數字經濟背景下企業管理模式優化路徑探究

◎文/濮裕平

一、引言

隨著數字經濟的飛速發展， 傳統的企業管理模式面臨諸多挑戰，如何適應數字經濟發展形勢要求，構建管理新模式，是每一個現代企業必須面對的問題。 數字技術的廣泛應用和互聯網的普及不僅重塑了企業的運營和管理模式，還改變了企業與客戶、供應商以及其他利益相關者的互動方式。 在此背景下，企業管理的角色也發生了根本性轉變，從過去的經驗驅動逐步過渡到現在的數據驅動，對企業的組織結構、 決策機制乃至企業文化都帶來了深刻的影響。 由此，本文將深入探討數字經濟背景下企業管理的特點、趨勢以及面臨的挑戰，并提出數字經濟背景下企業管理模式優化路經， 以期幫助企業在數字經濟時代實現高質量發展。

二、數字經濟背景下企業管理的主要模式

（一）數據驅動決策管理模式

數字經濟背景下， 數據驅動決策管理模式成為企業發展的主要方向。 在這一模式下，企業側重于從大數據分析的角度獲取洞見，從而優化決策過程，提升業務效率。在此模式下，數據被視為企業的核心資產和資源，能夠支持更精確、更靈活的決策，以應對復雜和不斷變化的商業環境， 不僅涉及企業內部操作， 而且延伸到客戶關系管理、市場趨勢預測和供應鏈管理。 通過利用先進的數據分析工具和技術， 企業能夠實現對各種類型數據的實時收集、處理和分析，從而獲得有關市場、客戶和競爭對手的深入洞察。 例如通過集成內部和外部數據源，企業能夠構建更全面的客戶畫像，支持個性化營銷和客戶體驗優化。在供應鏈管理方面， 數據驅動決策管理模式可以幫助企業更好地預測需求、優化庫存和提高運營效率。 同時，該管理模式也促進了企業內部的創新和協作， 通過建立數據共享和協作平臺， 企業各部門和團隊能夠共享數據和見解，支持跨部門協作和創新。 數據分析師成為決策過程的核心角色， 他們能夠將數據轉化為可操作的洞見和策略，支持企業的戰略規劃和執行。

（二）彈性遠程工作模式

數字經濟的高速發展使企業有必要探索和采用彈性遠程工作模式。 在這一模式下，員工不再受到傳統辦公室空間的限制， 可以根據自身的工作和生活需求靈活選擇工作地點和時間。 利用云計算、移動技術和協作工具，企業能夠構建虛擬的工作環境， 支持員工的遠程和異地工作，不僅提高了員工的工作滿意度和生產力，也使企業能夠吸引和保留全球范圍內的頂級人才。 在彈性遠程工作模式中，企業的組織結構和管理方式也發生了變化，傳統的層級結構被更靈活、更分散的網絡結構所取代。 團隊和項目成為組織和協作的核心單元， 員工在團隊中扮演不同的角色，根據項目的需要進行動態調整和組合。 企業管理的焦點也從控制和監督轉向啟發和支持， 企業管理者的角色變為教練和引導者， 支持員工的自我管理和職業發展，幫助他們應對遠程工作中的挑戰和機會。 通過建立明確的目標、指標和反饋機制，企業能夠確保員工的績效和貢獻，同時保持管理的靈活性，提升員工的創新能力。

（三）AI 技術與人力協同管理模式

AI 技術與人力協同管理是數字經濟背景下新興的企業管理模式。 在這一模式下，人工智能技術與人力資源相結合，共同推動企業的運營和發展。 企業利用AI 技術優化和自動化各種業務流程和任務，從客戶服務到供應鏈管理，從數據分析到創新研發。 AI 技術不僅提高了企業的管理效率和質量，也釋放了人力資源空間，使員工能夠專注于更高價值、更具創造性的工作。 在人力資源管理方面，AI 技術幫助企業更精確、 更個性化地管理和發展員工。 通過數據分析和機器學習，企業能夠識別員工的需求和潛力，制定個性化的培訓和發展計劃。 AI技術也支持更公正、 更透明的績效評估和獎勵機制，提高員工的積極性和忠誠度。 同時，AI 技術與人力協同管理模式也推動了企業的創新和變革，人工智能技術帶來新的業務模式和價值主張，挑戰和擴展企業的邊界和能力。 人力資源作為企業的核心資產，需要不斷學習和適應，以滿足數字經濟的發展需求。 在這一模式下，企業文化和價值觀也發生了變化， 創新和學習成為核心競爭力，員工被鼓勵探索和實驗，勇于面對失敗和不確定性。企業領導者和管理者需具備更開放、 更靈活的思維，支持和引導組織的變革和發展。

三、數字經濟背景下企業管理面臨的挑戰

（一）存在數據安全和隱私泄露風險

數字經濟背景下， 企業管理面臨著嚴峻的數據安全和隱私泄露風險。 首先，企業在數據存儲和管理過程中面臨著外部攻擊的風險。 黑客和網絡犯罪分子利用各種手段，如惡意軟件、釣魚攻擊等，試圖竊取企業的敏感數據，一旦數據被盜，不僅企業的經濟利益會受到嚴重損害，企業的聲譽和客戶信任也會受到不可挽回的影響。 其次，內部威脅也是數據安全面臨的重要問題，員工的誤操作、惡意泄露或者系統管理不善等都會導致數據的丟失或泄露。 企業內部對數據安全意識的缺失以及對數據安全措施執行的不足，增加了數據被泄露的風險。 最后，隨著法規和標準不斷演變， 企業在遵守不同國家和地區的數據保護法規方面也面臨挑戰。 不同的司法管轄區有不同的數據保護和隱私法規， 企業需要確保在全球范圍內遵守所有相關法規，否則會面臨法律訴訟和巨額罰款。

（二）技術更新滯后和人員培訓不足

技術的迅速發展是數字經濟時代的另一個顯著特征，但也給企業管理帶來了明顯的挑戰。 技術更新滯后和人員培訓不足， 成為阻礙企業充分利用數字經濟優勢的重要因素。 技術更新滯后意味著企業無法充分利用最新的技術來提升運營效率、 優化客戶體驗和創造新的商業價值。 過時的技術基礎設施和系統不僅運行緩慢、效率低下，也缺乏必要的安全性，容易成為安全漏洞和風險的源頭。 企業無法跟上技術的快速演進，將在市場競爭中逐漸失去優勢。人員培訓不足是技術更新滯后的重要原因。企業員工， 特別是管理層和決策者缺乏對新技術的深入了解和掌握，無法將新技術有效融入到企業管理和運營中。員工技能和知識不足， 不僅影響企業內部的效率和創新能力，也影響企業與客戶、合作伙伴的關系和互動。

（三）數據整合和分析能力不足

數字經濟背景下，雖然企業有能力收集大量數據，但很多企業在數據整合和分析方面的能力仍然不足。 數據分散在不同的平臺和系統中， 企業缺乏有效的工具和方法將這些數據整合在一起，形成一個完整、準確和可用的數據視圖。 在企業管理中，數據整合的問題表現為存在數據孤島現象，即數據被鎖定在不同的部門、業務單元和系統中，缺乏通用的數據平臺和標準，導致企業無法全面、準確地了解業務和市場的實時狀態， 影響決策的效率和效果。 另外，即使企業數據被整合，數據分析能力不足也是一個嚴重問題。 企業缺乏足夠的數據分析師，也缺乏高效的數據分析工具和技術， 導致企業無法深入挖掘數據的價值，無法將數據轉化為有價值的洞察和知識。 再者，數據的質量和準確性也是一個問題。 由于數據來源多樣、格式不一以及收集和處理過程中的錯誤， 企業經常面臨數據質量問題， 低質量的數據影響分析的準確性和可靠性，也影響決策的質量。

四、數字經濟背景下企業管理模式優化路徑

（一）加強數據安全防護

數字經濟背景下， 加強數據安全防護是企業管理模式優化的首要策略。 為此，企業要構建一套全面、多層次的數據安全防護體系， 以應對復雜多變的安全威脅。 首先，企業要建立嚴格的數據管理制度和規范，明確數據的分類、存儲、使用和分享等方面的規定，確保所有員工都清晰了解并遵守相關制度。 同時， 通過定期的審計和評估，不斷優化數據管理制度，以適應業務和技術的發展需要。 其次，與外部合作伙伴和供應商的關系管理也不可忽視。 企業要評估和監控合作伙伴的數據安全能力和表現，確保他們遵守企業的數據安全標準和要求， 通過建立合作協議和機制，共同應對數據安全的挑戰。 再次，企業還可以考慮引入第三方安全服務和解決方案。 通過與專業的安全公司合作，利用他們的技術和經驗，進一步加強企業的數據安全防護能力。 選擇適合企業特點和需求的安全服務，針對性地提升企業的數據安全水平。 最后，企業管理層要充分認識數據安全的重要性， 將數據安全納入企業戰略目標和計劃中。 通過頂層設計，整合企業內外的資源和能力，構建和完善數據安全防護體系，確保企業在數字經濟背景下安全和穩定發展。

（二）持續提高技術和人才投入

面對數字經濟浪潮， 企業要將持續提高技術和人才投入作為優化現代企業管理模式的核心策略。 首先，企業要定期評估現有技術的適用性和效率。 為保持企業在技術領域的領先地位， 不斷研究和探索新的技術發展和應用， 確保技術基礎不僅穩固且富有創新性。 在技術選擇上，注重技術的靈活性、可擴展性和兼容性，使企業能快速響應市場和業務的變化，保持運營的靈活性和效率。 其次，人才是實現技術價值和推動企業發展的關鍵。 企業要構建一套完整的人才培養和發展體系，通過內部培訓、外部學習和實踐經驗積累， 幫助員工不斷提升技術和業務技能， 適應數字經濟環境下的工作要求。 為吸引頂級人才，企業要構建有吸引力的薪酬和福利體系，創造一個支持創新和個人發展的工作環境。

（三）提升數據整合和分析能力

數字經濟背景下， 提升數據整合和分析能力成為企業管理模式改進的關鍵策略之一， 需要一系列周密的計劃和行動， 以優化數據資源管理， 實現從數據收集到分析、再到決策的流程優化，確保數據能為企業帶來實質性的價值。 第一，建立一個統一的、集成的數據平臺是基礎。企業要匯聚來自不同來源和格式的數據，將其統一、清洗和整理，以構建一個完整、準確、一致和實時的數據視圖，涉及數據架構和技術平臺的選擇、 數據質量管理以及數據管理規范和流程的建立。 第二，企業應發展先進的數據分析能力，不僅包括引入先進的數據分析工具和技術，也包括建立數據分析團隊，培養和引入分析師等專業人才。通過深入數據分析， 企業能夠發現和利用隱藏在數據背后的價值，形成基于數據的洞察和決策。 第三，企業要考慮數據的實時性和動態性。 數據不斷更新和變化，企業要建立實時數據分析和動態決策機制， 以快速響應市場和業務的變化，涉及實時數據處理和分析技術的選擇、應用以及決策流程和機制的優化。 第四，企業文化和組織結構也是提升數據整合和分析能力的關鍵因素。 企業要建立數據驅動的文化，推動全員參與數據管理和分析活動，確保數據價值能夠被充分利用。 同時， 調整組織結構和流程，以支持數據流動和共享，減少數據孤島現象，提高數據利用效率。 第五，企業要定期評估數據整合和分析的效果和效率，不斷調整和優化相關的技術架構、人員能力、企業文化和組織結構，以適應數據更新、市場變化和業務發展的需要。

五、結語

隨著數字經濟的蓬勃發展， 企業管理也在經歷著一場顛覆性的變革，適應并擁抱這一變革，對于企業來說不僅是一個挑戰，也是巨大的發展機遇。 通過加強數據安全防護、 持續提高技術和人才投入以及提升數據整合和分析能力，企業將能有效地遨游在數字經濟的藍海中，快速捕捉未來發展機遇，推動企業實現持續、穩健的發展。