利用大數據技術優化商業經濟管理的案例研究

【摘" 要】隨著信息技術的飛速發展，大數據在商業經濟管理中的應用日益廣泛。論文在分析大數據技術在商業經濟管理中的應用情況的基礎上，從強化大數據基礎設施建設、加強大數據人才培養與引進、建立健全大數據管理制度與標準、拓展大數據技術的應用廣度與深度、強化大數據安全管理與隱私保護等方面提出了優化策略。論文結合A公司供應鏈管理的實際案例，闡述了大數據技術在供應鏈優化中的應用實踐，從而為企業利用大數據技術優化商業經濟管理提供參考。

【關鍵詞】大數據；商業經濟管理；優化策略

【中圖分類號】：F270.7" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）09-0129-03

1 引言

當前，數據已成為繼土地、勞動力、資本之后的第四大生產要素。大數據以其數據量大、類型多樣、處理速度快等特點，為商業經濟管理注入了新的活力。將大數據技術應用于營銷、供應鏈、風險管控等商業經濟管理領域，有助于提升企業管理的科學化、精細化水平，增強企業的市場競爭力。然而，大數據在帶來機遇的同時，也對企業的管理能力和技術水平提出了更高要求。因此，深入研究大數據技術在商業經濟管理中的應用情況以及優化策略，對于推動大數據與商業經濟管理的深度融合具有重要意義。本文將在案例分析的基礎上，為企業利用大數據技術優化商業經濟管理提供決策參考。

2 大數據技術在商業經濟管理中的應用

2.1 大數據技術的概念與特征

大數據是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正在成為國家重要的基礎性戰略資源。一般而言，具備Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）等5V特征的海量數據可稱之為大數據。隨著互聯網、物聯網、云計算等新一代信息技術的快速發展，大數據日益成為信息化時代的顯著特征。依托強大的存儲、計算和分析能力，大數據技術可從海量數據中快速獲取有價值信息，已在工業、農業、服務業等眾多領域得到廣泛應用[1]。

2.2 商業經濟管理的概念

商業經濟管理是指企業在商業活動中，通過計劃、組織、指揮、協調、控制和監督等手段，合理分配和利用人力、物力、財力等資源，以達到經濟效益最大化和社會效益最優化的目標。隨著市場競爭的日益激烈和消費者需求的不斷變化，商業經濟管理面臨著越來越多的挑戰和機遇。

在這個過程中，大數據技術作為信息化時代重要的技術手段，為商業經濟管理注入了新的活力。通過應用大數據技術，企業能夠收集、分析和利用海量的市場數據和消費者信息，從而更加精準地把握市場動態和消費者需求。這種基于數據的決策方式，不僅有助于企業優化資源配置和生產流程，提高經營效率和盈利能力，還能為企業帶來更加長遠的競爭優勢。因此，大數據技術與商業經濟管理的融合已成為企業發展的必然趨勢。

2.3 商業經濟管理中大數據技術的應用領域

近年來，大數據技術在商業經濟管理中得到了廣泛應用，成為驅動企業轉型升級的重要力量。大數據應用覆蓋了商業運營的各個環節，主要集中在以下領域：客戶關系管理，企業利用大數據技術收集、分析客戶行為數據，準確把握客戶特征與偏好，為其提供個性化的產品和服務，提升客戶滿意度和忠誠度；精準營銷，依托大數據平臺整合線上線下營銷數據，實現營銷全流程管理，并通過數據挖掘實現用戶畫像、產品推薦，大幅提高營銷的精準度和轉化率；供應鏈優化，通過對供應鏈各環節數據的實時采集與分析，優化供應鏈流程，降低庫存成本，提高供應鏈運作效率；風險管控，綜合運用大數據技術和數理統計、機器學習等方法，建立風險預警模型，提高金融風險、運營風險等重大風險的識別和防范能力；運營決策，利用算法模型從企業內外部海量數據中自動抽取關鍵信息，形成數據化、可視化的業務洞察，為戰略規劃、預算管理等提供科學決策支持[2]。

2.4 大數據技術在商業經濟管理中的應用優勢

大數據技術是在云計算、人工智能等新興技術的支撐下發展起來的，其強大的數據處理和分析能力為商業經濟管理變革帶來了新的動力。大數據技術在商業經濟管理中的應用優勢主要體現在以下方面：驅動業務創新，利用大數據技術可深度挖掘數據資源，探索新的業務增長點，創新產品服務模式，培育新的利潤增長極；優化運營管理，大數據分析能夠揭示經營管理中的問題與不足，并提供改進決策依據，優化業務流程，提高運營效率；強化風險管控，大數據技術可實現海量異構數據的關聯分析，提高風險識別的廣度、深度與準確性，增強企業的風險防范能力；賦能精細化管理，通過收集分析業務全流程數據，實現業務透明，使管理決策更加精準，推動管理向精細化、數字化轉型；提高市場響應力，大數據分析有助于企業快速感知內外部環境變化，提高市場洞察力，增強應對市場變化的敏捷性。

3 利用大數據技術優化商業經濟管理的策略

3.1 強化大數據基礎設施建設

企業應加大資金投入，完善以數據中心、云計算平臺為核心的新型基礎設施建設工作，并引進先進的大數據存儲、計算、分析等軟硬件系統，提供大數據應用的堅實支撐。企業要立足自身管理需求，分步實施，循序漸進，避免一蹴而就、盲目投資。同時，鼓勵有條件的企業加強與科研機構、大數據服務商的合作，借助外部力量彌補資源和技術短板[3]。此外，政府應加大政策扶持、資金投入力度，營造良好的產業生態環境，推動大數據基礎設施建設。

3.2 加強大數據人才培養與引進

加快培養一批既精通大數據技術，又熟悉行業業務的復合型人才，是大數據應用的關鍵。一方面，要依托高校、科研機構等，開設大數據相關專業和課程，加強大數據專業人才的校企聯合培養。另一方面，企業要創新用人機制，采取柔性引才方式，從市場、社會廣泛吸納數據分析、數據挖掘等方面的優秀人才。同時，企業要加大對大數據人才的內部培養力度，定期開展專業培訓，并建立與大數據人才成長相適應的考核與激勵機制[4]。

3.3 建立健全大數據管理制度與標準

企業應盡快建立健全適應大數據應用的管理制度與數據標準。在管理制度方面，應明確大數據戰略規劃、平臺建設、數據開發利用、安全保護、績效考核等方面的原則與要求。在數據標準方面，要加快構建橫跨采集、傳輸、存儲、處理、交換等環節的企業數據標準體系，實現數據的規范化、標準化管理，為數據高效集成和應用夯實基礎。同時，要強化制度和標準的執行力，將其嵌入數據全生命周期的管理當中，推動大數據管理工作規范化、制度化。

3.4 拓展大數據技術的應用廣度與深度

企業要以大數據為技術核心驅動力，結合管理創新的實際需求，全面推動業務流程的優化與再造，以及管理模式的根本性變革。在企業內部，應牢固樹立“數據引領決策”的先進理念，加速構建以數據洞察為基礎的業務運營體系和管理決策框架，確保大數據分析能夠無縫嵌入并增強業務操作的每一個環節。

實踐中，可優先選取采購管理、生產制造、市場營銷、客戶服務等關鍵業務板塊，率先開展大數據應用的試驗性項目，通過不斷迭代數據分析模型，持續提升數據價值挖掘與應用的能力。此外，應著力加強大數據平臺與ERP（企業資源計劃）、CRM（客戶關系管理）、SCM（供應鏈管理）等核心業務系統的深度整合，實現數據資源的實時互通與共享，從而充分發揮大數據在推動管理精細化、決策科學化方面的獨特優勢。

3.5 強化大數據安全管理與隱私保護

強化大數據安全管理與隱私保護是大數據健康發展的重要保障。首先，企業要建立大數據分級分類管理制度，依據數據的機密程度、敏感程度劃分保護等級，并采取相應的管控措施；其次，要完善身份認證、訪問控制、數據加密、數據脫敏等安全防護機制，防范數據泄露、非授權訪問等風險；再次，要遵循最小夠用原則收集個人信息，保障用戶知情權，嚴防用戶隱私被侵犯；最后，要加強安全意識教育，增強全員數據安全意識，將數據安全融入企業文化建設，筑牢大數據應用安全防線[5]。

4 項目案例

下文以某大型制造企業A公司大數據平臺優化供應鏈管理的項目實踐為例，探討大數據技術在商業經濟管理中的應用。

4.1 項目背景與目標

A公司是一家跨國制造企業，在全球擁有上百家分子公司和數千家供應商，供應鏈管理面臨諸多痛點：存在信息孤島，上下游協同不暢；需求預測偏差大，生產與庫存頻繁失衡；物流配送效率低，經常出現斷貨問題；供應商績效考核主觀性強，優勝劣汰機制不健全。為此，公司決定運用大數據技術重塑供應鏈流程，實現端到端的供應鏈協同優化。項目目標如下：搭建供應鏈大數據平臺，實現業務數據的集成共享；開發需求預測與庫存優化模型，提高計劃的準確性和柔性；優化采購、生產、配送環節，縮短交付周期；建立供應商評價指標體系，加強供應商績效管控。

4.2 大數據平臺架構與數據源整合

項目組采用開源的Hadoop平臺構建大數據系統，通過Sqoop等工具將ERP、MES、WMS等系統數據導入Hive數據倉庫，利用Kafka實現工廠設備、物流單證等數據的實時采集。在數據處理方面，利用MapReduce、Spark等組件進行數據清洗和轉換，通過HBase、Redis等實現數據的分布式存儲和查詢。在數據應用層面，綜合運用機器學習算法庫、OLAP分析工具、可視化展現工具，為業務應用提供靈活多樣的大數據分析和服務能力。

同時，項目組與業務部門密切配合，系統梳理了供應鏈各環節的數據源，包括銷售數據、采購數據、庫存數據、生產數據、物流數據、財務數據等，并與外部數據源如天氣數據、物價指數等進行關聯，形成了跨部門、多維度的供應鏈數據資產。總計涉及結構化、非結構化數據約100 TB。

4.3 供應鏈數據分析與優化模型構建

基于大數據平臺，項目團隊開展了供應鏈各環節的數據分析與應用，并構建了一系列優化模型：

第一，需求預測模型。綜合運用時間序列、機器學習等算法，結合歷史銷售、促銷、庫存等數據，建立分SKU級的中長期需求預測模型，預測準確率達85%以上。第二，庫存優化模型。通過對銷量、需求波動、供貨周期等進行綜合分析，動態優化安全庫存、補貨點等庫存參數，有效降低缺貨率和庫存周轉天數。第三，生產計劃模型。利用整數規劃、啟發式算法等，結合需求預測、產能、物料等約束，優化生產排程和產線平衡，使產能利用率和準時交付率均提升5個百分點以上。第四，配送優化模型。利用大數據分析配送線路、車輛裝載、到貨時間等，通過動態路徑優化和智能調度，使車輛周轉效率提高20%，準時送達率達95%以上。第五，供應商評價模型。開發了涵蓋交付、質量、成本、服務、創新等多維度的供應商評價指標，通過加權求和形成供應商綜合績效得分，每月自動生成供應商績效報告。

通過供應鏈數據分析與優化模型構建，公司供應鏈運營效率和敏捷性大幅提升，總體成本降低8%，產品上市時間縮短25%。

4.4 大數據驅動的供應鏈決策支持系統開發

項目組在供應鏈數據分析與優化模型構建的基礎上，開發了一套供應鏈決策支持系統。該系統包括三大功能模塊：

第一，供應鏈控制塔。通過業務駕駛艙，為高層管理者提供供應鏈運行狀況的全局視圖，并設置了一系列預警指標，及時發現供應鏈風險并采取應對措施。第二，數字化協同平臺。打通供應鏈上下游，實現從客戶需求到交付全流程的可視化、可追溯，使供應鏈各方能夠及時獲取所需信息，降低了人工協調成本，供應鏈協同效率提升30%以上。第三，供應鏈優化引擎。將之前構建的優化模型封裝為標準服務，業務部門可通過參數配置靈活調用各類優化服務，使業務決策更加智能化。

系統上線后，高層管理者可隨時掌握供應鏈運行態勢，并借助系統智能分析功能，快速識別供應鏈中的風險隱患和優化機會。業務部門也能結合實際需求靈活使用智能決策服務，提高供應鏈決策的科學性和執行力。

4.5 項目實施效果評估與經驗總結

通過大數據平臺的建設和應用，A公司實現了供應鏈數字化、智能化轉型，大幅提升了供應鏈管理水平。從財務數據來看，項目實施當年，公司供應鏈管理成本同比降低12%，庫存周轉率提高8%，產品交付準時率達98%，經營利潤率增加1.5個百分點。從流程效率來看，供應鏈計劃、執行、協同等環節的人力投入減少30%以上，供應鏈運作效率顯著提升。從業務評價來看，公司高層和業務部門對供應鏈管理滿意度超過95%。

本項目的成功實施得益于以下經驗做法：一是高度重視，組建了由公司領導任組長、各部門負責人參與的項目領導小組，為項目實施掃清障礙；二是制定了切實可行的數據治理策略，構建了數據資產管理、數據質量管控、數據安全防護等制度體系，夯實了大數據應用的數據基礎；三是堅持需求導向，聚焦痛點難點問題開展應用，從單點突破到整體優化，分步推進，快速見效；四是注重復合型人才培養，通過內部培養和外部引進相結合，組建了一支懂業務、善技術、能落地的大數據團隊；五是強化變革管理，及時傳達共識，調整績效考核，并從流程、系統、數據使用等方面開展培訓，為大數據應用創造良好的組織環境。

5 結語

隨著數字經濟時代的到來，大數據正在成為提升商業經濟管理水平、驅動企業高質量發展的新引擎。然而，大數據在賦能商業決策的同時，也對企業的數據治理能力、技術創新能力、跨界協同能力提出了更高要求。縱觀本文案例，A公司能夠成功應用大數據技術優化供應鏈管理，源于其在頂層設計、數據治理、業務牽引、人才建設、組織變革等方面的系統思考和有效舉措，值得借鑒。未來，企業應以數據為核心資產，以業務應用為牽引，加快推進大數據與商業經濟管理的深度融合，在數字化時代的浪潮中搶占先機、贏得未來。

【參考文獻】

【1】鄧金娥.數字經濟時代大數據與財務管理專業群高質量發展的對策研究[J].商業會計，2024（10）：122-126.

【2】蔡寧，趙德海.數字經濟下社區商業數據的保護與利用研究——以智慧社區為例[J].商業經濟，2024（3）：1-5.

【3】申傲然.利用大數據技術提升商業銀行個人信貸風險管理水平[J].中國商界，2023（7）：189-191.

【4】李迎港，蔡檸.數字經濟下超級平臺數據商業化利用的規制研究[J].北方金融，2024（6）：54-59.

【5】盧鑫瑜.大數據時代下檔案信息資源的優化利用與管理創新——以醫院為例[J].機電兵船檔案，2024（2）：114-116.