大數據時代企業管理工作面臨的困境及對策分析

【摘要】企業在運營發展過程中將產生大量的數據信息，通過大數據技術對數據信息進行管理，可有效提升企業的管理效率。文章對大數據特性進行分析，指出在大數據背景下企業管理工作面臨的困難，通過管理理念轉型、數據平臺轉型、政府政策支持等對企業管理工作進行對策分析。

【關鍵詞】大數據時代;企業;管理模式

引言

大數據技術的不斷發展，可對數據信息進行分類采集和處理，為企業提供決策信息。但部分企業在開展管理工作時，未能對大數據技術進行合理應用，面臨數據處理、管理觀念、決策影響等方面的問題，為保證企業的規劃型發展，應將理念與技術相融合，進而提升企業的管理效率。

一、大數據特性分析

當前網絡技術的發展下，在完成數據的時效性和共享性處理時，將產生大量數據信息，為保證數據信息處理的精確性，需對數據資源進行分類整合，并對其進行洞察分析，以信息技術、數字技術為主，實現數據的多形式化處理。大數據技術在應用過程中，主要是對信息資源進行專業化處理，依據檢索指令對數據信息進行關聯性分析，其在運行過程中依托與網絡技術，通過在數據庫中的離散型運算方式，實現數據信息的高效率處理。

大數據技術在對信息資源檢索中應用時，可對信息節點進行關聯性分析，并具有多樣化的信息檢索類型，可實現結構化數據、文本數據、圖片數據、音頻影像數據等的檢索，且在檢索過程中數據具有主體性價值，令大數據技術可實現數量化、高速化、多樣化、價值化等。

二、大數據時代企業管理工作面臨的困境

（一）數據處理

企業在運行過程中將產生大量的數據信息，為保證企業的各模塊化運行間的協調性，需對數據信息進行集成處理，通過信息資源的集成以方便工作人員管理。但當前部分企業在運營過程中，只能針對結構化數據信息實行管理，對數據庫中的資源進行簡單處理，對于非結構化數據處理的方式和技術正處于發展中階段。企業運行過程中產生的數據信息一般為動態非固定式，且數據信息將隨著運營方式的改變存在較大輸出偏差，其數據信息不具備基準模型，數據顯示也不僅局限于邏輯性展示。此種數據信息的存儲模式將使企業中造成數據信息關聯脫節，未能及時將數據信息進行共享，進而增加企業信息的管理難度。同時大數據技術的智能化處理模式未能進行實質化普及，在部分企業中只是以概念化的形式存在，需經過專業團隊依據企業的運營模式進行不斷調節，以提升數據處理的效率，此技術領域尚未得到大范圍覆蓋。大數據技術的處理是基于網絡信息技術發展而來的，在對企業進行大范圍數據信息處理時，由于網絡信息的時效性和共享性將對數據信息的安全防護性能造成一定的影響，將提升企業核心數據的安全隱患問題。

（二）管理觀念

企業在對自身進行管理時，一般以企業文化為主體，將發展理念通過工作滲透到員工的思維意識中，同時在定性的規章制度下，對企業員工的工作行為進行約束。隨著信息技術的發展，企業將管理與技術進行融合，將管理措施以數據的形式表現出來，為管理人員提供更加直觀的方案，以提升管理效率。但部分企業對于大數據技術存在偏差性認知，在傳統管理掛念的影響下，錯誤的認為大數據管理只是針對數據信息進行分類管理，并未對其他關聯性管理方案起到實質作用，因此使大數據技術的管理無法發揮最大效用。部分企業在對運營過程中產生的數據信息進行整理時，其仍以傳統的數據統計方案為主，執著于追求數據信息帶來的最終利益效果，其與大數據技術的處理方式存在本質差異，在此種偏差式的運行管理下，將降低企業的管理效率。

（三）決策影響

當前在大數據背景下，企業的各項環節運行將產生大量數據信息，在管理人員對信息進行分類查詢、主體方案制定時，由于數據信息的多養化存儲，將增加企業管理人員的辨識難度。同時部分信息之間的關聯性較大，但產生的實際價值具有較大差異性，因此工作人員需對數據信息進行多角度分析，在長時間工作下，將造成數據信息的混淆，使決策信息的真實性和關聯性降低。企業在制定一項措施時，將對此項措施內容進行資料檢索，對內容的可實施性進行規劃分析，并針對措施的內容制定多種關聯性方案，從中進行比對，以確定最佳方案，在措施的資料采集、比對、制定、實施等階段將消耗大量的時間，部分企業依賴于社會主體市場的導向為發展前提，此階段時間內社會主體市場將產生大量對企業有益的數據信息。因此需要企業在進行決策性方案設定時，應保證方案制定的速度，并對市場的數據信息進行時效性處理，以此來提升企業方案制定的精準性。在信息化時代的到來下，人們通過網絡信息傳輸的共享性，其需求主體也在不斷發生變化，企業為保證產品和運營模式滿足大眾的基本需求，應掌握數據信息的來源渠道，利用信息化技術將更多的受眾群體參與到主體決策中，確保企業的產品與服務符合大眾基本需求。

三、大數據時代企業管理工作路徑

（一）管理理念轉型

為保證企業的規劃型管理，應將企業的發展方向和實際問題作為出發點，將數據處理技術融入到企業管理理念中，并將企業運行過程中產生的數據信息進行精準分析，為企業的管理提供決策性建議。首先，在對數據信息進行采集時，應對信息資源進行真實性辨別，通過大數據技術應用可實現數據信息的自動檢索，以信息指令為主體，通過離散型數據處理的方式，將各個數據信息的節點進行連動式處理，并通過科學的算法對節點信息進行分析，以保證企業數據庫錄入信息的精準性。其次，在針對范圍型數據信息處理時，大數據技術可對數據信息進行趨勢變化分析，依據關聯性的審驗方式，對數據信息產生的結果和變量進行數據節點比對，以提升數據信息檢索的精準性。大數據技術的應用下，可實現企業數據指令精準檢索、信息采集與歸納、數據信息挖掘、數據信息發展趨勢分析等，為企業的管理提供立體化輔助信息。最后，企業在制定決策型信息時，一般以管理人員和高端型技能人才為決策信息載體，為保證決策信息制定的范圍性、主體性、真實性等，可通過大數據技術實現企業的普及化管理。在對決策信息采集意見時，令企業的一線員工參加到決策信息的制定過程中，以企業內部員工的意見為主體，依據企業小環境的意見采集對社會大環境進行發展方向判定，并由企業的全體員工發表真實性、時效性的意見，此種意見采集的方式，可令員工感受到其在企業中的地位，并提升員工的歸屬感。同時在決策性信息的引領下，以社會市場的發展趨勢為背景，對數據信息進行客觀分析，使企業的發展路徑得到創新。

（二）數據平臺轉型

企業在進行管理時，通過技術理念與管理理念的融合，可為企業的管理帶來技術創新、方法創新、模式創新等，以保證企業的持續性發展。企業應用大數據進行管理時，可將企業的單元式運行模塊中產生的數據信息進行分類存儲，并可對信息指令進行挖掘，對其進行關聯性分析，為企業的管理人員提供精準數據。當前企業在與社會主體環境交流過程中，可將數據平臺作為載體，對數據信息進行價值交換，同時可建立非結構化信息載體平臺，制定相應的網頁和信息終端，以推特、調查等形式對數據信息進行獲取。通過外界信息的獲取可使企業了解到當前社會市場發展的需求方向，并可對信息進行動態型獲取，實現信息載體的時效性，可輔助企業對發展主體進行調整或制定相應的活動，為企業提供動態化管理模式。

（三）政府政策支持

企業在對數據信息進行處理時，應以技術為前提，并對其安全防護性能進行研究，由于數據處理技術在各項行業領域中具有廣泛的用途，應對技術的發展進行規劃，以發揮出其最大價值。為保證技術的科學性和規劃性發展，政府方面應給予一定的政策支持，激勵數據技術的發展，并對數據技術的研發進行深化，以企業、高校、研發部門為主，對技術的研發進行資金支持，并鼓勵高校進行技術培訓與實踐，為社會各個行業提供專業性人才。同時企業應加強內部網絡系統的安全防護，構建完整的數據監測系統，防止數據信息攜帶的病毒對企業系統帶來安全隱患，相關職能部門應完善網絡領域的政策，對網絡環境進行凈化，為數據信息的傳輸提供安全保障。

四、結語

綜上所述，文章對大數據特性進行論述，并對企業的管理現狀和工作開展難點進行分析，為保證技術與理念相融合，應對傳統的管理理念進行轉變、對數據平臺進行轉型發展，并在政府政策的宏觀引導下，為企業管理工作的開展提供新路徑。期望在未來發展過程中，企業管理人員應對管理問題進行針對型分析，并利用科學的手段制定管理策略，以確保企業的創新型發展。

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作者簡介：

盧俊衡（1993-），男，漢族，遼寧鞍山人，中國核工業二四建設有限公司助理工程師，中國人民大學在職研究生，研究方向：企業管理。