大數據分析在企業中的應用研究

摘 要：在科技日新月異、網絡廣泛普及的今天，各行各業能夠高效采集、深入分析處理、快速融合大量信息，大數據已成為現代社會不可或缺的重要組成部分。在這種背景下，企業運營特別依賴大數據分析的支持。大數據分析技術的廣泛應用為企業的成長開辟了一條新的道路，注入了強勁的動力，傳統的工作模式已經很難適應當前環境的需求。本文旨在對大數據分析的環境背景、獨特優勢和未來應用趨勢進行深入分析，為企業提供更高效、精準的商業決策方案，提出一系列實用的優化策略。同時，針對大數據分析與傳統數據分析方法的顯著差異，本文也將進行詳細對比，以期展現大數據分析與眾不同的應用價值。

關鍵詞：大數據分析；現代企業；應用價值

一、大數據及大數據分析

“大數據”可以定義為一個龐大的數字化系統，它具有不可預知的巨大的信息量。大數據分析技術可以幫助企業和決策者快速準確地獲取、利用和控制海量信息，由多種不同的模型和技術組成。隨著科技的發展，大數據已經成為一種新的技術，它的優點是多元、廣泛、快速以及可靠。通過深入挖掘、分析、整合海量數字資源，更好地挖掘其背后蘊藏的商機，能夠使決策更精準。而大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。數據的價值在于被分析并有效利用。五種常見的大數據分析方法可以幫助企業對這些信息有更好地理解和利用。

1.數據挖掘技術

數據挖掘技術被認為是大數據分析的關鍵，其中包含了許多可以用來分析數據特征、形態、規律等的算法，并基于這些特征深入挖掘數據集合的潛力，最終發現關鍵信息。利用數據挖掘技術，能夠對海量信息進行快速準確的處理，從而使信息的實際應用價值得到極大的提升。

2.語義引擎

隨著科技的日新月異，大數據分析已經成為從海量用戶數據中提取重要線索的必備工具，幫助企業更好地了解和掌握客戶需求，更精準地進行客戶推薦和招攬，從而做到市場定位精準、客戶服務高效。

3.數據質量和數據管理

決定大數據分析結果的準確性和可行性的關鍵因素是數據來源的可靠性和有效性。高質量的數據源能夠幫助企業在有效的數據管理合分析準確的同時，更精確地提取有用的信息。

4.可視化分析

隨著技術的發展，大數據的分析已經滲透到各個領域，專業人員也越來越多，可視化分析應運而生。可視化分析是大數據分析的簡單方法，大部分人都更容易掌握可視化分析。企業可以通過可視化分析，把數據轉化成圖表，使其信息特性得到更直觀地展現。通過對比分析這些信息，用戶在數據中可以很容易地得到有用的關聯信息。

5.預測性分析

預測性分析同樣在大數據分析技術中占據著非常重要的地位，它是在數據挖掘技術的基礎上，提取有聯系的數據群，這些數據類型可以不同也可以相同。用戶可以根據不同的數據類型構建適當的模型，并且可以引入一些新的信息來進一步優化模型，以便更好地預測未來可能出現的變化。

互聯網技術的不斷發展和地方政策的持續鼓勵促進了大數據技術的發展，進而促進了企業的信息化建設。因此，大數據分析在企業的應用對企業整體管理水平的提高和實現企業穩定發展具有極其重要的意義。

二、大數據分析相較于傳統方法的革新

大數據技術的發展使有效利用海量的信息變成可能，并且已經成為當今各行各業研究的熱門話題。

傳統的數據分析方法，其局限之一在于數據倉庫的存儲容量，而大數據分析則打破了這一壁壘。盡管傳統分析在數據入庫前會經歷提取、轉換與加載（ETL）等預處理階段，與大數據分析中的數據清洗步驟有異曲同工之妙，但大數據分析以其更強的數據處理能力脫穎而出。通過精心篩選和處理，數據可以更好地反映實際情況，并且可以更加準確地反映結構化數據，從而更好地支持決策者的判斷和決策。由于非結構化數據的數據量龐大，因此需要更加全面的數據處理方法，以便更好地滿足實際應用需求。隨著科學的發展，大數據分析具備了顯著的技術優勢，它能夠迅速地從海量的信息中抽取、整合信息，并將其轉化為可操作的結果。

隨著信息技術的發展，越來越多的新興數據處理方式正在取代傳統的數據處理方式。例如，通過人臉識別技術對人臉信息進行判斷，通過計算機對復雜信息進行處理來更好地理解人類的思維模式。利用大數據分析等先進技術，對實時數據進行動態的采集、加工和預處理，并根據需要不斷進行調整和改進，能夠使數據信息更精確、更可靠。

隨著科技的進步，大數據分析已經對信息的復雜化、可視化、可靠性等多個方面進行完善，從而能夠有效評估信息的各種特性，從而可以提供更加精確和可靠的結果。

三、大數據分析在企業領域的實踐探索

隨著大數據技術的迅猛發展，它可以為企業提供全方位的有效信息，使企業能夠更加精準地制定最佳的運營策略。對于企業來說，對收集到的龐大數據信息進行分類和分析，這是一個非常復雜的過程，其目的是在大量的數據信息中能夠提取到對企業經營管理決策有用的數據信息。通過對大量數據的有效分析，企業可以更好地掌握市場趨勢，更有效地推動企業發展，并且不斷提升自身管理水平，以滿足客戶、市場、社會等多方面的需求。本文主要從三個層面闡述大數據分析在企業中的應用和作用。

1.審計工作的高效革新

新時代的企業審計工作將隨著大數據技術的快速發展和應用而更具技術含量，如數據挖掘、關聯性等。近年來，企業審計領域積極啟用大數據技術，極大地提升了審計工作的質量與效率。同時，如何讓大數據技術提高審計效率、使企業審計內外兼修，是各大企業積極探索的內容。

（1） 實現信息可視化

在企業審計工作中，相關數據信息可以通過大數據技術以圖像的形式呈現出來，并形成可視化的數據信息模型。同時能夠有效關聯企業內外系統信息，及時分析處理企業審計數據從而實現可視化數據管理。

（2） 推動數據融合

大數據分析對審計工作具有很大的推動作用，能使審計結果更為準確、審計內容更有條理并為跨行業整合起到了很好的促進作用。另外，大數據分析還能實現對特定審計領域的多維度數據的共享與分析，使數據信息的價值得到了充分的發揮，從而有效地提高企業辦事效率。

2.經營決策的強化支撐

企業成功的關鍵在于科學有效的經營決策，而這些決策既包括技術上的又包括組織上的，還包括財務上的。管理者要清楚認識自己的職責范圍，并運用數字化分析來改善企業情況，從而使企業在競爭激烈的市場中保持領先地位，保證企業的長期利益。而企業為了獲得長期收益，就必須將數據分析技術靈活運用起來，從數據中挖掘潛在的機會，并綜合考慮各方面因素來制定合適的發展戰略，從而為企業經營決策提供精準而有預見性的依據。對數據進行深度挖掘，使企業能夠對戰略方向進行更加精準的判斷。

（1） 建立大數據分析平臺

隨著科技的快速進步以及人們生活方式的日益變化，以往的商業模式已經無法滿足當下的市場需求，因此，企業必須打造一套完善的大數據分析系統，以更好地把握和利用現在的商業機會。而大數據時代的到來，也促使企業通過大數據分析平臺的運用，對企業的經營情況進行更好的分析和評估，對企業未來的成長趨勢進行合理預測。根據這些數據，企業可以對自身的財務狀況進行更精細的分析，制定高效的投資策略。也可以借助這個平臺，對外部市場的變化進行探索和分析，幫助企業更好地認識自身競爭優勢，減少經營風險。

（2） 引進大數據分析人才

傳統的企業決策模式已經不能適應瞬息萬變的市場環境。所以企業需要對自己的決策模式進行改革，采取創新的、有效的、科學的、綜合的管理措施，結合實際情況，運用現代技術和管理手段，實現更好的經營目標。企業必須不斷地招聘新的大數據分析人才，以滿足市場的需求。企業為實現更充足的人才儲備，可開設專門的數據人才培養項目，如校企合作。

3.財務管理的合理智能化

依靠大數據分析技術的支撐，各產業在適應新的發展需求、加快自身信息化建設的同時，財務管理方面也可取得長足的進步。應用大數據分析技術能促進財務管理流程的優化，提高財務分析與預測的精確度，從而為企業的穩健經營提供有力保障，為企業在發展中更好地適應市場需求提供基礎。

首先，在大數據時代運用信息技術能夠提高會計信息的管理效能。大數據技術的運用能夠幫助財務人員迅速高效地進行各類會計資料的分析與處理，從而使企業內部能更深入地理解和把握相關會計信息，有助于促進生產效率的提高。其次，通過大數據能夠提高企業的金融風險管理水平也是顯而易見的。最后，大數據技術能夠以企業的財務數據模型為基礎進行客觀的分析，為評價企業的財務情況提供可信的經營決策風險管理平臺，這些都能夠為企業管理層進行科學決策提供有力支撐。通過大數據分析，還可以加速信息的傳遞和處理，從而讓企業管理層及時地了解企業存在的問題，從而制定有針對性的對策。與常規的財務管理工作相比，利用大數據技術可以為企業的運營管理帶來更多的便利，如利用大數據技術可以提升企業的預算水平。大數據分析可以強化企業財務信息數據間的動態關聯，對企業的財務預算進行適時的調整，以此來提高企業的預算管理水平，讓企業的財務管理政策更加具有時效性和科學性。

四、大數據環境下企業的挑戰與反思

面對新經濟時代的發展浪潮，企業在利用大數據分析推動經濟管理的同時，也需正視傳統模式帶來的挑戰。傳統經濟管理模式在大數據的沖擊下，產業升級緩慢、市場前景不明朗等問題日益凸顯，這更需要大數據分析作為企業經營管理的補充和改進手段。本文主要從大數據背景下各企業的經濟管理現狀出發，對當代企業在大數據背景下的弊端進行分析。

1.企業產業升級緩慢

大數據時期的市場變化信息動態，可以在大數據分析應用于企業經濟模型時加以把握。中國現階段的市場在一定程度上是一個競爭更為激烈的市場，而由于中國經濟增速放緩、結構轉型不斷深化、國際競爭日趨激烈等原因，在信息化時代的發展背景下，大大小小的企業都在渴望尋求發展機會。在這種環境下，如果不在改進產品質量方面采取相應的措施，企業面臨的問題將越來越多，消費者的需求將無法得到滿足，會造成企業在市場競爭中處于劣勢，綜合競爭能力日益弱化的局面。在中國傳統經濟增速放緩、國際市場競爭日益激烈的現象之下，大數據的收集與處理能力成為衡量企業競爭力的重要指標。因此在這個階段，企業在經營過程當中，一定要注意對新興技術如大數據分析的運用。

2.經營管理流程不完善

在傳統的經濟管理當中，大部分的企業都有一些問題。傳統企業的經營管理流程，都是以傳統的核算為基礎，工作效率較低，也影響企業的運行。所以，經營管理過程不完善，影響經濟發展成果，對企業帶來的損失也是十分巨大的。

五、面向大數據的企業轉型策略

1.充分運用大數據分析技術，實現企業經營

大數據時代，企業在進行經濟管理時，要對大數據信息進行整合，深度融合大數據技術，以信息化手段促進數據互通，從而推動企業提高工作效率。當前是我國經濟管理體系建設的關鍵時期，要加強信息公開，拓寬數據收集渠道，加大數據處理力度，推動大數據分析的發展應用。

（1） 提高管理效率：企業可以利用大數據分析技術，提高管理工作的效率，使企業各個管理系統有機地結合在一起。企業和相關部門需要不斷創新，與時俱進地開展對大數據分析的有效應用和開發創新，從而在不斷發展的新經濟環境下，為實現高效經濟管理工作提供有力的途徑和手段。

（2） 提高管理價值：大數據分析技術可以實現數據分析挖掘，提高經濟管理價值，進而實現大數據時代下的經濟管理效能提升。企業要積極協調政府有關部門，提升大數據的收集力度，把社會信息化網絡有機地整合在一起。同時，企業要充分發揮自身優勢，主動適應市場需求變化，不斷提高經營管理能力和水平，從而在競爭激烈的市場環境下取得可持續發展。

2.經濟管理體制同步完善

在企業經濟管理過程中，企業要使企業經濟管理模式與大數據分析技術融合發展，不斷完善企業經濟管理體系建設。首先，企業要加快信息化管理體系建設，提高企業各部門的信息化管理水平，促進各部門之間的信息互通。其次，為了建立科學有效的分析體系，企業需要根據各個業務領域對專業內容的要求合理配置不同的分析手段，保證得出更準確的分析結果。再次，企業需要建立既科學又高效的培訓體系，使企業經營管理人員在系統知識運用能力上得到充分的提高，進而使其對大數據分析有更加深入的理解和掌握。最后，企業需要加大經營管理人員和企業員工之間的交流與溝通力度，避免因信息壁壘而產生問題。為做好相應信息數據的存儲與備份工作，使企業在經營過程中能夠平穩有序地開展經濟管理工作，企業要提高基礎設施建設，完善企業內部信息系統的各項功能。

六、結語

對于企業來說，大數據分析無疑是必備的技術，若企業管理者未能充分了解大數據分析的價值，沒有掌握有助于實現目標的知識，將導致企業無法跟上時代發展的步伐，從而限制企業的可持續發展和競爭力的提升。隨著大數據分析技術的不斷普及，為了促進企業可持續發展，企業領導者必須積極培養具備較高數據分析能力的專業人才，并且摒棄過去的經營思維模式，加強對大數據分析技術的應用。企業內部的信息化管理體系，目前還不夠完善。企業需要加大創新經濟管理模式的力度，從而提升企業大數據分析和處理的水平，從根本上推動企業經濟管理模式創新轉型，進而更好地提高企業的經濟效益。

綜上所述，各行各業的企業對大數據分析的應用日益廣泛，這是信息技術迅猛發展所帶來的必然結果。企業要適應大數據時代的需求，不斷完善自身的經濟管理體系，提高經營管理人員的綜合素質，使經營管理工作更加高效，從而使企業的經濟效益不斷提升并實現可持續發展。

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作者簡介：張燁（1988.12— ），女，江蘇無錫人，碩士研究生，無錫商業職業技術學院，助教，研究方向：會計學。