大數據與企業經濟績效分析

陶 金

一、引言

現如今大數據技術得到了諸多行業的廣泛應用，海量的信息數據得到諸多領域的應用，這一形勢下對諸多領域的商業發展模式帶來了一定的沖擊。對廣大企業來說，大數據技術的應用有助于推動企業的可持續穩定發展，彌補企業經濟績效管理方面存在的不足。基于此，本文從精準營銷、研發改進以及生產效率三個方面分析了大數據對企業經濟績效的影響，為大數據在企業績效管理中的合理應用提供參考依據。

二、大數據概述

1.概念

大數據具體指通過相關軟件在短時間內收集、整理與分析海量數據，是一種以科學技術為基礎的數據信息處理方式，將其應用于企業中能夠提高企業的決策能力與洞察能力，對于推動企業的發展十分重要，同時有助于提高相關業務工作的信息化水平。目前相關移動設備、智能軟件已得到了廣泛應用，其更新換代的速度非常快，形成了海量數據，僅采取傳統分析工具無法全面收集、分析數據，因此大數據技術得到了廣泛應用。大數據并非指數據的大小，而是處理海量數據所用的先進技術，能夠在短時間內實現對大量數據信息的處理與分析。對金融行業來說采用大數據技術能夠高效完成數據信息的收集、整理工作，通過分析得出最終結果，進而有效提高工作效率與質量，為數據的真實性與可靠性提供保障。

2.基本特征

對大數據的基本特征進行分析，主要包括下述幾個方面：（1）海量性。大數據覆蓋了海量的數據與處理量，其基數十分龐大，相關統計數據顯示，2020年全球數據量增長為上一年的50倍，同時在企業日常發展、經營階段也會形成大量的數據信息。（2）高速性。采用大數據技術處理信息數據的速度十分快，在互聯網時代背景下，計算機等設備的性能也在不斷優化，為信息的實時處理提供保障。（3）時效性。大數據技術對信息進行處理具有真實性，通過能夠將準確的信息及時傳輸至使用者，能夠體現數據的時效性。并且在數據傳輸與處理的過程中，數據存在程度不一的變化情況，具有多樣性的特點。（4）數據價值密度較低。企業運行發展過程，并非全部的數據信息都具有價值，同時摻雜大量的無價值數據，因此需要做好篩選工作，只需要篩選具有價值的數據信息便可。

三、大數據對企業經濟績效的影響分析

1.大數據背景下的精準營銷

傳統營銷管理模式需要企業充分了解目標市場，明確銷售收入的準確需求。但是在實際營銷過程中，企業需要籌集大量資金建立市場信息網絡。為了提高自身產品的銷量以及市場競爭優勢，需要注重產品的平均成本，這樣才能提高競爭能力。差異化的營銷管理模式是企業提高自身產品銷量的重點，但是部分企業存在產品研發周期長、速度緩慢等特點，無法滿足用戶的個性化需求，因此企業需要在營銷方面取得新的突破，最大程度滿足用戶的需求。通過對大數據技術的利用能夠幫助企業深入挖掘海量的數據信息資源，展開分析與研究，將數據信息轉化為各類信息資產。收集原始數據，合理處理模板，獲取有價值的數據信息，將其應用于算法與模型分析。將科學合理的數據作為基礎保障，有助于引導企業順利開展市場營銷信息管理活動。基于大數據的營銷核心在于使相關業務在正確的時間，通過正確的方式幫助用戶接觸、了解產品，同時能夠通過數據的收集與統計了解用戶的消費行為、消費習慣，以便更好地滿足用戶需求，為同類產品制定更為科學合理的營銷方案，實現精準營銷。隨著用戶需求量的不斷提高，及時推送相關廣告，為用戶提供精準服務，進而實現個性化、差異化的營銷管理策略。

2.大數據背景下的企業研發改進

精準營銷主要體現在企業產品的不斷豐富，及時滿足市場變化需求，通過不斷發展進行合理調整，更新與優化原有產品。對企業的可持續發展來說，及時掌握市場變化情況十分必要，因此需要企業能夠對市場經濟數據進行預測性分析，提前預測未來產品的發展、流行趨勢。通過不同來源的數據信息對企業的市場環境進行分析，完善設計，建立多渠道的知識互動，深入挖掘數據信息的價值。不但能夠幫助企業得到準確的反饋，同時能夠為其制定研發方案提供數據保障，確保自身的產品與用戶需求相符，提高用戶的信任度。另外，通過相應的營銷數據，采用大數據技術進行分析，能夠掌握企業目標客戶的行為規律，通過相應數據對發展情況進行合理推算，在研發階段添加用戶需求的功能。充分利用大數據技術預測與分析問題的能力，幫助企業研發部門展開決策分析活動，精準預測與判斷，提高優化決策水平。對傳統研發管理模式來說，研發部門多采取市場抽樣調查的方式，信息的靈活性較差，難以充分反映市場變化與需求情況，無法體現產品的真實需求趨勢，企業缺乏開展研發工作的信息基礎，不但消耗大量的資金，同時導致產品成本大幅增加，不利于新市場與新業務的延伸與拓展。而通過大數據技術能夠高效采集市場相關信息，擴大產品的市場發展空間，進而提高企業的經濟效益，為企業占據更多的經濟份額。

3.大數據背景下企業的生產效率

生產效率是企業運營管理階段對產品成本產生影響的直接因素之一。對相關企業來說，因為早期階段管理效能低下，技術開發能力與創新意識相對薄弱，在生產階段需要耗費大量的人力資源、物力資源，同時對運營發展環境造成較大的壓力。隨著互聯網信息技術的飛速發展，材料、人力成本等生產要素明顯增加，為了提高自身經濟效益，降低生產成本，企業需要提高產品生產效率。同時，減少資源浪費已成為得到企業共同認可的生產理念。通過對大數據技術的應用，能夠對生產線各類原材料的消耗情況進行準確分析，最大程度減少材料浪費情況。在獲取相關信息數據的過程中，能夠將大數據技術應用于數據統計過程中，有效減少人力資源的浪費，提高管理效能，將人力資源應用于層次更深的數據分析階段。另外，各部門數據的集成與共享能夠顯著降低通信成本，簡化工作流程，提高整體工作效率。另外，深入挖掘大數據的生產力，能夠及時發現企業在生產運營階段存在的不足，在這一基礎上對相關業務工作進行調整與轉變，對整個生產經營過程進行全面優化，提高企業的生產效率。

四、大數據對企業績效管理的影響

1.大數據對企業績效管理影響的原理

將大數據技術應用于企業績效管理過程中，以績效考核為基礎，通過數據挖掘技術全面處理相關數據。數據挖掘主要指通過學習算法從海量數據信息中搜索有價值信息的過程，也是一種為企業管理、決策提供支持的過程，能夠實現對數據信息的自動化分析，便于從企業數據庫中做出具有歸納性的推力，得到潛在的模式。對績效管理考核而言，需要全方位收集與深入挖掘崗位相關數據信息，建立以數據為基礎的績效考核指標。同時，對數據進行深入挖掘的過程中，能夠滿足管理人員對企業績效的信息要求，幫助其明確數據分析的關鍵點，有助于總結企業績效管理中優秀員工的特點。數據分析還能夠通過合理的統計方法收集相關數據，對數據進行匯總，最大限度地發揮數據的作用。數據分析是能夠詳細設計、研究與總結的工程，以便采集有價值信息并形成可靠結論。企業進行績效管理時，通過大數據技術查詢與分析數據信息，有助于提高評價能力，避免受到主觀因素影響，確保績效評估的客觀性。

2.大數據對企業績效管理影響的流程

傳統績效管理模式存在諸多問題，如果未進行合理設定，績效目標不完善，必然會無法保證評價結果的公正性；績效評估操作困難，無法真實體現評估結果。另外傳統模式下的績效管理成本較高，如果需要調整難以及時、有效改進。大數據的應用能夠建立完善的績效評價流程，幫助企業準確了解人力資源情況，利用海量數據信息實現對績效的有效分析，為管理者及時調整決策提供便利，推動企業的進一步發展。

首先，在進行大數據績效考核體系的過程中，需要得到企業管理人員與工作人員的全面認可，這樣才能確保績效考核的作用得到充分發揮。其次，需要對評估管理工具進行合理選擇，企業中存在多個性質不同的部門，選擇評估管理工具時需要充分考慮各部門的工作特性。最后，建立以數據信息為基礎的考核評價指標，建立量化考核模式，通過大數據充分挖掘相關數據信息。在日常工作階段，通過大數據對工作人員工作情況進行詳細記錄，同時通過相關數據量化縱向比較，對工作人員的整體發展情況進行評估。數據也可以用于橫向比較，部門和部門之間的評估結果，有助于使企業不同部門之間形成良性競爭的良好工作氛圍，對于提高工作人員的工作積極性具有重要作用。另外，對于考核結果優秀的工作人員而言，可以通過收集工作信息進行進一步的能力分析，明確重要績效點，對考核指標進行細化。使用數據挖掘技術明確優秀工作人員的共同特征，對參考指標的評價進行總結。大數據的應用有助于避免企業傳統績效管理缺乏客觀參考依據的問題，提高績效管理工作的客觀性與公正性，保證各項考核結果有據可依，避免考核的主觀性與片面性。

雖然大數據能夠為企業發展提供助力，但是仍存在一定的不足。在海量的數據信息中，選擇有價值的信息時管理決策工作面臨的挑戰。對精準營銷一樣，企業需要掌握目標用戶的產品設計要求，這一要求具有時效性，而信息更新變化較快，如果全部采集，必然會耗費大量時間，分析所得數據可能無法達到預期效果。所以企業需要明確所需數據的應用范圍。比如說對數據進行分類，在對應的隔間內匹配產品。另外，企業需要合理應用數據信息，定期更新與優化數據，最大程度發揮生產作業，降低產品生產成本。

五、結語

綜上所述，大數據技術的廣泛應用對于企業經濟績效的優化提供了更多可行的方案，不但能夠為企業的精準營銷提供數據支持，滿足廣大客戶需求，提高銷售效果，同時有助于推進企業的研發改進，避免材料浪費情況，另外通過對數據的分析與整合，有效提高企業的生產效率，制定科學合理的生產經營方案。