大數據分析在企業管理中的應用

韓慶坤 劉瓊

摘 要：大數據分析的概念是當前的熱門話題，任何企業都想借助大數據分析提升自己的競爭能力，但是如何運用大數據分析及對大數據分析的理解各個企業又有不同的認知。本文從企業管理的角度去嘗試應用大數據分析，試圖應用大數據分析提升企業的管理水平。

關鍵詞：大數據分析；情報；統計分析

中圖分類號： F279.23 文獻標識碼： A 文章編號： 1673-1069（2017）03-14-2

0 引言

大數據分析是當下非常熱門的一個話題，各行各業都在炒作大數據概念。仿佛不和大數據發生關系就好像趕不上時代。但是大數據的概念和作用仍然需要澄清，尤其是在特定環境中就一定要說明大數據的作用及如何真正利用大數據。

本文介紹了大數據的概念，大數據分析思路，僅從企業管理的角度去分析大數據的作用，并介紹了大數據分析實施項目注意事項。

1 大數據分析綜述

隨著信息技術的發展，各行各業都或多或少地應用了信息系統，尤其是20世紀90年代數據倉庫技術產生以來，數據規模出現了PB級的增長。以前企業只是把信息系統作為輔助業務管理的一個工具，而不重視數據的作用，而現在，企業發現通過數據分析可以更好地理解用戶需求和企業運營，幫助企業持續增長和盈利。在這種背景下，“大數據分析”概念應運而生。大數據分析的本質是從數據中發現價值，通過大數據分析發現新的商業機遇和商業價值。如果僅僅是數據分析和分析數據，將會陷入技術的陷阱，企業會得不償失。

大數據的“大”取決于數據分析的起點以及數據處理的方式。大數據并不僅僅是大。大數據具有“4V”的特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

大數據分析并不是一種技術，而更像是一個概念，其核心理念就是從超越傳統的數據分析方式，從海量數據中選取與企業有關的價值。擺脫了信息系統的視角，關注點不再是信息系統本身，而是通過信息系統沉淀的數據，從數據中發現用戶的行為等信息，從數據的本質上去挖掘價值。

大數據分析是伴隨著數據科學的快速發展和數據密集型范式的出現而產生的一種全新的分析思維和技術，大數據分析與情報分析、云計算技術等內容存在密切的關聯關系。

大數據的本質是基于大量的多維數據，只針對少量幾個目標，在一定范圍的時間周期內進行預測，大數據分析過程就是情報收集過程。

2 大數據分析在企業管理中的作用

2.1 使企業內信息統計更加真實

企業內部數據收集可以是跟管理相關的數據，以前的數據都是基于人工統計的，是傳統的報表方式，并不能得到管理過程數據，都是結果數據，這種情況下，數據都存在“人為因素”。所以可能給高層決策帶來錯誤的信息，導致錯誤的決策。而通過大數據分析，可以對數據的結果進行驗證，從多個維度對數據的結果進行分析，保證數據的真實性。

以前都是單口徑統計數據，各部門為了自己的利益必然會對數據進行加工，因為沒有相互制約的方式，最后不同口徑的數據會有不同的結果。而通過大數據分析，從對個維度對數據分析，每個口徑的數據都相互制約，誰都無法對數據加工。當然，這需要對數據的結果帶來的利益進行平衡，實現相互制約的作用。

比如，生產車間要上報產量數據，需要有每天的兌現率，每周兌現率和每月兌現率，為了完成這個數據，就必須按時完成產量。每月上報產量時就會自動將每天的產量求和，如果出現沖突就表名數據由問題，會從財務成本的口徑反映出來。

2.2 為企業管理提供情報支持

一般在大型企業中都設有情報部門，主要是研究產業前沿情況，市場競爭信息等。傳統的情報分析主要依賴情報人員的專業背景和經驗，依靠情報人員主觀的洞察力和眼光，通過人的分析和推理做出情報研究的結論。這種情況下，雖然能夠取得一定的成果，但風險很大，基本是依賴人的主觀能動性。但是隨著信息技術的發展，知識越來越廣泛，而人的認知能力總是存在一定的局限性，企業對情報人員的要求也就越來越高。

大數據分析的出現為了企業情報分析提供了可能。大數據的“4V”特性與情報分析的要求不謀而合。大規模特性說明了情報分析的廣泛性，數據分析要盡可能地多；高速化特性說明情報分析的時間性要求，數據分析要講究時效性；多樣化特性說明情報分析的來源要廣，數據分析要從多渠道獲得信息，互相印證；價值說明了情報的最終目的，也是數據分析的目的，數據本身沒有價值后者分析的結果沒有價值都是徒勞。

大數據包括企業內部數據和企業外部數據。通過企業內部大數據分析，可以將企業內部的各項數據都收集起來，包括管理中的數據，制造過程中的數據等，實現通過數據分析獲悉企業內部的狀態，全方位把握公司內部運行狀態，做到“知己”。

通過分析企業外部數據可以獲得企業的環境或者競爭情況，做到“知彼”。企業通過大數據分析可以為企業管理提供企業發展所需要的情報，為企業發展做出貢獻。

2.3 縮短企業決策周期

企業傳統的管理決策主體往往是業務專家和精英高管，都是靠個人的意志和思想進行決策。隨著大數據應用的不斷深入，大數據分析正在逐步發揮作用，為管理決策提供支持。大數據分析結果能更加準確地反映數據所隱藏的知識，反映數據的內部規律。通過大數據分析正在使決策越來越科學。依據大數據分析進行決策，讓大數據主導決策并從中獲取價值，是一種前所未有的決策方式，正在推動著企業管理準則的重新定位。大數據分析將直接影響管理決策的變化，傳統的管理決策逐漸成為歷史。越是數據化管理的公司，越重視數據分析的作用，數據分析的結果對企業管理的決策影響也越來越大，決策周期也將越來越短。

3 企業大數據分析注意事項

3.1 明確用戶群體

大數據可能擁有更大、更多樣的用戶群體。大數據的成功很大部分取決于組織中的哪些人使用系統。大數據成功的最重要方面之一是必須為整個企業帶來價值，企業中可能會有專注于戰略層的用戶，也會有專注于戰術層的客戶。

大數據分析要針對不同的人群設定不同的數據，因為每個人關心的重點數據都不一樣。所以在選定數據范圍時要根據不同的用戶確定不同的數據范圍。

每個人都必然會關心自己的興趣點，所以要根據每個人的利益值定制用戶的報表，只有這樣才能讓每個人都融入進來。

比如，把生產的每個產品都列出來就沒有指向性，因為負責不同產品的管理者不關心別人的完成情況，只關心自己的完成情況，所以就需要將用戶個人有關的數據進行整合，在一個報表中就可以得出用戶需要的數據結果，滿足個體的需要。

3.2 確定數據責任人

數據分析要以源數據為基礎，如果源數據就是錯誤，那么就會導致錯誤的分析結果，所以，大數據分析對數據的準確性要求也非常高。

建議數據分析過程是由數據中心統一負責，在分析過程中只對數據的規范性修正，而不更改源數據的準確性，滿足數據的真實性。

3.3 分析目的要明確

數據分析的目的一定要清楚，目的有兩個，一個是作為實時值的結果，是為了及時獲取當期的報表值，目的就是與目標對比，是對結果的直接評價。

另一個目的是通過分析獲得一定的結論。就是報表本身并不知道結果的好壞，必須通過大量的分析才能得到結論。

前者應該針對管理者，管理者就需要直接對結果進行評價，沒有大量的時間去分析結果的好壞。后者是針對輔助決策的人員，這些人需要使用大量的數據分析，形成結果以后再呈現給管理者。

4 結束語

大數據分析將對各行各業產生巨大的影響，對大數據分析的重視程度也將影響了企業的管理水平。大數據分析不是只對電信、互聯網等行業有影響，對一般的企業也將會發生作用。現在多數已經把數據視為金礦，從大數據分析中獲取對與企業有價值的信息，使數據不再沉睡。

在企業管理中如果也能夠引入大數據分析的理念并付諸實施，將會使企業管理水平得到極大提升。在實施過程中，企業需要根據自己的特點，制定實施策略和目標。其中，最核心的就是如何從數據分析中獲得企業的價值，或者說，數據分析能夠為企業帶來哪些提升。不要盲目地為了數據分析而進行數據分析。

參 考 文 獻

[1] 孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013（01）.

[2] 陳為民，張小勇，馬超群.基于數據挖掘的持卡人信用風險管理研究[J].財經理論與實踐，2012（05）.