大數據時代下企業大數據應用管理體系的探討

張明濤

[摘? ? 要]當前，大數據正在逐漸滲透到公司的管理體系中，并提高了公司的管理質量和效率。大數據技術也在不斷改進和完善，在促進公司管理改革方面發揮了一定作用。本文首先分析大數據在企業管理應用程序中的作用，最后針對大數據在企業中的更好應用進行優化，以進一步增強大數據應用程序在企業管理中的優勢。

[關鍵詞]大數據時代;大數據應用;管理體系

[中圖分類號]TM76 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2020）06–0–03

Discussion on Enterprise Big Data Application Management System in Big Data Age

Zhang Ming-tao

[Abstract]With the development of information age， the development scale of big data industry is expanding. The use of big data affects the operation form of each industry and becomes an important strategy for the development of many industries. The effective use of enterprise data for digital operation will be an important way to? improve the competitiveness of enterprises. At present， big data is gradually infiltrating into the company's management system， and improve the company's management quality and efficiency. Big data technology is also constantly improving and improving， in promoting corporate management reform has played a certain role. This paper first analyzes the role of big data in enterprise management applications， and finally optimizes the better application of big data in enterprises to further enhance the advantages of big data applications in enterprise management.

[Keywords]big data era; big data application; management system

1 大數據應用背景和概念

1.1 大數據應用背景

該國認為大數據是經濟轉型和發展，重塑競爭優勢并提高政府治理能力的重要機遇。大數據已成為一項國家戰略，各級政府都在積極推動和發布許多政策來支持和指導相關產業的發展。

1.1.1 技術環境

云計算，物聯網和移動互聯網等技術的逐步成熟和集中應用將創造數據時代，并為大數據應用程序分析提供數據基礎。大數據應用分析技術的不斷發展，已經形成了基于Hadoop和其他開源技術框架的技術體系，并通過各種技術來大力支持大數據的存儲，分析和顯示。

1.1.2 申請狀態

如今，大數據技術的發展日新月異，大數據應用程序的規模呈爆炸性增長，應用程序的價值越來越突出。大數據涉及金融，電子商務，交通，醫療，工業制造等領域;權威機構預測，到2020年，中國大數據直接應用市場規模將達到8000億元。麻省理工學院的一項研究發現，使用數據來制定決策的公司比不使用數據來制定決策的公司生產力更高。

1.2 大數據應用概念及特征

1.2.1 與大數據應用有關的概念

大數據應用程序和大數據應用程序管理系統沒有行業標準定義。根據研究現狀及其含義來定義本主題。大數據應用程序：基于大數據，針對組織的業務問題和業務發展。發現數據中固有的信息，規則和知識，提供業務分析，管理決策和發展預測，并提高組織的運營效率和管理水平。一系列業務活動是數據管理的重要組成部分。大數據應用管理系統：有序，高效地開發大數據應用的整個過程，例如調整，建立和應用結果，以實現組織目標，例如組織，系統，融資和支持技術。用于確保管理框架。

1.2.2 大數據應用的特點

大數據為傳統數據分析賦予了新的意義。大數據方法基于海量數據，可以分析和檢索數據中更詳細，更有價值的信息。大數據應用程序的特點是對非專業集成應用程序的多種要求，廣泛的數據源，對連續迭代優化的高要求，多樣化的構建過程以及共享結果的高價值。..大數據應用程序需要集中的需求管理，標準化的施工管理和控制，迭代的優化和改進，大型共享應用程序以及最大的數據價值。

2 大數據應用管理體系架構

2.1 大數據應用的管理方式和內容

通過研究，數據應用程序管理可以概括為三種模式：分布式管理，功能復用和集中管理。數據應用管理模式主要集中在四個方面：組織管理，需求管理，施工管理和結果管理。

2.1.1 管理模式

分散管理：所有部門都以分散方式運行數據應用程序，而無需集中管理。例如，在特定的國有集團中，公司的每個業務部門都有一個業務數據部門，負責執行與數據應用程序相關的工作。功能重用類型：將管理數據應用程序的職責分配給現有部門，并專注于管理某些數據應用程序流程。例如，一家工業公司依靠公司的信息技術部門來構建公司的所有數據應用程序項目。集中管理：建立獨立于技術和業務部門的物理或虛擬管理組織，以集中管理整個數據應用程序。例如，國有銀行在與技術部門相同的級別上設立了數據管理部門，以協調整個銀行的數據管理和管理應用。

2.1.2 管理內容

組織管理：指數據應用程序管理的組織形式，可以歸納為以下類別：實體組織類型：建立獨立于技術和業務部門的數據應用程序實體管理組織，重點是數據應用程序管理。虛擬組織類型：數據應用程序管理虛擬技術組織由技術和業務部門組成，并且數據應用程序管理是集中執行的。功能重用類型：將數據應用程序管理職責分配給現有部門，并負責數據應用程序流程的集中管理。需求管理：指數據應用程序的需求管理形式，可以歸納為以下幾類：基于項目：通過控制企業級數據管理特權來集中管理大數據應用程序需求。基于數據類型：控制大數據應用程序分析項目可集中管理大數據應用程序的需求。構造管理：是指數據應用程序構造的管理模式，可以歸納為以下幾類：系統構建項目管理模式：遵循系統構建驅動力，傳統信息項目構建管理模式來設計，研究和開發程序，在線操作以及執行其他管理。如何管理大數據項目：基于大數據應用程序的特性，由關注于管理數據需求和不斷迭代模型的數據分析驅動。成就管理：指數據應用結果的管理模型，可以歸納為以下幾類：共享如何構建：指共享如何構建大數據應用程序。共享的內容包括構建計劃，分析模型，過程以及其他復雜的過程文檔。共享經驗和知識等分析結果：指共享數據應用程序的分析結果。

2.2 每種管理模式的優缺點比較

分散管理，功能重用和集中管理這三種管理模式中的每一種都有其優點和缺點，適用于各種行業和規模的公司。

2.2.1 分布式管理

企業級數據管理和控制功能薄弱：企業很難全局控制其數據應用程序的行為。高數據應用程序成本：管理數據應用程序的成本較低，但是企業數據應用程序的總體成本較高，因為反復構建的并且無法共享結果。數據應用程序創新功能強：構建和使用數據應用程序幾乎沒有限制，這有助于加速數據應用程序創新。

2.2.2 重用功能

企業級數據管理和控制功能很常見?，F有部門功能的集成對數據應用程序的整個過程進行企業級控制。數據應用程序的成本很高。由于無法從整個過程管理構建數據應用程序，因此重復構建和結果。無法共享情況;通用數據應用程序中的創新能力：構建和使用數據應用程序的某些規范和約束條件對數據應用程序創新有一定影響。

2.2.3 集中管理

強大的企業級數據管理和控制功能：企業可以掌握和控制整個過程以及對數據應用程序的控制。數據應用程序的成本低：盡管管理數據應用程序的成本相對較高，但是實現企業級需求調整和結果共享可以實現數據應用程序的整體成本。不高;強大的數據應用程序創新能力：實現了需求調整和結果共享，形成了企業級數據應用程序創新機制，并促進了改進的數據應用程序創新能力。

3 大數據應用于企業管理的作用分析

3.1 有利于提升企業獲取信息的能力

信息技術的發展，企業對信息的獲取捕捉能力有一定的要求，傳統獲取信息的速度不足以滿足企業的要求。現如今信息量隨著時代的發展不斷增加，傳統信息的獲取普遍需要消耗大量的時間和精力，并且在信息的質量上得不到保障，信息沒有一定的結構，很難進行梳理。大數據技術的應用極大程度的彌補了普通信息獲取的缺陷，大數據具有海量的信息數據庫，并且在信息的獲取上面占有一定的優勢，可以快速的獲取所需要的信息，并且可以高效的對信息進行科學的整理、分析、反饋。對信息的梳理速度是普通技術遠遠達不到的，可以在大量紛繁的數據搜索到需要的資料，向企業提供更有價值的信息。

3.2 提高判斷決策能力

大數據的應用提高了企業決策的科學性，現代化社會的發展影響著行業市場的變化，企業管理者的決策力對企業的發展有著重要的影響。部分企業管理者在進行決策的過程中，為了保證決策的正確性和判斷的科學性，都會借助于該行業的理論知識作為決策的前提，將實踐經驗作為判斷依據，但是會消耗大量的時間，制約企業的發展。以大數據為核心的決策系統的利用可以提高決策的科學性，大數據結合自身的各類傳感器收集有關信息數據進行經驗模擬，利用海量的知識庫通過科學管理判斷出相關的發展趨勢，比企業管理者做出的決策更具有參考價值。隨著大數據的技術不斷完善，各個企業優先選用利用數據完成決策，結合數據可以得到有效的決策依據，提高決策的準確性，同時又節約了大量的時間。

4 大數據管理發展建議

4.1 組建企業大數據實驗室

大數據的應用可以提高企業在該行業的競爭力，但是需要有瞻前顧后的思想，不能只滿足于眼前數據所帶來的利益，要想保證企業的大數據管理可持續發展，主要依靠大數據技術和大數據發展模式。激烈的市場環境下，不會留給企業等技術成熟的時間和機會，因此企業需要自主構建專屬自己的大數據發展模式，是保證企業穩步發展的重要前提。首先企業需要建立大數據實驗室，實驗室可以分成兩部分，試驗部門和研發部門，試驗部門需要通過專門的技術人員不斷挖掘目前大數據的不足，進行查缺補漏，將優良的性能進行保存，制定出滿足現階段技術需要的設計方案。然后將成熟解決方案交給研發部門，由研發部門進行開發和應用，研發部門需要不斷探索新的業務應用和探索新的存儲技術，不斷完善企業內部的大數據系統，不斷提高大數據應用水平。

4.2 加強高素質人才培養

大數據時代，技術更新速度很快，創新人才是不斷實施創新技術的重要前提，實現不斷更新技術以滿足業務服務，需要不斷加強對人才的培養。在市場多變的情形下，只有抓住業務邏輯的快速創新權，才能獲得很多的利益。企業需要不斷挖掘數據應用水平高超的技術人才，進入高校招聘大數據專業的高素質人員。在企業內部重視人才創新能力的培養，可以建立專門的培養機制，組織學員共同學習新技術和探討技術經驗，提倡鼓勵創新，不斷提升研發隊伍的專業水平。

4.3 數據管理循序漸進

利用大數據管理模式有一個過渡期，在此期間需要明確了解到數據管理各項職能，需循序漸進。在此過程中主要重視的問題便是數據架構和數據安全，保證在應用的過程中要配合大數據的開發，過渡階段的數據管理可能會出現與傳統數理管理系統職能不一樣，需要熟練掌握大數據內容管理。

4.4 合理結合大數據管理與應用

各企業在享受大數據帶給的利益的同時，需要合理將管理與應用結合。大數據下的管理擁有一定的需求。隨著信息數據量的增加，大數據管理可能會增加一定的挑戰，但是要結合大數據的應用能力，不然將實現不了企業對管理的需要。數據應用的速度和管理速度成正比，管理為數據應用提供基礎，兩者互相影響。相互制約，數據應用帶來業務價值和反饋。需要研發部門有一定的銜接和處理能力，不斷加大兩者的結合速度，保證企業數據管理高質量進行。

5 結束語

大數據開啟了智能化時代，在此背景下，需要不斷的發掘企業數據管理高水平人才，不斷實現技術上的創新，才能發揮出大數據更大的價值。

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