基于大數據技術的企業管理數字化轉型研究

［摘 要］在大數據技術飛速發展的背景下，企業正面臨由傳統管理模式向數字化管理模式轉型的緊迫要求。文章以大數據技術為切入點，首先闡述大數據技術與企業管理數字化轉型的相關內容，然后分析企業管理數字化轉型的現狀，接著總結大數據技術驅動下企業管理數字化轉型的要點，最后提出基于大數據技術的企業管理數字化轉型路徑，包括強化頂層設計、建立健全數據管理體系、強化數據質量控制、加強數據安全和隱私保護，旨在幫助企業加快推進管理數字化轉型，提高運營效率與核心競爭力。

［關鍵詞］大數據技術；企業管理；數字化轉型

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.22.033

［中圖分類號］F270.7；TP311 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）22-0-03

0" " "引 言

將大數據技術運用到企業管理中，不僅可以提高數據處理與分析效率，還可以為企業決策提供有效支撐。為了在企業管理中高效運用大數據技術，實現管理數字化轉型，企業需要制定清晰的戰略目標，加強頂層設計，強化人才培養，提供技術支撐，加強數據安全和隱私保護。

1" " "大數據技術與企業管理數字化轉型概述

1.1" "大數據技術

大數據技術作為信息化時代的一項關鍵技術，具有海量數據存儲、數據查詢速度快、降低開發成本和數據實時處理等特點，受到了廣泛的關注。它涉及數據的獲取、存儲、加工、分析及可視化等諸多環節。在信息技術快速發展、數據量激增的今天，大數據技術已經成為社會進步、經濟發展新的驅動力。企業深度挖掘與分析數據，可以更加準確地掌握市場趨勢、客戶需求及潛在風險等信息，進而制定出更加準確和高效的管理策略。與此同時，大數據技術對企業產品與服務創新具有強大的支持作用。大數據技術的應用可以為企業提供準確、全面的決策依據，幫助企業更好地了解市場，從而優化產品或服務，增強市場競爭力［1］。

1.2" "企業管理數字化轉型

企業管理數字化轉型是指企業借助數字化技術，全面、系統地改變與重塑業務流程、管理模式及組織架構。它的內涵包括以下幾點：一是數字化轉型既是一次技術升級，也是一次企業傳統經營理念的改革；二是需要企業全面收集數據，并集成與分析數據，用數據來推動管理決策；三是數字化轉型需要企業構建開放、協同的生態系統，實現內外部資源的優化配置。

在信息技術飛速發展的大環境下，企業管理數字化轉型呈現出以下發展趨勢：第一，數字化技術和業務流程深度結合，企業主動利用云計算、大數據、人工智能等先進技術重構與優化傳統業務流程，從而實現智能化運行；第二，創新客戶中心化的服務模式，將客戶的需求放在中心位置，基于數據分析結果來提供定制化的服務，旨在為客戶提供更加優質的服務［2］；第三，使組織結構向扁平化方向轉變，突破企業的傳統層級結構，構建更靈活、更有效的組織結構。

1.3" "大數據技術與企業管理數字化轉型的關聯性

首先，大數據技術為企業管理數字化轉型提供了重要支持。在企業管理數字化轉型不斷深入的背景下，數據是核心資產。大數據技術憑借強大的數據處理能力可以輔助企業全面、精準地采集、存儲、分析與運用數據，從而為企業管理數字化轉型提供大量的數據支撐與決策依據。其次，大數據技術可以促進企業傳統管理模型向數字化管理模式演變。在企業管理數字化轉型中，企業有必要借助大數據技術重構和優化業務流程，從而實現數據驅動管理決策。企業利用大數據技術可以更加精準地把握市場需求、優化產品設計、提高服務質量，進而提升競爭力，增強自身的市場適應能力。最后，大數據技術創新和企業管理數字化轉型相互促進。數字化轉型給企業帶來了更加豐富的數據資源，推動著大數據技術創新與運用。與此同時，大數據技術不斷進步，也給企業管理數字化轉型帶來了更多契機。

2" " "企業管理數字化轉型的現狀

第一，戰略規劃不明確。部分企業在管理數字化轉型過程中，沒有制定清晰的戰略規劃，導致轉型方向不明確，資源分配不合理，進而影響整體管理水平。第二，缺乏技術與人才的支撐。一方面，企業缺乏技術基礎設施來支撐數字化轉型深入推進；另一方面，企業缺乏具備數字化技能和思維的人才，無法有效地推動數字化轉型工作的開展［3］。第三，數據安全與隱私保護問題突出。企業在數據采集、儲存、加工及使用等各個環節都需要保證數據的安全性，避免數據泄露與誤用。但是，很多企業對數據安全和隱私保護不夠重視，數據安全管理力度不夠。第四，面臨企業文化與員工方面的阻力。企業管理數字化轉型不只是技術層面上的改變，還是組織文化、員工思維方式等方面的改變。但是，一些員工在企業管理數字化轉型過程中存在積極性不強、參與度不高等問題。與此同時，企業缺乏相應的企業文化來支撐數字化轉型。

3" " "大數據技術驅動下的企業管理數字化轉型要點

3.1" "數據驅動管理

首先，數據驅動管理需要企業制定綜合的數據采集制度，以保證數據準確、完整。企業通過從市場、客戶、供應鏈以及生產中收集的各種數據，能夠建立起海量數據倉庫，從而為數據分析與挖掘奠定堅實基礎。其次，運用大數據技術深入分析與挖掘數據，并從中抽取有價值的信息。比如，通過大數據分析客戶購買行為和消費習慣，企業能夠更準確地掌握顧客需求并制定個性化營銷策略。同時，數據分析也有助于企業找出經營過程中存在的瓶頸，從而針對性地優化業務流程。最后，數據驅動管理需要企業深度整合數據分析結果和業務流程，以達到數據驅動決策與管理的目的。通過實時監控與反饋，企業能夠適時調整運營策略與業務流程，保障業務高效開展與持續改進。

3.2" "智能化決策

首先，智能化決策離不開全面、精準的數據。企業要借助大數據技術精準地采集與處理包含市場數據、客戶數據及運營數據在內的各種數據，從而為智能化決策提供數據支持。其次，借助數據分析工具與算法，如機器學習、深度學習及其他人工智能技術深入挖掘與分析數據，找出其中潛在的規律與趨勢，從而為企業決策提供科學的依據。再次，智能化決策還需要企業建立科學的決策模型和流程。企業要結合業務特點與需求選擇適當的決策模型與算法，制定出相關決策流程與標準，以保證決策準確［4］。最后，企業需要結合戰略目標和業務實際情況，將智能化決策納入日常經營與管理，并經過不斷實踐與優化來提高決策水平與業務效果。

3.3" "開放協同

首先，突破內部各部門壁壘，實現信息共享。構建統一的信息平臺來實現企業內部各個部門間的信息互通與資源共享，破除“信息孤島”現象，提高信息利用效率與價值。其次，主動與外部合作伙伴合作，聯合開發新的產品、服務和市場。企業可通過構建合作伙伴關系來分享資源，實現互利雙贏。再次，開放協同還需要企業營造開放、包容的文化氛圍，激勵員工主動參與到開放協同實踐，激發創新思維，營造開放、包容的組織氛圍。最后，強化風險管理與安全保障。在開放協同過程中，企業需要強化數據保護、信息安全管理，保障信息安全、合規利用，杜絕出現數據泄露事件。

3.4" "創新運營

首先，利用技術為創新運營提供支持。隨著大數據、云計算和人工智能等技術迅猛發展，企業可以借助這些先進技術深度優化內部運營。比如，企業通過大數據分析技術能夠更準確地掌握市場需求，并優化產品設計，通過云計算技術能夠快速調配與有效利用資源，通過人工智能技術實現智能化決策與自動化管理。其次，以管理思維創新為重點進行創新運營。在管理數字化轉型過程中，企業需要摒棄傳統的管理思維，樹立以客戶為導向、數據驅動管理的理念。通過構建開放、協同的組織文化，鼓勵員工積極參與創新實踐，以此激發出更多的創新活力。最后，開展業務模式創新［5］。企業可通過推出平臺化、共享化、訂閱化等新型業務模式擴大業務范圍與收入來源。同時，也可借助數字化技術改造升級傳統業務，提高業務發展效率與客戶滿意度。

4" " "基于大數據技術的企業管理數字化轉型路徑

4.1" "加強頂層設計

首先，企業要明確管理數字化轉型目標，綜合梳理與評價已有的業務流程、管理模式及信息系統等，確定需要完善與優化之處，并以此為基礎制定數字化轉型的規劃，確定各階段目標、任務及時間表。其次，構建跨部門協同機制，保證管理數字化轉型過程中各個部門之間能密切配合和相互支撐。例如，成立管理數字化轉型專門領導小組或委員會來協調各項工作。再次，進一步強化技術研究與人才培育。通過引入先進的大數據技術與工具來增強企業數據處理與分析能力，同時加強職工培訓，提高其數字化素養與創新能力。最后，建立一套完整的監測與評價機制，實時監測與評價數字化轉型進展和成效。通過搜集與分析資料找出問題與不足之處，并適時調整與優化轉型策略，以保證轉型工作順利開展。

4.2" "建立完善的數據管理體系

第一，明確數據來源與范圍，保證收集到的數據能綜合反映企業運營管理的各方面情況，包括企業內部各種業務數據、客戶數據和市場數據等。第二，制定統一的數據標準與管理規范，保證數據準確、一致，包括數據格式、數據質量監測與評價規范、數據更新與維護機制。第三，建設有效的數據存儲與查詢系統，快速準確地得到所需的信息數據。第四，預處理數據，如清洗、轉換和集成等，將原始數據轉換為高質量的數據以便進行分析［6］。第五，制定明確的數據治理制度，包括數據所有權管理、數據質量管理、數據安全管理和數據生命周期管理等。在制定制度時，企業需要考慮數據的來源、使用目的、保密等級和共享方式等因素，以確保數據的合規性和安全性。

4.3" "強化數據質量控制

首先，建立清晰的數據質量標準，以保證數據收集和使用的各個環節都達到預設質量要求［7］。其次，建立數據質量的監控和評估體系，定期進行數據質量的檢查、比對和分析，及時發現數據中的問題，并采取適當的措施修正。再次，建立數據質量反饋機制，及時向數據提供者反饋數據質量問題，督促數據提供者從源頭上提高數據質量。最后，提高數據質量。利用數據分析工具與方法不斷優化數據獲取、處理與分析等流程，減少數據質量問題。通過實施這些舉措，企業能夠有效地提升數據質量，從而為管理數字化轉型提供可靠的數據支撐。

4.4" "加強數據安全與隱私保護

第一，建立健全數據安全管理制度。建立清晰的數據安全標準，并規范數據采集、存儲、傳輸、利用及銷毀等各個環節，以加強數據安全與隱私保護［8］。第二，使用先進的數據加密技術。通過加密敏感數據，避免傳輸數據、存儲數據時出現違規獲取與篡改的情況。同時，還應定期更新加密算法、密鑰管理策略等，以便有效應對安全威脅的變化。第三，強化對數據訪問權限的管理，制定合理的訪問權限和身份認證機制，保證只有被授權者才能夠訪問與利用數據。第四，建立數據審計與監控機制，實時監測并記錄數據接入與利用情況，及時發現并處理潛在的安全風險。第五，重視員工數據安全意識的培養［9］。定期開展信息安全培訓與教育活動，增強員工的數據安全與隱私保護意識。

5" " "結束語

在管理數字化轉型過程中，企業要采取強化頂層設計、建立健全數據管理體系、強化數據質量控制、加強數據安全和隱私保護等措施，保障管理數字化轉型工作順利開展，進而增強企業的競爭力和市場適應能力。

主要參考文獻

［1］盧競攸.基于大數據技術的企業管理數字化轉型方法探析［J］.現代商業，2023（11）：89-92.

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［4］李昕宇.數字化背景下企業人力資源管理創新路徑研究［J］.中小企業管理與科技，2024（7）：137-139.

［5］劉潤榕.數字化轉型背景下中小企業管理創新路徑研究［J］.閩西職業技術學院學報，2024（1）：21-25.

［6］屠偉軍.數字化轉型背景下財務管理工作的改進分析［J］.當代會計，2021（24）：58-60.

［7］劉鯤，呂正艷.淺談數字經濟時代企業數據治理的挑戰與對策［J］.網絡安全和信息化，2023（7）：7-10.

［8］劉潤榕.數字化轉型背景下中小企業管理創新路徑研究［J］.閩西職業技術學院學報，2024（1）：21-25.

［9］馬偉豪.A金融公司數據安全管理體系建設研究［D］.濟南：山東大學，2023.