探究大數據時代企業管理面臨的挑戰與解決對策

王益妃

摘 要：隨著我國科學技術的不斷發展，當今人們已正式進入大數據時代。市場經濟的到來，加劇了企業之間的競爭，企業要想實現長足發展，就必須跟上時代發展潮流，融入大數據理念和技術。但大數據作為一把雙刃劍，在給現代化企業管理帶來發展機遇的同時，也帶來了諸多挑戰。基于此，本文先闡述大數據的含義與特點，并提出大數據時代企業管理所面臨的挑戰，最后探究相應的解決對策。

關鍵詞：大數據；企業管理；挑戰；解決對策

中圖分類號：F270.7 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）10（b）-125-02

在信息技術飛速發展的背景下，當今市場格局也得到了發展，大數據成為企業發展的重要依托，這就對企業掌握數據能力提出了更高要求，大數據也深受企業重視。大數據中包含著龐大的數據網絡，能夠在新格局下不斷發揮企業的資源優勢，因此大數據也得到越來越多企業管理層的應用，在企業管理中，充分融入大數據技術，對數據群進行挖掘和整理，從中提煉出有價值的信息。采用量化評定標準為企業運營情況提供精準數據和可操作戰略。但是，大數據技術也給企業管理帶來了諸多挑戰，為了能夠全面掌握大數據技術，還需要對企業管理展開調整，從而順應大數據時代發展需求。

1 大數據相關闡述

1.1 大數據概述

大數據從字面意義上是指海量的數據集。但大數據的含義不僅如此，還包括大數據技術，如數據挖掘、數據分析等。大數據與人們的生活息息相關，如網購平臺淘寶、京東等都需要對海量信息進行搜索、對比、分析，這些都是大數據的應用表現。麥肯錫咨詢公司所發布的大數據技術相關報告中，對“大數據時代”作出了定義，其是指數據已滲透到各行各業中，并成為重要生產要素的時代。

1.2 大數據的特征

大數據概念在國際上并沒有統一的標準，但其具有以下幾個特征：

（1）規模性。大數據的規模不斷擴大，搜索、分析的規模量也有所增加，全球各地只要有互聯網平臺的地方就會產生數據源，并匯聚成海量的數據集。大數據量級不能用GB、TB、PB衡量，而是用規模更大的EB、ZB量級衡量。

（2）多樣性。多樣性是指大數據的多種數據源，數據結構和類型非常多，其中包括各種數據，有全結構、半結構，還有非結構。內容涉及多方面，如文字類數據、圖片類數據等，還有網頁，同時也包括視頻、地理信息、點擊流量等。

（3）高速性。大數據信息流動非常快，該特性會造成數據價值急速降低，甚至是消失，因此數據信息具有非常強的時效性，數據生成也非常迅速。在《大數據時代》中維克托提到，大數據增長速度是時間經濟增長速度的5倍以上。

（4）價值性。大數據中有非常多的可挖掘價值。雖然大數據中蘊含非常高的價值信息，但價值密度非常低，即大數據中并非所有數據都有用，只有一部分數據具備核心價值。

2 大數據時代企業管理所面臨的挑戰

2.1 未形成有效的大數據思維

大數據的思維方式較為復雜，并已影響到每一個行業。例如，百度可以根據用戶的瀏覽搜索情況、點擊量等，精準推送信息，滿足用戶多方位的瀏覽需求；淘寶可以根據用戶瀏覽商品信息，分析用戶購買力、喜好等，針對性地推送商品信息。而這些準確的信息定位就是大數據運行的結果。當前，人們對于大數據達成了以下幾點共識：

第一，分析數據可對結果分析精準；第二，每一處數據都會被相應的方法而捕捉到；第三，重視相關性；第四，運用科學計算思維構建立體模型。

雖然人們對以上四點已經形成了共識，但是部分企業在管理中難以做到這四點。例如在數據分析上，數據分析產生精準結果是在定性輕以及重視定量的基礎上形成的，但多數企業則是相反，重視的是定性非定量，在結構、屬性等未明確的情況下，匆匆定下結論，造成企業管理、營銷相混，與大數據思維不相符，無法充分發揮大數據的積極作用。還有很多企業在管理中照搬傳統管理方式，注重因果關系，任何事都要刨根問底。而大數據時代下人們更加追求相關性關系，并非是因果關系。面對數量眾多的大數據，我們只是知道了表象“是什么”，而未能了解深層的含義“為什么”。

2.2 數據信息真實性與可靠性要有效選取

大數據時代，數據是企業的無形資產，但是，企業所收集的數據是否有價值，是否有挖掘空間才是最重要的。但是即使是高級的數據庫，也可能搜索出沒有價值的垃圾數據，這些數據會給管理者決策造成負面影響。因此，無論是哪種數據來源，都要求企業能夠對這些數據真實性、可靠性進行甄別。

2.3 數據分析的局限性

當今數據信息已經改變了人們的日常生活，但也要求我們認識到，大數據分析由于技術的限制，局限性大。企業決策者需要認識到，大數據雖然可以給人們生活帶來方便，企業管理、經營決策也可根據大數據模型分析、解決，但管理者無法通過技術來預測活動，難以消除活動中存在的不確定性，更不能分析其價值觀、情感表達。大數據雖然已融入各個行業，但其本身并不完善，企業必須要認識到這一情況，采用先進技術和思維優化大數據存在的漏洞，不斷創新，靈活運用大數據才是最正確的。

2.4 企業管理落后，不會變通

改革開放之初，很多企業都從中獲利。當時傳統實體經濟作用非常大，但時代在進步，隨著時間的推移互聯網迎來了高速發展，很多傳統企業未能適應互聯網發展大潮而漸漸失去了競爭力，最后只能“關門”。當前雖然有部分企業開始意識到網絡平臺的重要性，并想通過網絡來“謀生”，但是早期管理思想、模式依然滯后，管理者思想依然局限于傳統數據庫信息中，不符合當代消費者的消費觀念。企業缺乏大數據操作人才，也難以獲取有效信息數據，無法確保數據及時與準確。而大數據則改變了傳統管理方式，影響到傳統媒體與金融業。

3 大數據時代下加強企業管理的對策

3.1 推動扁平化管理

在正式步入網絡時代之前，管理者向下級傳達一系列的指令與通知時，通常都是先傳遞給中層，再傳遞給基層，這是縱向管理方法，這種信息傳遞方式往往會造成數據信息失真。同時，如果基層出現了問題要及時匯報給企業領導，還要一級一級的傳遞上去，中間過程非常多，很有可能錯過最佳的有效處理時間點。

大數據時代不管是管理者所下達的命令，又或是基層所提交的問題，均可通過平臺統一發布。這是由于在網絡背景下，信息傳播快速、方便，能最大程度避免信息傳達時的多階梯傳統，確保信息的準確性，實現扁平化管理。這種信息的扁平化能有效減少企業層級結構，運用信息化的管理方法，可以幫助企業管理人員實時快速獲取員工動態，及時告訴員工業務以及管理的情況。所以大數據時代的管理模式已從“金字塔”情況轉向了扁平化管理。例如美國微軟公司就是構建了數字神經系統，該系統主要用于員工發布信息、共享信息，這樣即可保證信息發布和反饋的實時性。

3.2 積極采用科學決策方法

（1）有效掌握大數據。《Time》指出，不管是哪一個領域，如政治、公共、商業等，以直覺、經驗決策的優勢不斷下降。大數據時代下需要采用合理、科學的決策方法。在傳統企業管理模式下企業管理者要找出問題以及其產生的原因，這極有可能錯過問題的最佳解決時間。在大數據時代下，管理者必須要轉變決策思維，只需要對數據分析得到相應結論即可，無需挖掘數據信息的根源。

（2）決策大眾化。傳統企業決策模式都是通過高管進行決策，一旦決策產生錯誤會使企業在經營發展中產生較大的失誤，甚至可能因此而“關門”。大數據時代下，企業獲取信息的渠道眾多，而且信息架構也較為完善，因此決策主體需要由高層決策轉向大眾決策，這樣才能夠保證決策信息的完善性。

（3）事先預測。大數據的到來為企業事先預測提供了多種可能，企業管理人員通過收集各種信息為決策者提供有用的信息，確保信息支持的有效性，避免過去事后解決問題的情況，導致決策信息過于滯后。例如Farecast系統，采用數據分析，預測機票價格精準率達80%，每一張機票可為客戶至少節約50元。可見，大數據預測可突出其動態性、時效性、規律性，并且企業管理中可以全面掌控數據的三種特性，為企業管理決策注入新的活力。

3.3 展開大數據庫營銷管理

企業需要時刻獲取單個用戶數據信息，并和相關用戶信息數據結合分析，這樣即可更好地掌握市場消費趨勢，為企業后續發展提供有效幫助。通過對大數據進行分析、預測，可以分析行業發展、市場發展的趨勢，對新市場進行洞察，及時掌握市場機遇，將錯誤數據、虛假數據進行判定和過濾，提取更有價值的數據信息，幫助企業管理層作出科學決策。

在大數據時代下，以產品為核心的營銷思維已不適應市場發展趨勢，消費者更加注重個性化服務，所以必須要以客戶為銷售核心。第一，開展大數據營銷的基礎是對消費者行為分析。企業結合產品的信息瀏覽時間、頻率、使用率、訪問習慣等，對消費者購買行為展開分析，以此得到用戶的數據信息；第二，選擇具有價值的信息，根據用戶在網上的搜索記錄等，對信息進行整理、甄別，選擇目標客戶；第三，做好用戶體驗，在滿足客戶需求時為他們提供超出預期的體驗，為用戶提供優質化的服務。

3.4 全面利用可視化工具

現如今，可視化數據要比文字數據更有競爭力，如視頻、圖像、圖形等展現雜亂無章的數據，并深度挖掘、詮釋數據間的相關性、發展態勢。數據可視化要同時實現可視性、交互性、多維性。特別是在大數據時代下，新型可視化工具要具備的特性包括：第一，簡潔的界面，容易操作；第二，多樣化的展現形式；第三，多樣化數據集成；第四，實時更新。如今常見的可視化工具有Google chart API、Processing、icharts等。通過可視化展現產品，可以更吸引客戶眼球，也能夠更加直觀地展現產品功能。

4 結語

綜上所述，隨著互聯網技術不斷發展，大數據的到來絕非偶然，大數據時代的開啟，使每一個企業都處在大數據的浪潮中，受到大數據帶來的影響。如果無法和時代一起進步，就會被時代所拋棄。因此，企業必須抓住大數據時代帶來的機遇，勇于迎接挑戰，這樣在大數據浪潮中才能實現可持續發展。

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