大數據時代下企業管理模式創新研究

段曉夢　姚丹平

摘 要：大數據時代已經到來，對企業來說，既是挑戰也是機遇。本文主要闡述了大數據的定義及特征。先對“大數據”進行了解，然后找到自身所存在的問題。如：仍然使用傳統的處理模式，數據安全化問題，管理大數據人才匱乏，管理體系有待完善等問題。并針對這些問題提出一些處理辦法：培養大數據管理人才，完善管理體系，及時處理企業數據使決策高效準確，建立數據安全監管部門，利用大數據建立一個生態化的企業網絡等。通過這些方式實現大數據時代下企業管理模式的創新。

關鍵詞：大數據時代;企業;管理模式;創新

移動互聯網、計算機及物聯網等技術的發展，互聯網數據的海量增長及積累，微信、微博等網絡社交方式的出現等，都標志著大數據時代的來臨。在很大程度上，大數據推動了時代的發展，在給人們工作及生活提供了巨大便利的同時，促進了企業的發展，增強了企業的競爭力。因此。大數據得到了政府部門及社會各界的廣泛關注。但是，由于大數據的不斷更新變化，為企業對于具有商業價值數據的收集、存儲及分析等方面造成嚴重困擾，因此，對于大數據時代背景下企業管理方式創新的研究非常有必要。

1 大數據的內涵與特點

所謂的大數據，可稱之為海量數據、巨量數據。其數據的量非常龐大，超出了常規軟件的處理范疇。在數據分析中，一般采用的分析方法是隨機抽樣分析法，通過對數據進行抽樣進行分析，得出規律，然后再推及整體。而大數據與之相反，大數據是對全部數據都進行分析和處理，總結出其中的規律和特點，大數據得出的結果，更加真實可靠，貼近實際。大數據具有多方面的顯著特點：第一，容量大小影響數據價值。大數據是一個泛指，對于具體的數據，其容量大小決定的數據的價值高低，一般來說，數據容量越大，價值也就越大。第二，數據類型影響數據價值。大數據囊括了多方面的數據，數據種類越豐富，那么分析出的結果就越加詳細，遺漏更少。第三，數據獲取速度影響數據價值。在現如今的時代，數據更新快，如果數據獲取速度較慢，那么獲取的數據可能實用性就非常低了，這樣也就降低了大數據的價值。第四，數據真實性會影響數據價值。除了以上的幾點之外，數據的真實性同樣會影響到大數據的價值。

2 大數據時代下企業的發展機遇

2.1大數據的資源化發展

大數據時代的到來為企業的發展帶來了新機遇。大數據擁有海量的數據存儲量，借助先進的技術能夠幫助企業從不同平臺獲得所需要的信息資源，這些數據包括銷售以及管理另個方面，在數據的支撐下企業能夠完成更有效的決策，并提高企業的執行能力。所以，很多企業開始著手于大數據的建設，將其納入企業發展規劃中，將其作為重要資源。在激烈的行業競爭中，企業要想長盛不衰就需要搶奪先機，而大數據資源能夠發揮出重要作用，在企業管理中建立起閉合的大數據生態鏈，就能為企業提供更多數據支持。

2.2大數據與云計算的關聯度不斷增強

大數據與云計算在實際應用中具有密不可分的關系。云計算、云空間能夠搭建起大數據運行的必要平臺，在很大程度上提升大數據的處理速度。當前很多企業都非常重視云處理系統的建設，在電商平臺中表現的尤為突出，這是大數據處理中最主要的表現形式。云計算與大數據的深度融合能夠增加企業獲得信息的數量，讓企業獲得更豐富的數據資源用于管理與營銷活動中。此外，利用云計算以及大數據能夠讓企業的管理成本得到降低，從而縮減企業所需要的運營成本投入。由此可知，對于企業管理來說，要重視對云計算以及大數據的綜合運用，讓大數據能夠發揮出最大作用。

2.3數據生態系統趨于完善

在發達的網絡技術支撐下，大數據讓參與其中的各方都緊緊相連，構建起多元化的信息生態空間，它實現了數據信息的多維度發展。在數據生態系統中，從原材料的采購到消費者的購買都利用大數據進行總結分析，這就建立起企業的發展生態鏈條。在市場經濟不斷發展的進程中，市場的成熟度不斷增加，經濟行為的劃分也會更為細致，這就讓大數據信息的準確度不斷增加，每一個參與者都能夠獲得更有效的數據信息，為企業的管理做出更科學的預判，促進社會主義市場的健康發展。

3 大數據時代企業管理面臨的挑戰

3.1企業管理理念缺乏創新

目前一些企業在管理理念方面仍然缺乏創新，特別是“數據意識”相對比較薄弱，導致企業管理效能不高。比如一些企業在開展企業管理的過程中，對大數據的應用相對比較薄弱，盡管在財務管理中已經將大數據應用其中，但大數據技術的應用僅僅局限于財務信息的收集和分析，還沒有對與財務管理工作相關的其他企業資源信息以及市場信息、營銷信息等進行有效的結合，必然會制約財務管理工作的有效開展，同時也無法為企業提供更具有戰略性的財務分析報告。還有一些企業在應用大數據方面缺乏拓展性，比如一些大型企業集團，盡管員工數量較大，但出現了員工流失比較嚴重的問題，但卻沒有運用大數據技術對自身的人力資源建設情況進行分析等，使大數據技術的應用具有一定的局限性，沒有將其數據功能進行有效的拓展和應用。

3.2數據處理形式存在不足

隨著大數據時代的到來，各領域中的各企業在收集數據時，不僅需要充分借鑒傳統管理模式，同時還要在電子商務、社交網絡等基礎上收集各種非結構化的信息與數據，如視頻、音頻與圖像等。但是，在企業管理工作中，大量實踐證實，現階段大部分企業采用的數據處理形式都只能處理結構化數據信息，非結構化數據信息的處理還存在很多問題。要想解決此問題，企業就必須充分發揮半結構化數據信息、非結構化數據信息的優勢，對于很多中小型企業來說，是非常大的創新與挑戰。

3.3數據的及時分析效果欠佳

在經濟全球化的大背景下，企業發展的各種環境都有著巨大變化，需要企業處理的各種數據也越來越多。企業要及時的對各種數據開展處理工作，從而了解企業的實際運營狀況，發現并采取相應措施解決各類問題。而且隨著企業的發展，需要處理的數據越來越多，能否及時的對各類數據進行處理是現代企業面臨的巨大困境。

3.4數據對企業決策造成影響

企業的發展過程中，數據對企業的整體決策產生非常大的影響，對數據的正確處理能夠提升企業決策的合理性及科學性。但是在實際情況中，大多數企業的數據的處理工作過于簡單，沒有根據數據分析研究自身存在的問題及潛在的市場風險。大數據背景下，企業的管理者應該轉化思路，根據數據做出科學、合理的決策，解決企業發展面臨的各種問題。

3.5企業大數據管理人才匱乏問題

大數據時代到來，數據量越來越多，而掌握處理數據信息能力的技術人才卻很少，可以說是供不應求，但人才資源卻是企業發展必不可少的。傳統的人才培養重視知識理論忽視社會實踐，在工作中不能很好地將所學知識運用到實踐當中，所以不能滿足企業的需求。由于工作與專業不符，員工往往無法勝任崗位工作，不能實現人盡其才，反而造成人才的浪費，人才結構分布不合理。就現階段的人才結構來說，第一，學歷結構層次不合理，專業技術人才中高學歷人才占比例較低;第二，人才行業分布不合理，企業管理人才分布不平衡;第三，專業知識結構不合理，熟悉傳統模式的人才富余，而掌握創新模式的人才少。

3.6企業管理體系有待完善

從當前一些企業來看，盡管對大數據技術的應用給予了一定的重視，但由于沒有建立比較完善的企業管理體系，導致大數據技術的應用無法取得實實在在的成效。比如一些企業在應用大數據技術開展企業管理的過程中，沒有深刻認識到對企業數據信息的收集涉及到各個領域、各個部門以及各個部位，因而沒有建立比較完善的企業管理協調機制，甚至一些部門在收集企業管理信息的過程中，其他部門并沒有給予必要的協調和配合，甚至出現了相互制約的現象。

4 企業管理創新方法

4.1創新企業管理理念

理念是行動的先導。做好大數據時代企業管理模式創新工作，至關重要的就是要不斷創新企業管理理念。這就需要企業在開展企業管理的過程中，一定要牢固樹立“互聯網+”思維和“數據”思想，深刻認識到大數據對企業管理工作的支撐性和引導性作用，全面推動大數據技術在企業管理中的系統性應用。在具體的實施過程中，企業應當樹立戰略思維，根據企業自身的實際情況，通過“分步實施”的方式，逐步提升大數據技術的應用能力和應用水平。比如企業可以建立《大數據技術與企業管理融合發展戰略（2019-2029年）》，使大數據技術的應用能夠更具有保障性。要切實加大數據技術應用的投入力度，企業要在人力、物力、財務等方面做好安排，特別是要著眼于提升“數據共享”能力，加強對與企業管理相關數據的收集，并且進行數據化處理，進而使大數據技術的應用可以得到加強，同時也能夠發揮數據資源整合能力，對企業的決策與管理具有很強的基礎性作用。

4.2打破傳統思維束縛，改變企業管理格局

在大數據時代，企業管理的各項工作都不能脫離數據支撐。大數據時代的到來無疑對企業管理造成了威脅，要求企業管理人員正確認識大數據帶來的影響，積極探索解決問題的方法，改變現有的思維局限。

①充分認識數據的不精確性

收集數據的方式和方法存在多樣化的特點，獲得的數據也是多樣性的。隨著數據的不斷增加，最終獲取的數據必然也會存在一定的誤差和不精確性，因此，在大數據時代，企業應將關注點放在精確性上，努力縮小誤差，最大程度地避免由于誤差而造成的破壞。但是，隨著大數據時代的到來，由于細小的偏差對整體的影響較小，存在一些不精確因素都是可以接受的，這充分體現了大數據時代的優點。優秀的企業管理者必須允許存在一定的容錯性，在面對數據的不確定性時，要有包容的心態。

②探索數據之間的關系

企業管理者應正確認識大數據，深入理解大數據時代對數據預測的重要性，明確數據預測的核心和關鍵，從海量數據中針對部分數據進行分析與處理，探索他們之間存在的關系，并在關聯中開展分析與追蹤，最終實施預測。

4.3拓展管理平臺功能

將大數據技術應用于企業管理工作當中，至關重要的就是要大力加強企業管理平臺建設，特別要在信息化、網絡化、智能化管理平臺建設方面取得突破。在開展企業管理的過程中，企業要以大數據技術為支撐，努力構建更具有系統性的企業管理平臺，特別是要加強對企業各類管理平臺的有效融合，實現企業管理數據化、信息化、網絡化。比如企業在開展分、子公司銷售管理的過程中，要將大數據技術與財務管理平臺進行系統的融合，特別是要對現有的財務系統進行優化和升級，強化數據收集、分析、和預測的功能，通過對企業各類數據、市場信息、營銷信息、顧客信息等方方面面信息的收集和分析，拿出具有務實性和戰略性的財務分析報告，為企業戰略決策提供參考。拓展管理平臺功能，還要重視企業管理平臺與外部平臺的對接，比如企業可以將管理平臺與電子商務、物聯網等進行有效對接，強化企業管理的拓展性。

4.4轉變決策主體

在大數據時代，企業管理與傳統管理不同，傳統管理中的決策主體是具有工作經驗的管理者，而大數據時代下的企業將一線員工作為決策主體，完成從精英模式到大眾模式的轉變。事實上，一線員工往往最清楚工作中存在哪些問題，比管理精英更了解用戶的需求，換句話說，一線員工的意見具有很大的參考價值。轉變決策主體可以促進員工間的交流，增強整個企業的凝聚力，充分發揮出一線員工的作用。隨著決策主體的轉變，決策方式也隨之發生了改變，企業運營與決策充分依托全部數據作為主體，基于大數據時代的諸多特殊性，其收集到的數據將不再是簡單樣本，而是所有有關數據，這就需要企業對這些數據進行整理和分析，從中選擇適合的關聯物，鏈接各關聯物，追蹤數據，并在此基礎上預測以后的情況，給出最合理、科學的判斷。此外，在大數據時代，企業應該建立起集影像、文本等多項數據結構于一身的數據平臺，使管理人員可以通過數據平臺實時監控數據，以確保數據的有效性。

4.5培養大數據管理人才

隨著社會的不斷進步，企業也進入了快速發展的階段。對企業管理人員的專業能力和綜合素質要求也要不斷提高，因為管理人員有著管理職責，責任重大，管理人員要時刻保持著清醒的頭腦，要避免貪污腐敗，杜絕不良作風，樹立正確的思想觀和價值觀。在人才培養方面也要加以創新，注重實踐，在實踐中找真知。管理人員要深入了解人才，以便合理的安排各項工作，除此之外，管理人員還要不斷加強后續的學習定期進行學習培訓，跟上時代的步伐，進一步提高自身的管理能力和水平。

4.6完善企業管理體系

在開展企業管理的過程中，對大數據的技術應用具有很強的系統性，涉及到方方面面，因而必須構建更加科學和完善的企業管理體系。企業在開展管理工作的過程中，要著眼于提升企業管理的綜合性、針對性和效能性，將企業管理體系建設上升到更高層面，特別是要著眼于促進大數據技術的科學和有效應用，強化企業管理工作合力建設。比如企業可以建立“大數據管理中心”，同時還要建立“企業管理協調機制”，各個部門、各分支機構負責人都要參與到“協調機制”中，共同研究大數據技術在企業管理中的有效應用，相互之間要形成密切合作與有效協調的運行機制，“大數據管理中心”在收集企業管理數據的過程中，各個部門應當給予通力配合，同時還要強化數據和信息的真實性、準確性和及時性，確保數據收集與分析不出現任何差錯。要進一步健全和完善企業管理制度建設，發揮制度的規范化功能和作用，同時還要在提高執行力方面下功夫，比如企業可以運用大數據技術構建網絡化管理平臺，強化各個部門數據信息共享，并且要建立相應的激勵和約束機制，確保企業管理工作能夠順利開展。

4.7建立數據安全監管部門

隨著互聯網技術的不斷發展，信息安全也成為了當今社會的一個重要問題。在大數據的時代背景下，要保護信息安全，首先要有一個很強的安全意識，做到全面監控，全面防護。而且在不斷提高安全意識的同時，還要不斷的加強防御意識，做好前期的防御工作，對一些重要的信息技術，我們要做好數據的備份和安全管理保護，要對重要數據做到萬無一失。其次，進一步提高企業管理者對突發性事件的應對能力，從自己做起，做好對公司信息安全工作的規劃，從而，加強公司對突發事件的應對能力。

結語

綜上所述，在大數據時代，對企業管理工作提出了新的更高的要求，企業應當深刻認識到大數據技術對企業管理工作的支撐作用，特別是在應用大數據技術推動企業管理模式創新方面進行積極探索和嘗試。通過對大數據時代下企業管理模式創新進行深入的研究和分析，盡管一些企業已經將大數據技術應用于企業管理當中，但應用的過程中仍然缺乏有效的融合和創新，導致企業管理缺乏有效性。這就需要企業在未來開展企業管理的過程中，著眼于推動企業管理模式創新，積極探索大數據技術與企業管理融合、創新、發展的有效策略，重點要在創新企業管理理念、拓展管理平臺功能、完善企業管理體系等諸多方面進行努力，推動企業管理工作步入良性發展軌道，為企業科學發展、戰略發展、持續發展創造有利條件。

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