戰略管理在大數據時代下的應用

趙利

【摘 要】隨著科學技術的高速發展，整個社會已經進入了大數據時代。企業是否能夠準確地收集和分析統計數據對公司有著重要的影響。在這個科技時代，企業需要利用大量數據創造財富、正確匹配企業資源、制定發展戰略。這就使得如何分析復雜的數據為企業的發展尋找有用的信息在科學技術的現代化進程中越來越重要。企業管理者應根據大數據分析技術做出戰略決策，因為在未來，大數據技術與企業戰略管理的融合是未來發展的趨勢。

【關鍵詞】大數據時代；企業戰略管理

在大數據時代，我們的行為，位置等方面的每一次變化都成為可以分析和記錄的數據。“隨著逐漸出現的新業務管理模式的出現，企業已經吹噓數據決策的角色，在傳統的決策模型中，由于難以分析所有數據，業務經理更可能根據現有的決策經驗和直覺。在大數據時代，鑒于數據生成迅速且復雜，使用大數據技術明顯降低了搜索信息的成本。管理人員可以通過大數據技術使用多種數學方法進行建模和分析，使得決策信息更容易獲取。并根據此決策信息進行業務決策，以達到提高公司核心競爭力的目的。未來幾年，中國的中小企業公司數量將繼續增長，希望通過大數據技術的研究，充分利用公司數據的潛在價值，幫助企業快速發展。大數據技術的分析和預測可以側重于促進業務單元的戰略和功能戰略的分析和選擇，以使公司趨于健康。因此，使用大數據技術在不同階段具有乘數效應。

一、大數據時代下戰略管理的背景和現狀

大數據時代的到來改變了公司原有的生產管理模式，企業逐漸采用大數據分析方法進行戰略決策。一個公司掌控著巨大的信息，這些信息過于龐大以至于無法用人力來分析。企業必須利用現代科學技術進行數據分析，同時還能向企業提供科學的戰略決策。大數據的分析與數學模型的建立有著密切的關系。為了提高數據分析的準確性，企業應該建立更多的數學模型，使數據能夠找到適應性模型。與此同時，數學模型應該能夠適應數據的持續增長和發展。管理者需要通過各種數學模型來分析數據，以提高他們的競爭力。隨著社會的不斷發展，企業家希望通過挖掘數據來發現企業的價值，幫助公司迅速實現利益的增長。大數據分析技術可以使業務發展更加良性。

企業決策者通過大數據分析來選擇正確的戰略決策。企業應在大數據分析技術的指導下，使公司適應時代的發展。公司在戰略管理選擇上分析大數據，不斷評估公司的業務管理流程，不斷改變原有的計劃，使公司逐漸成長。

大數據促使企業發生了深刻的變革，現代企業也逐漸向技術革命和創新管理模式發展。為了提高企業的經濟效益，企業必須對企業的內部和外部環境進行分析，對企業的數據進行分析、規劃和控制，以最大限度地提高企業自身的利益。鑒于內部和外部環境因素的復雜性和數據的性質，企業必須運用大數據分析來選擇合理的業務戰略計劃，企業必須使用大數據分析環境，制定正確的戰略使得公司信息能夠準確理解并合理組織結構，實現企業利潤最大化。大數據技術可以分析管理環節和市場需求，利用大數據建立相應的數學模型，為企業發展提供科學有用的決策。

二、在大數據時代企業戰略管理信息技術介紹

（一）企業通過大數據技術的分析進行企業戰略決策

大數據時代的到來改變了公司原有的生產管理模式，企業逐漸采用大數據分析方法做出戰略決策，公司龐大的信息庫無法通過人工努力進行分析，企業必須具備現代科學與技術，利用技術進行數據分析和制定戰略性戰略決策。大數據分析與數學模型的起草密切相關。為了提高數據分析的準確性，公司需要設計更多的數學模型來使數據尋找自適應模型，同時數學模型必須能夠適應數據的不斷增長和發展。管理者需要用不同的數學模型來分析數據以提高他們的競爭力，隨著社會的不斷發展，企業家希望通過提取數據挖掘公司的價值，幫助公司快速實現增長，數據分析技術可以使公司的發展更加有利。

（二）大數據分析優化企業決策結構

大數據資產逐漸成為現代商業社會的主要競爭力，大數據對行業用戶的重要性也越來越突出，大數據促使公司發生了根本性的變化。公司逐漸向技術革新和創新管理發展，如果企業要提高經濟效益，就必須分析公司的內部和外部環境，對公司數據進行預測、分析、規劃和管理可以最大化業務數據。鑒于內部和外部環境因素的復雜性和數據特征，公司必須使用大數據分析來選擇合理的業務戰略計劃。企業需要利用大數據來分析環境，做出正確的戰略選擇，理解商業信息、合理組織結構以求最大化企業利潤。大數據技術可以分析管理環節和市場，為相應的數學家使用大數據模型并提供科學和有用的業務開發決策。

（三）大數據分析為企業管理者提供可視化的參考

企業必須在大數據分析技術的指導下，通過大數據分析選擇正確的戰略決策。在過去人們通過團體和問卷根據消費者的消費模式來調整計劃，結果卻往往會有延時性。所以公司必須首先建立一個動態的數據系統，然后通過數據分析來識別目標客戶，幫助他們自己的人，以及他們的產品和服務，進行有針對性的調整和優化，快速準確地了解消費者的需求。大數據分析在戰略選擇的業務管理中，對公司業務流程進行持續監控和評估，不斷調整原有流程并放慢業務速度。

三、大數據分析對于企業戰略管理的具體應用

（一）大數據分析可大大降低企業新產品開發成本

將傳統產業與大數據產業結合起來，利用大數據技術研究和調查產品的新需求，不僅可以降低開發成本，還可以縮短產品開發和設計周期。例如，一些制造公司經常為產品添加新功能以快速獲得和增加市場份額，但是一些新功能并未被消費者使用，一些真正必要的功能很容易被忽略。面對這種情況，大數據技術通過分析收集消費者需求數據并形成有價值的數據報告，使公司能夠更清晰地開發新產品，降低開發成本的同時增加公司的市場份額。

（二）大數據分析能夠進行數據挖掘與戰略管理

數據挖掘過程主要包括數據倉庫、數據選擇、數據清理、數據預處理、模型選擇等。管理決策和開發過程是將信息轉化為數據的假設檢驗過程，在數據挖掘中可以找到許多有趣的數學模型，這非常有用。數據模型可以存儲在數據倉庫，數據庫和信息數據庫中，在解決相關問題時只能提出相關模型，數據挖掘方法已被廣泛應用。這種數據挖掘方法可以幫助用戶通過方法和參考模型來探索數據，這種方法在企業決策數據挖掘中得到了廣泛的應用。

（三）大數據分析支持企業決策系統

基于網絡技術，大數據分析和分散決策時代已成為大數據下決策的主要形式。企業面臨管理網絡化以求分散決策數據。每個人都參與公司決策使得決策環境更加復雜，但決策的效率尤為重要，傳統的決策支持系統已經不能滿足業務發展的需要，大數據技術為公司帶來更多的科學決策分析，傳統的公司結構將被分散的公司結構所取代。我們將通過顛簸進入創新決策模型，為大數據鏈接，系統結構和互動平臺設置10，000套決策模型，共享成員之間的信息和共享群體決策，以及現有的云服務平臺、數據、數據源、構建模型和結合數據方法。建立基于服務、智能分析、快速獨立的系統支持接口和相關性的智能決策系統，只有充分認識到數據管道技術對企業決策的影響，才能進一步挖掘數據，利用大數據技術分析不同變量之間的數據關系，提高企業決策能力和氣體效率，決策模型分析提高了風險決策的準確性。

四、結語

隨著大數據隱藏的巨大社會效益和經濟效益被世人所發現，關于數據科研的相關人才培養受到政府、高校和企業的廣泛關注。隨著大數據技術的不斷發展，社會政府和企業也考慮大數據技術的運用。如通過大數據技術準確地管理業務，并負責科學決策。大數據技術可以幫助企業提高綜合實力，幫助企業適應未來發展。現在基于數據管理技術的準確性，大數據分析可以為公司提供決策工具，通過數據分析和預測，可以更好地理解業務管理，使業務管理決策更加科學、準確。在企業未來的發展趨勢中，大數據技術將成為企業戰略管理的工具，所以有必要了解企業戰略管理的過程運用大數據技術，這有助于公司對風險和核心競爭力的應對能力，并且會提升公司整體實力。

參考文獻：

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