天的目标是多少件多少钱，昨天目标完成与否未完成的还差多少今天要努力完成。商品部有没有信心”！商品部成员回答：“有”！商品部主管：“好极了！我的汇报完毕。”（行礼）主持人：“大家掌声鼓励”（掌声）“其它部门有无事情通报”有就掌声有请重复前面的流程。
12、主持人：“领导有无指示。”领导：“有还是无”有就掌声有请重复前面的流程。
13、主持人：“今天的心情”“好极了”“今天的沟通”“棒极了”“今天的目标”“实现了”掌声鼓励（1遍掌声）。
14、主持人：“责任咒语准备”（大家就散开了）主持人：“责任咒语10遍预备开始。”（承认是我的能力，不找借口，承担是我的格局，保证成果！）掌声鼓励（1遍掌声）
15、主持人：工间操准备。
篇3：代理商战略管理4大流程
(1)缺乏战略:代理商老板对日常工作,尤其是销售工作参与太多。老板往往掌握更多的销售资源,拥有最低价格权限,销售业绩更加出色。大多代理商老板由此成为大销售员,以至于对企业战略等方向性问题考虑较少。
(2)个人意志代替战略:公司没有建立起真正符合企业发展需要的、规范科学的战略体系,不能对企业自身能力和外部环境进行周密分析和预测,仅依靠老板的经验和意志把握企业发展方向,往往会导致战略的盲目性。
(3)不能兼顾长、短期利益:一旦竞争对手有新的举动,原来的战略就被抛至脑后,开始跟着对手做促销、降低商务政策,风险增大后又要临时收紧风险敞口,企业经营变成“游击战”,“打一枪换个地方”,最后“在运动中消灭了自己”。
针对这些现象,本文就代理商战略管理过程中的一些问题进行探讨,以期为大家提供借鉴。
建立规范的战略管理体系
要做好战略,首先需要建立规范的战略管理体系,使高层及各职能部门参与进来,具体的实施过程主要包括4个阶段。
第一阶段,总经理根据企业的整体战略规划和所负责区域的市场形势,提出公司下一阶段的战略规划制定要求和指导意见,并布置具体战略规划指定任务。
第二阶段,各相关职能部门进行市场调研,对竞争对手进行调研分析,对内部资源和能力进行评估。
第三阶段,主管战略或市场的负责人根据当前的战略以及内外部分析结果提出战略备选方案初稿。
第四阶段,总经理组织各高层领导讨论初稿并审核通过,之后进入战略执行阶段。
战略管理体系应具备相应的调整机制,以保证能及时根据内外部环境的变化对已经制定的战略进行调整。
确定完整的战略报告
建立战略管理体系之后,就需要关注战略报告的核心内容。一份完整的战略报告应符合管理者的初衷,包括内外部分析、战略目标等内容。
首先,应符合管理者等相关利益方的意愿,即管理者等相关利益方对于企业发展的规划与设想。
其次是外部环境分析。外部环境分析需要研究3方面问题:一是市场发展趋势及公司的机会在哪里?主要解决市场总量预测问题。二是各竞争对手的市场地位和竞争态势如何?主要解决在预测市场总量后,公司的市场目标及策略问题。三是客户的哪些需求和特征值得公司关注?解决的是公司目标市场定位问题。因此,外部环境分析的主要内容可包括以下4方面。
区域宏观分析
如区域经济发展情况、区域宏观经济政策;固定资产投资总体规模及发展等。固定资产投资中,包括采矿、基建和房地产业投资情况,如主要矿藏分布及产量,主要基建工程投资情况等。根据区域宏观分析结果对近年工程机械主要产品市场规模可做大体预测。
竞争态势分析
区域市场总体规模,各竞争对手市场占有率,各细分产品市场占有率等;各竞争对手的商务策略、价格、渠道建设、促销政策等;竞争对手的服务政策、服务人员投入、服务车辆投入、配件库存投入等。
客户分析
客户的细分,如行业细分(采矿、公路、铁路、房地产等),企业性质的细分(个体户、民营企业、国有企业等)等,以及各类型客户产品需求特征、决策特征等。
标杆企业分析
对当地同行业经营较好的企业进行分析,可详细分析其内部管理方面的情况,如员工激励、组织架构、信息系统、企业文化等。
再次是内部资源和能力评估。资源方面,如财务资源(现有资产规模、流动资产、固定资产等资产组成,所有者权益、短期负债、长期负债等资本结构分析);人力资源(优秀销售人员比例、优秀维修服务人员比例、支持人员与业务人员之比)等。能力方面,如融资能力、销售能力(可计算销售人员与产品销量之比)、维修能力(可计算维修服务人员与产品保有量之比)、市场分析策划能力、网点布局、风险控制能力、人力资源管理水平、员工满意度等。
确定战略目标
在外部市场分析和内部资源能力评估的基础上,企业可制定战略目标体系。
市场方面
包括分阶段目标(5年目标、3年目标、1年目标);台量目标(总台量、各机型结构等);市场占有率目标;各细分区域市场目标。
财务及风险控制方面
收入目标(总收入、整机与配件收入结构);利润目标(总利润、利润率);回款目标(回款总额、逾期率)。
其他管理方面
人力资源发展目标(员工数、学历结构、销售与服务人员比例等);售后服务管理目标(客户满意度、服务半径、响应时间等);运营效率目标(配件库存周转率、人均收入、利润目标等)。
在制定战略目标的时候需要考虑平衡问题及公司整体发展阶段问题,保持公司健康发展。如市场目标与风险控制目标的平衡;在拓展市场的时候,为实现重点战略目标可适当放松风险敞口;在夯实管理基础阶段可适当降低利润目标,收紧风险敞口等。
实现战略目标采取的措施
目标制定之后应提出为实现这些战略目标采取的一系列举措。
业务组合和安排
明确各业务对公司的意义,确定什么是“大树”业务、“树苗”业务、“种子”业务,以及什么是要淘汰的业务。
股权结构或组织架构调整
考虑是否有必要引入新股东以改善治理结构?当前的组织架构是否能承载战略需求,需要做什么调整?
营销战略
各区域市场主推产品安排,价格和商务政策、渠道策略、促销策略以及客户关系管理策略等。
财务及风险控制战略
预计投入及回收期,风险控制安排,融资策略等。
售后及配件服务战略
服务网点布局,政策调整,配件管理模式及销售政策等。
人力资源战略
整体规划,培训体系改善、薪酬及绩效体系改进策略等。
时间安排
篇4：基于大数据的出版流程变革
[关键词]大数据；数据类型；出版流程；流程变革
[作者简介]向安玲，武汉大学信息管理学院；沈阳，清华大学新闻传播学院。
大数据掀起的变革浪潮从学界、商界席卷到社会生活，部分出版企业已开始挖掘数据价值，探索多元化的业务变革。美国学乐（Scholastic）出版社通过在线游戏追踪人气线索和角色，由此创作了畅销全球的《The 39 Clues》系列小说[1]；Coliloquy 出版社让读者参与情节和角色设计，通过数据分析调整内容，迎合大众口味[2]；亚马逊的Kindle阅读器可以记录读者反复标注和强调的内容，对出版企业来说价值巨大[3]；谷歌的图书数据库将1500-2008年间出版的各类图书数字化，通过文本分析揭示文化发展趋势[4]。国外出版传媒企业在数据创新中不断拓展出版价值，逐渐勾勒出大数据背景下图书出版的全新业态。相比之下，国内的出版企业则多处于驻足观望阶段，对大数据的设想远多于实践。在此背景下，本文对基于大数据的出版流程变革进行了分析，以求推动出版企业在大数据时代的创新和发展。
一、综述
关于大数据对出版行业带来的变革，业界的探索多于学界的研究。国外学者多从相关案例出发，总结出版企业利用大数据创造商业价值的实践经验。英国学者维克托·迈尔一舍恩伯格（2013）在《大数据时代》中对亚马逊和谷歌的图书数据化进行了评价。他认为亚马逊拥有大量数据化内容却没有通过文本分析发掘更大的价值，这对于出版企业而言是一个很大的损失[4]；亚历山大·奥尔特（Alexandra Alter，2012）在文章《当心，电子书也在“读”你》中提到，包括Nook、Kobo、kindle在内的电子阅读器都开始记录读者的阅读行为，这些电子阅读数据已对出版流程带来多方面的变革[5]。
国内相关研究则主要集中在大数据时代下的出版企业转型和产业重构、商业模式构建、大数据技术应用等方面。张宏伟在国内首次明确提出“大数据出版”的概念，他认为大数据出版是构建在云出版之上的一种出版形态[6]；吴赟对大数据时代出版产业重构所面临的问题做出思考，指出大数据将革新出版业对信息的搜集、储存和传播方式[7]；刘鲲翔等人对大数据技术在出版行业中的应用前景做出展望，认为大数据在图书精准营销、生产过程优化、用户体验评估、数字教育等方面有很大价值[8]；刘灿姣等人对云架构下出版企业大数据服务的动因进行了分析，并提出了搜集-分析-挖掘三个层次的大数据服务模式[9]；张博等人对出版行业大数据的来源、分类和价值特点进行了分析，在此基础上对出版大数据的应用方式进行了探索[10]。
二、数据基础分析
传统出版企业所掌握的数据资源通常是系统的、结构化的，数字出版和媒介融合使得出版数据不断拓展，大量非结构化数据被提取出来，出版企业需要通过过滤整理和关联分析去探索更深层次的价值。读者群体、专业团队和机器设备是出版过程中不可或缺的几大主体，他们参与到出版的各个环节并形成大量的出版数据。按数据来源本文将出版大数据分为用户生成内容（User Generated Content）、专家生成内容（Professional Generated Content）和设备生成内容（Device Generated Content）三大类，具体来源、分类和内容组成如表1所示。
对出版过程来说，用户生成内容（UGC）是一种驱动因子，可拓展出版内容广度，形成精细化市场；专家生成内容（PGC）是一种引导因子，可维持出版内容深度，形成品牌价值；设备生成内容（DGC）作为辅助因子对于发掘潜在读者群体和出版热点方向有预测导向作用。三种类型的数据对于出版企业都具有巨大的价值，本文将其价值挖掘和使用方式总结如图1所示。
三、流程变革分析
大数据以不同形式根植在图书出版的各环节中，逐步实现对出版流程全方位、多角度、深层次的渗透。本文从选题策划、内容生产、编排制作、营销推广和读者服务五个基本环节出发，分别阐述了大数据对出版流程的渗透方式和特点，得出以下流程图（见图2）。
1. 数据驱动选题策划
大数据作用于图书选题策划的过程，但并未改变选题的基本目的，需求驱动、价值导向、热点预判仍是其出发点。一方面，出版社从大数据分析中挖掘用户需求、进行趋势预判，利用专业经验获得更加精准的策划方案；另一方面，通过大数据的开放共享，让用户也参与到选题过程中，逐步形成具备自组织性、开源性的图书选题策划模式。这种读者参与度的变化也体现了选题策划从web1.0到web2.0、web3.0时代的转变，大数据的催化剂作用也将日益明显。
2. 读者深入内容生产
大数据时代“作者”的概念将被不断拓展，图书内容生产将更多地以读者为中心，让读者从出版产业链的终端参与到出版的各个重要环节中。通过量化分析读者的阅读题材、场所、时常、强度、情绪起伏等主观感受可以形成内容生产的“模范结构”。通过这些数据分析可以对作品篇幅长度、角色设定、文字风格、情节发展等方面做出人气评价，形成人气素材库、情节发展范式等储备资源，从而实现半自动化的流水线生产。
3. 机器智能编排制作
利用协同编纂平台进行编纂和交互的过程中会产生大量非结构化数据，比如文稿修改记录、易错文本记录、专家评审记录、编辑交流记录、时间进程记录等等。出版企业需要对这些“废弃数据”进行二次开发利用，从中发掘编纂过程中的问题环节、各环节的效率控制、需要注意的文本、编辑能力欠缺、专业经验和技巧等等，从而有针对性地进行编排过程优化和时间进度管理。此外，通过大数据技术探索图书编排设计的美学规律，从标签化的作品内容和设计风格的关联性分析中形成自动匹配机制，简化设计流程。
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4. 精准定位的营销推广
出版企业根据用户消费数据（如价格接受区间、优先选择因素、常用支付方式等）可选择合适价位和类型的图书以合适的渠道进行推送；根据用户阅读偏好、职业信息和专业领域等数据，实现分类图书的按需推送；根据用户阅读行为数据（如阅读时间、场所、强度、终端选择等）也可确定推送图书的载体、篇幅、类别以及推送时间等要素；此外，通过对阅读同好圈内的活跃分子进行赠阅，还可实现口碑营销。除了静态数据，根据地理位置、时间、情绪等动态数据了解用户所处环境因素和心理需求，还可突破图书销售的时空限制。
5.“人”“文”交互式读者服务
出版大数据的深度开发、二次利用和开放共享让读者的消费形式发生变革，消费产品不再局限于图书内容，知识要素、关联数据、交互式信息等都被纳入出版企业服务范围。对出版大数据最直接的利用方式就是提供交互式信息服务，例如，谷歌的图书数据库提供了词频查询功能，用户可通过输入特定词组获取其历年（1500-2008）来的使用频率。虽然出版企业掌握的图书内容数据量有一定局限，但谷歌的数据服务模式是可以借鉴的，读者可通过I/O（输入/输出）方式实现对出版大数据的重组和利用，这也为出版企业开辟了新的收费空间。
6. 出版流程变革“5P模型”
结合上文的分析，本文构建了基于大数据的出版流程变革“5P模型”。归纳总结了大数据对出版各环节的变革方式和优化方向，如图3所示。
大数据渗透到图书出版各环节。概括来说，数据驱动的选题策划将更具预判性（Perspective），更能把握读者潜在需求和社会发展趋势；众包模式的内容生产让读者的意愿能直接地反映在图书内容中，读者不再仅仅是知识信息的接收者，也是作品创作的参与者（Participation）；从大数据中挖掘图书编排制作的经验模式和美学规律，打造机器主导、人工辅助的模式化（Pattern）编排流程；基于大数据分析实现读者市场定位、推广平台定位、时间空间定位、关联圈子定位，在精准定位（Positioning）的基础上提升图书营销推广的效率和准确性；出版内容作为一种高质量的大数据可为读者提供多元化（Pluralism）的信息服务，通过交互式服务进一步实现用户与文本的深层次对话。
四、数据使用之博弈
大数据威胁论令很多出版人惶然，但大数据给出版带来的不利影响并非大数据本身的缺陷，而在于出版人对大数据的利用是否合理。面临数据使用上存在的多面利弊博弈，出版人必须做好权衡选择。
1. 数据开放VS隐私保护
电子阅读器在不知不觉中窥视着读者的阅读过程，将阅读行为逐渐转变成一种可测量、半公开的数据化信息。很多情况下用户只能被动地成为数据源，对于企业而言这可能是价值衍生过程，但对于用户来说这很可能是隐私的二次利用。并不是每个读者都愿意公开自己的阅读行为和消费行为的，网络安全专家布鲁斯·施奈尔就表示“我们读的东西有许多是不想让别人知道的”。除了相关法律保障，出版企业也必须尊重读者私人阅读空间。
2. 需求驱动VS创意风格
大数据中蕴藏的商业价值在一定程度上扼杀了文化从业者的创造力和艺术追求。诸如Coliloquy、Scholastic的流水线生产模式虽然取得了不错成果，但这种程序化内容生产对作者的构思、创作、个人风格都带来了很大的干扰，不仅使得作品质量难以突破现有水准，也可能让读者产生一种审美疲劳和倦怠感。当然，读者需求和创意风格之间并不存在绝对的对抗性，出版人在利用大数据的同时，维持好内容把关者的角色，在两者间寻求最佳平衡点。
3. 内容生产VS数据服务
是专注于内容生产还是拓展数据业务，是选择合作共享还是把握数据所有权，大数据背景下出版企业的角色定位也面临着新的选择。无论是内容、数据、技术三足鼎立的旗舰式出版集团，还是精细化作业、分众化生产、专注于内容的小型工作室，都有自己的独特优势和发展空间。尽管大数据给出版业务带来了各种可能性，但选择最适合企业的发展方向才是最重要的。
4. 海量数据VS信息筛选
大数据强调的是混杂性而非精准性，但对于出版来说，知识信息的精准性至关重要。数据样本质量良莠不齐，分析过程也可能出现偏差，这使得大数据分析结果并不可靠。例如，读者的消费和阅读行为往往掺杂着很多非理性因素和偶然因素，根据数据分析结果进行定向推送很可能成为一种骚扰广告，使用户产生厌烦心理。尤其是在读者市场不成熟的情况下，出版企业更应慎重地利用大数据，加强数据分析团队的建设，从海量数据中挖掘真正有价值的信息。
五、 展望
大数据的运用是创意思维驱动的，出版企业在数据利用上存在很大的想象空间，本文对出版内容、阅读模式、销售模式、知识关联数据化发展做出了展望。
1. 出版内容：从批量到个性
大数据提供了一种新的按需出版模式。一方面，通过交互式选项获取读者偏好自动形成“私人定制”内容；另一方面，基于数据关联进行内容集成，为读者提供专属的“知识套餐”。从市场整体到垂直领域，再到特定群体和个体用户，精细化的数据分析让小众需求甚至是个体需求得以发掘，批量化的出版内容在分众市场不再具有竞争力，个性化定制将成趋势。而就短期发展来看，面向精英群体和专业领域的数据挖掘和内容定制将成为出版业务的一个新方向。
2. 阅读模式：从私密到共享
出版企业对用户数据的需求日益膨胀，个体、私密的阅读行为已无法满足企业的数据需求，在开放共享的阅读平台上去测量读者群体的行为数据和心理数据已成趋势。社交媒体和专业网站为我们提供了一种共享阅读模式，出版企业要做的则是将阅读与社交融合起来，打造开放性、社交化、分众化的阅读平台，实现媒介融合之上的平台特性融合。与此同时，针对敏感性读物或特定用户的私密化阅读空间也将独立出来，满足读者对隐私保护的需求。
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3. 销售模式：从固化到碎片
大数据时代，出版企业面向的不再是“受众”，而将是“用户”，他们有权选择自己真正所需的内容片段，实现知识信息的高效率、低成本利用。出版物的售卖单位也不再局限于“一套”“一本”“一章”“一篇”或者“一段”，而将突破文本章节限制，根据用户需求实现信息内容的智能筛选和自动集成，甚至可提炼出主题思想、结论观点、写作模式、故事线索、人物特征、经典语录等内容单独出售，在人与文深层次交流的基础上实现具有针对性的碎片化销售。
4. 知识关联：从平面到立体
海量数据的关联将不再局限于表象，信息知识网络也将更加错综复杂。出版人要突破常规，形成思维的联动，为读者打造立体化、深度化、动态化的知识图谱，从而实现知识要素的关联推荐和打包出售。知识网络的节点将不再局限于图书、网页、多媒体等内容载体，一句话、一个人、一则新闻、一件历史事件、一个游戏产品……世间万物均可被提炼成相互关联的知识要素，共同构成以特定出版物为核心的知识网络。立体化的知识关联加强了出版企业与其他产品提供商的合作交流，也为用户提供了更深入的阅读体验和更全面的解决方案。
[1] 刘志伟. 云计算大数据升温中探模式[N]. 中国出版传媒商报，2013-11-08.
[2] Coliloquy：读者和作者互动，换个方式讲故事[EB/OL]. 腾讯网， http：//tech.qq.com/a/20120119/000286.htm.
[3] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶. 大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013 .
[4] 杨鑫倢. 终有一天 大数据会“颠覆”出版业[N]. IT时报，2013-08-19.
[5] Alexandra Alter. Your E-Book Is Reading You [N]. The Wall Street Journal，2012.
[6] 张宏伟：出版业迎来“大数据出版”的新模式[EB/OL]. 中国经济网，
http：//www.ce.cn/culture/gd/201307/09/t20130709_24555744.shtml.
[7] 吴赟. 产业重构时代的出版与阅读——大数据背景下出版业应深度思考的五个关键命题[J]. 出版广角，2013（12）：32-36.
[8] 刘鲲翔，杜丽娟，丁雪. 大数据技术在数字出版中的应用前景展望[J]. 出版发行研究，2013（4）：9-11.
[9] 刘灿姣，叶翠. 基于云计算的出版企业大数据服务研究[J]. 出版发行研究，2013（11）：59-62.
[10] 张博，乔欢，李武. 基于大数据的出版内容价值发现与应用[J]. 出版发行研究，2014（3）：5-8.
篇5：公司晨会流程
晨会开始前5分钟登台，准备麦克风、歌曲、舞蹈、分享的视频等各项必须环节。
晨会开始前1分钟，提醒大家：各位家人们，晨会马上开始，请大家找准自己的位置站好，同时为了保证会议的质量，请大家将手机调成无声或震动状态，谢谢配合！
1、好，现在晨会开始，请大家听我口令：立正、稍息、立正！
各位最最优秀的精英们，大家早上好！
下面后勤部报数：
业务融资部报数:
业务综合部报数：
2、威尔逊曾经说过：要有自信,然后全力以赴--假如具有这种观念,任何事情十之八九都能成功
相信自己你将赢得胜利 创造奇迹
相信自己梦想在你手中 这是你的天地
下面让我们以一支《相信自己》燃烧自己一周的活力，释放我们渴望爆发的激情！
多少次挥汗如雨
伤痛曾填满记忆
只因为始终相信
去拼搏才能胜利
总是在鼓舞自己
要成功就得努力
热血在赛场沸腾
巨人在东方升起
多少次挥汗如雨
伤痛曾填满记忆
只因为始终相信
去拼搏才能胜利
总是在鼓舞自己
要成功就得努力
热血在赛场沸腾
巨人在东方升起
相信自己
你将赢得胜利 创造奇迹
相信自己
梦想在你手中 这是你的天地
相信自己
你将超越极限 超越自己
相信自己
当这一切过去 你们将是第一
相信自己
你将超越极限 超越自己
相信自己
当这一切过去 你们将是第一
相信自己
你将超越极限 超越自己
相信自己
当这一切过去 你们将是第一
相信自己
4、激情的舞蹈过后，我们舒展了四肢，活跃了身体。下面我们来听羊皮卷之三《坚持不懈直到成功》来 武装我们的精神。《羊皮卷》是世界上最伟大的励志丛书，它所蕴藏的力量改变了无数人的生活命运。
它是影响全世界的伟大作品之一，被誉为“全球成功人士的启示录”、“超越自我极限的奇书。”被译成数十种语言，风靡全球，影响和改变了无数人的命运。它阐述的人生哲理和成功理念，鼓舞了千千万万成功人士再攀高峰，更激励无数困境中的人们重获信心和勇气，向命运挑战，获取人生应享有的成功、财富和幸福。
羊皮卷之一——今天，我开始新的生活
羊皮卷之二——我要用全身心的爱来迎接今天
羊皮卷之三——坚持不懈，直到成功
羊皮卷之四——我是自然界最伟大的奇迹
羊皮卷之五——假如今天是我生命中的最后一天
羊皮卷之六——今天我要学会控制情绪
羊皮卷之七——我要笑遍世界
羊皮卷之八——今天我要加倍重视自己的价值
羊皮卷之九——我现在就付诸行动
羊皮卷之十——我祈求指引
如果大家在每个清晨能够用心去读一卷羊皮卷，我相信大家的每一天都能够被感染、被带动，进而主动地向成功迈进！
6、各位亲爱的伙伴们，挑战纷至，竞争沓来，征程坎坷又洒满阳光，下面掌声有请李副总为我们做业务指导和会议总结！
7、最后我想问大家一个问题：今天是什么日子？
今天是什么日子呢？是什么节日吗？不是；是什么纪念日吗？不是。那今天是什么日子呢？
今天就是今天！不是昨天，不是明天！是唯一的今天！李大钊曾经说过：我以为世间最可贵的就是“今”，最易丧失得也是“今”。因为它最容易丧失，所以更觉得它宝贵。
今日复今日，今日何其少！今日又不为，此事何时了！人生百年几今日，今日不为真可惜！
各位家人们，今天是我们实现自我价值的最佳时间，今天我们会努力工作与生活，今天我们会向成功更靠近一点！是不是！
好，大家喊出我们的口号结束我们今天的晨会：
篇6：业务团队晨会流程
虽然从恒安离职已有两个多月，还是有一定怀恋，毕竟工作近两年。最近经常有原同事抱怨又被莫名罚款，跑标准化线路的实际困难以及同事间不准讨论工资的通知。一两个抱怨，那是自身原因，如果群体性质，那肯定是一个区域的王——主管责任。尤其后一条，业务团队与其他白领不同，他们比的就是业绩，也就是它的直接结果：工资。
为什么怕讨论，无非是不公平，最起码员工看来有失公允。关于一图三表标准化的罚款很正常，为何那么多人抱怨，领导罪。一图三表，它就是业代的工作录像机、学习机，业代讨厌，还是领导罪。你没有让员工喜欢它，你没有认真复查业代的工作录像。这复查就要在每天的晨会中体现，罚款与奖励公布，谁有抱怨资本。
日报表不愿意填，如果日报每晚回来上墙，让他们自己有个比较，知道自己的工作业绩差距，知道工资多少的由来，他还需要去抱怨讨论吗？当然，这也需要晨会的工具，主管复查。
恒安有一套标准的晨会流程，但往往主管把它当形式，还是自己思路，员工又怎会重视它呢，这就导致大家不能理解罚款与工资。我认为晨会必须开，而且要按流程开，有质量的开。我认为的流程：
第一步：领导大喊早上好，不是搞笑，它是相当于“叮铃铃”，上课了，相当于进攻的号声，进入一天的战斗状态。
第二步：主管向员工述职
述两件事
1、检核市场的漏洞，表示我也没有闲着，我们都在工作。
2、针对检核的奖惩，奖罚让大家明白，如何学习与改进。
管理的前提是检核，检核的前提是知道，每天必须的至少完成一个店的检核。
第三步：员工述职，要“三到” 时间到，什么时间做的什么事，数字到，要有数字，跑多少店，成交多少，金额多少，可控达标多少等等 现在完成时到，今天在客户沟通谈判，那么进度与成果如何，何时完成，需什么支持。第四步：主管点评员工昨天业绩。
第五步：今日的工作重点、工作政策，最后一定要问大家懂了没有，还要抽查，防止开小差。
第六步：散会
第七步，驱散，五分之内必须离开办公室，业代战场在终端
第八步:抽查业务技能，抽员工回来问产品、竞品的规格、价格以及促销政策。最近跑店经常有店老板告诉我，你们公司的业务，问产品不知，问价格不知，最后就说我新来的。品牌产品的员工也要品牌的才行。
第九步：进一步驱赶，楼下车棚是大家吹牛皮的地方，门口早餐店更是。还是一句话，业代的战场在终端门店，早晨是一寸光阴一寸金！
篇7：晨会流程
主持人：30秒内集合完毕，掌声响起来（快速鼓掌）5、4、3、2、1、停，以排头为基准向左向右看齐，向前看，跨立！
主持人：同志们，早上好！（主持人鞠躬）
员工：好！（三遍掌声，12123）
今天是***年***月***日，新的一天开始了，我们要像烧红的铁棒一样，投入到新的一天工作中，要求大家在今天的工作中，一定要认真做好每项工作，不能有任何错误，决不找借口。我们一定要拿出德坤人得大爱奉献给所有患者，衷心祝愿他们早日康复！
主持人：请检查对面家人的仪容仪表是否规范并给予最灿烂的微笑。德坤价值准则
医院的愿景：愿天下人都享有健康快乐的人生
医院的使命：献身健康事业铸就生命尊严
医院的宗旨：胸怀仁德利济乾坤
医院的信念：弘扬瑶医文化打造主流医学
医院客户观：呵护生命致力健康追求疗效精益求精 医院人才观：忠诚正直德技双謦
医院的作风：求真高效诚信务实
医院的准则：专攻专注专业
医院的院训：精医仁爱敬业创新
德坤宣言：（同时举起右手）
在人类追求健康与长寿的路上，我要爆发支撑人们前行的力量。我庄
严宣誓：大爱无声，大医有魂。我志愿选择神圣的医疗事业，救死扶伤，治病救人，秉承良知，坚守医德，珍爱生命，博爱天下！我在此立下誓言，视患者如家人，倾注我的生命和热血，守护健康，击溃病魔，构筑一个绚烂幸福的世界！铭记“精医、仁爱、传承、创新”之院训，为瑶医药事业的发展和人类健康奋斗终身！
主持人：院领导有无指示？
院训内容：周一：我们今天做什么？为患者服务，为医院争光。我们今天怎么做？尽心竭力，比昨天更好。
周二：我们的宗旨是？胸怀仁德，利济乾坤。
我们的目标是？继续努力，永不自满。
周三：我们应该怎样对待患者？待患者如亲人，充满真诚和爱心。
我们应该怎么对待工作？一丝不苟，精益求精。
周四：我们应该怎样开展工作？发扬特色，发挥专长。
我们自我要求是？以一流工作，创一流业绩。
周五：我们满意自己的工作吗？满意而不满足。
我们明天怎么做？要求更严，标准更高。
主持人：晨会结束
篇8：大数据处理流程及存储模式的改进
关键词：大数据,数据存储,数据分析,Hadoop,标签云
根据国际数据公司(IDC)监测，全球数据量大约每两年翻一番，预计到2020年全球将拥有35ZB的数据量，且85%以上的数据将以非结构化或半结构化的形式存在，大数据时代的到来毋庸置疑[1]。
1 大数据概述及发展趋势
1.1 大数据的概述
目前关于大数据的定义说法各异，维基百科给出的大数据定义是:利用常规软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集;2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了“大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿”，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。
大数据的特点可概括为4 V[2]，即Volume(规模巨大)、Variety(模态繁多)、Velocity(生成快速)和Valu(价值大但密度低)。首先，数据集合的规模不断扩大，已到PB级甚至以ZB来计数。大数据蕴藏的价值虽大，但价值密度却较低，通常需要对海量的数据进行挖掘分析，才能获取潜在价值。
1.2 大数据的发展趋势
在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，大数据对广告、产品推销和消费者行为市场发挥重要影响。
大数据将面临隐私保护的重大挑战，数据公开是有必要的，若仅为了保护隐私就将现有的数据都加以隐藏，那么数据的价值根本无法体现，企事业单位、政府、科研机构可从中获取相关领域的数据进行挖掘分析;现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，Dwork[3]提出了新的差分隐私方法，差分隐私保护技术可能是解决隐私保护问题一个方向，预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。
大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值。因此，从2013年开始，大数据技术与云计算技术必然进入更完美的结合期。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。
大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的深度学习、数据挖掘、机器学习和可视化可能会改变小数据中的众多算法和基础理论;如2006年，多伦多大学的Hinton等人使用无监督的逐层贪婪的预训练方法成功减轻了深度模型优化困难的问题[3]，从而掀起了深度学习的浪潮，清晰的图形可直观展示分析过程，但是用户界面与交互设计，不确定性的量化，面向各领域的量化，并行化这些问题未得到很好解决，这几个方面可能会产生理论级别的突破。
2 大数据的处理流程
2.1 数据采集与集成
鉴于大数据的特点，对大数据的态势感知、质量评估及融合表示均面临新的挑战。大数据来源广泛，数据类型复杂，要想处理大数传统的数据库领域已对数据抽取和集成有了比较成熟的研究，随着新的数据源的出现，数据集成方法也在不断发展，现有的数据抽取和集成方式可分为4种类型[4,5]:基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎和基于搜索引擎的方法。
对大数据的质量评估需要建立数据模型或提出合适的采样方法，同时需要找到对采样数据的评估与检测方法。传统的数据库采样方法不能自由地从大数据中获取记录，因而不适合大数据的采样。文献[4]提出了基于图模型的增量式数据库采样方法WDB-Sampler，该方法通过查询接口从数据库中以增量的方式获取近似随机的样本。由于针对样本每条数据作为顶点去建立图模型，每轮查询后需要将查询结果扩充到图模型中来产生下一轮查询词，但这造成较高的代价。
这方面的成果有美国Uni SQL公司开发的Uni SQL/M是由一个异构数据库系统，其的目标是在SQL的基础上实现关系和面向对象的数据库的集成[6]。Uni SQL/M是一个完整的数据库系统，是ANSI SQL结合了面向对象数据模型概念的扩展。美国斯坦福大学在TSIMMIS/Lore项目中研制开发的Lore系统是一个异构信息源集成系统[7]。该系统采用了一种带标签树的自描述数据模型———对象交换模型(OEM)，将各异构数据转化为OEM数据，并提供Lore L语言对这些数据进行访问。
2.2 数据的存储
行存储和列存储是两种典型的数据库物理存储方法，行存储中记录以行的形式存储在数据库关系表中，记录中所有列均需要存储，这种方式当读取一行记录数据时，行中所有列数据都会从磁盘中读取，导致额外的磁盘I/O查询开销和耗费额外的查询时间;列式存储将关系表按列垂直分割成多个子关系表，分割后的每组子关系表中的数据放在同一存储节点;不同的列可能分布在不同的数据节点上，读取不同列的数据会跨节点访问，增加了网络传输所耗费的时间;文献[8]提出了行列混合的数据存储结构(RCFile)来解决大规模数据加载速度快、缩短查询响应时间等问题。RCFile集中了行存储和列存储的优点，已经是分布式离线数据分析系统中数据存储结构的事实标准。
针对大数据，传统的存储方式有:适合存储海量非结构化数据的分布式文件系统HDFS、适合存储海量无模式的半结构化数据的分布式Key/Value存储引擎Hbase、适合存储海量结构化数据的分布式并行数据库系统Greenplum(Greenplum是基于Postgre SQL开发的一款MPP架构的、shared-nothing无共享的分布式并行数据库系统)。HDFS并不适合那些要求低延时访问的应用程序，不能较好地处理大量小文件，目前Hadoop只支持单用户写，不支持并发多用户写。Greenplum不支持触发器，只要涉及到要将行有Segment Host移动时会发生错误，故现有存储方式有待改进。
2.3 数据的挖掘与分析
大数据的分析是整个环节的核心部分，大数据分析的基本方法包括统计、快速傅里叶变换、基线和峰值、列表和作图。
如图1所示，大数据分析的理论核心是数据挖掘，各种数据挖掘的算法针对不同格式类型的数据，这些算法不仅能处理大数据的数据量，也一定程度地满足处理大数据的速度要求。例如挖掘算法之一关联规则，挖掘过程第一阶段必须先从资料集合中找出所有的频繁项集(Frequentltemsets)，第二阶段再由这些频繁项集中产生关联规则(ASsOCiationRules)。最经典的关联规则提取算法是Apriori算法[9]，当数据量大时，许多计算频繁项集的算法处理不了或计算的数度过慢，故R.Agrawal最早在文献[9]提出了Apriori的3种并行算法cD、DD和caD。
预测性分析可让分析员根据可视化分析和数据挖掘结果做出一些预测性判断。异构数据带来了数据分析的新挑战与困难，需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，使之能从大数据中挖掘出特点，通过科学建模和输入新的数据，从而预测未来的数据。
挖掘大数据的价值必然要对大数据进行内容上的分析与计算，深度学习和知识计算是大数据分析的基础，而可视化既是数据分析的关键技术也是数据分析结果呈现的关键技术。
2.4 可视化技术
对于多数用户而言，若将晦涩难懂的数据以“更友好的”图形图像来表现，则更易理解;可视化技术注重技术的实现及其算法的优化，通过开发可视化工具变抽象为具象，在便于理解的同时加深印象。其涉及到计算机图形学、计算机仿真领域等。目前数据可视化的主要技术有:基于集合投影、面向像素、基于图标、基于层次和图形可视化和层叠式显示技术等。图2显示了典型的文本可视化技术是标签云[10],Word Tree结合后缀树的思想，用图3显示树状结构呈现查询词的上下文关系;本文提出一种用于快速识别网络媒体主题热度和内容联系的标签云技术的改进方法，如图4所示。
将大号不同颜色字体的关键词放在标签云的左边，同时将小号不同颜色字体的关键词放在标签云的右边。这样会直观地在左边位置寻找网络热搜词。如果要了解媒体内容联系，则可选择树结构的Word Tree。对大数据进行探索和可视化仍处在初始阶段，尤其是对于动态多维度大数据流的可视化技术还较为匮乏，需要扩展现有的可视化算法，研究新的数据转换方法以便能应变复杂的信息流数据。也需设计创新的交互方式来对大数据进行可视化交互和辅助决策。
2.5 数据平台设计与应用
大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，其需要处理文本、音频、视频及其他形态的数据，要求处理速度快;因其所用的均是最普通成本的硬件，而云计算其将计算任务分布在众多计算机构成的系统上，使用户能按需获得信息服务。云计算分布式架构很好地支持大数据存储和处理需求，其并行处理技术是当前应对大计算量数据的普遍做法;其次云计算为大数据提供了可弹性扩展相对便宜的存储空间和计算资源，是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式。当然大数据要走向云计算还有赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设，数据分析集逐步扩大，这些条件使得大数据在云平台上处理和利用成为可能。
3 大数据平台数据存储方案的改进
目前提供大数据平台的公司主要有Google,Amazon,Yahoo和Microsoft等。Amazon构建的大数据平台不仅服务自己内部的互联网应用，也公开对外进行收费服务，已形成成熟的盈利模式。Amazon以云计算为基础提供了一套租赁存储和计算服务的平台，包括弹性计算云EC2[11]，基础存储架构Dynamo，简单存储服务S3，简单队列服务SQS和简单数据库服务SimpleDB等。Google的大数据平台包括分布式文件系统GFS，分布式计算框架MapReduce[12]，分布式锁机制Chubby和非结构化数据库BigTable[13]等。Google这套系统运行在百万台服务器上来为其庞大的搜索引擎服务，处理的数据量达到PB级。大数据的处理技术已得到企业界的高度重视和应用。
此后，基于Google云计算框架的开源实现Hadoop一经提出，便吸引了大量的研究和开发人员的参与。经数年的丰富和发展，Hadoop已成为了功能齐全且性能稳定的开源大数据平台框架。Hadoop是现在较为流行的分布式计算的框架，其为处理海量数据，充分发挥集群的处理能力以及存储能力提供了方案。如图5所示，Hadoop的组成模块有MapReduce、Hive、HBase、HDFS、Avro和Chukwa等，Hadoop[14,15,16,17,18,19,20,21,22]是本文中提到的大数据平台。
HDFS的设计思想借鉴于Google的分布式文件系统GFS，是Hadoop整个系统构架的基础层，负责数据的存储、管理，错误检测和快速恢复。其不适合低延时的数据访问和大量小文件的存储及多用户并发写的情况。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并采用HQL(类SQL)语言对这些数据进行自动化管理和处理，可将sql语句转换为MapReduce任务并发执行。
MapReduce技术是Google提出的一种并行计算模型通过采用“映射”(map)、“化简”(reduce)等概念简化分布式计算的程序设计，其方便了编程人员将程序运行在分布式系统中。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase不同于一般的关系数据库，其是一个适合于非结构化数据存储的数据库;另一个不同则是HBase基于列的存储模式。
随着数据规模的不断上升，传统数据仓库的局限性越来越明显，在大数据环境下，大量的半结构化、非结构化数据的存在，使的数据库设计者难以事先确定统一的数据模型;海量的数据需要并行化处理，而大部分的关系数据库不支持大规模的分布式存储;大数据处理需要较高的实时性，而关系数据库Join在面对大数据集时效率低下;但其对于存储、查询和管理结构化数据，有强大功能，关系数据库有许多成熟的工具，如图形化的客户端、基于ER模型的设计工具等。目前已有学者提出传统数据仓库与Hadoop大数据平台协作模式[23,24]，且通过实验测试，该文在此基础上提出改进方法，如图6所示。
3.1 数据仓库与NoSQL的通信
3.1.1 数据仓库与Hive、HDFS间的数据交互
如图6所示，数据仓库与Hive[25]、HDFS之间的数据交互采用的是串行交互方式，基于JDBC的串行数据交互是利用JDBC创建与RDBMS的数据连接，然后读取RDBMS的数据到服务器本地磁盘(充当着服务器临时文件)然后再上传到HDFS文件系统和Hive数据库中，或先将HDFS数据文件下载服务器本地磁盘然后再导入到RDBMS。若使用RDBMS与HDFS没有在一个集群中，还需在RDBMS服务器和HDFS集群节点间拷贝数据。Hadoop的DB接口(Hadoop接口函数)基于JDBC实现，包括:DBInputForma、DBOutputFormat、DBConfiguration和DBWritable，其中DBInputFormat用来实现输入数据源是RDBM时的InputFormat,DBOutputFormat用来实现从HDFS到RDBMS的并行导出的输出格式，而其中DBConfiguration实现Hadoop与DB的JDBC连接和参数配置，DBWritale实现Hadoop和DB数据传输时的数据序列化和反序列化。
3.1.2 数据仓库与HBase之间的数据交互
数据仓库与HBase[26]的数据迁移中间件，本文主要讲到数据关联模块，通过自定义MySQL和HBase数据存储的规则，并创建数据表、写数据、删除数据表、删除数据和数据迁移等操作都遵循这些自定义的规则，从而维护MySQL和HBase之间数据关联性和一致性。数据关联模块定义了HBase和MySQL数据存储的规则:MySQL的数据库对应HBase的数据表和列族;MySQL的数据表对应HBase连续的行数据;MySQL的行、列对应HBase的行、列;“MySQL表名+主键值”对应HBase的行键值;“MySQL列名+列类型”对应HBase的列名。如表1所示:其他模块包括元数据管理、数据查询、数据挖掘和分析模块这里，数据仓库的数据通常采用行存储方式，Hive采用RCFile(行列存储方式)，HBase是列存储，HDFS是基于块存储的。这里并未采用Sqoop迁移工具，因Sqoop命令行方式易出错，格式紧耦合，无法支持所有数据类型，架构复杂，配置部署繁琐。
3.2 实验结果
本次测试主要采用了基于Hadoop架构的计算存储集群。该集群由一个主(Master)节点，3个从(Slave)节点组成，所有节点均是基于X86架构的PC机。操作系统为CentOS 5.5，软件开发工具如图8所示;数据存储功能模块分为结构化与非结构化数据存储两块，结构化数据可存储在传统数据仓库和Hadoop存储平台中，非结构化数据存储在Hadoop大数据平台中;我们现在比较新的数据迁移方法在数据迁移速度方面比传统的Sqoop迁移方法更快，有助于加快系统的查询效率。结果如图9所示，说明该文论述的迁移方法比Sqoop迁移方法在面对大量数据时迁移时间更短，更具优势。
4 结束语
大数据的发展首先需要企业突破技术障碍，加快系统全面升级，不断提高客户资料管理的安全保护能力，加强账号管理。优化网络运行环境，细分用户业务领域，实现数据流量与网络资源、用户匹配。运营商可尝试与第三方公司合作，在未明确需求的情况下，企业需要进行深入的数据整理、分析和挖掘，成本通常较高，与第三方合作，共同承担费用，挖掘第三方要求的商业数据可获得更多的利润。