大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)管理模式創(chuàng)新研究*

田　新　肖鈺麟　廖　芬

(1湖北理工學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 黃石 435003；2黃石二中，湖北 黃石 435003)

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大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)管理模式創(chuàng)新研究*

田新1肖鈺麟2廖芬1

(1湖北理工學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 黃石 435003；2黃石二中，湖北 黃石 435003)

[摘要]文章通過文獻(xiàn)研究，從創(chuàng)新視角分析了大數(shù)據(jù)的環(huán)境給企業(yè)的生存和發(fā)展帶來的新機(jī)遇和挑戰(zhàn)，在思考探索商務(wù)智能、數(shù)據(jù)挖掘和企業(yè)創(chuàng)新管理的基礎(chǔ)上，提出了大數(shù)據(jù)環(huán)境下建立商務(wù)智能信息平臺(tái)、構(gòu)建企業(yè)決策“雙驅(qū)動(dòng)”的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略模型，以及建立首席數(shù)據(jù)官制度、加強(qiáng)企業(yè)知識(shí)管理等建議，以促進(jìn)企業(yè)管理模式創(chuàng)新。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；管理模式；商務(wù)智能；知識(shí)管理；創(chuàng)新

一、引言

1997年，斯坦福大學(xué)的Paul Saffo坦言：“總有一天，很多公司會(huì)突然發(fā)現(xiàn)它們的主要業(yè)務(wù)就是數(shù)據(jù)?！盵1]2011年6月，著名的麥肯錫咨詢公司公布了一份關(guān)于大數(shù)據(jù)的報(bào)告，報(bào)告中詳細(xì)分析了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用。2012年3月，美國政府首次提出“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”的國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略[2]。近年來，移動(dòng)互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)快速發(fā)展，新型信息服務(wù)方式如微信、博客、社交網(wǎng)絡(luò)不斷涌現(xiàn)，海量數(shù)據(jù)不斷地增長和積累，發(fā)展速度迅猛，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨。大數(shù)據(jù)推動(dòng)著社會(huì)的變革，在為人們的工作和生活帶來便利的同時(shí)，也在提高各級(jí)政府組織的工作效率，提升企業(yè)各個(gè)方面的競(jìng)爭(zhēng)能力。因此，大數(shù)據(jù)引起世界各國科技界、企業(yè)界和政府部門的高度重視。

大數(shù)據(jù)時(shí)代徹底改變了企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)信息管理方法，在新的數(shù)據(jù)環(huán)境中，企業(yè)的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析和可視化等方面將面臨變革[3]。目前國外很多先進(jìn)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中應(yīng)用大數(shù)據(jù)和商務(wù)智能技術(shù)，數(shù)據(jù)發(fā)揮著越來越重要的作用。在這樣的大背景下，企業(yè)的管理方法也面臨著挑戰(zhàn)，面對(duì)企業(yè)內(nèi)外迅速涌現(xiàn)的大規(guī)模數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法和工具技術(shù)已無用武之地，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與分析。因此，從我國企業(yè)信息管理工作的實(shí)際需求出發(fā)，把握好大數(shù)據(jù)環(huán)境下的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，探討大數(shù)據(jù)給企業(yè)管理模式創(chuàng)新所帶來的從思維體系到管理方法的變革，實(shí)現(xiàn)我國企業(yè)管理模式創(chuàng)新，這是本文的主旨。為此，本文結(jié)合當(dāng)前國內(nèi)外的最新研究進(jìn)展，采用新思路、新理念，以大數(shù)據(jù)和商務(wù)智能技術(shù)為核心，推動(dòng)企業(yè)管理決策創(chuàng)新從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)變。

二、研究背景

(一)國內(nèi)外大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀

2008年，Nature雜志出版?？疊ig Data，介紹和分析了大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值與挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)正式出現(xiàn)在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，也是各個(gè)學(xué)科研究的熱點(diǎn)問題[4]。2011年2 月， 著名的科學(xué)雜志社出版《數(shù)據(jù)處理》(dealing with data)?？?，刊文討論了海量數(shù)據(jù)所帶來的挑戰(zhàn)，闡明大數(shù)據(jù)對(duì)于科學(xué)研究的重要性[5]。維基百科這樣定義大數(shù)據(jù)：“大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合?！盵6]傳感器的大量普及和微處理器的應(yīng)用，以及互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體等新媒介的界入，產(chǎn)生了大量動(dòng)態(tài)、即時(shí)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的匯總、存儲(chǔ)、處理和分析，已經(jīng)深入到社會(huì)管理的每個(gè)環(huán)節(jié)并成為其重要組成部分。

大數(shù)據(jù)有四個(gè)基本特征：一是規(guī)模大(Volume)。數(shù)據(jù)量是持續(xù)快速增加的，從GB躍升到 PB 級(jí)別，甚至EB、ZB級(jí)別，后一量級(jí)依次約為前一量級(jí)的1 024倍。二是多樣化(Variety)。數(shù)據(jù)的多元性、多維性和異構(gòu)性，表明其復(fù)雜程度高。數(shù)據(jù)類型有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)3種，就目前來講，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的主流，幾乎占大數(shù)據(jù)總量的80%～90%。三是增速快 (Velocity)。數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)增加的速度都特別快，基本上是每?jī)赡攴环?jù)國際數(shù)據(jù)公司 IDC 的報(bào)道，全球2011年創(chuàng)建和復(fù)制的數(shù)據(jù)總量已達(dá) 1.8ZB，相當(dāng)于1.8萬億GB；預(yù)測(cè)到 2020 年，將增至35ZB[7]。四是實(shí)時(shí)性強(qiáng)。數(shù)據(jù)的頻率高，幾乎沒有時(shí)間間隔；數(shù)據(jù)不是離散而是連續(xù)的，不是靜態(tài)而是動(dòng)態(tài)的，需要即時(shí)處理；這不僅提高了數(shù)據(jù)的時(shí)效性，同時(shí)加大了數(shù)據(jù)的處理和治理難度。

國外大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)研究集中在“云計(jì)算”、“數(shù)據(jù)挖掘”等進(jìn)行大數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理、分析、共享和管理的相關(guān)技術(shù)研究，很少關(guān)注大數(shù)據(jù)與管理應(yīng)用結(jié)合的研究。筆者2014年10月2日在“萬方”與“知網(wǎng)”數(shù)據(jù)庫中以“大數(shù)據(jù)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，搜索到8 419篇相關(guān)文獻(xiàn)。這些文章90%是近5年內(nèi)發(fā)表的，發(fā)表時(shí)間在2009年以后有7 234篇，與“企業(yè)管理”相關(guān)的文獻(xiàn)僅20篇。由此可見，大數(shù)據(jù)研究在國內(nèi)剛剛興起，尚屬起步階段。如，計(jì)算機(jī)學(xué)科專家李國杰教授主要研究了大數(shù)據(jù)定義的“數(shù)據(jù)科學(xué)”的理論架構(gòu)與算法應(yīng)用[8]；葉明等人分析了大數(shù)據(jù)帶來的變革及對(duì)決策支持系統(tǒng)的積極影響，從系統(tǒng)定位、決策模式、數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)安全和信息檢索等五個(gè)方面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代決策支持系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望[9]。國內(nèi)關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境中企業(yè)管理模式創(chuàng)新問題的相關(guān)研究比較有限。如，朱東華教授提出了大數(shù)據(jù)環(huán)境下面向技術(shù)創(chuàng)新管理的雙向決策模型，構(gòu)建了“評(píng)估與預(yù)測(cè)”和“監(jiān)測(cè)與預(yù)警”的技術(shù)創(chuàng)新管理模型，提升了國內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新管理研究在提取大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含知識(shí)的能力[2]；馮芷艷和郭迅華通過闡述社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的行為機(jī)理與社會(huì)資本結(jié)構(gòu)、企業(yè)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)及其協(xié)同共生機(jī)制，探討了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的顧客洞察與市場(chǎng)營銷策略，以及基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式創(chuàng)新等[10]。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的戰(zhàn)略意義并不是擁有海量的數(shù)據(jù)信息，而是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)處理，提高對(duì)數(shù)據(jù)的加工處理能力，挖掘出信息中的商務(wù)智能，形成知識(shí)資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值。本文將著眼于信息處理工具——商務(wù)智能技術(shù)的應(yīng)用，探討大數(shù)據(jù)研究與企業(yè)管理模式創(chuàng)新工作相結(jié)合的突破口。

(二)商務(wù)智能概述

商務(wù)智能是一種涉及到企業(yè)的客戶、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、合作伙伴、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和企業(yè)內(nèi)部運(yùn)作的知識(shí)[11]。它屬于知識(shí)系統(tǒng)的范疇，綜合應(yīng)用人工智能、信息管理、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)管理等多學(xué)科理論，按照企業(yè)既定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)海量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索、發(fā)現(xiàn)和識(shí)別，挖掘出隱藏的知識(shí)和規(guī)律，幫助企業(yè)制定有效的、重要的商業(yè)戰(zhàn)略決策，確保企業(yè)具有持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。商務(wù)智能的理論和應(yīng)用研究受到世界各國政府和各學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。專門的商務(wù)智能科研機(jī)構(gòu)不斷出現(xiàn)，如美國馬薩諸塞州立大學(xué)智能信息檢索研究中心、中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、武漢大學(xué)信息資源研究中心，等。許多國際會(huì)議和學(xué)術(shù)刊物也都大幅增加了商務(wù)智能的研究?jī)?nèi)容。國內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)信息系統(tǒng)的智能化進(jìn)行深入細(xì)致的探索，取得了豐碩的成果，這些研究成果為完善商務(wù)智能、知識(shí)挖掘和知識(shí)管理提供了有力的理論支持。

三、大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)數(shù)據(jù)處理面臨的挑戰(zhàn)

在信息時(shí)代，面對(duì)不同來源數(shù)據(jù)形成的大數(shù)據(jù)，企業(yè)管理者應(yīng)充分挖掘數(shù)據(jù)潛在的商務(wù)智能，并轉(zhuǎn)化成企業(yè)的知識(shí)資源，支持決策的制定，為企業(yè)帶來持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)力。如何充分有效地利用商務(wù)智能技術(shù)，挖掘大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的“金子”是企業(yè)面對(duì)的巨大挑戰(zhàn)。

(一)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)觀問題

大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，企業(yè)采集、存儲(chǔ)和分析的數(shù)據(jù)量逐漸加大，呈現(xiàn)出“爆炸式”增長的趨勢(shì)。企業(yè)的數(shù)據(jù)類型多樣，不僅存儲(chǔ)有以數(shù)字文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且保存有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如文本、網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理信息等，這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生于電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)的業(yè)務(wù)活動(dòng)中。企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理方法僅適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而這些被稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)卻占到企業(yè)數(shù)據(jù)總量的85%以上，大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何進(jìn)行統(tǒng)一、整合，從而發(fā)掘出海量數(shù)據(jù)中的價(jià)值，這是企業(yè)數(shù)據(jù)處理面臨的挑戰(zhàn)之一。

(二)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)整合問題

在企業(yè)的信息系統(tǒng)中，存在著不同的系統(tǒng)平臺(tái)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中，不同業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)共享、關(guān)聯(lián)；有的企業(yè)對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整合和利用，而非關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)可能被忽視。大數(shù)據(jù)環(huán)境下通過建立商務(wù)智能，挖掘其中的知識(shí)，必須建立數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市，把關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)整合在一起進(jìn)行分析。如何實(shí)現(xiàn)跨業(yè)務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與整合，也是企業(yè)面臨的巨大挑戰(zhàn)。

(三)大數(shù)據(jù)的技術(shù)問題

大數(shù)據(jù)的技術(shù)問題涉及到數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和挖掘。近年來，逐步興起的信息技術(shù)有云計(jì)算技術(shù)、交互行為的技術(shù)，如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理工具——智能商務(wù)系統(tǒng)則融合了網(wǎng)絡(luò)、多媒體、本體論、語義Web、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、智能Agent等現(xiàn)代化高新技術(shù)。商務(wù)智能技術(shù)包括收集、整理和分析數(shù)據(jù)等方面，提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法。作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心技術(shù)，商業(yè)智能在企業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用涉及金融、電信、網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等與IT關(guān)聯(lián)比較密切的行業(yè)，其他行業(yè)尚未廣泛普及。

(四)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)安全問題

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)集成增加，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行安全防護(hù)變得更加困難[12]。在網(wǎng)絡(luò)空間中，分布式處理的計(jì)算模式使數(shù)據(jù)更容易成為黑客的攻擊目標(biāo)。電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)交易日趨頻繁，加大了企業(yè)大量的運(yùn)營數(shù)據(jù)、客戶信息、個(gè)人隱私等信息外泄的風(fēng)險(xiǎn)。另外，如果黑客掌握了企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，反過來也會(huì)利用這些技術(shù)向企業(yè)發(fā)起進(jìn)攻。因此，信息安全正成為制約大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的瓶頸。

(五)大數(shù)據(jù)的價(jià)值識(shí)別問題

目前，我國絕大多數(shù)的企業(yè)還沒有真正認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的價(jià)值，只有很少的企業(yè)開始關(guān)注大數(shù)據(jù)[1]。大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于信息知識(shí)化、資源化和資本化。數(shù)據(jù)信息是信息時(shí)代企業(yè)的三大資源(信息、信息技術(shù)、知識(shí)工作者)之一。作為企業(yè)內(nèi)部資源的重要組成部分，企業(yè)決策者應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃，比如如何管理數(shù)據(jù)(指數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán))，以便最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)支持決策的作用。企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)價(jià)值的識(shí)別，則需要進(jìn)行人員培訓(xùn)，使人們不必成為IT專家也可以利用數(shù)據(jù)挖掘，但前提是成為具備專業(yè)技能的知識(shí)工作者，才能駕馭大數(shù)據(jù)并且游刃有余地開展數(shù)據(jù)處理工作。

四、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的企業(yè)管理模式創(chuàng)新

(一)建立基于商務(wù)智能的企業(yè)信息平臺(tái)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)要想挖掘數(shù)據(jù)信息中的“寶藏”，從而提高智能化程度，首先就要做好產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、財(cái)務(wù)、物流、銷售和客戶管理等一系列信息化變革，建立企業(yè)商務(wù)智能信息平臺(tái)，逐步消除企業(yè)內(nèi)部的“信息孤島”，進(jìn)入“諾蘭模型”的高級(jí)階段。因此，企業(yè)信息化除了在組織內(nèi)部實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化、無紙化管理以外，還應(yīng)著重培養(yǎng)員工的信息意識(shí)和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理意識(shí)。真實(shí)、可靠的數(shù)據(jù)信息是企業(yè)管理決策的基礎(chǔ)，是企業(yè)信息系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。另外，企業(yè)應(yīng)重視商務(wù)智能和數(shù)據(jù)挖掘人才的培養(yǎng)與引進(jìn)。企業(yè)商務(wù)智能的信息平臺(tái)能夠解決跨業(yè)務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)整合問題。該平臺(tái)是基于數(shù)據(jù)倉庫，通過聯(lián)機(jī)分析處理以及數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息中的知識(shí)，這些方面都需要具備數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)的人才。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)知識(shí)管理，因?yàn)樯虅?wù)智能信息平臺(tái)是構(gòu)筑在企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，以知識(shí)獲取和共享為目的的解決方案[13]。

(二)構(gòu)建基于決策“雙驅(qū)動(dòng)”的企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略模型

大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征是以數(shù)據(jù)為中心，企業(yè)的高層決策者已經(jīng)意識(shí)到了數(shù)據(jù)潛在的商業(yè)價(jià)值。構(gòu)建企業(yè)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，目的是將數(shù)據(jù)看作是企業(yè)內(nèi)部資產(chǎn)的重要組成部分，是產(chǎn)生知識(shí)的源泉。數(shù)據(jù)信息作為企業(yè)的三大資源之一，制定和實(shí)施數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已成為當(dāng)務(wù)之急。企業(yè)要認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)戰(zhàn)略在企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略中的地位和作用，對(duì)企業(yè)的整體運(yùn)營、企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升，以及對(duì)企業(yè)未來的發(fā)展都具有重要意義。將數(shù)據(jù)與企業(yè)的戰(zhàn)略決策相關(guān)聯(lián)，使決策者從不關(guān)心數(shù)據(jù)到關(guān)心數(shù)據(jù)，再到提出需求，為企業(yè)的決策者提供決策依據(jù)，發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

傳統(tǒng)的決策以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)，從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、發(fā)展到最后被使用，形成了一個(gè)周期；然而，大數(shù)據(jù)環(huán)境下，商務(wù)智能信息平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，同樣驅(qū)動(dòng)企業(yè)的業(yè)務(wù)進(jìn)程，因此，企業(yè)應(yīng)構(gòu)建決策“雙驅(qū)動(dòng)”模型(如圖1所示)，即業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并行的決策“雙驅(qū)動(dòng)”的企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略模型。

圖1　基于決策“雙驅(qū)動(dòng)”的企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略模型

構(gòu)建企業(yè)基于決策“雙驅(qū)動(dòng)”的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略模型分為三個(gè)階段：

1)數(shù)據(jù)管理階段。數(shù)據(jù)管理階段的主要工作是數(shù)據(jù)的采集、收集、存儲(chǔ)和整理，以及數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)刻刻都在產(chǎn)生，通過企業(yè)的內(nèi)部ERP管理信息系統(tǒng)，經(jīng)過聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP存儲(chǔ)在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)然，社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)站等，也可以采集到大量的數(shù)據(jù)。

2)商務(wù)智能階段，也稱數(shù)據(jù)挖掘階段。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)越來越多，信息量也越來越大。加上數(shù)據(jù)源的多樣性，數(shù)據(jù)的種類也越來越多。傳統(tǒng)的商務(wù)智能技術(shù)有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、元數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)管理(MDM)，對(duì)應(yīng)面向主題應(yīng)用和多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源時(shí)，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取(E)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(T)、數(shù)據(jù)清洗(C)和數(shù)據(jù)裝載(L)等技術(shù)處理[11]。

3)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)階段。圍繞大數(shù)據(jù)環(huán)境建立的商務(wù)智能信息平臺(tái)，采用當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理的新方法和新思路，如數(shù)據(jù)儀表盤等可視化工具，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控企業(yè)數(shù)據(jù)。企業(yè)以動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)為主，建立有效預(yù)警并積極處理突發(fā)事件的監(jiān)測(cè)與預(yù)警模型，驅(qū)動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)。

以上決策“雙驅(qū)動(dòng)”數(shù)據(jù)戰(zhàn)略三個(gè)階段，共同構(gòu)成了完整的運(yùn)行周期，循環(huán)往復(fù)。

(三)培養(yǎng)首席數(shù)據(jù)官

現(xiàn)在國內(nèi)大型企業(yè)很少提及CDO(Chief Data Officer，首席數(shù)據(jù)官)，甚至CIO在企業(yè)中的地位也不高，這也是商務(wù)智能未能迅速普及的原因之一。雖然CIO與CDO僅一字之差，但兩者的崗位職能和專業(yè)素質(zhì)要求還是有區(qū)別的。CIO 的角色更多的是從整體上規(guī)劃管理企業(yè) IT 架構(gòu)、IT的運(yùn)行和維護(hù)，主要負(fù)責(zé)監(jiān)督企業(yè)信息資源的各個(gè)方面。首席數(shù)據(jù)官CDO的主要職能是把數(shù)據(jù)看作是企業(yè)重要的資源，通過分析來自企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、外部的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論、傳感器和網(wǎng)絡(luò)流量等方面的數(shù)據(jù)，推進(jìn)企業(yè)與社會(huì)的溝通，挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)中潛在的價(jià)值，為企業(yè)提供決策參考信息。另外，在崗位設(shè)置方面，企業(yè)為應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)，需重視 CDO 人才的培養(yǎng)與引進(jìn)。雖然目前大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)仍不成熟，國內(nèi)外設(shè)置這個(gè)職位的企業(yè)還很少，但企業(yè)高層至少應(yīng)該意識(shí)到 CDO職位的重要性，加強(qiáng)對(duì)企業(yè)員工進(jìn)行大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的培養(yǎng)。

(四)重視企業(yè)的知識(shí)管理

知識(shí)管理是指一個(gè)組織有效收集、開發(fā)、共享和應(yīng)用知識(shí)的過程[14]。知識(shí)管理對(duì)企業(yè)來講，不是一個(gè)陌生的話題。知識(shí)是企業(yè)的無形資產(chǎn)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)的過程遵循經(jīng)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，越多的人共享它，它的價(jià)值就會(huì)越高。許多大企業(yè)相信企業(yè)的價(jià)值依賴于企業(yè)創(chuàng)造和管理知識(shí)的能力。知識(shí)管理增加了組織向其環(huán)境學(xué)習(xí)的能力，并將知識(shí)應(yīng)用于企業(yè)過程中。大數(shù)據(jù)時(shí)代實(shí)質(zhì)上還是知識(shí)時(shí)代，只不過是知識(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境更加復(fù)雜。知識(shí)管理和合作緊密相關(guān)，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的合作系統(tǒng)包括基于互聯(lián)網(wǎng)的合作環(huán)境，如IBM的Lotus Notes、電子郵件、即時(shí)信息、社交網(wǎng)絡(luò)、Skype和無線手持設(shè)備、wiki和虛擬世界。數(shù)據(jù)經(jīng)過處理轉(zhuǎn)換成為信息，信息經(jīng)過商務(wù)智能工具挖掘轉(zhuǎn)化成為知識(shí)，企業(yè)建立知識(shí)管理系統(tǒng)(包括企業(yè)wikis等)收集、存儲(chǔ)、分發(fā)、應(yīng)用這些知識(shí)，提供給員工訪問、共享和有效利用，可以為企業(yè)創(chuàng)造更多的價(jià)值。

五、結(jié)束語

2013年被媒體稱為“大數(shù)據(jù)元年”，如今與“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的研究已經(jīng)拓展到經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的各個(gè)方面，甚至提到了國家戰(zhàn)略的高度。企業(yè)的發(fā)展關(guān)乎國計(jì)民生，大數(shù)據(jù)的環(huán)境給企業(yè)的生存和發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。鑒于相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)在商務(wù)智能和信息管理領(lǐng)域的研究和思考，結(jié)合對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，以及在企業(yè)創(chuàng)新管理領(lǐng)域的科研項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和結(jié)論，筆者建議采取以下措施，促進(jìn)企業(yè)管理模式創(chuàng)新：在大數(shù)據(jù)環(huán)境下建立商務(wù)智能信息平臺(tái)；構(gòu)建企業(yè)決策“雙驅(qū)動(dòng)”的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略模型；建立首席數(shù)據(jù)官制度，加強(qiáng)企業(yè)知識(shí)管理等。

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(責(zé)任編輯尹春霞)

Research on the Innovation of Enterprise Management Mode with Big Data

TIAN Xin1XIAO Yulin2LIAO Fen1

(1School of Economics and Management,Hubei Polytechnic University, Huangshi Hubei 435003；2No.2 Senior High School of Huangshi, Huangshi Hubei 435003)

[Abstract]Using the document analysis method, this paper elaborates on the opportunities and challenges enterprises face in their survival and development under the Big Data environment from the perspective of innovation.On the basis of exploring business intelligence, data mining and enterprise innovation management, this paper proposes some suggestions to promote enterprise management mode innovation through building business intelligence information platform, the dual-drive decision making for the Data Strategy Management model, involving both the 'business-drive decision making' and the 'data-drive decision making' concepts under the Big Data environment, and CDO system to enhance enterprise knowledge management.

[Key words]Big Data;management mode;business intelligence;knowledge management;innovation

[收稿日期]2016-03-13

*[基金項(xiàng)目]湖北省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“基于信息生態(tài)學(xué)視角的小微企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)研究”，項(xiàng)目編號(hào)：201410920019。

[作者簡(jiǎn)介]田新，副教授，碩士；研究方向：管理信息系統(tǒng)。

[中圖分類號(hào)]F273

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]2095-4662(2016)03-0043-05

DOI編碼:10.3969/j.ISSN.2095-4662.2016.03.008