大數據時代企業經營管理的挑戰及對策研究

段 穎

（TCL 空調器（中山）有限公司 廣東 中山511442）

一、大數據時代概述

大數據時代指的是利用相關的算法對海量的數據進行處理、分析、存儲，從而在大量的數據中發現某些價值，并且用來服務人類的生活和生產工作。 這樣的數據分析模式可以大大減少企業運營管理過程中的時間成本和精力成本， 更重要的是可以快速的精準的獲得企業所需的資料和資源。 不過大數據的分析實現需要依靠先進的設備和技術， 才可以獲取企業經營過程中所需的高質量信息， 并且通過合理地運用讓其為企業的發展做出貢獻。 且使用大數據技術會讓企業的數據分析能力和解決問題的能力得到明顯的提高。其中大數據有幾方面的特點，第一就是大量性的特征， 大數據是需要從海量的數據中整合歸納成企業需要的數據，所以進行篩選的信息量極大。 第二就是多樣性，以往的數據只能從單一的角度進行整合資源， 但是大數據可以收集整合不同結構的數據， 從而企業可以從多種角度進行企業運營管理考量和決策。第三就是高速性，因為目前網絡技術越來越發達， 所以依靠先進的技術進行的大數據分析就具有高速分析整合應用的特點，同傳統的數據應用來說，大數據的數據整理應用時間和效率遠遠超過前者。最后就是其價值性，數據應用的最終目的還是在于服務人類， 所以大數據的技術應用讓數據的價值更加珍貴。 大數據時代下企業可以進行科學有效地利用大數據技術，結合企業自身發展的規律，發現不足和缺點，然后改善和創新，不斷推進企業可持續發展的進程。

二、大數據時代企業經營管理面臨的挑戰

（一）傳統的管理理念不再適用

以往傳統的數據管理方式相對簡單落后， 而且企業經營管理者對于數據采集轉化的工作并不是很重視， 所以就導致企業管理模式和思維很落后。 而且在數據整理轉化應用的過程中質量和數量都不是很好，對于企業的實際應用意義并不大。并且以往的數據采集工作都需要依靠人工來完成， 就算目前很多企業都引進了先進的計算機和網絡技術， 但是對于如何利用這些技術進行數據分析和采集還是存在很大的問題。 所以很多企業的數據采集和轉化還是以往傳統的方法， 就大大浪費了先進技術的資源，而且數據采集出來的正確性和使用價值并不高。所以企業經營者還是沒有轉變以往的管理理念， 導致新的技術引進之后并不重視對其的開發和應用。

（二）既有管理方法功能性較低

在目前信息時代的背景下， 企業經營者在進行企業運營管理的工作中，必定會遇到大量的數據和信息，那么如何去處理和利用這些數據和信息是企業經營者需要制定一套科學有效的方法和流程。 然而現在很多企業管理者并沒有注重和研究對大數據分析的工作流程， 就導致企業的數據分析工作人員在工作過程中工作效率和工作質量低下， 那么企業在進行經營決策和工作時就會得不到良好的數據支持， 就會導致企業經營進程會出現滯緩現象。

（三）大數據技術的管理化運用較為困難

在大數據時代背景下， 企業肯定會讓大數據技術逐步滲透在公司的每個環節， 但是數據的安全問題卻沒辦法的代技術的支持，因為很多企業對于數據安全技術的引進還不是很重視，所以管理數據的工作就會很繁重雜亂， 而且其他大數據技術的應用并沒有專業人才的使用， 所以就會出現大數據技術設備資源浪費的現象，企業也無法正常的對大數據技術進行管理和應用。

（四）管理人才隊伍建設緊迫感明顯

根據上面幾點可以看出， 雖然目前大數據技術不斷發展更新，但是相應的大數據技術人員并沒有實時培養和挖掘，所以就會導致企業數據分析應用方面的人才極其短缺， 沒辦法銜接上企業的發展。 而且如何科學地從大量的數據中采集和挖掘對自己企業有用的數據也是一個很大的難題， 企業管理者好要對數據類型、特點以及市場需求進行評估判斷，然后再結合數據技術進行分析和應用，所以，這就需要相關技術人員的專業支持，企業需要培養一定的專業人才， 才可以促進企業良好可持續的發展。

三、大數據時代企業經營管理更好進行的建議

（一）及時進行管理理念轉變

大數據時代給企業經營帶來了發展便利， 但同時也帶來了相應的挑戰，特別是企業經營管理者的管理理念如果不更新，那么勢必要被時代淘汰。 所以要想企業能屹立不倒， 繼續發展壯大，企業管理者就必須不斷更新和轉變自己的管理理念。企業經營者首先應該對大數據時代的到來有一定的了解和認識， 并對大數據時代特征以及大數據技術的特征有深刻的認識和理解，并且要有危機意識， 要明白大數據時代的到來時機遇也有可能是危機，所以要有一定的前瞻性，并且要對大數據技術引起重視和關注。 并且要針對自身企業的發展規律， 跟數據技術進行融合，更新轉變自己的企業管理理念，并且把這些理念灌輸到企業文化和企業活動中， 這樣就可以實現企業管理效果的大幅度提升，達到讓以服務為核心的服務體系更加優化。

（二）數據化經營管理方式方法

如果現階段企業經營者不重視數據化的管理模式轉型，那么企業的數據管理工作肯定無法順利展開， 無法順應時代的發展，沒辦法在市場上占有一席之位。所以企業必須重視科學有效的數據經營管理方式方法， 也必須重視企業對于數據分析整合轉化的能力，這樣企業在發展的過程中，有了數據理論的支持，就可以按照科學有效的方法對公司的市場發展規律以及發展趨勢作出判斷和預測，比如企業的經營指標數據，可以側面反映企業的發展狀態和調整方向，通過企業指標明確企業發展方向，從而讓公司少走彎路，快速地完成企業的發展目標和發展計劃。因為數據分析的目的與服務， 所以企業可以以客戶為核心利用大數據分析，明確客戶的真實需求和真正目的，分析企業的銷售數據，分析顧客深層次需求，達到讓顧客對服務滿意的程度，提高企業管理運營的效果。但是，企業管理者的思維模式和管理理念沒辦法做到快速地轉變升級， 所以對于數據化的管理企業的方式和方法也沒辦法做出很好的規劃和優化。 而在思維理念轉變的過程中， 企業就可以利用先進的互聯網技術不斷促進企業管理模式的轉變和升級，讓企業的綜合實力不斷提升。

（三）強化對大數據技術的管理化運用

大數據的技術應用帶來了很多便利， 但是也存在一些安全隱患，比如黑客一類不法分子的破壞攻擊，所以需要不斷強化對大數據技術的管理化以用。在企業建立的數據庫中，可以有一朵備份一個備用版的數據庫，這樣，在不法分子進行破壞攻擊數據庫的時候，必要的時候可以消除格式化其中一個數據庫，達到對企業數據的保存和安全管理。 并且要盡量簡化數據庫的程序和手續管理， 這樣方便專業安全技術人員和企業領導層可以直觀地了解和觀察到數據庫的變化和異常。另外，如果企業資金充足的情況下可以選擇和專業的網絡運營平臺進行合作， 采取最專業最安全的數據管理系統， 從而達到讓企業管理效果不斷提升的目的。

數據庫中包含個人數據和企業數據， 所以企業可以進行分類管理，個人信息在個人同意的情況下進行管理授權，然后再進行個人信息的收集和管理。企業數據可以管理中，應該建立和完善科學安全的數據管理制度和流程， 并且滅層數據庫應該由對應的人員進行管理，不可以越位管理，這樣可以讓企業數據有一定的安全保障，而且管理成本也相對減少，大大地提高了企業管理效率。

（四）積極進行新型管理人才隊伍建設

想要大數據技術得到充分的運用， 企業必須重視對大數據技術人才的培養和挖掘， 因為企業數據技術人員對于企業的發展質量有很大的影響， 優秀的大數據技術人員可以快速地對市場進行數據分析， 對企業資源進行整合， 快速制定市場營銷策略，從容應對團隊管理等，充分地利用大數據幫助企業快速發展壯大。所以企業應該大力的培養強大的數據管理型人才，可以從幾個方面來實踐， 首先企業需要明確自己企業發展的需要和特點來選擇符合公司發展的新型管理人才，而不是越優秀越好，應該發掘人才身上的特點來判定是否能幫助企業的發展， 構建對應的人才培養體系，讓企業可以擁有源源不斷的人才支持。其次想要吸引優秀的人才進入公司， 那么企業應該從企業福利和發展空間上下功夫，來吸引優秀人才的加入，同時也可以不斷提高員工的工作積極性和能動性，這樣也可以降低優秀人才流失率，保證企業的順利運營。接著也要對人才引進有一定的標準，需要著重強調人才的數據分析整合能力的高低， 也就是專業能力是否過硬，通過對能力的考核對其安排合適的工作崗位。最后要重點培養數據高管層， 也就是數據技術團隊里需要有一個強大的領袖，例如首席數據官的培養，這樣對于企業的大數據分析的專業度和精準度就會有很高的把握， 可以為企業提供有效的數據支持和發展方向。

結束語：

綜上所述， 目前很多企業對于大數據時代的理解還不是很透徹，還存在企業管理理念落后、缺乏科學的數據管理體系、人才培養跟不上企業的發展等問題， 所以企業應該轉換自己的企業運營管理理念和模式，結合企業自身情況，在大數據經技術的支持下更新優化企業管理理念。 同時也要不斷強化數據庫的管理方式，創建安全的數據庫管理機制，并且可以引進先進的數據管理運營平臺，增強企業管理安全系度。同時要想充分運用大數據技術，就必須引進和培養新型的數據化管理人才，用企業的福利和發展空間吸引人才，并對人才能力進行評估安排崗位，培養數據管理人才領袖， 保證公司運營發展有一個明確的方向和技術支持。通過以上對策不斷提高企業在市場中的核心競爭力，促進企業可持續發展。