大數據環境下企業管理創新研究

張鋼

摘 要：隨著計算機技術的發展和移動互聯網的廣泛應用，信息的傳遞變得越來越快，信息的映射范圍也無處不在，企業與市場、消費者、相關參與者之間的溝通隨處可見，溝通的便捷導致企業管理層級的減少，但對企業管理績效的要求也越來越高，紛繁復雜的信息需要快速識別、處理并分析做出決策，單純的經驗性判斷已不符合商業時代發展的要求，應用大數據是必然的選擇。

關鍵詞：大數據；企業管理；企業績效

一、大數據的定義和特點

1.大數據的定義

大數據（big data）一般指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉，管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。

2.大數據的特點

大數據是隨著計算機以及互聯網技術的飛速發展應運而生的，尤其以新興互聯網企業對客戶流量數據的分析為典型，繼而隨著互聯網+的廣泛蔓延而滲透到企業運營管理的各個方面，“大數據”的特點如下：

（1）數量大。是指數據量巨大，企業內外部生產經營過程中所產生的銷售、生產、財務、統計等數據持續累計增長。（2）結構化。是指數據來源多、分布廣、類型復雜，但都與企業有著千絲萬縷的聯系。（3）增長快。是指由于對數據的重視從而將很多原本難以量化的業務工作量化，導致數據量增加，加之計算機及互聯網技術的快速計算和快速溝通導致數據資料可隨時隨地產生，隨時存儲，隨時分析。（4）價值性。大數據分析的價值在于，透過多維度多層次的數據，以及歷時態的關聯數據，通過分析建模和預測，找到企業管理中存在的問題。

二、大數據環境下企業績效提升的途徑

管理大師德魯克與戴明（W.Edwwards Deming）在諸多思想上都持對立觀點，但“不會量化就無法管理”的理念卻是兩人的共識。也就是說，管理工作必須量化才能實現管理績效，將管理工作量化才能準確考核，從而提升管理績效和企業業績。

1.降低成本

在大數據競爭的環境下，成本的降低已不只是原材料、生產、管理費用等若干管理節點成本的降低，而是貫穿設計、生產、倉儲、物流、銷售，售后全過程的系統成本的降低，將大數據標準化和計算分析應用于企業全過程。

大數據是企業能夠進行可持續發展的決定性因素。大數據可以幫助企業捕捉、管理和處理數據，對有關聯的部門數據信息進行有效的分析，加強各部門之間的協作，提高供應鏈的物流效率，節省企業成本，從而提高企業日常運營的效率，數據資產逐漸成為了現代商業的核心競爭。

2.了解市場

大數據伴隨著計算機和移動互聯網技術的發展而出現，客戶及其他市場參與者都可以迅速獲取有關技術和產品信息，市場變得越來越復雜，客戶變得精明和挑剔，對產品的需求也更趨于個性化和差異化。

競爭者技術和產品更新飛快，營銷手段頻出，企業應接不暇，大數據可以通過捕捉競爭對手的各項信息進行集合整理，通過特定技術和相應的算法分析，對競爭對手的產品價格、競爭性以及影響策略進行明確評價，發現競爭對手的經營策略。企業也可以對自家產品和服務通過精準的算法進行評價，以得到改進或者優化方案。

3.促進營銷

應用大數據，企業可以通過跟蹤消費者的日常活動和業務記錄，搜集消費者信息，總結規律，構建動態的數據系統，通過特定技術和算法分析，發現消費行為的改變，預測市場發展趨勢，優化企業產品與服務，采取適宜的促銷策略和方案。

4.強化決策

決策理論認為，決策是組織全部管理活動的中心，它貫穿于管理工作的始終。以往的管理是“領導研究決定”現在變成“大數據的分析結果”，分散式決策成為大數據下決策的主要形式。通過應用大數據分析資料信息并挖掘客戶的潛在需求，管理者可以詳細了解市場發展趨勢，為經營決策提供依據；在內部管理上，通過對采購、生產、運輸、倉儲、財務等數據進行搜集、集合和管理，為企業相關決策系統提供信息，作為公司決策管理的重要參考依據。

三、數據化管理的實施

1.數據化管理的四個層次

根據業務邏輯，數據化管理分為四個層次。

（1）業務指導管理。通過數據收集、數據監控、數據追蹤等手段透視業務，通過數據分析，數據挖掘等方式搭建業務管理模型來提升業務。業務指導管理的范疇包括銷售、人力資源、生產、財務、客服等各個單元。（2）營運分析管理。營運分析管理是對人、貨、場、財的分析管理。包括績效考核、庫存、供應鏈、資金、客戶關系等。和業務指導管理的區別在于前者側重于分析和管理，后者側重于追蹤和監控。（3）經營策略管理。經營策略管理是通過對經營環節進行數據分析，達到制定或修改策略的目的，包括消費者購買行為分析、商品定價、品牌定位、資源分配策略等。（4）戰略規劃管理。戰略規劃管理是通過對企業內外部數據的分析，制定企業的長遠規劃的過程。包括宏觀經濟分析、行業環境分析、經營環境分析、內部資源分析、企業競爭力分析、戰略目標規劃管理、戰略可操作性評估等。

2.數據化管理的流程

數據化管理流程和常規數據分析最大的不同就是強化應用，每個層面看到的不再是枯燥的數據，干巴巴的表格，而是可視化圖標，傻瓜式的業務診斷，智能化的應用提醒，高互動性的使用界面。

（1）分析需求。分析需求又包括收集需求、分析需求、明確需求三個部分。收集需求的方法主要有訪談、市場調查、專家座談等。（2）收集數據。收集數據是根據使用者的需求，通過特定方法獲取所需數據的過程。收集途徑包括公司數據庫、原始資料、公開出版物、市場調查、互聯網等方法。數據收集是數據分析的基礎，在收集過程中要確保數據真實，來源可靠，數據鏈完整。（3）整理數據。數據整理的效果直接決定了分析的結果，數據整理就是對收集到的數據進行預處理，使之變成可供進一步分析的標準格式的過程。整理數據的方法主要有：分類、排序、做表、預分析等；邏輯有理口徑、看異常、查大數、觀趨勢等。（4）分析數據。分析數據是指在業務邏輯的基礎上，運用科學的分析工具處理數據的過程，在這個過程中要注意的是數據的分析要符合業務邏輯，否則是不會產生任何使用價值的。（5）數據可視化。數據可視化是將分析結果用直觀的方式展示出來，一般運用文字、表格、圖標等方式進行展示。Word、Excel、PPT都可以作為數據可視化的展示工具。用最簡單的方式傳遞最準確的信息，一目了然是數據可視化的作用。

四、應注意的問題。

1.基礎數據管理和分析

（1）合理的基礎數據架構。首先，要系統化的設計和布署，標準化是基礎的數據架構，只有形成標準化才能統一數據計算，數據的分析才有意義。（2）明確的計算過程控制。要對每一項統計的指標設定具體的計算方法、計算部門、計算周期、計算對象等，并且嚴格執行，這才能夠保證每一項數據的來源、計算和分析結果是有效的。（3）有效的管理信息化系統。企業內外數據量大，供應鏈環境復雜，提煉有效的數據并建模分析只能依靠強大的計算機信息系統來完成。通過信息化系統的布署，把基礎數據都進入控制點，通過信息化系統來進行數據的快速統計和處理。

2.數據安全

數據安全就是要保護企業的數據安全使用，并不被非法的存儲、使用和傳輸。我們將從以下幾個環節進行數據安全保護建議。

（1）數據備份。對現有數據進行備份，可根據環境要求設定備份日期，備份方式（完全、增量、差異），但出現數據遺失時可在第一時間恢復。（2）數據加密。從數據源頭進行管控，將企業內部數據進行加密保護，非授權用戶將數據外發或復制均無法使用。發送給客戶的文件也可進行版權保護，可控制只讀、只打印、無法修改復制等版權保護。（3）終端管控。對員工的使用終端（PC/移動設備）進行安全管控，防止通過USB、網絡、病毒等因素破壞或泄露數據。

五、結論

數據化管理是企業管理精細化的必然要求，大數據的應用也是企業經營管理的必經之路，在市場競爭日趨激烈的形勢下，企業必須在經營鏈的每一個環節“抽絲剝繭發現問題”，“深耕細作優化管理”才能充分應用大數據促進企業經營管理的提升，從而提升企業經濟效益和社會效益，實現股東價值最大化。

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