大數據時代企業管理的機遇和挑戰

【摘要】本文旨在通過在對大數據定義和性質詳細解讀的前提下，明確在大數據時代背景下企業管理所面臨的機遇和挑戰，并指出大數據可以實際運用在企業財務管理、人力資源管理及營銷管理中的途徑和方法。

【關鍵詞】大數據 企業管理 機遇 挑戰

一、大數據的定義及性質

大數據，是指涉及的資料量的規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊，亦即它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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的特性包括：第一容量大。數據中的非結構數據比結構數據增長快10～50倍，占數據總量的80%～90%。第二格式多。數據具有很多不同的形式，如文本、圖像、視頻、機器數據等，沒有固定的模式且模式不明顯，而且語法或句義也并不連貫。第三價值高。通過對大量不相關信息的提純，可以對未來趨勢進行可預測分析，或者進行深度復雜分析。第四速度快。可以立竿見影的對數據進行實時分析。通過對其特性的分析，可見利用大數據的實質也就在于對大數據內部信息的關聯、挖掘，通過對大量數據的整合和分析，發現新知識、創造新價值，帶來新發展。在新在監管體制日益完善，企業管理制度逐漸固化，資源又日益匱乏的年代，要想利用有限的資源獲得最大的收益，充分利用信息等無形資產提高企業的軟實力至關重要。信息時代的競爭，已經從勞動生產率的競爭轉變為知識生產率的競爭。數據是信息的載體，是知識的源泉。所以，基于知識的競爭，將集中表現為基于數據的競爭，這將成為經濟社會發展的必然，大數據的商業價值也顯而易見。

二、大數據時代企業管理的機遇

那么，大數據時代的企業管理會得到哪些前所未有的機遇呢？

（一）從大數據中充分及時的挖掘顧客的需求

大數據的出現使得人們不再需要通過調查問卷等形式來了解客戶群，對大數據的利用和整合使得人們能清楚地看到顧客的偏好。比如，在網絡購物盛行的今天，我們經常在郵箱中收到根據我們的偏好所推薦的產品等信息，而這些偏好信息從哪里來，當然是根據我們在網絡購物中所瀏覽的產品、收藏的產品以及訂單購買的產品。而商家通過網絡平臺，可以很輕易的收到這些信息，根據這些信息，不僅可以向顧客推薦降價優惠產品，也可以調整自己的生產庫存量，產品設計傾向，還可以在顧客的消費評價中找到需要改進的地方。在這種情況下，與其說是方便了消費者，更是為商家提供了一條捷徑。

（二）針對客戶的需求和評價隨時對產品做出改進

對大數據的應用和分析可以使生產者們可以了解到顧客需要什么以及什么時候需要，針對他們對已購買商品的評價可以對已生產的產品做出改進，針對產品需求的發展趨勢可以對做出新的產品設計。最重要的是，這些信息通過大數據是可以及時收集到的。所以，在現代的消費者導向市場，對大數據的應用更是勢在必行。當然，大數據對于生產者的有用性，不僅適用于線上產品生產商，同時也適用于線下產品生產商。也就是說，獲取大數據信息既可以通過直接的途徑，也可以通過間接的途徑。

（三）尋找新的市場和商業機會

通過利用大數據，企業甚至可以預知顧客尚未提出的需求，而這通過企業掌握的數據模式和回歸分析即可實現。大數據也可以幫助企業發現哪個市場適合首先推出新產品。

（四）高效節約的組織管理企業

通過對企業所掌握的大數據的分析，可以輕易地發現組織管理中效率較低的地方，從而改進目前的管理制度設計和方法，使得企業管理變得更加高效。特別是在物流業中，將道路狀況、交通信息和天氣條件以及客戶的位置結合起來進行配送安排，可以大大減少資源的浪費。比如，沃爾瑪的成功即源自于其對大數據的成功應用，它的采購、庫存、訂貨、配送和銷售已實現一體化，在節省很多時間的前提下，加快了物流的循環。高效的運行效率，使其總是先人一步，進而從激烈的市場競爭中脫穎而出。

（五）加強企業風險管理

對企業經營的各個過程進行風險預測、風險監督和風險控制是企業管理的一個重要方面。利用大數據，可以針對企業的生產經營以及接觸的客戶或供應商確定其風險類別。特別是在保險業，對大數據的應用可以確定客戶在未來可能的損失，幫助保險公司以恰當的價格和時間范圍為客戶提供恰當的產品，并降低索賠成本和避免客戶騙保行為。當然，在除了保險業以外的其他行業，該項技術應用都是非常有用的，對于向外界提供貸款的金融行業來說，利用大數據對客戶進行全方面分析，也是當務之急。

三、大數據時代企業管理的挑戰

大數據除了為企業管理提供了很多機遇，又為企業管理帶來哪些挑戰呢？

全球各國企業對大數據應用的迫切需求，也突顯出了一個嚴重的問題，就是各國普遍缺乏數據科學家，國內對大數據的應用雖然才剛開始，但也需要面臨這些重大挑戰。

（一）數據分析人才不足

企業對于大數據的應用首先要對大數據進行處理才能實現，而在對大數據的處理環節，數據科學家是能否點燃大數據價值的關鍵。通過數據科學家對數據關系的重新建構，賦予數據新的意義，才能為企業所利用，構筑企業核心競爭力。

但是，成為合格的數據科學家，必須同時具備3種能力：一是熟悉數據分析工具操作。二是熟悉企業業務運作細節。三是具備數據勘探知識。所以，可以同時具備這3種能力專長的人才，還是非常稀缺的。目前國內所有的數據分析師，他們都擅長于為已經發生的問題找出問題源頭并排除問題，卻大都缺乏發掘未知問題的能力。所以，企業在對大數據進行處理的過程中，大多需要國外顧問飛來國內解決問題，而這所花費的時間與成本，也讓大數據處理的效益大打折扣。更根本的是，國內的企業長期以來對于數據的價值都沒有充分的認識，也沒有依賴數據做出決策的習慣，甚至很多還忽視數據的存在，所以，很多企業都沒有長期性的保留數據與應用數據的計劃，這也使得數據分析的前提都難以滿足。

（二）數據存儲能力的限制

從大數據的定義中可以知道，大數據是指所涉及的數據量的規模巨大到無法通過人工在合理時間內進行獲取、管理、處理并整理成為人們所能解讀的信息。視頻作為數據體量最大的一部分，數據量也正以55%的速度逐年增長。目前單節點的存儲設備已無法滿足很多企業巨大數量的視頻監控數據的管理需求，其發展也很難跟上數據的增長速度。目前視頻文件的存儲主要存在以下三個問題：第一存儲設備管理接口不統一。第二存儲資源的管理和分配制度還需補充完善。第三以文件系統為核心的數據存儲方式存在很多弊端，例如，寫文件會導致文件系統元數據區頻繁的持續更新，從而導致文件系統的元數據區被損壞，進而導致文件系統不可用。視頻存儲的重要性因其作為圖像數據和報警事件記錄的基礎載體不必多說，其存儲的需求已經不是一臺或幾臺設備就能夠滿足，我們需要的是建立一個平臺來作為解決方案。但是這些條件，目前還難以滿足。

（三）數據安全的隱患

雖然海量信息的集中存儲會使數據的分析處理更加便捷，但在管理不當的情況下，反而容易導致數據泄露、丟失或損壞，繼而使得企業利益遭受重大損失。數據安全的威脅長期存在，研究表明，目前在泄密事故中由內部人員所導致的泄密事故占75%以上，雖然通過管理制度規范、訪問控制約束以及審計手段威懾等防護措施能在很大程度上降低內部泄密風險，但在個人靈活掌握終端的情況下，這些防護手段仍然很脆弱。一旦終端信息脫離組織內部環境，泄密情況就很可能會發生。所以，為了保護信息的安全，必須采取更完善的措施對信息進行加密，才能實現整個信息生命周期的有效保護，從根本上解決數據泄密的問題。

綜上所述，對于企業來說，大數據既是機遇也是挑戰，大數據中所潛在的巨大價值必然會掀起一場商業模式和管理決策的深刻變革。企業在大數據時代為了獲得領先優勢，必須轉換思維，變革管理模式，充分、有效地利用大數據，挖掘其中蘊含的附加價值，力求在瞬息萬變的全球化經濟環境中贏得競爭，發展壯大。

四、如何在企業管理中正確應用大數據

大數據的興起會顛覆既有的企業管理體系。簡單的來說，大數據就是打破存儲壁壘，對企業多年積累的業務、財務、市場和人事等方面的信息進行深入挖掘和分析，從而發現阻礙業務發展的癥結所在，從而對癥下藥，解決問題。

（一）財務管理中大數據的應用

在大數據時代，首席財務官的工作職責已經從管理財務延伸到企業整體績效的提升。他們可以利用各種數據分析工具對企業進行分析，從而將有限的資源配置在高增長領域，并且制定行之有效的財務流程對企業進行現金流管理、兼并管理及風險管理等。

以前，企業在大力推行財務管理的信息化和標準化時，主要強調要內部統一標準的建立，以確保財務和業務信息的統一。但在大數據的條件下，由于數據采集和分析的工具更為先進，在數據格式不統一的情況下仍能對其進行高效分析，這也就為原本信息基礎架構很差的企業提供了轉型升級的機會。

此外，在大數據時代，企業財務轉型升級的大勢所趨是管理會計與財務會計的融合。如今在數據環境下，財務領域的不斷崛起會是企業在激烈的市場競爭中的最強有力的支撐者，而財務也是最擅于從大數據里發現未來發展機遇和趨勢的開拓者。管理會計與財務會計的融合必能使得財務成為數據挖掘利用的強者，一方面為企業經營管理者作出決策提供科學依據，另一方面也為企業面對大數據的沖擊提供了有利武器。

（二）人力資源管理中大數據的應用

全球范圍內大數據處理技術應用的迅猛增長，將整個社會推動進入到大數據時代。而大數據處理技術本身也將成為中國人力資源管理與招聘行業制勝的重點。近年來，在人力資源管理與招聘行業中，以大數據技術為支撐的產品和解決方案在全球范圍得到了快速增長。人力資源行業企業開始通過出售經過分析處理的商業報告來獲取收益，這種新的商業模式的出現就是基于對商品化的大數據的應用。與此同時，人力資源管理與招聘行業的大數據處理技術還得到了一些歐美政府部門的注意。據此，伴隨大數據時代的來臨，中國的人力資源管理與招聘行業也會而告別過去依靠市場投入驅動增長的粗放發展模式，進入以技術競爭，尤其是以大數據技術為代表的高壁壘競爭時代，從而使這個行業的發展更加成熟。

事實證明，利用大數據下研發的智能系統可以幫助人力資源管理從經驗模式逐步轉化為事實數據模式，從而讓人力測評逐漸由主觀經驗測評轉向數據建模測評，測評結果也將更加客觀可靠。而所謂的大數據人力資源智能系統，它主要解決的問題是利用數據對整個人力資源過程進行控制分析，即通過建立一系列基于企業人力資源管理過程的數據分析模型，利用智能系統強大的分析統計功能和豐富的展現形式等特點，實現對企業人力資源管理分析決策的支持。這個人力資源智能系統可以通過其多維數據倉庫功能進行數學建模，提高人力資源管理決策分析效率，使得人力資源管理體系能夠不斷找到問題所在，從而不斷進行調整和優化，以更好的支撐企業發展和滿足企業整體發展戰略的需要。

在數據爆發的時代背景下，每個企業都已經重新開始確立自己的定位，將對數據資源的整合及分析歸置到核心戰略中，并據此衍生出一系列新的產品和服務。各大招聘網站也利用先進的大數據技術，研發出了一系列以社交網絡和大數據技術為基礎為企業招聘提供服務的產品。也有一些公司通過提供人力資源管理解決方案和行業宏觀分析報告，包括將這些方案和報告提供給獵頭、企業人力資源管理部門、媒體、政府等來獲得收益。例如Wanted Analytics和Forensic JobStats這兩家公司的做法就比較典型，它們可以通過了解在哪里可以找到候選人等方法，快速確定在何處放置招聘廣告，輕松填補職位空缺，幫助企業更快速的找到了合適的求職者。51job的“個人競爭力”分析即與Wanted Analytics的功能類似， 企業通過它可以直接看到投遞該職位的應聘者人數、工作年限、學歷等信息，這樣企業就能更為直觀的比較應聘者的競爭力。

（三）大數據在營銷管理中的應用

從商業本質上來說，營銷的過程就是就是明確需求、提供價值、完成交易、實現利潤的過程。互聯網金融的迅速發展，逐漸改變了消費者的消費模式和行為習慣，也迅速改變著傳統的商業模式。在“大數據”時代之前，企業更多的是依靠CRM或BI系統獲得顧客信息、市場促銷、廣告活動、展覽等結構化數據以及企業官網一些數據，但這些信息只能滿足企業日常營銷管理需求的10%，并不足以洞察和發現規律。而其他90%的數據，諸如社交媒體數據、郵件數據、地理位置數據、音頻視頻數據等這些不斷增加的信息數據，還有逐漸廣泛應用、數據量更大、以傳感器為主的物聯網信息，以及風起云涌的移動4G互聯網信息等，這些都是大數據中所說的非結構性或者被稱為多元結構性的數據，它們更多以圖片、視頻等方式存在，幾年前這些數據一直處于被置之度外無法運用的狀態，但如今在大數據能進一步提高算法和機器分析作用的情況下，這類數據競爭激烈的市場中就日益寶貴起來，它們的作用突出，也能被大數據技術所充分挖掘、運用。但目前，雖然大數據展示了非凡的前景和巨大作用，大數據營銷仍面臨很多問題與挑戰。首先面臨的問題是技術和工具困境，畢竟大數據技術還處在發展期，各方面技術并不太扎實，各項工具仍需要進一步完善。況且真正啟動大數據營銷，我們所面臨的不僅僅是技術和工具問題，更重要的是要轉變經營思維和組織架構，才可以真正開始挖掘這座數據金礦。

作者簡介：鄭薇薇（1991-），女，漢族，安徽宿州人，畢業于貴州大學，研究方向：企業財務與投資管理。