大數據環境下企業管理模式創新探尋

摘 要：大數據資源具有重要的數據價值，企業經營管理中必須深度意識到數據科學對企業經營所產生的反哺作用。因此，在業務開展的過程中需要對數據進行深度挖掘，并且靈活地對數據信息進行綜合應用，促進企業經濟實現跨越式的發展。同時，企業還可以結合著大數據的基礎優勢推動企業管理轉型和升級，在業務建設的過程優化企業管理結構，推動企業朝著良好的發展目標健康發展，保證決策的科學性和準確性。對此本文結合著現代企業經營管理中的客觀條件要求，明確了大數據管理的內在屬性和基本特征，并且總結了大數據在企業管理中的應用流程，參照著技術要求明確了數智化安全平臺的開發要求并給出了總體架構的要義，最終分析了大數據環境下企業管理數據治理的策略，為橫向的企業管理提供參考和借鑒。

關鍵詞：大數據；企業經營；企業管理；創新路徑

隨著大數據技術的不斷發展，數據科學的應用范疇越來越多元，這為企業的業務戰略布局提供了重要的工具。通過數據工具的使用能夠顯著地提升信息利用的效率和水平。結合著已有的數據資源能夠對現有的數據分析系統和管理模式進行結構性的優化，進而為企業的長遠規劃和戰略決策布局提供良好的技術支持，實現企業發展的可持續。在業務經營的過程中需要深刻認識到大數據技術所產生的商業價值，充分利用大數據中的各類信息來推動管理模式的變革，進而顯著提升企業管理水平。在未來區域經濟一體化發展的背景下，通過大數據技術開展企業管理活動能夠促進決策效率顯著提升。

一、大數據的內涵與基本特性

大數據可以概述為云端服務器、本地數據庫以及網絡數據庫等多個數據應用載體，為了更好地做好數據分析和數據整理工作，必須合理地應用大數據信息。技術人員可以依據公司業務的不同特點而設計相關的算法，依據優化后的算法對公司經營的過程將數據進行合理的優化，使其能夠滿足專業發展的需求，實現了過程數據的可利用、可調閱的深度分析。大數據本身具有數據類型多樣并且數據分析速度快的特點，技術人員可以依據公司的實際使用需求將大數據分成多個子集進行綜合存儲，借助著互聯網技術傳輸分析結果，能夠匯聚不同服務器的基礎數據，再結合著相關的硬件平臺，使得數據處理的規模不斷壯大，數據處理的類型不斷增加。

同時企業管理當中對業務過程數據進行深度分析，還能夠充分地預測企業未來業務發展中的變化趨勢，幫助企業更好地面對市場經營環境，構建立體化的數據模型綜合評估企業的業務現狀。通過大數據技術有效地轉變了現有的產業形態，不斷地催生了富有創新性的用戶經濟，同時借助著大數據分析技術也能夠很好地預測用戶產品需求，為用戶打造更好的產品體驗，進而創造更高的產品價值，實現可持續發展。在這個過程中，企業管理中產品的差異化需求需要被深度地挖掘出來，在企業管理的可預測性、創新性以及企業管理速度上促進管理效率的提升，使得大數據充分發揮出管理的效力，激發良好的驅動效應，使得大數據能夠面向價值轉向的形式上進行發展，實現良好的決策優化，基于大數據技術的企業業務決策優化流程如圖1所示。

二、大數據在企業管理中的應用流程

1.數據采集

數據的采集過程是大數據應用在企業管理中的第一個關鍵步驟，其采集過程主要是由日志采集和流量采集兩部分關鍵內容組成，良好的硬件是實現高質量數據采集的關鍵核心，這個過程中數據傳輸質量受到硬件系統的建設質量和數據存儲質量的影響。傳統數據的采集過程往往會受到專業技術人員的能力限制，如果一線工作人員缺乏相應的“信息錄入能力”則會使得數據的采集準確度無法被保證。在目前大數據和網絡安全技術相結合的背景下，智能化傳輸硬件以及統一的通信傳輸協議能夠顯著地提升數據采集效率，降低了傳統數據錄入過程中的不確定性，綜合提升了企業管理數據的運行質量。

2.數據查詢

人工智能算法中強大的數據分析能力能夠顯著地提升信息檢索效率，使得檢索的結果更加符合人們的數據應用需求。因此，數據查詢工作的效率也會得到相應的提升。大數據技術的核心特點就是能夠批量化地處理無組織、非連續的冗余數據，并且從冗余數據中找到相關的共性結論。在數據采集的過程中能夠對信息類型和信息的相關特點進行綜合總結，來綜合地判斷信息是否與人們的需求相貼近，進而節約了大量的查詢時間，為人們后續開展數據開發和數據總結提供了便利。

3.數據存儲

從數據存儲的結構形式上來看，企業管理的網絡信息數據存儲數量和類型都在不斷地增加，這就導致現有網絡安全分析中對數據存儲容量的需求也顯著增加，數據在傳輸的過程中難免會發生數據丟失的現象。同時隨著數據類型的不斷增多，對于數據存儲也有了更高的發展要求，企業管理中的過程數據具有極高的商業價值，因此深化數據存儲質量具有重要意義。現階段對于存儲類型的建設已經無法滿足網絡安全的進一步發展，因此在存儲方面上也要充分地應用大數據算法幫助數據進行更好的分類，這是開展數據分析的重要核心前提，結合著數據本身的特點能夠實時地進行數據處理、數據計算和數據分類。尤其是隨著云計算技術的不斷發展，在云端開展企業管理數據分析和數據計算活動能夠顯著降低本地資源的消耗，能夠更加便于進行數據分析和數據處理。

4.數據分析

在開展網絡安全分析的過程中，企業管理數據分析是大數據技術開展的關鍵核心，能夠實現信息數據的實時監控，尤其是對信息的安全性能進行監控進而綜合地保證整套系統的運行安全。在應用大數據開展數據分析的過程中，主要是根據數據信息的原特點來選擇不同的數據分析方法，準確的數據分析算法能夠保證數據信息的安全性和準確性。根據目前市場化的建設經驗來開，GEP技術、Sprk技術是目前大數據技術背景下開展網絡安全數據分析的常規方法，其能夠深度地對數據信息中所存在的錯誤和漏洞進行精準分析，進而保證數據分析活動能夠順利開展，便于后續數據挖掘工作的進行。

5.復雜數據處理

隨著大數據的數據量和數據類型呈現豐富和多元化的發展態勢，在進行數據信息處理的過程中所面臨的問題也越來越復雜，只有及時地解決潛在的風險問題才能夠最大限度地保證網絡安全。在開展復雜數據處理的過程中，可能會有遇到僵尸網絡的現象，這個過程中大數據通過其強大的數據采集能力能夠對數據進行多維度的數據分析，進而最大限度地保證數據的準確性和安全度，保證網絡的運行安全。

三、企業管理數智化安全平臺的開發要求

企業管理活動中為了更好地實現業務集成，可以在已有的業務范疇基礎上進行平臺開發，進而更好地滿足企業發展應用的要求。這個過程中企業管理的數據安全是關鍵核心。主要涵蓋以下幾個要點：

1.開發安全要求

系統平臺本身應具備良好的安全性能，防止非法用戶的侵權，并且在每次的數據開發的過程中都要有相應的用戶權限作為準入驗證，系統的數據平臺自身要采用良好的數據傳輸方法對企業管理業務數據進行綜合加密，而外部的數據窗口進行數據傳送時要進行加密傳輸，最大程度地保證系統運行的安全性。

2.主機系統安全要求

企業要對后臺的硬件服務器進行專門化的防護，防止未授權用戶產生非法入侵的行為。這個過程中需要深化對系統口令的管理，尤其是對平臺中可能接觸到的口令設計、使用以及相關的配置要給予明確的數據要求，使得整個企業管理系統能夠有較好的“免疫力”，抵御了非法入侵。企業管理系統的管理人員能夠在安全終端進行登錄進而保證主機環境的穩定性，以實現系統配置、系統管理以及系統優化的工作。在終端的登錄程序當中需要最大限度地降低非法軟件的侵入率。還需要特別說明的是，這些登錄程序應該盡可能地減少對于系統信息的公開，減少信息可能泄露的風險。

3.網絡安全要求

通過防火墻的建設能夠最大限度地防止數據入侵，參照著集團內部員工的IP進行訪問類型限制，對侵入行為進行及時的攔截，實現了子網絡和遠程信息用戶終端的信息保護。同時這個過程中通過認證、校驗以及加密等形式能夠保證數據在網絡層面上的運行安全。實現了遠程的病毒查殺，保證在發現病毒的情況下立即就能在全網的范圍內進行及時的清除。

四、大數據數智化平臺的總體架構

結合著人工智能和大數據數智化的建設總體思路，對企業數智化平臺的基礎架構展開深化設計，參照著相關規劃方法以及平臺建設的搭建需求，其平臺的建設主要分為五個層次，各個層次的作用主要有：

（1） 接口層：接口層實現了人工智能相關平臺數據接口的互聯和互通，通過精準的數據傳輸協議，實現了數據的自動提取和自動分析。

（2） 數據層：數據層面上涵蓋人工智能數智化規劃當中所需要的各個層級的數據，涵蓋O域、M域和B域三種主要的類型。O域數據涵蓋的是MRO數據。M域數據主要是對設備基站的主要性能參數和屬性信息參數進行描述，實現了設備的精準定義。B域數據主要來自用戶的價值數據和市場的營銷數據，用戶價值的信息參數主要涵蓋終端用戶中能夠體現用戶價值的信息，大數據的收集和綜合整理是開展數智化平臺建設的關鍵核心。

（3） 算法層：在基于大數據開展的數智化平臺的建設過程中，對于算法的精準度要求極高，在進行算法開發的過程中主要應用的是數據統計算法以及人工智能算法等，實現了良好的數據統計與分析。

（4） 分析層：在用算法對數據進行批量化處理之后，還需要結合著現有的網絡面域的覆蓋情況開展深度分析，逐級的探討柵格級的數據應用價值，進而更好地規劃建設需求。

（5） 應用層：在開展完算法數據分析后，根據數據分析的結果最終在數智化的平臺進行展示，為人工決策提供參考。

五、大數據環境下企業治理的策略

1.全生命周期的企業管理數據安全監管

全過程的數據安全監管能夠對企業管理數據全生命周期內的數據監管過程進行控制，有效地實現了數據流轉過程的溯源，進而有效地驗證了各個參與方之間的使用行為。其中溯源過程涵蓋了系統層面以及應用層面上的各個過程，驗證了參與方的實際參與行為，同時也有效地梳理了數據安全的基本治理形式。對系統層面以及應用層面上的數據和信息進行深度挖掘，詳細地了解到了數據的產生和演變的過程，為實際的監管工作提供了準確并且行之有效的幫助，避免了直接探查數據而可能出現的隱私泄露等問題。其中，各類大數據挖掘算法以及區塊鏈技術的應用能夠為全生命周期內的數據安全監管提供基礎的數據保證，有效地將態勢感知應用到數據的安全治理環節當中，有效地對未來風險進行感知并且規避。

2.企業管理數據的安全使用

數據使用階段是目前企業管理數據安全活動的薄弱環節，但是在實踐的過程中難以得到充分的重視，數據的安全使用過程中企業管理數據竊取行為的安全風險隱患較大，甚至是出現數據不上傳就有可能出現數據竊取現象的發生。在去中心化的問題解決路徑下，需要結合著多方計算的結果來對密文計算進行深化，有效地保護了數據的隱私性和正確性，實現獨立式的操作系統的穩定運行。同時分類分級的數據能夠對數據的有效性進行準確分析，數據類別和數據密級得到了有效的劃分，實現了差異化的操作。

3.企業管理數據存儲/數據銷毀

數據存儲技術能夠有效地保留住企業管理智慧系統中的所有過程數據，這是數據開發和數據挖掘的根本，所有數據都在數據平臺上進行集散，因此這部分內容中的數據安全性能要求最高。這個過程中對于數據進行科學的分類至關重要，從頂層設計層面上需要杜絕非常規的訪問過程，實現數據的安全隔離。規范化數據存儲行為，需要從建立非常規的訪問門檻，結合著數據網絡磁盤以及人工智能等手段能夠促進數據分級理念的提升，實現審核過程可查詢、可記錄。同時也可以結合著集團業務的角色和策略組的形式來控制用戶的訪問權限，實現基于某個字段甚至是某個具體值的詳細訪問，落實具體的分級分類的相關理念，其中也要深化數據完整性的特性。安全審計的檢查活動中能夠對數據的實際操作行為以及監控數據的權限變化進行實時監控，實現基于數據主體和數據控制上建立起完整的信托法律關系，進而防止數據的漏報甚至是瞞報現象的發生，保證數據的完整性。

4.企業管理數據準備

數據準備過程是為了最大限度地保證數據結構隱私，其中匿名化數據管理具有最為核心的作用，實現了數據脫敏的模糊化處理。此時可以采用差分化的措施來防止隱私泄露的過程，有效地防范差分攻擊。本地化差分隱私是對基礎數據進行擾動后才對數據進行上傳，控制結果的差異能夠在較小的范圍內波動，進而最大限度地保證基礎的隱私條件，本地化的隱私處理不需要額外的第三方進行補充，整個過程中也不需要有數據字典進行整合，因此也有效地保護了集團業務的數據隱私。同時，也可以對數據實現加密傳輸，例如結合著虛擬網絡的專用技術防止第三方在接獲數據后進行窺探，對于數據隱私的保護也極為有利。

5.企業管理系統防護

系統防護的核心在于能夠保護應用系統的數據安全，同時這也是數據信息安全當中常用的技術之一，主要是能夠保護好計算機的硬件和軟件，甚至是核心數據，防止其遭受惡意的破壞。同時系統的安全防護進程也是數據安全治理的核心工作，尤其是對于保護優化集團商業數據的安全具有重大意義，能夠有效地抵御住各類惡意攻擊。同時對于一些惡意性的傷害事件，也可以建立起相應的惡意代碼特征數據庫來提升檢測的成功率。

六、結語

大數據技術的應用能夠彌補傳統網絡安全分析中由于算力不足所產生的決策誤差問題。在整個網絡數據的安全分析過程中，通過實時關聯分析、人機交互以及分布式的數據采集分析處理能夠及時地發展潛在的運行威脅，進而便于采取更加準確的預防處理措施，使得網絡安全性能得到大幅度提升。在目前網絡技術大范圍應用的背景下，大數據技術在企業管理業務數據處理上的優勢必然能夠發揮出更大的應用價值。

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作者簡介：王子允，男，彝族，籍貫：河南，本科，廣州海騰教育科技有限公司。