大數據對企業經營管理的影響研究

萬曉媛

摘 要：互聯網信息時代的到來，讓數據成為企業發展不可或缺的重要條件，數不盡的數據共同組成了大數據時代，企業通過對這些數據的合理利用，可以讓自身獲得快速發展，并且對企業的管理決策、提高工作效率以及信息安全等多種環節都產生了巨大影響。所以企業想要抓住大數據帶來的機遇，就要合理的利用大數據，并且深入分析其產生的原因以及后續發展走勢，并對應提出企業的管理策略以及發展方向。本文首先對企業經營管理中利用大數據的必要性進行了分析，在闡述了大數據給企業經營管理帶來的影響，最后給出了相應對策。

關鍵詞：大數據；企業；經營管理；影響研究

為了更好的適應消費者需求，與市場發展保持一致，企業管理者就需要根據自身發展的方向以及市場競爭的實際情況構建合理的決策，其中最有效的利用手段就是大數據，有別于傳統決策普遍靠經驗、邏輯以及直覺等非常主觀的因素，數據可以很客觀的呈現出企業所有需要的信息，再根據這些信息，進行合理的決策，大數據的到來，也宣誓了數據驅動決策的時代已經來臨。

1.企業經營管理中利用大數據的必要性

我們的日常生活已經被各種數據所填充及影響，包含了我們的工作、娛樂、生活，都被分解成數據，并被互聯網所獲取。企業如果想要在大數據時代中，利用數據分析對自身的經營管理帶來好處，就要深入挖掘用戶數據潛在含義，從根本上分析出現這些數據的原因，這樣才能讓用戶數據得到最大化的利用，從而讓企業的經營決策符合市場發展方向。大數據的來臨對企業有著諸多好處，也會讓企業面臨風險和危機，所以企業在利用數據的同時，也要做好網絡及數據安全的防護工作。

2.大數據對企業經營管理的影響

2.1工作效率方面的影響

任何時候機遇都是與挑戰并存的，既然大數據給企業的決策及經營帶來的極大的發展機會，那么就一定需要企業面對伴隨而來的挑戰和危機，需要企業在經營管理的過程中，及時調整方向及管理策略，以便適應數據時代的特性。比如現階段企業需要在大量的數據信息中獲取有效的數據，就需要運用科學的手段從龐大且復雜的數據群中進行技術處理，避免數據失效。所以要能夠加大對數據庫的投入，通過數據庫對這種龐大數據進行科學合理的運算及解析，這樣才能讓企業提高數據的處理能力，也讓管理策略能夠及時從這些數據結果中獲取有利參考內容。

2.2管理決策方面的影響

管理決策對企業的日常經營起到了至關重要的作用，以往傳統的企業管理，普遍是依靠企業決策者自身的管理素質、生活經歷以及知識背景等，對所有企業問題通過主觀的方式進行判斷決策。而在市場經濟發展初期，這種方式可以讓企業快速應對面臨的危機以及機遇，但隨著大數據時代的來臨，已經不能僅靠企業決策者，通過對一些簡單、淺顯的信息和數據進行主觀判斷作出決定，目前的市場經營環境較為復雜、并且經濟全球化以及企業集團化的發展趨勢越來越明顯，這就要求企業要能夠跟上時代發展的步伐，通過對內部決策方式的調整，進行資源的重組及優化，這樣才能通過對不同地區的數據分析，進行有針對性的管理及發展。

3.大數據下企業經營管理對策

3.1以數據為依托進行企業的經營管理

要想讓企業的發展適應大數據時代的環境，就要提高企業自身對內部數據信息管理、優化及整合的能力，并且利用真實有效的數據讓企業所有工作內容能夠有參考方向。并且要有專業的數據平臺，能夠對企業的經營管理活動進行數據化的解讀以及分析，這樣才能讓企業的效率有效提高。還要借助互聯網的各種公眾平臺，通過對社交網絡的合理利用，來獲取有效的用戶信息，并且對用戶意識進行引導，這樣才能讓企業獲得真實的用戶反饋，有利于企業分析和了解目前消費者的使用習慣。

3.2培養專業數據管理人才

人是社會組成的最基本條件，而不管是何種團體，都必然離不開人的活動，企業的日常運營也是一樣。所以為了保證企業能夠正常經營，并且在大數據時代中保持有利的競爭地位，就需要積極尋求專業的數據管理人才。并且不斷進行數據技術方面的培養，這樣才能讓企業保持對數據的敏感性，并且通過對專業人才的培訓及管理，讓企業具備對數據的預見能力以及強大的分析能力，這樣才能滿足企業經營管理時對數據的需求。

3.3挖掘數據背后的深層價值

任何數據的產生，都有其深層的含義及本質行為所引導，所以企業想要通過對大數據的利用，達到經營合理化，就一定要對用戶數據進行徹底分析，并且以數據庫為發展基礎，通過對所有有效數據的收集、解析，從而提供企業創新發展的方向及動力。并且賦予企業個性化的發展方向，就一定要有強大的數據處理、分析能力，還要企業決策者能夠認可數據的作用，并且能夠主動了解數據產生的深層意義。

4.案例分析

4.1案例概況

神華寧夏煤業集團煤制油化工質檢計量中心（簡稱質檢計量中心）是公司的直屬二級單位，中心成立于2009年5月，現有管理、操作人員712名，下設5個職能管理部門，9個生產分析車間，其中8個生產車間部門均需要24小時上班，確保工藝裝置的穩定生產。

4.2實施目的

4.2.1實現“精準質檢”的需要

“精準質檢”是煤制油化工質檢計量中心的工作目標，做到“精準質檢”，對基地化工裝置進行精準的樣品采集、化驗、分析、計量尤為重要。精準數據將會為生產裝置的工藝調整提供重要依據，為裝置的安穩長滿優運行提供有力保障。

4.2.2實現數據資源共享的需要

目前，中心投用的7個分析化驗樓分布于煤制油化工基地的各個廠區內，相隔距離遠，雖然每個樓內設備種類多，但各樓中相似或相同的設備也不少，對同類設備的操作維護等在各車間人員間的經驗分享和交流十分不便，不利于提升工作效率，也不利于員工間的相互學習和交流。為了將中心各車間的人員培訓、設備操作和故障排除等進行分享交流，需要將采集分析的數據、各種設備等建立不同的數據庫，并對數據庫中的數據進行分析、分類和總結提煉后通過聯網進行資源共享。

4.2.3實現高效管理的需要

通過建立中心各種類型的數據庫，并對數據進行管理和分析，摸索和尋找其中有規律性的、有特點的、有代表性的東西，可以從中發現和提煉有助于生產和提高工作效率方法或措施，能夠更好地解決工藝裝置涉及區域大、分析樣點多、分析項目雜、所需儀器設備雜的“一大、一多、兩雜”問題，有利于促進在分析過程中對分析人員技能水平、設備管控、質量監督、采樣點排查、異常數據分析、創新管理等的提升，實現高效管理。

4.3數據庫管理的主要做法

4.3.1LIMS系統上線運行

2011年7月，煤制油化工質檢計量中心實驗室信息化管理系統（簡稱LIMS）一期系統上線，系統檢測業務涉及煤制油化工園區甲醇、烯烴、聚甲醛裝置的原材料、煤質、中間控制、產成品、環境監測樣品的分析，功能主要為樣品登錄、結果輸入、審核、發布、合格證打印與合格率統計等工作流程，使園區內數據信息傳遞標準化、快捷化。隨著2017年400萬噸/年煤炭間接液化項目的建設，LIMS二期項目主流程成功上線運行，該項目作為集團公司百萬噸級烯烴智能制造項目之一，通過升級改造，進一步提升了工藝裝置數據查詢效率和分析統計，LIMS二期系統的優化升級，實現了從樣品采集、登錄、制備、檢驗分析、分析結果錄入、審核直到報告生成和發布的全流程自動化。

4.3.2設備管理數據庫的應用

隨著煤制油化工園區項目的不斷拓展，質檢計量中心承接的工作任務日益繁重。各車間人員及儀器設備分別分布在各個廠區中七棟化驗樓內，分散的化驗室實現了及時配合各裝置采樣分析的目的，但在人員培訓與設備操作管理上帶來難度。特別是煤制油和烯烴二期投產以來，化驗項目及分析儀器大量增加，同時儀器設備到貨時間緊，培訓時間十分有限。每月發生的維護保養占360余臺，月平均進行故障維修約50臺，全年開展儀器設備培訓近4800人次，產生的維修維護費用和備品備件消耗量很大。所有這些給管理、操作、維修維護都增加了難度和工作量，如何減少培訓環節改進培訓方式，提升員工自主學習的熱情，減少不必要的集中培訓時間；如何提高操作人員的精準操作能力等都成了問題。中心以梳理歷年分析過程中出現的《異常數據記錄》、《故障處理》等內容對照儀器設備進行層級分類、剖析原因、查找錯誤，形成異常數據庫和故障分析處理數據庫；明確不同條件下的參數設置要求，進行遞度分類編制比對表；將《儀器操作手冊》中要點步驟提煉，融合《分析標準》中重點內容，輔助自制的儀器設備操作視頻，綜合成一套簡易直觀的標準化流程圖等方式，形成五個模塊的“快速臨摹操作”法，借鑒互聯網APP應用軟件，實現掃碼即學。

4.3.3質量管控數據庫的應用

中心現有有效標準 780 項，其中國家標準 422 項、行業標準 195 項、美標 17 項、企業標準 146 項。通過中心2018年每月的《綜合月報》的數據匯總及發布，促進了各車間對本車間方法查新、更新的受控管理；各車間內部、外部質量監督的具體實施的合規性，對存在的問題進行參比。依據煤制油化工板塊分析計劃要求，每月中心計劃完成裝置項目數約33萬項次，中心以《質量月報》、工藝數據關聯、項目間數據關聯的管控，實現了煤制油分公司、烯烴一分公司、烯烴二分公司、甲醇分公司各裝置的分析計劃項次、完成項次、完成率，加樣項次的數據匯總，

4.3.4建立精細監管數據庫

中心能不能堪當集團公司煤制油化工板塊分析化驗計量重任，重點要抓細節管理。2018年每月的《綜合月報》匯集了對生產技術中的標準物質使用、測量溯源、原始記錄、曲線制作等標準要求是否符合的監督；展現了各車間亮點工作，并要求仿效推廣。各車間月度分析計劃完成率、數據差錯率、設備運行完好率；樣品采集數量、安全分析量；設備檢定情況、設備期間核查及維護保養情況，維修情況、故障情況、調試情況；物資到貨情況、庫存情況、盤點數量；費用發生、預算情況比對，內部市場模擬結算發生與預算比對；未完成分析計劃原因、未檢定原因、不達標等原因的大數據匯總、分析、發布，實現了中心各車間的全面監管。

4.3.5建立經驗集數據庫

從甲醇裝置、聚甲醛裝置、烯烴裝置、煤制油等裝置試車投產、達產，經歷了太多的不確定因素和問題，質檢人都一一的將問題進行了化解，此過程也為我們積累了很多試車分析經驗、大檢修分析經驗等。《試車分析指南》、《氣化分析工藝包》的編制完成，很好的闡述了從試車前人員統籌、人員培訓、實驗室分析條件確認、裝置確認、分析標準確認、儀器調試、物資儲備等到試車期間的分析數據管控、安全管控、分析方法優化等做到哪些，做好哪些，彌補了裝置試車前分析包的缺失，為試車分析準備少走彎路，提供了參照。《大檢修分析指南》也為確保檢修期間安全事故為零、分析數據及時、準確、服務滿意度達標提供了模式參考。

4.3.6計量數據庫的應用

中心負責整個化工園區生成品的計量工作，全年公路衡器檢斤近20萬輛車次，7個磅房過磅凈重達到近700萬噸；全年鐵路檢尺1.1萬輛罐車，凈重50萬噸。公路檢斤、鐵路檢尺都面臨著很多的實際困難。公路衡器磅房域跨度大較分散，過衡貨品種類繁多，各個數據歸口管理部門要求時間節點上報不同的采購、銷售數據報表；集團公司要求鐵路檢尺縮短時間配合鐵路做好發運工作。對此，中心通過建立計量管理數據庫系統，對計量數據進行了有效的管理和整合。

4.4實施取得的效果

4.4.1實現了分析數據的集中管理

LIMS系統為實驗室的操作簡單化、智能化、無紙化，提供了可靠保障。最大限度地提高分析速度和分析質量，最大程度地減少了人為因素的干擾，保證了標準實驗規程的嚴格執行，確保了檢驗分析數據的真實可靠，提高了實驗室數據錄入工作效率，大大提升了實驗室信息化管理的水平和分析數據的可追溯性，提高了工作效率，實現了煤制油分公司、烯烴一分公司、烯烴二分公司、甲醇分公司的數據查詢統計、實驗室質量管理、資源管理以及實驗室一般管理的信息化要求，保證了質檢中心出具的質量報告的準確性和權威性。

4.4.2為生產工藝的調整和改進提供依據

中心實驗室以分析化驗計量服務整個煤制油化工板塊園區，試車原始數據的收集，裝置穩定數據的分析，能更好的為工藝技改提供數據支持，為裝置穩定項目頻次的調整做參考。數據庫的應用實現了工藝裝置與分析數據間的關聯，分析項目間的數據關聯，簡化了學習內容，提高了學習效率，實現了各裝置取樣點分布圖整體布局、增進了視覺記憶，提升了分析數據的關聯判斷和異常處理。并對加樣項次進行重點關注，分析、了解工藝加樣點、加樣項目，更好的了解工況的異常和變化。通過對各裝置重點關注項目控指標合格率進行統計分析，核算關注項目最大值、最小值、平均值，不合格項次，合格率，分析出不合格原因，及時反饋工藝，指導工藝操作。

4.4.3提高了經濟效益

通過計量數據庫管理系統，實現了計量數據與銷售系統的對接，實現了與汽車衡重量及狀態數據的無縫連接，實時取重完成空車皮重、重車毛重自動計量并自動計算凈重的閉環流程，對司磅員提供按多種條件靈活查詢統計計量數據報表；嚴格限制網點操作人員的數據修改權限，保證原始數據的安全，對空車與重車的作廢流程嚴重按不同流程進行自動處理。為各個數據歸口管理部門提供銷售、采購計量統計分析報表，杜絕了信息孤島的出現。每年可以為公司節約2000萬元的過磅費用。鐵路罐車檢尺通過自發編程建立數據庫比對分析系統，將每次檢尺作業的2000組數據智能匹配對比，自動提醒異常數據，保證發出的火車符合《鐵路危險化學品運輸管理條例》質量不超重，體積不超裝。裝車的流量計出現問題能夠立即處理，把人為出錯幾率將至“零”概率。同時縮短了4個小時檢尺工作時間，也縮短了鐵路罐車4個小時租賃時間。節省人工4名，每年能節約鐵路租車費用18.25萬元。

4.4.4提升了管理水平

通過數據庫管理系統，經過對各車間涉及的經營管理、安全、技術、設備、質量、采樣點等數據的監管和分析，完善了中心的“五化”管理（專業化，標準化、精準化，高效化，可視化），為精細化管理積累了更多經驗，為中心各車間碎片化數據收集做鋪墊，為中心重點把控、亮點推廣，生產技術問題分析、技能水平提升、存在問題糾錯做實時參照，做到了各項工作實時全面把控，直觀的獲取重點關注信息，碎片化資料系統梳理，同時，也為中心的安全生產和崗位技術培訓等提供了充足的素材，做到了對中心各種儀器設備的集約化和高效化管理，密切了中心各車間工作的協調性，有效提升了中心管理水平。

結束語：

大數據已經成為市場經濟重要組成部分，企業要加快對大數據時代的了解，并且重視數據分析和利用。

參考文獻：

[1]王曉宇. 大數據對企業經營管理的影響研究[J/OL]. 現代營銷（下旬刊），2018（10）：154-155.

[2]周慧. 大數據時代對企業經營管理的影響及對策分析[J]. 中國市場，2016（37）：178-179.