大數據背景下當代企業經濟管理的新模式研究

梁蓉

摘? ?要：隨著大數據的快速發展和廣泛應用，當代企業經濟管理正面臨著新的挑戰和機遇。大數據提供了前所未有的數據量，提高了企業洞察市場情況、預測趨勢、優化決策的能力。這些數據驅動的新模式使得企業能夠更加迅速和精確地響應市場需求，提高效率和靈活性。然而，大數據也帶來了數據隱私和安全、數據質量和可信度等方面的挑戰。因此，對大數據背景下當代企業經濟管理的新模式進行研究，有助于深入思考和探索如何更好地應對挑戰，并利用大數據的優勢推動經濟管理的創新和提升。

關鍵詞：大數據；當代企業；經濟管理；新模式

中圖分類號：Ｆ２７５? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2023）19-0019-03

隨著信息技術的迅速發展和大數據的廣泛應用，當代企業經濟管理正逐步轉變為基于大數據的新模式。大數據的快速增長和多樣性為企業提供了豐富的信息資源，改變了企業對市場和消費者的認識、決策制定、運營管理等方面的方式和策略。大數據背景下的企業經濟管理的新模式正在逐漸引領經濟活動的發展，為企業提供更加精準、高效、創新的經營管理手段[1]。然而，大數據所帶來的機遇和挑戰也是相伴而生的。企業在構建和應用大數據的新模式時，不可避免地面臨諸如數據隱私和安全、數據質量和可信度、技術和人才需求、法律和監管環境等方面的問題。因此，本文旨在探究大數據背景下當代企業經濟管理的新模式，以期為企業決策者、學者和政策制定者提供有益的參考，促進企業經濟管理的創新和發展。

一、大數據與當代企業經濟管理

（一）大數據的定義和特點

大數據是以巨大的、復雜的和高速增長的數據集為特征的數據集合。大數據特點如圖1所示。大數據為企業帶來了更多的商業價值和競爭優勢，但同時也帶來了管理和技術方面的挑戰。因此，當代企業需要采用新的管理模式來應對大數據時代的經濟管理需求[2]。

（二）當代企業經濟管理

當代企業經濟管理是指當前時期企業在經濟運作過程中所采用的管理方法和策略。它涵蓋了各個方面的管理活動，包括市場營銷、財務管理、人力資源管理、運營管理等。在當代經濟環境下，企業經濟管理面臨著多種挑戰和變化。第一，由于市場競爭激烈，企業需要不斷創新以保持競爭優勢。創新管理成為企業經濟管理中的重要內容，注重產品、服務、營銷等方面的創新。第二，依靠信息技術和管理工具的支持，企業越來越注重細分市場、個性化服務和定制化管理。通過個性化的管理策略，企業能夠更好地滿足客戶需求，提高市場份額。第三，互聯網和全球化的發展使得企業經濟管理更加跨地域和跨文化。企業需要適應不同國家和地區的法律、文化和市場環境，進行全球供應鏈管理和國際市場拓展。

二、大數據驅動的企業經濟管理新模式

（一）數據驅動的決策制定和優化

數據驅動的決策制定和優化是一種基于大數據分析的決策方法，它基于大數據的收集、整理，分析，通過量化和客觀的方式幫助企業做出決策，優化運營。首先，企業需要建立高效的數據收集系統，收集各個環節產生的數據，包括銷售數據、客戶數據、供應鏈數據等。同時，對數據進行清洗、整理和標準化，確保數據的質量和一致性。其次，企業要針對數據分析技術進行一定的運用，通過數據挖掘、機器學習和統計分析等方法，從大量的數據中挖掘有價值的信息。通過數據分析，企業可以發現問題、發現機會，并提供決策的依據[3]。再次，企業可以利用數據驅動的決策方法，基于數據的分析和模型，制定決策方案。最后，企業需要將決策方案轉化為實際行動，并實時監控執行情況。通過數據驅動的決策制定和優化，企業能夠減少主觀偏差和決策風險，提高決策的精確性和可靠性。同時，大數據的應用可以幫助企業發現新的商機和提升效率，從而提高企業的競爭力和持續發展能力。

（二）數據挖掘和預測在企業經濟管理中的應用

首先，通過對市場、消費者和競爭對手的數據進行挖掘和分析，企業能夠及時掌握市場的需要及發展動向。在此基礎上，能夠對未來的市場進行較為精確的預估，并據此確定公司的銷售戰略及產品定位。其次，運用數據挖掘與預報技術，透過歷史銷售資料、市場走勢及季節性等因素，對將來的銷售與市場需求進行預估有助于企業進行準確的需求規劃，避免庫存過剩或供應不足的情況，提高運營效率。最后，數據挖掘和預測技術可以幫助企業識別潛在的風險和問題，并進行預警預測。

（三）數據分析和可視化工具的使用

數據分析和可視化工具是大數據驅動的企業經濟管理中不可或缺的組成部分。它們能夠幫助企業更好地理解和應用大數據，從而支持決策制定和優化運營。首先，企業可以使用各種數據分析工具來處理和分析大數據。例如，常用的數據分析工具包括Python中的NumPy、Pandas和SciPy，R語言中的ggplot和dplyr等。這些工具提供了強大的數據處理、統計分析和機器學習的功能，幫助企業挖掘數據中有價值的信息。其次，可視化工具能夠將數據轉化為圖表、圖形和交互式界面，使得數據更易于理解和分析。常用的可視化工具包括Tableau、Power BI和Plotly等。這些工具能夠幫助企業將復雜的數據轉化為直觀并且易于解讀的圖表和可視化展示，支持決策制定和溝通。最后，數據儀表盤是一種集成數據分析和可視化的工具，能夠幫助企業實時監控和評估關鍵指標和業務績效。常用的數據儀表盤工具包括Tableau、Microsoft Power BI和Google Data Studio等。這些工具可以將不同數據源的數據集成在一起，通過圖表、表格和指標，提供全面而直觀的數據展示，幫助企業及時作出決策和調整。通過使用這些數據分析和可視化工具，企業能夠更好地理解和應用大數據，從而支持決策制定、優化運營和發現新商機。

（四）大數據在企業戰略規劃和競爭中的使用

大數據為企業提供了更深入的洞察力和決策依據，使其能夠更準確地制定戰略、優化資源配置以及更好地適應現有市場環境。首先，大數據分析可以幫助企業深入了解市場需求、消費者行為和競爭對手的情況。通過挖掘和分析大數據，企業可以收集關鍵市場數據、趨勢和競爭情報，以制定更明智的市場戰略和決策。其次，大數據可以分析市場發展趨勢和消費者的需求，促使企業進行產品創新和業務轉型。通過對大數據的分析，企業可以了解市場的演變，抓住新機遇，調整產品研發策略，并生產出符合市場需求的新產品，為消費者提供最優質的服務。再次，大數據分析可以提供供應鏈的實時監控、分析和優化。通過對供應鏈數據的分析，企業可以減少庫存，優化物流和配送，改善供應鏈的效率和可靠性。這有助于降低成本，提高客戶滿意度，增強企業的競爭力。最后，大數據分析可以幫助企業理解客戶需求和行為，從而提升客戶體驗和忠誠度。通過分析客戶數據，企業可以個性化定制產品和服務，提供更好的購物體驗，并實施精準的營銷活動與客戶互動，從而提高客戶滿意度和忠誠度。

三、企業經濟管理新模式面臨的挑戰與應對策略

（一）數據隱私和安全保護

在大數據驅動的企業經濟管理新模式中，數據隱私和安全保護面臨著一些挑戰。隨著大數據的廣泛應用和數據規模的增長，保護用戶的數據隱私和確保數據的安全性變得非常重要。首先，企業在收集和使用大數據時需要遵守相關的法律和法規。企業需要明確數據使用的目的，并取得用戶的明確同意。合規團隊和合規流程的建立，可以幫助企業確保數據的合法使用和隱私保護。其次，通常采用的是對信息進行加密化和去敏化的方式來保證信息的安全。為了保證信息的安全，企業可以利用密碼技術對信息進行加密，從而保證信息的安全，不被非授權人員獲取。同時，采用數據脫敏技術可以保護個人身份信息，提高數據的匿名性和隱私保護級別。最后，企業需要建立健全訪問權限控制和身份認證機制，確保只有授權人員能夠訪問敏感數據。通過應用訪問控制、多因素身份認證和安全審計等措施，可以減少未經授權的訪問和數據泄露的風險。通過采取上述應對措施，企業可以更好地保護數據隱私和確保數據的安全性。重視數據隱私和安全保護不僅有助于企業合規，還可以樹立企業的良好形象，提高客戶對企業的信任，進一步推動企業的可持續發展。

（二）數據質量和可信度問題

在大數據驅動的企業經濟管理新模式中，由于大數據的來源多樣、規模龐大，數據的準確性、完整性和一致性會受到影響。第一，企業需要確保數據的收集過程準確無誤，并建立數據清洗的流程。這包括去除重復數據、處理缺失數據、篩選異常數據等，以提高數據的質量和可信度。數據質量管理系統和自動化工具的使用可以幫助企業有效地處理和清洗大量的數據。第二，在大數據環境下，數據來自不同的來源和系統，存在不一致的格式和標準。企業需要建立統一的數據整合和標準化規范，以確保數據在不同系統之間的互操作性和一致性。這可以通過數據整合工具和應用程序接口（API）的使用來實現。第三，為了提高數據的可信度，企業需要進行數據驗證。驗證數據的準確性和完整性，并與其他可靠的數據源進行比對，以確保數據的一致性和可靠性。此外，建立數據質量度量指標和數據質量報告可以幫助企業監控和評估數據的質量狀況。第四，企業應建立健全數據治理和管理框架，確保數據的質量和可信度得到有效管理。這包括設定數據治理策略和政策、明確數據責任人、監控數據訪問和使用，以及建立數據質量和可信度的評估機制。

（三）技術和人才需求

大數據對企業經濟管理新模式的應用也帶來了技術和人才需求的挑戰。首先，處理和分析大數據需要強大的計算能力和存儲能力。企業需要建立適當的技術基礎設施，包括云計算平臺、高性能服務器和大容量存儲系統，以支持大規模數據處理和分析的需求。與此同時，企業需要選擇適合自身需求的大數據處理分析工具和平臺。其中包含了數據儲存與處理的技術，數據分析與探勘的工具，以及可視化的工具等等。選取適當的技術手段與平臺，能夠有效地提升資料的處理與分析的效率與精度。其次，企業需要擁有具備數據科學和分析能力的人才。數據科學家和分析師具備數據處理、統計分析和機器學習等技能，能夠從大數據中提取有價值的見解。企業可以通過招聘、培訓和合作等方式提升自身的數據科學和分析能力。最后，大數據的應用通常涉及到不同部門和團隊之間的協作和溝通。企業需要加強團隊間的協作和溝通能力，以確保數據的正確理解和有效利用。培養跨部門協作和溝通的能力有助于企業整體提升大數據驅動的經濟管理能力[4]。

（四）法律和監管環境

在大數據驅動的企業經濟管理新模式中，大數據的應用涉及個人隱私、數據保護、數據使用規范等方面的法律和監管要求。首先，企業在使用大數據時需要考慮數據使用的合法性和合規性。數據使用應遵循公平原則，尊重數據主體的權益，并遵守數據倫理和行業規范。建立明確的數據使用政策和規范，進行合規性審核和風險評估是企業應對挑戰的關鍵步驟。其次，對于跨國企業或涉及跨境數據傳輸的企業，不同國家和地區的數據法律和監管要求也會不同。企業需要了解并遵守各個國家和地區的數據傳輸規定，根據需要采取適當的數據轉移機制，如簽訂標準合同條款或使用認可的數據保護工具。最后，法律和監管環境不斷變化，企業需要建立監管合規和自查機制。建立專門的合規團隊或聘請專業顧問，定期審查和更新合規策略、政策和流程。自查可以幫助企業及時發現和糾正潛在的合規問題，降低法律和監管風險。此外，企業還應與政府監管機構和合規專家合作，尋求他們的建議和指導，更好地理解和應對法律和監管環境的挑戰。與合規專家的合作可以及早發現和解決合規問題，為企業提供法律保護和風險管理的支持。通過遵守法律和監管要求，建立合規機制和自查機制，企業可以降低非法行為和監管風險，確保大數據在經濟管理中得到合法和有效的應用。

總之，在大數據時代，企業面臨著日益復雜和多變的經濟環境。大數據技術的快速發展與廣泛應用給企業經濟管理帶來了全新的挑戰和機遇。大數據的興起改變了傳統的企業經濟管理方式，呈現出新模式。同時，大數據的應用也面臨著諸多挑戰，如數據隱私和安全保護以及技術和人才需求等問題。因此，本文對大數據背景下的當代企業經濟管理新模式進行研究，希望可以幫助企業更好地適應經濟環境的變化，發掘數據資產的價值，提升競爭力和創新能力，實現可持續發展。

參考文獻：

[1]? ?唐紹波.企業經濟管理創新策略[J].中國外資，2022（4）：94-96.

[2]? ?俞梅.“互聯網+”模式下企業經濟管理的創新模式[J].時代金融，2021（21）：23-25.

[3]? ?劉雁.企業經濟管理的創新模式研究[J].品牌，2015（7）：232.

[4]? ?田嘉.企業經濟管理的創新新模式探索[J].商場現代化，2015（12）：113-114.

[責任編輯? ?立? ?夏]