大數據技術與企業戰略管理融合創新分析

文/劉彥昆（保定保菱變壓器有限公司）

“互聯網+”與產業融合已成為國家層面的統一布局，信息技術時代，作為生產要素的數據成幾何級數增長，有效數據提取難度加大。過去，企業經營管理行為與數據結合度較低，多為管理者經驗判斷，尤其戰略層面的決策，一把手具有絕對話語權。大數據技術在企業經營管理中的應用，改變了這種局面，科學的數據價值分析與市場動向評估，取代了一言堂的經驗管理模式。

情報數據獲取成本的降低，拓展了數據應用范圍；數據處理速度的提升，凸顯了其價值屬性。大數據在經營管理各子模塊的應用和深度融合，成為各企業轉型升級的重點內容之一，關乎戰略管理合理性，關乎競爭力持續提升。

一、企業戰略管理的實現與價值

（一）戰略管理的分階段實現

戰略管理是一個完整的體系，按照實現的依次遞進關系分為，戰略分析、戰略選擇、戰略實施、戰略評估與優化。

（1）戰略分析階段，企業需理清存在的問題和預期實現目標，對企業內部生產、經營、管理現狀和外部市場動向、同業競爭態勢進行戰略分析，常用模型有價值鏈法、SWOT（優勢、劣勢、機會、威脅）分析法和波士頓矩陣法，其中SWOT應用最廣。

（2）戰略選擇階段，立足戰略分析，提供差異化的戰略備選方案，開展多維度、多視角的評估論證，敲定最終方案。發展目標、完成質量、效率、企業文化、生態環境，均是戰略選擇評估影響要素，同時，社會倫理道德、消費群體思想意識、年齡段構成，也具有弱關聯性。

（3）戰略實施階段，戰略方案分解為可執行的細化指令，嵌入到企業資源分配、機制體制和企業文化建設全業務流程之中。實施階段，是管理理論與實踐相結合的過程，任務分解、流程排序與管控、責任主體落實，共同保障目標實現。

（4）戰略評估與優化階段，實際執行效果與目標預定值進行對比，評估戰略目標完成度。戰略評估是反饋環節，跟蹤戰略完成質量，計入企業內/外部經營環境變化影響因素，對既定戰略目標和實施方案進行動態優化，回歸戰略執行完成質量和戰略目標的有效性。

（二）企業戰略管理的價值體現

戰略管理四階段中，以戰略實施為中心，以戰略評估和優化為保障。戰略管理具有全局性、動態調整性，經營環境的變化性是企業成長和發展的客觀現實，戰略執行與日常生產經營深度融合，戰略完成度的評估與調整，以經營環境變化為導向，動態調整是企業戰略的內在屬性。

客觀認識企業內部資源，預估潛在風險，集中優勢資源，以戰略目標完成度為導向。

戰略管理推動企業充分認識經營內/外部環境研判的重要性。外部的機遇與挑戰不是固化的，是瞬息萬變的；內部的優勢及劣勢做到自主可控、平穩過渡。緊跟國際國內政治經濟環境變化和行業、政策的出臺與變動，感知機遇存在的時間點，平衡自身優劣勢條件，完成實施方案的有效性評價及戰略目標動態調整。

在正確的大發展方向上，實現企業整體效益最大化。

局部目標服從于整體目標，二者是有機的統一整體。局部目標對應企業資源的利用率，整體目標對應不同資源間的高效協調利用。評估既定戰略的合理程度，幫助管理團隊反思評價，保持探索狀態的持續性，管理創新永遠在路上。

以京東堅持自建物流體系為例，次日達的配送速度，使其線上平臺獲客數完成短時倍增，成為國內電商頭部平臺，這是對戰略管理目標的堅持實現的。

京東以無假貨為承諾，以技術創新為動能，企業文化和經營理念執行到管理末梢，讓顧客感受到真誠，讓員工感受到活力、踏實與關懷，員工潛能和企業效率同步提升。

二、大數據技術對企業戰略管理的賦能

（一）為決策行為提供科學數據支撐

市場供需數據收集、研判，一直被視為企業的商業機密，因此只有少數人參與其中，而有效數據提取和價值挖掘需要耗費大量人力和時間，形成一對客觀存在的矛盾主體。數據研判結果，供決策者進行企業戰略層面規劃使用，其可信度至關重要。社會化大生產加劇了供需矛盾，市場經濟體制競爭更加充分，對市場變化的動態適應能力，成為現代企業的顯著標志。戰略決策的科學性、前瞻性、可持續性，與前途命運息息相關。

大數據技術的出現，從宏觀經濟到行業需求動向，提升了市場情報收集的完整性；通過快速數據挖掘，找到不同因子間的關聯性，及其對行業趨勢的影響權重，降低決策數據風險；支持設置不同計算模型，對公司不同業務進行差異化分析，明確產業布局重點和方向，幫助企業優質高效實現產業轉型升級。

隨著大數據技術與企業戰略管理的深度融合，拓展決策者的視野和數據挖掘深度，在錯綜復雜的市場變換中，找準企業的定位，重塑自身競爭優勢。

（二）市場潛在風險感知預警

依托大數據技術，建立行業發展歷史數據和市場動向的比對模型，經濟的發展有其可循的內在規律，當模型察覺異常數據或相似于歷史上某次危機數據時，便會發出預警信號。企業戰略決策層，召開針對性的研討會，綜合評估預警業務的風險程度，在最短時間內作出調整部署，降低風險損失，情況嚴重時，可以暫停某項業務。以2019年底暴發的新冠疫情為例，各行各業都受到了不同程度的波及，但從事相同行業的不同企業間的表現相差較大。風險應對能力強的企業，可以及時止損，部分企業迅速轉向口罩、呼吸機生產，變風險為機遇，實現企業盈利。

經濟雙循環已上升為國策，長時有效的風險感知幫助企業規避市場和金融雙重風險。大數據技術在金融領域具備天然優勢，在財會領域已實現深度融合賦能。大企業的融資渠道已實現全球化，大數據分析模型內含專門的風控模塊，從宏觀層面，在企業經營和融資決策時，同步完成風險評估。企業經營難題的化解，不應增大經營風險。人工智能技術拓展了大數據的應用范圍，二者存在內生聯系。大數據的風控能力，不宜被過分夸大，與企業現狀結合的深入度和合理性，是風險感知的關鍵。

（三）管理資源梯次配置，提升效率

企業管理思路的確定以經營、管理過往數據為基礎，大數據技術找出財務、管理的脈絡體系，評估企業投資、經營戰略和管理思路的有效性?；ヂ摼W提供了豐富的數據資源，大數據進行數據再加工，挖掘情報價值，分類整理市場服務數據，為管理服務增值業務拓展思路。

資源的梯次優化配置，在流動與交互中完成，大數據計算出最優的路徑。集成的信息化管理服務平臺，便于管理人員對資源屬性和層級分類整理，提升閑置資源利用率。

大數據具備云存儲、云計算能力，分布式存儲媒介理論上可無限擴展，數據存儲完整、可靠，支持冗余備份。管理服務實現動態管控，財務數據報表匯總一鍵完成，經營思路小周期微調、階段性完善，行動管理轉向科學決策。

以月度表單為例，提供動態的財務數據輸出，管理、決策行為由被動調整轉向主動布控。配置管理服務自助分析核算模型，一鍵式數據匯總實現戰略管理效率與質量雙重提升。

三、大數據技術與企業戰略管理融合創新之路

（一）大數據分析模型內嵌于戰略管理架構

新技術形態和商業業態的出現，使大數據邊界變得模糊，新媒體服務平臺已融入企業經營活動中。管理人員應善用新技術優勢，調整管理經營理念、方向和方法，提升戰略調整和創新的靈活性。管理監督機制實現“線下+線上”融會貫通，借助微信、微博、抖音APP和釘釘等智能辦公平臺，重新認識大數據的本質形態，與企業管理實現深度融合。高管團隊對數據分析模型進行優化，使用更加科學、有效的評估算法，內嵌入戰略管理架構中，幫助各部門確立核心職能，部門間有機協調。在線辦公模式以線上信息查詢、篩選、評估為重點，預警數據展開剖析，存疑數據設置書簽標記，弱化項目執行風險。拓展、優化專業人才隊伍，與現有員工業務培訓并行推進。

（二）動態評估市場需求變化

歷史營銷數據收集和整理是市場部重點工作內容之一，但對數據價值的挖掘有限，大數據技術的出現提供了科學的數據分析模型，尤其運算效率是人工無法比擬的。

大數據分析，一方面從歷史經營數據評估市場動向，指導戰略投融資決策；另一方面，篩選市場熱銷產品，為產品線優化、拓展提供數據支撐，實現產業鏈高效、良性運轉。市場部門引入大數據技術，帶來傳統運作模式的技術變革，引入、融合、提升鏈條，以業務為中心，幫助企業按照市場規律決策經營行為。企業間的競爭，取決于對市場定位的感知和把控，大數據技術為企業感知賦能。技術的引入與否是由業務需求決定的，切忌為了提升技術辦公占比，盲目推行大數據、“互聯網+ ”等技術。

（三）大數據融入戰略管理創新的完成質量

大數據與戰略管理的融合不是自發實現的，其完成質量有賴于數據收集的完整性。管理人員以多渠道獲取生產、經營數據，分類整合情報數據，大數據分析模型評估經營活動的重要等級及其合理性，完成企業經營戰略和技術創新的科學化布局?；凇盎ヂ摼W+”開發定制化的信息服務平臺，實時評估信息管理業務中的缺陷和潛在風險，不斷優化調整整體解決方案。在項目完成質量評估環節，管理團隊以生產銷售和市場的數據為基礎，確定差異化服務方案，對市場預期簽單量進行合理預估。

通過大數據分析，跟蹤產品市場價值變動情況，以期找尋規律性趨勢尤其是近期市場劇烈波動下的銅、鐵等原材料價格上漲情況，是否會傳導至終端產品售價上；借助云計算平臺，對市場總量進行預測，評估競爭者的優劣勢和勝出概率，指導自身戰略決策行為。對戰略執行完成度和偏差率進行量化分析，以準確的數據對項目進程進行合理干預，基于分布式系統基礎架構，對生產、銷售、融資、管控方法和模式進行總結、反思，確保戰略執行的精準度。

（四）員工價值評估與激勵

對員工工作態度和行為評估是企業經營活動的核心內容之一，互聯網時代員工流動率上升明顯，企業競爭演變為人才爭奪戰。科學合理評估員工工作態度、行為和業務能力，動態優化部門崗位，成為企業保持競爭力的關鍵。大數據技術與人力資源評估模型的結合，給出了態度、能力、業績多影響因子綜合結論。為企業薪酬體系完善，尤其是激勵標準制定，提供數據支撐。薪酬和激勵體現按勞分配原則，大數據評估更具科學性，降低人力成本支出，實現員工隊伍結構動態優化，助力企業整體運作效率提升。

四、結束語

大數據技術的出現與發展已成為確定性事件，這種客觀存在對所有企業是公平的，機遇與挑戰并存。企業管理業務的信息化、數字化成為轉型升級方向，結合的有效性是關鍵。立足本企業實際情況，對數據分析模型進行適用化融合創新。圍繞業務與技術結合的主線，明確效率提升和戰略管理有效性的目標，思想上確立認識到大數據在未來經營決策中的重要性，積極學習大數據的技術本質和特征，做到對其創新應用，完成管理模式的戰略轉型升級，在信息時代企業競爭格局中占得先機，并保持持續競爭力。