大數據背景下企業管理模式創新研究

趙怡晨

（天津財經大學，天津 300000）

隨著第三次工業革命后信息技術的發展，以計算機為載體的各種新型智能技術噴涌而出，技術的創新催生出了各種新型社交網絡平臺，如微博、微信、博客等，除此之外，移動電話使用模式、實體店購物行為、GPS定位數據、視頻瀏覽數據等多種方式在現代生活中司空見慣。作為結果，可供分析的數據量迅猛增長，簡直到驚人的地步，大數據時代由此拉開序幕。大數據時代企業面臨的問題不再是數據缺乏，而是如何優化、獲取和實時利用海量數據為企業創造最大價值。與之相適應的，企業管理模式也需要做出相應的變革。

一、大數據的定義

“大數據”這一概念最早來自美國，極具影響力的美國社會思想家阿爾文·托夫勒在1983年出版的《第三次浪潮》中就曾提出，大數據將是第三次浪潮濃墨重彩的一部分。一些人將大數據定義為網絡數據，一些人將其定義為傳統數據庫軟件不能處理的大數據集，大多數人更偏向于IBM給出的定義，他們認為大數據具備容量大，實時性強且形式多樣等特點。簡而言之，“大數據”就是所涉及的數據信息規模巨大到無法通過一般信息處理工具，在合理時間內完成擷取、管理、處理，并整理成為能夠幫助企業進行經營決策的資訊。

在“大數據”時代，不計其數的企業、個人乃至智能機器隨時隨地都會獲取和產生新的數據。如今，大數據已滲透了我們的日常生活，比如社交媒體數據、網站注冊數據、消費行為數據、視頻播放數據以及衛星云圖數據等，如今這些數據都唾手可得，數據收集已不再具備競爭力，企業真正應該關注的是如何在紛繁復雜的數據中找到它們之間的關聯，由數據驅動進而將其轉換成對企業有價值的資產。

二、大數據時代下企業管理面臨的挑戰

（一）企業管理者不重視大數據的運用

大數據的巨大商業價值并沒有被企業管理者發覺，因此更談不上充分開發大數據的潛在功能。在我國，大多數企業管理者對大數據的認知不足，只把數據分析視為傳統信息分析企業的工作范疇，而沒有發現大數據將給企業生產經營帶來的飛躍性變革，這些管理者還是更多的把關注點放在傳統的財務預算和財務報表制作等之上。而大數據時代不僅要求管理者意識到數據信息的重要性，更要求將這一思想延伸到企業各部門的工作中，比如要求財務人員不僅具備基礎的會計記賬職能，更要懂得結合各部門日常工作中產生的數據信息分析其背后所蘊含的商業價值，將大數據信息作為原料，加工處理成能指導各部門進行生產決策的重要資產。

（二）企業的商業智能化程度不高。

在客戶至上的市場環境中，如何既能掌握正確的信息，又能擁有將這些信息轉換成具備決策支持作用的資產的高級分析系統已變得至關重要。過去，人們很難做到實時的匯集、分析信息，原有的信息處理系統已無法應對大數據時代與日俱增的海量信息。如今，隨著科學技術的發展和管理方式的轉變，更高級的信息處理系統應運而生，它就是“商業智能”。目前，對于很多企業來說，將大量所獲得的數據進行存儲已變得不難實現，但是，如何有效率的處理這些數據仍是一個挑戰。企業可以通過這些數據了解客戶的以往習性，但要保持、保護和獲取新客戶就需要更系統精細的分析，即使當客戶并沒有直接與企業溝通的時候，他們也需要傾聽客戶們正在說什么，客戶們的需求是什么。而商業智能系統正好能滿足這一分析需求。大數據時代，商業智能系統正是能夠幫助企業迅速搭建自己的大數據可視化分析平臺，提升數據洞察能力，成功轉型為“數據驅動”的智慧型企業的工具。

（三）大數據人才匱乏

當今世界人才依然是最重要的資源之一，對于企業來說，擁有專業性高精尖的人才就是掌握了核心競爭力，才可能在企業競爭中立于不敗之地。近期，雖然輿論熱點逐漸從大數據轉向人工智能，大數據產業也得到了整合，但大數據人才的缺口仍然很大。據2017中國互聯網最熱門的人才報告，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運行和數據分析是六個最苛刻的這個互聯網行業的人才。其中，數據分析人才最稀缺，供給指數最低，同時，跳人才的熟讀在數據分析上也是最快的，平均跳速是19.8個月。由于大數據是一門新興產業，在我國尚未形成系統的人才培訓模式，現階段大數據專業人才的培訓方式主要是高校培養和社會商業培訓。但是，一方面高校的人才培養周期較長，無法快速解決企業現時需求，而且高校教學主要側重于理論層面，往往容易忽略聯系實務，造成理論知識系統完善的人才卻無法適應企業實務工作的問題。另一方面，社會培訓又缺乏系統性，目標導向太明顯，培訓內容無法兼顧全面。可以說，在數據分析人才匱乏的背景下，誰能搶占人才先機誰就擁有了強大的市場競爭力。

三、企業管理模式創新建議

（一）企業管理者要充分意識到大數據的重要性

企業管理者是企業發展創新的靈魂，其觀念指導著企業生產經營決策的方向，因此，要實現企業管理模式的創新企業管理者必須先更新觀念。首先，管理者要從本質上認識到大數據不僅僅是數據收集與整合，而是對海量數據進行分析和整合、實時對數據進行分析、妥善存儲以及保障信息安全；其次，企業管理者要鼓勵各個部門積極參與到企業的經營決策中，廣泛聽取前端部門的評價及反饋，結合對大數據的分析實時了解商品或勞務市場動向；最后，企業管理者要逐漸改變以報表等財務信息為主的決策理念，讓大數據充分發揮應有的作用。

（二）提高企業的商業智能化程度

阿里巴巴首席戰略官曾鳴認為，真正有難度的并不是技術本身，而是如何采用智能商業的思路來重新審視自己所有的業務流程，甚至對以往的業務模式進行全面的改造和創新。比如智能CRM（Customer Relationship Management）系統就是智能商業的一種表現形式。2018年4月22日在天津召開的第十一屆中國綠公司年會就以“智能商業時代”為主題，共同探討了企業該如何調整商業模式去適應和擁抱新的機會，推動質量變革、效率變革、動力變革，實現有價值的發展，同時也將智能商業的可持續發展作為議題進行了探討，由此可以看出，現代企業對商業智能的重視，我們有理由相信，商業智能化水平的高低在一定程度上決定了企業未來的發展前景。

（三）加強對大數據人才的培養，增設首席數據官

除高校培養模式外，社會培訓也是大數據人才培訓的重要方式之一。據中國商業聯合會數據分析專業委員會分析發現，社會培訓機構雖然數量眾多，但對大數據人才的培養方向有失偏頗。主要表現在以下幾個方面：首先，人才培養偏重技術，忽視業務實踐；其次，人才培養存在片面化，缺乏綜合性；最后，人才培養具有功利性，分級認證的方式極具誤導性。大數據人才培養的本質是順應時代發展需求，培養既有專業技能有全局視野的有用之人，服務社會發展，這關系到我國綜合國力的提升，因此，社會培訓一定要認真設計、謹慎從事，從實踐應用需求中構建出的大數據人才知識體系，萬不可舍本逐末，落入“過度商業化”的窠臼而忘記了初衷。更不能以人才培養為掩護，追求單純的商業利益。

“大數據”背景下，對數據的處理和分析不再僅僅是IT部門的工作，它需要同時具備IT、業務和銷售技能的綜合型人才來掌控，CDO即首席數據官應運而生。首席數據師可以說是一個數據分析的全能專家，CDO需要兼備技術技能和業務知識，但魚和熊掌很難兼得，很多人才術業有專攻，他們能夠成為數據分析員或者數據框架師，但一個成功的CDO必須具備這些技術技能，同時還可以運用業務技能。CDO具有單一責任制，負責建立和推廣“數據完整性、可重用性和保護。”他們優先考慮的是對于整個企業而言“更好的辦法”，即使對特定業務部門來說，這可能不是完成工作的最簡單便捷的辦法。CDO加入最高層主管隊伍，有助于企業獲得大數據和分析帶來的持續、變革性的商業價值，可幫助企業將決策模式由直覺型轉變為分析推動型。

四、總結

總之，大數據正以勢不可擋之勢席卷社會生活的方方面面，各行各業在享受它帶來的便利的同時也面臨著巨大的挑戰。面對這種新形勢，企業必須順應時代潮流，不斷加強創新管理模式，乘著大數據的時代東風，探索出一條更適合當今市場環境的企業管理之路。