大數據分析在服裝企業績效評價中的應用研究
——以M企業為例

田珍珍，戴旭東

（新疆職業大學，新疆 烏魯木齊 830000）

0 引言

在數字化時代，大數據分析已成為服裝企業決策與業務發展的關鍵引擎。通過深入挖掘海量、多元的數據，大數據分析賦予了服裝企業卓越的市場洞察力，助力企業在變革與創新中取得卓越成果，顯著提升運營效率，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。這一變革也對企業管理水平提出了更高要求，要求企業不僅要緊跟時代步伐，還需具備前瞻性思維，利用尖端技術突破發展瓶頸。在企業管理中，績效評價占據核心地位，其執行過程中的任何問題都可能對企業長期戰略規劃的實施產生深遠影響[1]。

1 大數據分析與績效評價

在服裝企業績效評價中，大數據分析的運用涵蓋了預測性分析、實時監控、多維度數據分析和異常檢測等手段。這些科學嚴謹的方法為服裝企業提供了更為深入、全面的分析視角，有助于企業更準確地把握財務狀況，預測未來發展趨勢，降低潛在風險，并全面提升整體績效水平。

1.1 預測性分析

預測性分析是一項至關重要的工具，其潛力巨大。借助對歷史財務數據及相關業務數據的詳盡剖析，大數據技術結合機器學習等尖端科技，能夠賦予我們洞察未來財務績效走向、市場波動和風險的能力。這一方法使得企業在預測未來的財務績效趨勢上，如收入增長、成本變動、市場需求等方面的變化，更具精確性和前瞻性。

在服裝企業的績效評估中，預測性分析的重要性在于其能夠為服裝市場的未來發展提供明確的方向，并為企業的決策制定提供更為堅實的支撐。借助預測性分析的結果，服裝企業可以靈活調整其財務策略，實現資源的優化配置，制定出更具預見性的業務規劃。這將有助于企業在多變的經濟環境中保持穩健發展，有效應對各種不確定性挑戰[2]。

1.2 實時監控和分析

通過構建高效的實時監控系統，大數據技術為服裝企業帶來了以下三方面的顯著優勢：

首先，實時監控顯著增強了服裝企業對財務狀況的即時感知。該系統迅速整合關鍵財務數據，讓管理層擺脫傳統報告周期的限制，實時洞察經濟動態。這一變革極大地提升了決策的時效性和準確性，為服裝企業靈活應對市場變化提供了堅實支撐。

其次，實時監控機制極大地提高了問題解決的效率。系統持續監測實時數據，一旦發現與預期績效存在明顯偏差，如異常的成本或收入波動，就會立即識別。這種即時的異常檢測功能為管理層提供了迅速應對潛在風險的機會，并為其爭取了寶貴的時間窗口，從而有效地防止了問題的惡化和擴大。

最后，實時監控顯著提升了服裝企業在面對市場變化和競爭壓力時的反應速度。在這個快速變化的時代，服裝企業需要具備高度的靈活性和敏捷性，以應對不斷變化的市場條件和競爭態勢。實時監控系統為管理層提供了及時、準確的信息支持，使他們能夠迅速做出決策，調整戰略和業務計劃，從而保持企業的競爭優勢。

1.3 多維度數據分析

對服裝行業來說，大數據分析的優勢主要體現在其卓越的多維度數據處理能力上，這為企業深度探索財務數據間的關聯關系提供了可能。與以往僅側重于幾個核心財務指標的傳統財務報告相比，大數據技術能夠觸及更為廣闊的數據領域，包括市場動向、產品線狀況、客戶行為等諸多方面，這些都是服裝企業運營的核心要素。通過多維度分析，服裝企業能夠更為精準地洞察績效的驅動因素，從而對企業整體表現做出更為全面的評估。

值得一提的是，多維度數據分析不僅限于表面，它有能力進一步挖掘數據間的深層次聯系。借助對海量數據的分析，系統可以揭示出各種數據間的內在關聯與趨勢。這為企業辨識復雜關系提供了極大便利，如產品銷售與市場走勢的相互影響，成本變動與生產效率之間的微妙關系等。對這些關聯關系的深入探索，有助于服裝企業更深刻地理解業務運作的內在邏輯。

1.4 異常檢測和風險評價

大數據分析在服裝企業的一項重要應用是檢測異常模式，以識別潛在的風險和欺詐行為。通過建立復雜的模型和算法，系統能夠自動識別與正常績效差異顯著的異常情況，并提供及時的風險警示，從而加強服裝企業的內部控制，降低潛在的損失。大數據分析通過比對歷史數據和實時數據，構建預測模型，識別出與預期績效偏離較大的異常情況。這些異常模式可能涉及到財務指標、交易數據、員工行為等多個方面。通過對這些異常進行及時的監測和分析，服裝企業能夠更早地發現潛在問題，預防風險的發生。大數據分析有助于建立綜合的風險評價模型，綜合考慮不同數據源的信息。通過整合財務數據、市場數據、交易數據等多維度信息，系統可以更全面地分析服裝企業的風險狀況，提高風險評價的綜合性和精確性。

2 M企業績效評價現狀與問題

2.1 M服裝企業績效評價現狀

M企業是A市的一家服裝企業，主要從事服裝的設計、生產和銷售等業務。現在有在職職工232人，設6個中心：財務中心、技術中心、生產中心等，在中心下設相關部門：生產部門設計部門、銷售部門、后勤部門等。M服裝企業的績效評價現狀是首先確定部門的績效評價等級，每季度初，企業對運營目標進行分解，形成各部門的考核目標，到季度末，對績效考核指標進行統計，完成情況與預期目標比對確定評價等級，部門考核分為5個等級，即A+（卓越）分數在100～110分；A（優秀）分數在90～100分；B（達標）75～90分；B-（改進）60～70分；C（觀察）60分以下，各標準對應積分為2、1、0、-1、-2。

部門個人等級確定，由人力資源部依照個人考核分值（表1），直接累加部門個人考核等級積分產生分數等級，最高等級為12分依次往下，員工的薪資、獎金、晉升與績效評價結果掛鉤。

表1 個人考核分值

3 M企業績效評價的主要問題

M 服裝企業績效評價體系目前在執行過程中存在一系列問題，這些問題不僅妨礙了績效評價的準確性和有效性，也影響了企業長期戰略的實施。

3.1 績效評價目標不明確

在現代商業環境中，服裝企業的成功不僅僅取決于短期財務指標，更需要綜合考量企業在市場競爭、創新能力、客戶滿意度等多個方面的績效。只有通過確立明確的績效評價目標，服裝企業才能更好地驅動自身的戰略執行，實現長期可持續發展的目標。而在M服裝企業中，企業管理者對績效評價在企業戰略中的角色認知不足，有對實現企業宏偉發展的戰略愿望，希望引領服裝時尚前沿，占有更廣闊的服裝市場，但是目前的績效評價現狀并為體現其創新性和市場競爭性，這樣就難以為企業提供有力的戰略引導[3]。

3.2 信息共享不到位

信息共享不到位是服裝企業績效評價中的一個關鍵問題。在大多數情況下，服裝企業內部存在著信息孤島，各個部門之間的信息流通受到限制，導致了評價所需的關鍵信息難以在服裝企業內部充分流通和共享。這種信息孤島現象使得績效評價過程缺乏全面性，因為評價所需的數據可能僅在某個部門內部存在，而其他關鍵利益相關者卻無法獲取。例如，服裝企業財務部門可能擁有財務數據，而市場部門可能掌握市場反饋和客戶滿意度的信息，但由于信息不暢通，這兩者之間的關聯性和綜合性可能被忽略。而M服裝企業信息共享不到位體現在企業內部缺乏有效的信息共享機制和文化。不同部門采用不同的信息系統，這些系統之間無法實現有效的對接。此外，存在信息壁壘的文化氛圍，各部門之間未形成共享信息的習慣。

3.3 績效評價模式滯后

現代經濟環境中，服裝企業經營模式變得越來越多元化和復雜化。這就要求服裝企業要考慮不同業務線的運營、全球化經營策略、數字化轉型等多方面的因素。而傳統的績效評價模式在這些方面顯得較為僵化，無法很好地適應企業經營模式的變革。績效評價模式的滯后也是M服裝企業績效評價中的一個顯著問題。當前的評價方式相對滯后，未能有效跟上企業經營環境的快速變化，尤其是在面對現代企業多元化和復雜化的經營模式時顯得尤為明顯。

4 大數據驅動下的改進策略

大數據技術在完善企業績效評價體系方面發揮了關鍵作用，通過提供更全面、準確的數據分析，幫助服裝企業更深入地理解績效狀況，優化決策過程，實現更高效的資源配置，從而推動服裝企業更好地服務企業戰略目標[4]。

4.1 明確績效評價目標

大數據分析為服裝企業財務提供了更為全面、深入的數據視角，使得明確績效評價目標更為精準。通過深度分析大數據，可以識別出關鍵的績效影響因素，從而明確績效評價的戰略目標。例如，在M服裝企業中可以先確定在財務中的效率提升、服務水平提高、成本降低等方面的具體目標，以確保評價的方向與企業整體戰略一致。大數據分析通過對服裝企業財務數據的全面梳理，幫助財務全面了解其業務環境和內部運營情況。這包括對財務流程、成本結構、交易數據等的詳盡分析，為制定績效評價目標提供了堅實的基礎。M服裝企業也可以在成本結構的分析中，可以確定降低某項成本的具體目標，從而直接關聯到績效評價的成本效益。

4.2 提高信息整合能力

大數據分析可以極大提高了信息整合的能力，使得財務可以更好地整合來自各個業務單元和外部環境的數據。這有助于服裝企業構建全面的績效評價數據源，同時降低了信息孤島的風險。通過整合多元數據，服裝企業可以更全面、客觀地評價其服務水平和效率[5]。

大數據分析的應用使得服裝企業可以從多個業務單元和外部環境中收集更豐富、更多樣化的數據。傳統的績效評價往往受限于有限的數據來源，而大數據技術使得可以整合包括財務、運營、市場、客戶等多個方面的數據[6]。這使得評價更全面，不再局限于財務數據，同時能夠更全面地了解業務運營狀況和市場反饋。

M 服裝企業通過大數據技術整合的信息，財務可以更好地識別各個業務單元之間的關聯性和依賴性。這有助于服裝企業構建更為準確的績效評價模型，更好地理解業務運營的復雜性和相互關系。具體為M企業可以通過整合市場數據和財務數據，可以更準確地評價市場推廣活動對財務績效的影響[7]。

4.3 優化績效評價模式

大數據分析優化了績效評的模式，使其更為靈活和實時。通過實時監測和分析數據，M服裝企業可以隨時調整和優化其績效評價策略。包括利用大數據技術實施先進的數據可視化工具，將評價結果以直觀的方式呈現給管理層，增強決策的可視性和理解度[8]。M企業依賴于定期報告，而大數據技術的實時監測和分析能力使得M服裝企業可以隨時獲取最新的業務數據。這有助于財務在發現問題或機會時能夠及時采取行動，實現更靈活的績效評價工作，同時大數據分析提供了更多維度的數據支持，使得績效評價工作更具深度和廣度。通過對多源數據的分析，可以更全面地了解業務運營狀況，識別出各個方面的優勢和不足，這有助于M服裝企業更準確地評價績效，并找出改進的空間。

5 結語

綜上所述，大數據時代的來臨為企業帶來了前所未有的機遇，同時也對企業提出了更高的管理要求。尤其是服裝企業，從生產、加工到銷售整個循環都離不開數據的支撐，而服裝企業的績效評價在推動企業可持續發展方面發揮著關鍵作用，是企業管理的重中之重。大數據分析在服裝企業績效評價中進行應用，可以有效實現企業的戰略規劃和決策，并助于企業長期穩定發展。