大數據在企業管理中的應用

陳呂梁

[摘 要] 云儲存技術將人類帶入大數據時代，改變了傳統的生產生活方式。用戶每天產生的龐雜數據蘊含著巨大價值，能夠挖掘數據價值的企業將獲得極大競爭優勢，將大數據作為一種研究方法，從大數據的技術特點出發，分析大數據在商業價值鏈中的作用，以其價值為切入點，提出大數據管理的基本原則，并給出應用步驟與原理，以及運用過程中需要關注的數據安全問題。

[關 鍵 詞] 大數據；企業管理；服務對象；數據安全

[中圖分類號] F27 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2016）19-0116-02

一、引言

（一）大數據的發展歷史

電子計算機作為第三次工業革命的偉大成果，被廣泛運用到生產、管理之中，推動了信息自動化的發展。計算機網絡的誕生使計算結果得以廣泛傳播。計算機于互聯網的結合使得人類進入信息爆炸時代。第一個商務智能系統由Metaphor計算機系統有限公司開發出來，用于連接銷售信息和零售的掃描儀數據。自此，數據在商業領域得到重視并逐漸被廣泛利用。

由于本地設備與傳輸網絡的限制，分布式計算應運而生。“云”是由眾多計算機組成的儲存系統，用戶產生的信息被實時保存在云中，需要使用時下載即可，“云”推動大數據發展成為當今熱點技術。

（二）大數據帶來的改變

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。近年來，信息產業的發展帶動了社會各領域的深刻變革，人類社會開始基于全面信息和網絡的新的發展模式。

大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：

1.掌握全體數據：大數據技術突破了樣本局限性，人們有能力掌握全體數據。

2.處理混雜性：超量數據彌補了統計學樣本量數量限制造成的精度不足，將大數據技術用于大體發展方向的研究，掌握宏觀層面的洞察力能夠獲得較高效益。

3.注重相關關系：大數據情況下人類只要了解發生事情的相關關系即可，在不了解其原理的情況下，大數據也可以有效發揮價值。

二、研究現狀

（一）第四范式

2007年1月，吉姆·格雷（Jim Dray）——數據庫軟件的先驅，將對計算機架構和大規模數據處理機制的轉變稱為“第四范式”（下表所示為科學發現的4種范式）。他認為，必須開發出能夠進行海量數據分析的計算公式以適應這種范式。EMC與IDC對大數據進行了總結與預測，與2011年6月發表《從混沌中提取價值》。此后大數據成為一種新的研究方法，受到各界廣泛關注。

四種范式

道格·萊尼（Doug Laney）將大數據的特點總結為數量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。國際數據公司（IDC）2011年發布的報告中提出了另一重要特點，價值巨大但密度很低（Value），在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中又新加入了真實性（Veracity），這種定義獲得了廣泛認同。大數據技術的核心是利用數據，“如果不利用所收集的數據，那么你所擁有的只是一堆數據，而不是大數據”。

（三）大數據的價值鏈

邁克爾·波特提出“每一個企業都是在設計、生產、銷售、發送和輔助其產品的過程中進行種種活動的集合體。所有這些活動可以用一個價值鏈來表明”。企業勝出的關鍵來自價值鏈上關鍵環節的優勢，大數據的到來使企業能夠更深入地發現、轉換、利用這些優勢。

卡夫食品通過采用IBM大數據與分析方案，利用python爬蟲在微博、論壇抓取產品相關信息，并進行數據分析，成功完成產品升級，該案例充分證明大數據對企業競爭力的影響。

三、大數據與企業管理

（一）大數據在企業管理中的價值

大數據的主要作用是通過對大量數據的檢測分析，發現尋常管理中難以發現的問題，從而提升企業的競爭能力。大數據在企業管理中有三個作用環節：發現市場、優化運營和企業決策。

現階段，產品的競爭已經不僅僅滿足于質量與價格，競爭更深入地達到誰更能有效地滿足目標消費者需求。云時代消費者的一切行為都將生成數據，并存儲在云服務器上，如果有人能夠分析利用這些數據，就能發現消費者的需求甚至能創造出超出消費者預期的產品。

而從優化方面，將企業的生產運營數據保存在企業內部網絡之中，通過對企業內部運營的數據進行分析，可以發現企業運行中的異常數據，從而發現并控制企業運營中的異常行為，從而優化企業的生產銷售乃至各部門的活動流程。

在企業決策中，掌握數據優勢的一方可以更加準確地發現市場，做好產品定位，同時通過更為精準的營銷活動，創造出比競爭對手大得多的利潤，可以有效提升企業競爭能力，在企業合作中，良好的大數據使用能力也能成為企業至關重要的談判籌碼，良好的大數據能力有利于企業做出科學決策。

（二）大數據在企業管理中的運用步驟

大數據在實際使用中可以根據數據特性分為兩個類別，數據共性和數據個性。這兩者都分為4個步驟：收集數據、整理數據、分析價值和實現應用。共性和個性的區別主要在應用上。

在大數據這一前提下，搜集數據這一步驟相比地面推廣要容易得多，通常情況下用戶本身不自覺的行為就在產生數據，將自己的喜好以數據的形式上傳。比如在用網易聽音樂時，會對喜歡的音樂點擊喜歡標志，甚至下載，而不喜歡的就會刪除。這一過程中的數據收集活動，在消費者自己選擇的過程中就已經生成了。而當有一些未曾出現過的產品需要進行數據收集時，也可以用近似的產品進行替代，或者在既有平臺上進行調查活動。

數據整理由大數據的價值特性所決定，需要先對數據進行整理。數據整理這一步驟分為三個部分：數據清洗、數據集成和數據存儲。首先需要對云端服務器中的大量數據進行清洗，找出與均值偏差較大的數據，這些數據或人為或意外造成，可參考性較低。

數據集成，是對各種渠道取得信息符合分析標準的標準化處理，之后便是把集成的結果進行存儲，方便進一步的分析之用。

分析價值上大數據和營銷學的目標有所不同，在龐大數據量的壓力下，數據間關系的判斷很難由人來完成，同時在商業應用階段，只需要相關關系就可以滿足商業運用的需求。

實現應用則是要對分析的結果付諸實踐，需要由實際應用的結果來判斷分析結果的價值，從應用中搜集到新的數據，發現企業運營問題，從而提升競爭力。

（三）大數據在企業管理中的運用原理

具體對于數據的應用上，則分為共性運用與個性運用以及二者的結合。三者各自針對不同的消費對象，也有著不同的理論解釋。

大數據的共性運用是使用聚類分析為基礎，應用在種類少、價值量高的產品上，以一種產品面向所有消費者。如電子設備、影像設備等；在電子設備中，如手機，大數據可以回答消費者需要什么樣的手機，企業該生產什么樣的手機，該如何策劃，如何運營等問題。企業廠商可以通過對現有市場的消費情況進行分析，得到消費者購買各型商品的理由，從而有針對性地設計下一代商品；在影像制品中，出版商可以根據已經面世的產品來設計制作下一代產品，如好萊塢電影日漸成熟的商業模式可以佐證。

大數據的個性運用則是基于長尾理論，主要以多種低價值的商品面對同一消費者。根據二八定律，20%的產品占據80%的利潤，而剩下80%的產品占據20%的利潤，但在互聯網背景下，多種數字產品呈現出零邊際成本、零銷售成本等特點。因此，常規狀態下占據20%利潤的長尾產品，也有相當可觀的利潤。因此，部分企業會搜集消費者個人的喜好，有針對性地對消費者個人進行營銷活動，可以大大提升營銷成功率。

此外還有一種可能，從消費者個人習慣的個性活動發展成為消費者群體的共性行為，而這之間就需要從質變到量變的“引爆點”。由馬爾科姆·格拉德威爾提出，用以解釋商品流行的內在機理。該理論認為流行卻確實存在著其必要條件——聯系員、內行、推銷員這三種人導致流行的發生。通過大數據技術可以發現這些人員，從而有針對性地制造潮流的必要條件，提高產品成為現象級產品的可能性。

四、大數據的挑戰

大數據發展主要面臨兩個層面：一個是技術層面，一個是道德層面。

技術層面主要是數據可信性和大量訪問控制。大數據的可信性，數據即事實，讓事實說話是大數據的普遍觀點。實際上，數據也存在可信性問題，主要由信息錯誤或信息失真造成。其次是數據使用權限有關的大量訪問控制，訪問控制的難點主要在于難以預設角色和角色劃分，訪問者通常來自不同的部門，有不同的目的，大數據中有大量用戶需要實現權限管理，難以預先設置角色。

在道德層面則主要是數據安全問題企業既是數據的生產者又是數據的存儲、管理和使用者。目前用戶數據的搜集、儲存、管理與使用都缺乏相應的規范與法律標準，主要依靠自律，用戶信息存在被盜用、冒用的可能。此外，用戶應當有權利決定自己產生的信息在何種場合被利用以及何時被銷毀。

參考文獻：

[1]馬奔，毛慶鐸.大數據在應急管理中的應用[J].中國行政管理，2015（3）.

[2]劉曉驍.論大數據在企業決策管理中的應用[J].商城現代化，2015（Z1）.