趙子悅
(山東農業大學,山東 泰安 271000)
隨著互聯網與信息技術的快速發展,企業經營獲取信息、分析信息的方式也發生了相應的變化,而大數據時代的來臨對企業而言不僅是機遇,同時也是挑戰。
大數據通常存儲于云端服務器與本地數據庫中,利于分析數據和處理工作,科學預測未來行業發展趨勢。和一般數據形式相比,具備一定的價值優勢。大數據涵蓋存儲數據終端設備和傳輸數據中繼設備的服務器,作為技術人員利用特制算法分析大數據,及時將分析結果傳輸到專業服務器中。通過對數據進行深入化分析,最終獲得可靠性分析結果。
大數據具有以下特點:一是具備信息量大的特點,一定程度上決定了涵蓋信息量較少的數據信息并能被稱作大數據。從定義角度講,大數據深入分析了多種信息,這部分信息包含各個行業數量較大。部分專家學者計算得出,將一般大數據儲存標準光盤中,則需要的光盤數量可以圍繞地球和月球很多圈,并且數據呈增長趨勢。伴隨科學技術的發展,大數據時代已經來臨,并滲透在各個行業之中,為加快行業發展提供了信息資源支撐。二是在互聯網背景下,大數據更新速度較快,之所以出現這樣的現象,源于互聯網發展更新是在人類不可預測速度下進行著,互聯網的發展更新帶來了信息更新,隨之大數據具備更新速度快的特點。如果行業數據信息不斷更新增加,互聯網獲得這部分信息后,使得大數據信息隨之更新增加。如有不注意,間隔一定時間大數據信息都會出現較大的差異。因此,作為各個行業應具備一定的敏感性,深入挖掘關鍵性信息并加以利用,從而加快行業又好又快發展。
在互聯網視野下,現代企業利用大數據技術,需全方位調整管理模式與內控機制,使得不同部門員工保持密切的配合,從而科學地處理數據分析誤差問題,確保員工正確認識企業發展戰略,了解企業生產部門運作機制。一方面,加強員工和部門管理之間的互動;另一方面,拉近基層與高層領導之間心理距離。大數據和企業管理相結合,有利于調動員工工作熱情,使其積極主動地投入工作之中,為企業發展注入一份新鮮的活力。此外,加快企業組織結構扁平化發展,淘汰了不必要的計劃管理制度與管理環節,加快扁平化管理制度發展。該類企業管理制度背景下,員工和部門領導進行直接性對話,開展在線員工會議,說出自己內心想法,從而獲得對應匹配任務。
大數據時代下,企業等級制管理模式存在一些問題,如信息真實度較低,數據傳遞較慢等。基于此,建立員工管理模式極為必要,重申管理紀律,確保員工及時篩選出具備價值性意義,將信息傳導工作落到實處。員工依據企業購入大數據設備,使得管理系統自動化,利于信息的挖掘,深入分析系統數據信息,對商業環境變化情況進行評估,給予管理者以幫助,使其發揮特有經營優勢彌補管理制度中的不足。這樣背景下,及時優化管理結構,從而消除影響企業發展不良因素。對于企業信息管理工作,健全已有等級制管理制度架構,構建管理框架十分必要,具有一定的現實意義。要想及時發現經濟風險,利用大數據技術探尋關鍵性信息掌握風險節點,確保管理計劃和項目建設方法具備科學性,加快企業長遠化發展。
大數據時代的來臨,部分企業并非做好了充足化準備,部分企業仍舊沿用傳統管理方式,實際管理中該種方式具備較低的管理效率,不能迎合時代需求,造成企業發展與時代發展腳步具有差異性,嚴重影響企業總體運行。對于傳統管理方式具備一定的成效性,這是不能否認的,但企業不能全然利用該模式,需利用更為高效的管理方式,進行適當性改變,從而增強企業總體效益。
大數據時代背景下,大部分企業利用大數據方式對企業進行管理。當前形勢下,高新技術發展較快,因此,數據安全問題極為嚴峻。企業數據管理中,如果數據庫被侵入,一方面導致企業數據的流失;另一方面導致企業損失的出現。數據丟失泄漏是當下企業數據安全面臨的重要問題,因此,怎樣提高數據安全性是極為重要的,具有一定的現實意義。在企業數據管理過程中,做好數據安全管理,從而加快企業安全有效運行是十分必要的。
大部分企業都具備一定的遠見性,大數據時代背景下,會利用對應的手段創新企業管理模式。在調整管理模式過程中,并非單一化的,而是需要一定的過渡期。在過渡過程中,新老模式管理間銜接會存在一定的問題,造成管理模式問題百出,嚴重影響企業發展。
現代企業員工團隊中,能夠真正掌握數據分析技巧人才少之又少,專業技術人員匱乏,企業短時間內籌集人力資源具有一定的難度性。在數據管理部門中,專業性技術人員和設備維護員具有匱乏性,嚴重影響數據采集精確性,使得設備使用成本不斷增加,大數據分析結果出現偏移,現有技術管理團隊不能及時有效地校正數據分析原則。一些技術崗位員工不能積極主動深入到設備維護技巧學習中,僅僅能完成缺乏技術含量的任務,不能確保數據分析結果專業性。從企業角度講,職業培訓機制具備一定的落后性,不能輸送專業化技術人才。由于長期忽視大數據技術,能夠利用的技術力量具有薄弱性,沒有給予技術資源和技術人才積累一定的關注,不能在管理活動中彰顯大數據技術價值。
一些企業管理者沒有意識到大數據技術作用,不能積極主動地配置技術資源,不能深入挖掘數據分析價值。一些管理者只掌握大數據表面的價值,雖然構建了企業信息模型,但對于數據分析技術仍舊停滯在經濟項目信息整合上,沒有深入挖掘大數據技術長遠戰略與經濟風險預測等內容。在大數據時代背景下,現代企業更新管理理念極為必要,實際管理中科學、有效運用數據技術,在市場競爭中占據有利地位,加快企業長遠化發展。但部分企業信息化建設仍舊局限于財務與資產管理部門之中,不能真正將數據分析技術融入全部部門中,造成企業管理體系中多個部門信息出現傳播速度不一致,信息標準具有混亂性等,嚴重阻礙大數據普及,使得信息數據流動具有難度性。
在企業實際管理中,著眼于管理對象以企業數據信息為主。以往企業數據管理中管理方式具備一定的落后性,信息管理側重人工化管理。在企業數據管理中,由于管理信息較多,具備一定的復雜性,因此,工作人員擁有較大的工作困難性。數據中途出現修改的現象,需找出檔案加以處理,具有較低的工作效率。此外,實際管理中進行自動化辦公,對于數據處理具有較低的難度。全部數據處理利用計算機端操作即可,具有一定的便捷性,出現錯誤性概率較小。管理企業工作人員時,利用自動化模式極為必要,針對工作人員出勤方式,通過打卡的方式直接在系統上顯示出勤記錄。進而在一定程度上工作系統實現了對員工工作情況的全面記錄,還能為員工工作評價起到參考性作用。
企業提高數據安全性極為必要,具有一定的現實意義。大數據時代下具備一定的特點,例如,數據種類多,數據范圍較廣等。企業數據信息是極為關鍵的,當下市場競爭尤為激烈,應科學保護自身數據。大部分企業數據都存儲在數據庫中,利用公共網絡數據存放具備一定的不安全性,因此,企業構建專屬數據庫極為必要,具有一定的現實意義。在這樣基礎上,將安全工作落到實處,目的是保護數據。此外,企業聘請專業化技術人員構建網絡群組,從而給予企業安全保障。
要想有效開展現代企業管理活動,依據具體情況調配充足的人力資源。在人才培育工作中,將數據分析人才與設備維護人員培育作為主要目標。在一定程度上對現有人才招募標準進行調整,并調整入職能力測試能力,著重關注應聘者數據分析能力,在這樣基礎上健全專業技術人才評價指標機制,開展對應的職業培訓活動,從而培育出專業化數據分析技能的人才。此外,建立獨立開發設備與更新算法數據分析團隊,在市場競爭中占據一定地位。在加大數據人才引進的基礎上,挖掘具備價值性的市場信息與人才招聘信息,將人才引進與相關基本工作落到實處。作為管理者應加強和院校間的人才交流力度,建立合作性關系,加快產學研機制發展,利用企業平臺為人才提供實習崗位,使得學生擁有更多的職業發展機會。一方面保證人才供應具備穩定性;另一方面保證企業擁有足夠的技術性人才,為企業發展提供了人才儲備量。
作為企業管理者應意識到大數據形勢背景下,社會環境與商業模式的變化,在實踐中利用信息工具深入分析問題,并加以解決,在這樣基礎上,提高職工信息分析技術運用能力,確保員工個人才能的發揮,全方位編輯大量數據。信息化形勢背景下,數據采集與分析能力對企業發展進步具有一定影響。企業管理者應靈活運用多種數據,將數據轉為清晰化信息。要想提升企業競爭力,應著眼于長期發展戰略與短期投資策略,利用相關軟件設備,采集多個領域數據進行深入分析。構建數字化模型,科學預測未來行業發展前景,分析研判企業投資項目盈利空間,了解市場信息和企業經營信息。企業管理者依據數據分析結果,對發展戰略加以調整,最終制定出與具體情況相吻合的經營決策。
新時期下,現代企業發展應以市場大部分消費者需求為基準,利用大數據技術健全已有管理制度,并強化決策流程,不斷革新人力資源管理模式與生產機制。要想提高現代企業決策水平,迎合大數據時代對企業管理制度提出的發展要求,管理者利用信息化數據建立對應的決策調節機制尤為重要,具有一定的現實意義。確保智能化決策系統有效處理行業信息,在這樣基礎上,實現多方數據的整合,為企業決策活動給予科學化指導。作為企業管理者利用決策支持系統搜索多個領域背景數據資料,全方位解讀多種經濟現象,使得數據分析系統能夠有效識別決策問題,并給出對應的答案,建立系統的決策模型,待管理者修改后獲得科學化經營方案。此外,在大數據技術應用下簡化一些非必要的管理環節,打破企業決策與管理制度流程間界限,提升管理效率,實現科學規劃目標。
總而言之,大數據時代背景下,為企業帶來了一定的發展空間。作為企業應順應時代發展潮流,抓住機遇,加快自身又好又快發展。針對數據安全隱患問題,作為企業應加以應對。一定程度上企業發展與國民經濟具備緊密的聯系,大數據時代背景下,國家制定了對應的優惠政策,企業對其加以利用,從而降低發展道路中的困難。此外,大數據與企業管理結合創新十分重要,企業應給予一定的關注,具有一定的現實意義。