大數據環境下企業管理模式創新研究

曹婧

摘 要：隨著我國科學技術的飛速發展，互聯網信息技術已經在各行各業得到了廣泛的應用，如今屬于大數據時代。無論是生產還是生活，或者企業的運行管理，都需要應用到大數據。大數據在為我國經濟的發展提供了源源不斷的動力。企業目前也利用大數據輔助管理工作的開展，實現了管理模式的創新。以往的管理模式存在著很大的局限性，在整合與獲取信息方面較為滯后，因而導致了企業管理存在著很多的問題，而大數據時代的到來，能夠使其得到有效的解決。基于此，本文基于創新視角，針對大數據環境下，企業建設與發展所面臨的挑戰和機遇，并嘗試提出了幾點創新企業管理模式的相關策略。希望通過本文的研究，能夠為我國企業管理工作提供一定的借鑒，最終能夠推動我國企業的健康穩定發展。

關鍵詞：大數據環境；企業；創新；管理模式

斯坦福大學的Paul Saffo早在1997年就提出，數據是公司的主要業務；到了2011年6月，麥肯錫咨詢公司將一份關于大數據的報告公之于眾，其中對大數據領域的相關技術以及應用進行了細致的分析；美國政府于2012年3月針對大數據提出了“大數據研究與發展倡議”的戰略。隨著近年來云計算、物聯網以及移動互網等科學技術的飛速發展，涌現出了諸如微博、微信等大量的新型服務方式，海量的數據呈現飛速增長的態勢，大數據時代已經到來。大數據時代對于社會的發展變革提供了強大的推動力，不僅為人們的生活與工作提供了很大的便捷，還能促進政府工作效率的有效提升，同時對于企業綜合競爭力的提升也有著十分積極的意義。政府、企業以及世界對于大數據時代的重視程度都非常高。

大數據時代的到來，使得企業以往管理信息數據的方法發生了徹底的轉變。企業相關數據的存儲、收集以及分析等方面都會發生重大的變化。國外目前大部分先進的企業都將商務智能技術以及大數據應用到了生產經營活動中，數據所發揮的作用愈來愈大。基于這樣的大環境，在管理方式方面，企業也面臨著巨大的挑戰。企業目前在各方面都出現了大量的數據， 而以往挖掘數據的技術與方法無法實時的分析與處理企業的大量數據，已經不能滿足企業的發展需求。這就需要以我國企業信息管理工作的具體需求為基礎，把握好大數據背景下的挑戰與機遇，對企業管理模式在大數據環境下管理方式以及思維體系所產生的變革進行研究，在此基礎上創新企業的管理模式。基于此，本文根據國內外目前的相關研究，以新的理念與思路對大數據時代下創新企業管理模式進行了探究，以期能夠實現我國企業管理決策“從業務驅動”轉化為“數據驅動”，最終推動我國企業的更好更快發展。

1 研究背景

1.1 我國大數據研究現狀

Nature雜質出版專刊在2008年對大數據的潛在價值和價值進行了分析與介紹，大數據在學術研究的領域正式出現，大數據同時也是各學科重點研究的問題之一。科學雜質出版社于2011年2月出版了《數據處理》專刊，其中對大規模數據所產生的挑戰進行了探討，并針對大數據在科學研究中所發揮的重要性進行了闡述。對于大數據的定義，維基百科是這樣描述的：大數據指的是，在一定的時間內，無法通過常規軟件工具獲取、管理并處理的數據集合。隨著傳感器的廣泛應用以及社交媒體、互聯網等新興媒介的崛起，即時、動態的數據大量涌現，存儲、匯總與分析這些數據，已經成為所有社會管理環節中的重點內容。

大數據的基本特征共有四點。其一，規模大。隨著各行各業的不斷發展，數據量在不斷的擴大，容量已從GB升級為PB，甚至于EB和ZB，后一級為前一級的1024倍；其二是多樣化。數據有著多維性、多元性和異構性的特征，可見其復雜程度之高。數據類型可以分為三種，分別為半結構化數據、結構化數據以及非結構化數據，非結構化數據目前在大數據總量中約占80%-90%，屬于大數據的主流。其三是增速快。數據無論是生成還是增加，其速度都非常驚人。其四是具有較強的實效性。數據有著很高的頻率，且時間間隔很小，數據連續的、動態的，需要進行即時的處理，這在很大程度上促進了數據時效性的提升，同時也使處理數據的難度增加。

我國大數據的研究還處于初級階段，在研究大數據環境下創新企業的管理模式方面存在著一定的局限。就大數據時代而言，其戰略意義并不在于擁有大規模的信息數據，而在于采取專業化的方式處理這些數據，促進加工處理數據能力的不斷提升，并將蘊含在信息中的商務智能挖掘出來，從而促進知識資源的形成，使數據實現增值的目的。本文基于商務智能技術（信息處理工具）的相關應用，對創新企業管理與大數據的結合進行了研究。

1.2 商務智能界定

商務智能屬于知識系統的范疇，涵蓋了企業競爭者、客戶、合作伙伴、內部運作以及競爭環境方面的知識，能夠結合企業的業務目標，對信息管理、人工智能、數據挖掘與管理等各種理論jinx9ing綜合的運用，以達到探索、發現、挖掘企業數據的相關規律，從而使企業完成商業戰略決策的制定，提升企業的持續競爭力。內外的很多專業學者都對商務智能展開了深入的研究，也取得了很大的成果，商務智能在國際上得到了廣泛的應用。

2 企業基于大數據環境下所面臨的挑戰

2.1 數據觀問題

大數據時代下，企業采集、分析、存儲上的數據量呈現出爆炸式的增長。企業數據有著較多的類型，既包含了結構化數據，還包含著非結構化以及半結構化的數據，這些數據往往從物聯網、電子商務以及電子商務等有關的業務活動中產生。企業處理數據的方式目前只能用來處理結構化數據，但由于非結構化數據占據著很大的比重，怎樣實現這些非結構化數據的整合與整合，從而使數據的價值發揮出來，對于企業而言較為困難。

2.2 整合數據問題

企業信息系統中有很多不同的系統平臺存在，業務不同的數據庫中都有很多的數據存在，業務模塊不同，數據也無法關聯在一起，實現共享。很多企業對于收集、整合與應用關鍵業務數據的工作比較關注，但卻很容易忽略非關鍵業務的相關數據。基于大數據環境下，通過商務智能的構建，對其中的內容進行挖掘，就需要進行數據集市的構建，將相關的數據整合起來，并對其進行分析。目前企業面臨的挑戰之一就是整合不同業務平遙的數據。

2.3 專業技術問題

大數據下的技術問題與數據的處理、挖掘與存儲有著密切的聯系。云計算、信息技術以及交互行為等技術得到了廣泛的應用。處理大數據的工具——智能商務系統實現了多媒體、網絡、挖掘知識、知識發現等現代化技術的融合。商務智能技術涵蓋了數據的采集、分析與整理等各個方面，能夠以最短的時間為企業提供數據分析的方法和技術。商務智能作為大數據時代的核心技術，就企業界來看，還沒有被廣泛的應用到與IT 有密切關聯的行業。

2.4 數據安全問題

企業的數據量增長速度非常快，管理海量數據的工作也變得十分困難，尤其是對數據進行安全防護設置。就網絡空間而言，計算模式如果以分布式處理為主，那么很容易受到黑客的攻擊。目前，網絡交易變得愈來愈頻繁，這也大大增加了企業的運作數據、客戶隱私等信息泄露的風險。黑客如果對大數據分析技術有了一定的掌握，就會應用這些技術來攻擊企業。目前，信息安全在很大程度上阻礙了大數據技術的發展。

2.5 價值識別問題

信息的資源化、知識化以及資本化是大數據的價值所在，我國目前很多企業對于大數據的價值并沒有形成充分的認識。大數據是組成企業內部資源的重要因素之一，企業決策者必須針對企業數據資源開展戰略規劃工作。在識別大數據價值上，企業需要組織工作人員接受專業的教育培訓，這樣工作人員即便不具備IT專家的技能，也能挖掘數據。然而目前的情況卻是，只有相關人員具備了專業的知識技能，才能靈活的處理大數據。

3 基于大數據環境下創新企業管理模式策略

3.1 構建商務智能的信息平臺

企業要想在大數據時代將信息中的價值充分的挖掘出來，以促進智能化程度的提升，就需要將產品的生產、設計、財務、管理以及銷售等相關的工作做好，實現企業商務智能平臺的構建。企業信息化不僅是指企業內部辦公無紙化以及自動化的實現，還需要對員工管理數據質量的意識以及信息意識就行培養。真實可信的數據能夠為企業的決策管理奠定基礎，對于企業信息系統的構建而言十分重要。此外，企業需要對數據挖掘以及商務智能方面的人才進行積極的引進。

3.2 以決策“雙驅動”為基礎構建數據戰略模式

大數據時代的突出特征之一就是以數據為核心，企業數據戰略的構建是知識產生的源泉。企業要對企業運營戰略中數據戰略的作用于地位進行深入的把握，重視企業綜合競爭力的提升，要將企業的戰略決策與數據緊密聯系在一起，這樣決策者才能關注數據，為決策奠定好基礎。商務智能信息能夠實時監控數據，能夠為企業業務進程提供驅動力。因此，企業要進行數據與業務“雙驅動”模式的構建。

3.3 落實好知識管理

對于企業而言，知識屬于無形的資產。很多先進的企業認為管理與創造能力決定著企業的價值。知識管理能夠在企業中實現知識的有效應用。大數據時代從本質意義上講其實是知識時代，然而學習知識的環境有著較大的復雜性，且知識管理與合作有著密切的聯系。經過處理，數據能夠轉化成信息，通過商務智能工具對信息又能轉化為知識，企業在知識管理系統的構建中對這些知識進行應用，能夠創造出更多的價值，推動企業更好的發展。

3.4 重視首席數據官的培養

商務智能沒有在我國得到廣泛普及的重要因素之一就是不重視首席數據官的培養。首席數據官工作的主要內容就是將數據視為企業的核心資源，并對企業相關的業務數據以及社會評論等方面的數據進行分析，增強企業與社會之間的聯系，將企業數據的價值挖掘出來，以提升企業決策的科學性。因此，企業要對首席數據官的培養予以高度重視，積極引進專業的人才，定期組織專業人員進行大數據知識技能的培訓。

4 結束語

本文針對大數據環境下企業所面臨的挑戰以及應對策略進行了分析，希望對企業管理工作能夠提供一定的參考與借鑒。

參考文獻

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