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摘要：大数据时代，对信息的获取、统计、分析和利用，成為企业管理工作的重要内容。面对庞大的数据流，企业需要从繁杂的数据中筛选出那些对企业发展有利用或参考价值的核心信息，进而为优化工作效率、规避市场风险提供帮助。因此，企业管理模式也要根据时代变化和形式发展，主动进行创新，探究出一种符合企业实际情况和未来发展需要的新型管理模式。
关键词：大数据时代；管理模式；挑战；平台；创新路径
引言：
随着云计算、物联网、移动互联等新IT技术的兴起，大数据深刻影响着企业的管理与运营模式，大数据具有大量、高速、多样、价值四个特点，企业传统的数据分析和管理模式显然难以深层次挖掘大数据的潜在价值，必须要从技术层面进行创新，不断优化组织架构和管理模式，构建智慧平台化创新运营模式，提高管理水平，推动企业发展与利润提升。文章首先概述了大数据时代下企业管理工作面临的挑战，随后就如何在新形势下实现管理模式创新展开了分析。
一、大数据时代下企业管理工作面临的挑战
1、企业全价值链智能化程度不高
智能制造是全价值链的智能，从产品的研发到供应、到生产制造、到仓储物流、再到销售及售后服务，是全价值链环节的智能。打造覆盖全链条的信息化系统，实现端到端打通，避免信息孤岛，使用智能技术完成大数据收集、整理和分析，对于大数据时代企业管理至关重要，但目前企业智能化运营管理程度并不高。
2、数据的实时性问题
企业在日常运营中，每时每刻都在产生大量的数据信息，包括人事信息、资产信息等等。在进行这些数据管理时，往往面临两方面的问题：一是数据实时获取的难度较大，由于信息数据的动态性和快速更新性，导致了目标信息的获取具有一定难度，很多时候虽然收集到了数据，但是这些数据已经失效，变成了无效资源，不具备利用价值；二是数据实施分析的难度较大，由于数据种类繁多，数据覆盖面积广阔，流量庞大，增加了数据处理工作量和难度，而企业管理工作中数据抓取能力和分析速度有限，导致很多数据得不到有效的利用，造成了资源的浪费。
3、数据的安全性问题
基于互联网发展而来的大数据技术，也继承了互联网完全开放的特点。这些数据分布于网络中，其安全性和保密性都存在一定的隐患。尤其是那些包含了个人隐私或具有较高商业价值的数据信息，更容易成为不法分子觊觎的目标，通过植入病毒或黑客攻击等手段，破坏网络安全系统，造成个人隐私信息或商业机密信息的泄露、破坏、窃取。因此，企业如何做好自身机密信息的安全工作，是大数据时代下企业管理工作需要重点考虑的问题。
4、管理意识落后、大数据分析人才短缺
目前仍有较多企业没有意识到大数据时代的到来，对相关技术及信息化系统建设也不够重视，同时，企业大数据分析人才相对匮乏，相关教育培训不够完善，企业内部管理人员大多是传统型人才，从而造成了大数据资源的浪费，这也是企业进行管理模式创新需要着重解决的问题。
二、大数据时代下企业管理模式的创新路径
1、打通孤岛，构建全覆盖大数据平台
在大数据时代，鉴于大量多样化数据的支撑，企业除了构建传统的数据平台，还要构建高效的数据管理平台。依靠这个平台，企业不仅要加快数据收集速度，扩大数据收集范围，还要充分挖掘数据的内在价值，分析数据的商业价值，以数据为依托为企业管理制定发展策略，推行发展决策等提供依据，从而推动企业的进一步发展。企业还应该做到监控数据流向和监测数据管理工作，通过实时展示产品信息和服务内容等，提高数据管理工作的有效性和时效性。同时，企业应建立科学高效的企业网络，企业要发展资源化的产业链，结合企业发展目标和追求建立有自身特色的数据信息库，根据管理人员与员工之间的关系和企业的实际发展需要建立企业独有信息网络，形成系列的企业管理网络。另外，企业还应利用现代化技术，将产品信息、营销信息以及成本信息结合到一起，运用到企业管理中，提高对数据信息的重视和对企业服务的重视，将服务、产品、信息、人员有效地结合到一起，形成新的企业管理模式。
例如，国内某大学制药企业综合运用了物联网、云计算、大数据、北斗定位等新兴技术，并结合移动互联网应用，通过前端的数据采集、终端的数据链接、后端的数据处理及展示而创建产品全程可追溯系统。通过生产线自动录码、客户产品流向采集、TMS+GPS实时物流定位、终端扫码，实现“终端销售、商业配送、物流运输、产品制造、原料进厂”的全过程可追溯。
2、打造协同化平台，创新管理组织模式
企业建立扁平化组织，更有利于信息的流通和部门间的高效协同，从而提高管理效能和工作绩效。在生产端划小独立核算单元，对产品的直接生产成本控制、产品质量、产品产量、安全环保等全面负责，实现精益生产；在销售端建立扁平化销售管理组织，并将互联网基因植入营销模式，建立终端销售、仓储物流可视化信息系统，压缩中间渠道层级，减少产品转运损耗，解决产品售后流向不明、渠道库存积压影响效期等问题；在职能支持端搭建共享服务平台，通过搭建财务、人力资源等共享服务平台，有效降低成本、提升职能部门服务意识和服务质量。通过各平台间高效协同，有效聚拢技术、资金、人才等优势资源，规避风险，提高运营效率，实现了“1+1>2”的管理绩效。
3、智能化支持，提升管理质量和效率
在大数据时代下，大量的数据源源不断的出现，为企业管理带来一定的冲击，要让企业管理者树立大数据的概念和可能带来的重要作用，使其在企业发展中得到充分发挥。一方面可以将大数据的分析处理结果运用在企业决策中，提高决策的正确性和可行性；另一方面将企业发展智能化，建立大规模的数据分析系统。
企业应用物联网、大数据、云计算等新兴技术及智能化工具，实现智能化决策、产品及渠道终端的销售大数据分析、员工画像等，提升管理质量和效率。例如，通过用新型“爬虫技术”广泛“爬取”原材料价格变动因素，通过大数据分析，捕捉价格变动因素的“蝴蝶效应”，判断原材料价格走势，适时采购或战略性储备，实现降本增效。通过建立终端销售信息管理平台，贯穿整个物流、销售的链条，搜集终端数据信息，通过大数据的分析，对于销售的异动，及时作出应对措施，既有利于产销协同，也有利于公司实时掌握市场动态，使产品销售的信息传递和分析更加及时、充分、便捷、高效，大大提高了市场决策市场适配度。大数据时代拥有强大的数据搜集和数据处理能力，能够将大量的、多样化的企业员工信息固化到人力资源系统数据库中，并能够快速、灵活的分析和处理这些信息。通过对员工大数据的分析，我们可以准确地掌握员工的工作业绩，精准地评估员工的工作能力，从而为制定员工绩效指标、实施绩效辅导、开展考核评价提供数据支持。 4、注重培养數据分析人才
大数据时代下对数据分析人才的需求更多，要求更高，人才的综合素盒子要求更强。在大数据时代，需要的人才不再是单独具有市场营销、数据分析、产品研发、企业运营管理等某一方面能力的人才，而是具有多方面能力，综合素质强的高能人才。这些人才将能够重视数据、整理数据、分析数据，更能够有效利用数据，视数据作为未来企业发展的命脉。他们可以从数据中分析得到企业管理和决策的新思路，为企业做出科学有效的决策提供数据基础。
5、生态化共赢，多方协同进化共同发展
在大数据的时代背景下，对市场信息和客户信息的获取十分容易。在此基础上，企业要不仅仅做到获取客户信息，还要能从客户信息中分析出客户的兴趣爱好，据此制定针对客户个人的个性化服务和产品，提高客户对企业服务的认可度，从而加强与客户之间的联系和沟通，获得客户的忠诚度。例如，亚马逊就是利用大数据条件分析客户感兴趣的商品，进而为客户制定个性化的服务体系，使得最终的企业经济效益比去年同期增长27%。因此，打造平台化组织，在企业内部，形成灵活组织、快速响应的组织形式，打造多彩平台，激活存量人才，有效配置，集中优秀人才，敏捷、高效的解决公司发展变革中遇到的难题；在集团外部，基于通过大数据分析、信息共享、数据透明化，联结利益相关方，形成生态链互通模式。
结语：
在大数据时代，针对数据信息管理工作不仅仅是要完成各类信息的收集和保存，而是要借助于信息化手段，基于企业管理和发展工作需要，深入挖掘这些信息的潜在价值，推动企业管理模式创新，打造智慧平台，构建多方协同生态链，从而为企业更好的发展提供动力支持。
参考文献：
[1]吴忠，丁绪武.大数据时代下的管理模式创新[J].企业管理，2013（10）：35-37.
[2]郎劲松，杨海洋.数据新闻：大数据时代新闻可视化传播的创新路径[J].现代传播-中国传媒大学学报，2014（03）：132-136.
[3]龙成梁.大数据时代背景下企业管理的新模式研究[J].科技资讯，2017（2）：119-120.
[4]张翠.大数据时代背景下企业管理模式创新策略探究[J].中国国际财经，2017（20）：216.
[5]王媛.大数据时代下的企业管理与人力资源管理[J].人力资源管理，2015（5）：380-381.
关键词：大数据时代；管理模式；挑战；平台；创新路径
引言：
随着云计算、物联网、移动互联等新IT技术的兴起，大数据深刻影响着企业的管理与运营模式，大数据具有大量、高速、多样、价值四个特点，企业传统的数据分析和管理模式显然难以深层次挖掘大数据的潜在价值，必须要从技术层面进行创新，不断优化组织架构和管理模式，构建智慧平台化创新运营模式，提高管理水平，推动企业发展与利润提升。文章首先概述了大数据时代下企业管理工作面临的挑战，随后就如何在新形势下实现管理模式创新展开了分析。
一、大数据时代下企业管理工作面临的挑战
1、企业全价值链智能化程度不高
智能制造是全价值链的智能，从产品的研发到供应、到生产制造、到仓储物流、再到销售及售后服务，是全价值链环节的智能。打造覆盖全链条的信息化系统，实现端到端打通，避免信息孤岛，使用智能技术完成大数据收集、整理和分析，对于大数据时代企业管理至关重要，但目前企业智能化运营管理程度并不高。
2、数据的实时性问题
企业在日常运营中，每时每刻都在产生大量的数据信息，包括人事信息、资产信息等等。在进行这些数据管理时，往往面临两方面的问题：一是数据实时获取的难度较大，由于信息数据的动态性和快速更新性，导致了目标信息的获取具有一定难度，很多时候虽然收集到了数据，但是这些数据已经失效，变成了无效资源，不具备利用价值；二是数据实施分析的难度较大，由于数据种类繁多，数据覆盖面积广阔，流量庞大，增加了数据处理工作量和难度，而企业管理工作中数据抓取能力和分析速度有限，导致很多数据得不到有效的利用，造成了资源的浪费。
3、数据的安全性问题
基于互联网发展而来的大数据技术，也继承了互联网完全开放的特点。这些数据分布于网络中，其安全性和保密性都存在一定的隐患。尤其是那些包含了个人隐私或具有较高商业价值的数据信息，更容易成为不法分子觊觎的目标，通过植入病毒或黑客攻击等手段，破坏网络安全系统，造成个人隐私信息或商业机密信息的泄露、破坏、窃取。因此，企业如何做好自身机密信息的安全工作，是大数据时代下企业管理工作需要重点考虑的问题。
4、管理意识落后、大数据分析人才短缺
目前仍有较多企业没有意识到大数据时代的到来，对相关技术及信息化系统建设也不够重视，同时，企业大数据分析人才相对匮乏，相关教育培训不够完善，企业内部管理人员大多是传统型人才，从而造成了大数据资源的浪费，这也是企业进行管理模式创新需要着重解决的问题。
二、大数据时代下企业管理模式的创新路径
1、打通孤岛，构建全覆盖大数据平台
在大数据时代，鉴于大量多样化数据的支撑，企业除了构建传统的数据平台，还要构建高效的数据管理平台。依靠这个平台，企业不仅要加快数据收集速度，扩大数据收集范围，还要充分挖掘数据的内在价值，分析数据的商业价值，以数据为依托为企业管理制定发展策略，推行发展决策等提供依据，从而推动企业的进一步发展。企业还应该做到监控数据流向和监测数据管理工作，通过实时展示产品信息和服务内容等，提高数据管理工作的有效性和时效性。同时，企业应建立科学高效的企业网络，企业要发展资源化的产业链，结合企业发展目标和追求建立有自身特色的数据信息库，根据管理人员与员工之间的关系和企业的实际发展需要建立企业独有信息网络，形成系列的企业管理网络。另外，企业还应利用现代化技术，将产品信息、营销信息以及成本信息结合到一起，运用到企业管理中，提高对数据信息的重视和对企业服务的重视，将服务、产品、信息、人员有效地结合到一起，形成新的企业管理模式。
例如，国内某大学制药企业综合运用了物联网、云计算、大数据、北斗定位等新兴技术，并结合移动互联网应用，通过前端的数据采集、终端的数据链接、后端的数据处理及展示而创建产品全程可追溯系统。通过生产线自动录码、客户产品流向采集、TMS+GPS实时物流定位、终端扫码，实现“终端销售、商业配送、物流运输、产品制造、原料进厂”的全过程可追溯。
2、打造协同化平台，创新管理组织模式
企业建立扁平化组织，更有利于信息的流通和部门间的高效协同，从而提高管理效能和工作绩效。在生产端划小独立核算单元，对产品的直接生产成本控制、产品质量、产品产量、安全环保等全面负责，实现精益生产；在销售端建立扁平化销售管理组织，并将互联网基因植入营销模式，建立终端销售、仓储物流可视化信息系统，压缩中间渠道层级，减少产品转运损耗，解决产品售后流向不明、渠道库存积压影响效期等问题；在职能支持端搭建共享服务平台，通过搭建财务、人力资源等共享服务平台，有效降低成本、提升职能部门服务意识和服务质量。通过各平台间高效协同，有效聚拢技术、资金、人才等优势资源，规避风险，提高运营效率，实现了“1+1>2”的管理绩效。
3、智能化支持，提升管理质量和效率
在大数据时代下，大量的数据源源不断的出现，为企业管理带来一定的冲击，要让企业管理者树立大数据的概念和可能带来的重要作用，使其在企业发展中得到充分发挥。一方面可以将大数据的分析处理结果运用在企业决策中，提高决策的正确性和可行性；另一方面将企业发展智能化，建立大规模的数据分析系统。
企业应用物联网、大数据、云计算等新兴技术及智能化工具，实现智能化决策、产品及渠道终端的销售大数据分析、员工画像等，提升管理质量和效率。例如，通过用新型“爬虫技术”广泛“爬取”原材料价格变动因素，通过大数据分析，捕捉价格变动因素的“蝴蝶效应”，判断原材料价格走势，适时采购或战略性储备，实现降本增效。通过建立终端销售信息管理平台，贯穿整个物流、销售的链条，搜集终端数据信息，通过大数据的分析，对于销售的异动，及时作出应对措施，既有利于产销协同，也有利于公司实时掌握市场动态，使产品销售的信息传递和分析更加及时、充分、便捷、高效，大大提高了市场决策市场适配度。大数据时代拥有强大的数据搜集和数据处理能力，能够将大量的、多样化的企业员工信息固化到人力资源系统数据库中，并能够快速、灵活的分析和处理这些信息。通过对员工大数据的分析，我们可以准确地掌握员工的工作业绩，精准地评估员工的工作能力，从而为制定员工绩效指标、实施绩效辅导、开展考核评价提供数据支持。 4、注重培养數据分析人才
大数据时代下对数据分析人才的需求更多，要求更高，人才的综合素盒子要求更强。在大数据时代，需要的人才不再是单独具有市场营销、数据分析、产品研发、企业运营管理等某一方面能力的人才，而是具有多方面能力，综合素质强的高能人才。这些人才将能够重视数据、整理数据、分析数据，更能够有效利用数据，视数据作为未来企业发展的命脉。他们可以从数据中分析得到企业管理和决策的新思路，为企业做出科学有效的决策提供数据基础。
5、生态化共赢，多方协同进化共同发展
在大数据的时代背景下，对市场信息和客户信息的获取十分容易。在此基础上，企业要不仅仅做到获取客户信息，还要能从客户信息中分析出客户的兴趣爱好，据此制定针对客户个人的个性化服务和产品，提高客户对企业服务的认可度，从而加强与客户之间的联系和沟通，获得客户的忠诚度。例如，亚马逊就是利用大数据条件分析客户感兴趣的商品，进而为客户制定个性化的服务体系，使得最终的企业经济效益比去年同期增长27%。因此，打造平台化组织，在企业内部，形成灵活组织、快速响应的组织形式，打造多彩平台，激活存量人才，有效配置，集中优秀人才，敏捷、高效的解决公司发展变革中遇到的难题；在集团外部，基于通过大数据分析、信息共享、数据透明化，联结利益相关方，形成生态链互通模式。
结语：
在大数据时代，针对数据信息管理工作不仅仅是要完成各类信息的收集和保存，而是要借助于信息化手段，基于企业管理和发展工作需要，深入挖掘这些信息的潜在价值，推动企业管理模式创新，打造智慧平台，构建多方协同生态链，从而为企业更好的发展提供动力支持。
参考文献：
[1]吴忠，丁绪武.大数据时代下的管理模式创新[J].企业管理，2013（10）：35-37.
[2]郎劲松，杨海洋.数据新闻：大数据时代新闻可视化传播的创新路径[J].现代传播-中国传媒大学学报，2014（03）：132-136.
[3]龙成梁.大数据时代背景下企业管理的新模式研究[J].科技资讯，2017（2）：119-120.
[4]张翠.大数据时代背景下企业管理模式创新策略探究[J].中国国际财经，2017（20）：216.
[5]王媛.大数据时代下的企业管理与人力资源管理[J].人力资源管理，2015（5）：380-381.