基于大數據技術的企業危機管理創新

■ 張俊杰 楊 利（重慶大學城市科技學院 重慶 402167）

大數據及大數據技術

大數據（Big data）是指所涉及的數據資料量超過傳統數據庫系統處理能力、數據規模和轉輸速度要求很高，需要新的處理模式轉化為具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有體量巨大、類型繁多、價值密度低和處理速度快的特征。

解決大數據問題的核心是大數據技術。大數據技術主要包括：數據采集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等方面。主要功能是通過對繁雜、海量的數據進行數據化處理，快速分析、提取對應用主體有價值的信息。

大數據及其技術在企業危機管理中的應用，可以幫助企業在應對危機時，提高危機監測、預警決策的科學化，有利于增強危機管理決策能力，并營造有利于企業發展的內外部輿情環境。

基于大數據支持的企業危機管理系統模型構建

當前，我國經濟發展呈現出新常態，企業的經營環境發生了巨大的變化，企業危機管理在外部環境變化下表現出各種新特征。在信息化時代背景下，龐大而復雜的數據一方面為企業危機管理提供了更多的參考因素，同時，也對企業傳統的危機處理能力提出了挑戰。從客觀上要求企業構建新型的基于大數據支持的企業危機管理系統模型，形成大數據危機管理的解決方案，以應付外部競爭環境的不斷變化。

基于大數據支持的企業危機管理系統模型構建步驟為：首先，構建大數據企業危機管理系統，分別是企業危機數據采集子系統、篩選子系統、關聯分析子系統、輿情跟蹤子系統和數據應用子系統，從而在系統內部形成了類似計算機體系結構。在此基礎上，構建實施基于大數據的企業危機管理策略，具體表現為：危機監測、危機預警、危機決策、危機處理策略，并形成危機總結（見圖1）。

基于大數據技術的企業危機管理系統模型是以企業為主導，以大數據技術為技術基礎及主要手段，廣泛的獲取與企業危機管理相關的大數據為決策參考，它的主要功能是根據企業及所在行業的發展趨勢，跟蹤外部市場潛在或顯現的非連續性變化，通過對危機事件數據的采集、分析、篩選、跟蹤與應用，結合企業自身情況，分析競爭對手的能力和客戶的動向，尤其是當市場中的不利因素來臨之時，從而導致企業面臨危機時候，制定實施科學的企業危機制度，幫助企業在不斷變化的市場環境中做好危機管理，保持乃至增強現有的競爭優勢，不斷提高客戶滿意度，達到盡量降低企業的經營風險的目的。

圖1 基于大數據技術的企業危機管理系統模型

我國企業危機管理存在的主要問題

（一）企業危機管理的決策數據來源匱乏

在大數據時代，隨著市場經濟向縱深發展，市場規模不斷擴大，市場參與者不斷增多，市場各主體的關聯性不斷加強，由此導致的企業危機決策的復雜程度越來越高。很多潛在事件或因素都可能引發企業危機事件的發生，如果企業在危機決策時不予關注、搜集與分析，就很可能導致企業整體決策的失敗。

所以，企業危機決策要在準確、及時和充分的數據基礎之上進行，所有相關聯的競爭者、產品、企業內部和外部的數據就成為企業決策的最重要依據。然而，多數企業漠視數據在危機管理中的重要性，更沒有將數據與危機管理結合起來，形成危機信息管理理念和方法，導致企業危機決策的數據來源領域和范圍較窄。

（二）企業危機管理模式落后

傳統企業危機管理決策程序，一般都要通過較長時間的搜集資料、調查研究、分析論證、方案選擇與評估，由于決策流程的復雜很可能導致決策的滯后性，最終企業會錯失及時處理的良機。大數據時代，由于企業決策環境的快速變化，主要包括：高速寬帶網絡全面鋪設，通信技術更新換代較快，移動互聯網社會化傳播繼續深化，物聯網、云計算、大數據等網絡技術應用進入了深化疊加、高度融合和垂直滲透的新階段，客觀上對企業危機決策的響應時間和速度提出了新的要求。市場的激烈競爭要求企業能夠快速面對危機，及時跟進與處理，決策程序的高度簡化與科學化，制定科學的危機管理模式。

（三）企業危機管理效率低下

危機管理是企業綜合性系統管理工程，需要企業的各個部門共同協作、相互配合才能完成，然而，我國多數企業的危機管理都存在效率低下的問題。雖然有些企業設立了專業的危機預警和應急機構，但在實施過程中缺乏有效的協調機制。在企業發生危機之后，企業各部門在面對危機時尚不能做到有機結合、團結協作，缺乏有效、暢通的內部溝通協調機制，各職能部門間條塊分割，權責不明確，無論對企業外部的公眾和內部的員工，都很難做到及時、誠信溝通或者逃避責任。各種現實因素的疊加，嚴重影響危機事件的處理效果，造成危機管理的效率極其低下。

（四）企業危機管理決策監督和執行力度弱

企業危機管理處在網絡化時代的信息傳播環境之中，由于信息傳播范圍廣泛、傳播速度迅速、持續時間較長的新特點，在很大程度上給企業危機管理的監督和執行帶來了巨大的挑戰。企業危機管理決策的制定可能因為危機事件的突發，或者受到多種因素的影響，在執行過程中，會使執行效果大打折扣，導致難以達到預期目標。在信息化時代，企業如果仍沿用傳統的危機管理的方法，必然導致危機事件的發展時態更加惡化，難以實現對危機數據精準化的實時性采集，無法對危機決策的實際執行情況進行連續的動態反饋。

（五）企業危機管理反饋與評估機制不完善

傳統的企業危機管理模式下，企業原有的危機管理反饋與評估機制存在如下問題：危機反饋不及時，危機評估主體單一性，危機評估標準不統一，危機評估對象的小范圍。由于危機反饋與評估機制的制度障礙，導致企業危機管理低效化、主觀化、隨意性等諸多弊端，上級意見或者個人觀點容易左右決策評估。而且由于第三方評估機構的缺位，導致評估的真實性程度、客觀性程度大打折扣。應用大數據對企業危機進行有數據依據的反饋和評估，能促使企業危機管理的過程顯得相對客觀、多元而真實。

大數據技術在企業危機管理中的創新應用

（一）利用大數據技術拓寬危機管理決策的數據來源

在大數據環境背景下，錯綜復雜的環境因素影響到企業危機管理。基于云計算的大數據，一方面為企業在危機管理過程中提供了更多的決策信息來源；另一方面，由于外部環境的變化速度越來越快，特別是突發事件導致危機數據的不斷產生、擴散與傳播，從客觀上要求企業盡快實現數據的集中整合，構建高度集成的企業危機管理系統，通過數據挖掘技術多渠道挖掘、采集企業的危機數據來源，并集中儲存形成海量的企業數據資產，在此基礎上，企業才能在危機事件發生時，通過對危機數據的篩選與分析，制定危機決策方案。

（二）利用大數據技術改進企業危機管理的模式

在紛繁復雜的市場競爭環境下，在新時期的危機事件高發的階段，企業危機管理工作應該常態化，可以說，企業未來的危機管理主要就是基于大數據的競爭。從根本上，應摒棄傳統的企業危機管理模式，通過構建功能強大的企業危機管理系統，應用大數據技術集合企業內部各部門的優勢，迅速地理清龐大復雜系統中各環節之間的相互關系。應用大數據技術的數據挖掘與分類整合功能，從大量雜亂無章的數據中，找出對企業危機管理有價值的數據參考，并迅速地進行判斷，優選方案，做出選擇，形成行動協同、內外互動的危機治理格局。

（三）利用大數據技術提高企業危機管理的效率

企業應用大數據技術，可以提高對危機事件的處理能力。企業應用云計算相關技術構建企業危機管理平臺，通過現代傳媒工具采集危機事件的相關數據，并輔助以數理統計的相關技術，對數據進行快速有效的篩選、分析、跟蹤，通過可視化技術將復雜抽象的數據轉化為可利用的決策信息，在最快的時間之內，形成一個統一的危機決策方案。同時，企業利用大數據平臺的信息反饋機制，對危機事件進行及時的跟進，通過對執行效果及作用的實時跟蹤，及時對危機決策進行有針對性的調整，以此提高企業應對企業危機管理的效率。

（四）利用大數據技術強化企業危機管理決策監督和執行

企業在對危機事件進行決策分析時，一方面，通過大數據技術對企業危機數據進行關聯性挖掘、采集、存儲和深度分析，找尋數據間的本質聯系，為決策分析提供數據基礎，同時構建危機事件網絡圖，努力形成危機事件決策處理流程的整體監督框架。另一方面，通過搜集、追蹤決策執行過程中的監測記錄，進一步掌握危機事件的發展態勢和決策效果，一旦發生偏差，就能夠及時進行矯正，有效避免危機事件決策扭曲或執行不力，強化對突發事件決策執行的監督力度，有效防止決策執行出現偏離。

（五）利用大數據技術完善企業危機管理的反饋和評估機制

大數據技術通過統一的企業危機事件大數據處理平臺，可以實時分析事件發展態勢流數據和危機決策效果監控流數據，以此構建危機反饋數據倉庫，以此完善危機管理的反饋機制。此外，企業還可以通過大數據技術對公眾輿情進行研究判斷，對輿情中的民意進行挖掘分析，據此及時了解突發事件態勢，靈活調整應急決策方案。同時，大數據使得危機事件得以立體化展現、評估主體多元化，有效降低了評估的主觀性和隨意性，使危機評估顯得相對客觀而真實。

綜上所述，大數據及其技術使企業危機管理得以重塑，尤其是當前各種移動智能終端的普及，信息的大規模、社會化傳播已經成為現實，致使傳統的危機管理的戰略、內容和形式都發生了深刻的變化。面對企業公共關系環境的變遷，大數據技術可為企業進一步洞察新規律、更好的掌握公共關系核心業務，對于化解突發性企業危機事件的風險、構建和諧的客戶關系、提高危機管理的服務質量有著非常重要的實際意義。

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