论文部分内容阅读
摘要：随着互联网的迅猛发展，海量的数据信息迅速涌入我们的生活，大数据也随之产生。伴随着云计算技术的发展，借助其强大的运算能力，大数据的应用范围也变得更加广泛。该文着重介绍大数据在企业管理中的应用，首先从大数据的概念入手，简述了大数据的发展及应用，进而分析了传统企业管理在大数据环境下存在的问题，由此提出了应用大数据对企业管理进行变革的解决方案，最后分析了企业目前面临的挑战和需要注意的问题。
關键词：大数据；企业管理；应用
1大数据的概念、发展及应用
如果说互联网的发展引起了第四次科技革命，那么大数据便是互联网发展过程的又一突破。现今的数据量成爆炸型增长，据IBM调查研究，从2012年开始的两年间，产生了几乎是全部人类文明获取的数据量的九成，预计到2020年，全球产生的数据量将是2009年的44倍。对这些巨量的数据进行科学的整理分析，便能成为造福人类的大数据。本文就目前大数据发展状况及应用进行归纳总结，重点分析大数据在企业管理中的应用。
1.1大数据的概念
大数据是由世界著名咨询公司麦肯锡最早提出，它在相关的报告中称：“数据已然融人到现今各个行业领域，作为生产的关键助力。人类对海量数据的开发和运用，意味着新一轮产业复兴和消费增长的到来。”大数据是一个十分抽象的概念，至今没有一个明确的定义。麦肯锡公司给出的定义是数据量大到无法用常规的软件工具对其进行获取、存储、管理及分析能力的数据集合。身为著名的企业家、程序员和作家的DumbiH提出，大数据是指超出传统数据库系统的容量，变化速度非常快且结构无法适应现有的数据库架构的海量数据。中国工程院院士、现任中国科学院大学计算机与控制学院院长的李国杰认为，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统Ⅱ’技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理和服务的数据集合。综上所述，无法用常规的方法进行归纳整理，而需要运用新的处理模式才能体现其价值的巨量数据便是大数据。
1.2大数据的发展
大数据的发展可以分为萌芽期、成长期和旺盛期。大数据发展的萌芽期是20世纪90年代到21世纪初，此时大数据尚处于数据挖掘阶段，主要集中研究大数据的算法及模型。2003到2009年，是大数据发展的成长期，由于社交网络的流行，产生大量非结构化数据，这是传统处理方式难以解决的。而非结构化数据自由探索技术发展的突破，使大数据的发展达到了一个新的阶段。大数据发展的旺盛期是2010年以后，此时智能手机开始流行，人们更加依赖互联网，由此产生了大量碎片化的数据，数据量骤增，同时随着云计算技术的日趋成熟，对大数据处理水平逐步提高。
1.3大数据的应用
大数据可以为许多行业带来新的变革，比如在气象、医疗、商业、政府和企业等领域。在气象行业，通过分析从各地收集的气象数据，可以预测各地区适合种植的植物种类和可能发生的灾害，使农民的利益最大化。在医疗行业，基于对病人的病例和日常健康数据的分析，给病人提供专属的医疗服务。在商业领域，通过分析顾客的购买意愿和购买习惯，对商品进行合理的搭配，划分出不同的顾客群体，提供相应的贴心服务。在政府方面，应用大数据进行政府决策，使之用于人口控制、民生改善和犯罪预测等。在企业方面，通过对海量的市场数据进行分析，对企业进行战略调整，使企业在相关市场占有一席之地。
2传统企业管理存在的问题
随着信息化的步伐不断加快，互联网、云计算和移动智能终端技术的高速发展，数据量成指数型增长，如此庞大的数据量对传统的企业管理来说是一次巨大的冲击，由此传统企业的管理模式暴露出严重的问题。
2.1企业决策容易出现失误
传统的企业决策基本依靠企业的管理者，凭借着其丰富的经验、敏锐的直觉和精准的判断力，来对企业的经营进行决策。在以前，如果决策者的决策是正确的，那么这种决策方式或许能让企业发展得更好。但随着互联网技术的不断发展，大量繁杂且无规律可循的非结构化数据产生，以人的能力难以分析，如果再以传统的管理方式进行决策，很容易出现决策失误。
2.2企业产品竞争力不足
企业生产产品的标准主要基于两个方面：一是用户的需求，二是市场的形势。传统企业分析用户需求的手段主要是调查资料、问卷分析和用户体验。但在经济高速发展的今天，用户的需求变化非常快，这些传统的分析手段已跟不上用户需求变化的速度。随着经济全球化程度不断加深，国外的产品大量涌人国内市场，市场的竞争力加大。介于以上原因，传统的企业分析方法很难让企业的产品在相关市场上占有一席之地。
3大数据技术在企业管理中的应用
对于企业而言，采用大数据技术是一种辅助管理的新模式，它是在传统的企业经营管理模式上，融合内部信息资源、外部数据和社交媒体，进行深度分析，更好地做出相关企业决策。
3.1分析用户需求
企业生产的是满足用户需求的产品，而用户的需求需要企业去采集和挖掘。传统的企业管理模式下，用户需求分析大都靠人力来完成，这种分析方式既缓慢又不具有时效性，分析出来的结果往往与当时的用户需求不符。但通过对大数据进行分析，我们可以更加快速、准确的分析用户的实际需求。常见的大数据分析有三种，第一种是可视化分析，它可以清楚的展现出数据间的种种关联，并让用户直接看到分析结果。第二种是数据挖掘算法，它是机器运算所需的算法。第三种是预测分析能力，通过分析得来的用户数据，预测用户的未来需求。著名的电商企业京东便是运用大数据来分析用户需求的，它通过分析其用户群体的需求及其在网站上的购买记录，挖掘用户的购买喜好，对网站设计进行重新调整，为各个用户提供专属的服务。
3.2改变企业管理模式
应用大数据对企业进行管理，必须改变传统的企业管理模式，建议企业从以下三个方面进行变革。第一是改变决策者，在传统的企业管理模式下，决策者主要是企业的中高层管理者。而在大数据的管理下，企业的决策者由企业高管转为底层员工。基层员工长期处在生产一线，对企业的产品比较熟悉，如果产品一旦发生问题，他们能够及时发现并作出相应决策。每到一段时期，企业就把基层员工们的决策信息收集上来，并利用大数据技术进行分析，找出产品存在的缺陷，对其进行相应的优化。二是改变决策方式，传统的企业管理模式下，决策事物需要弄清楚事物的本质。而在大数据的环境下，决策者已掌握了相关事务的全部数据，只需弄清相关事物中的数据的关联性，并对其进行分析，便可以做出相关决策。三是降低企业运营成本，用大数据监测企业生产和运营，一旦通过数据分析发现资源分配不合理，便及时进行调整。以此来提高资源的利用率和企业的生产经营效率，使企业的运营成本降低。通过这三方面的变革，不但能提高企业生产效率，还能提高降低企业运营成本。 3.3预测并规避风险
在企业运营过程中经常会遇到各种风险，有些风险甚至是人们所无法预料的，如果没有提前做好应对准备，则会造成企业的巨大损失。企业可以采用大数据技术和聘请专业人士进行风险预判，就有可能提前预测并规避风险，降低公司的损失。几年前，一家经营多项业务的零售商通过大数据分析，发现延迟还款的顾客是可以預测出来的，他们发现那些购买花式汽车配饰和大力改装汽车的人可能会拖欠还款，于是他们对这些顾客进行抵押贷款的处理，否则就不出售给他们。实施这项政策以后，这家公司的运营状况果然有所好转。
3.4建立竞争情报系统
企业的竞争情报可以分析企业所处的竞争环境，了解企业的竞争对手和竞争的发展方向，以便其做出相应的决策调整，从而在竞争中更具优势。大数据分析可以从海量的数据中提炼出有价值的信息，并对其进行更加深度的分析，挖掘出潜藏的商业情报。相比传统的情报搜集，大数据分析可以更加快速高效的收集情报。2008年发生世界经济危机时，阿里巴巴并没有受到太大的冲击，这是因为在半年前，阿里巴巴从出货数据中发现欧美在中国的采购量在逐渐下滑，阿里巴巴由此推断出世界经济将呈现下滑趋势，并把贸易市场着重放在国内。沃尔玛也是一个应用大数据提高竞争力的典型企业，通过大数据分析，了解顾客的购买习惯、路线、时间和地点等信息，对商品的布局进行了相应的调整；通过顾客够买商品数量的多少，决定商品进货量的增减，优化库存，降低成本；利用大数据分析各种物流渠道，决定最优的配送方案。
3.5制定企业战略计划
在世界经济高速发展的今天，全球市场日趋变化，需求变得不确定，产品销量变得不稳定，企业间的竞争加大。在过去，企业的战略计划通常由企业的高层决定。但随着我们进人信息化时代，数据量骤增，人力已无法处理如此巨量的数据，企业需要寻求一种新的途径。而大数据分析具有快速、高效、准确的特点，它为企业制定战略计划提供了新的选择。利用大数据制定企业战略计划主要有两方面好处：一是能提供丰富的数据资源，随着互联网和通信的发展，数据也在源源不断的产生，这就为企业高层制定战略计划提供了大量的数据信息。二是提高战略计划质量，战略计划影响着企业的经营成败，而战略计划的正确与否取决于获取数据的质量。传统的数据筛取靠的是个人的经验，但在大数据时代，数据量庞大而复杂多变，个人的经验已无法识别数据是否有用，利用大数据分析技术则可以对海量的数据进行分类管理，快速筛选出有价值的数据。
4企业采用大数据管理应注意的事项
4.1不要过度依赖大数据
应用大数据进行管理是给企业带来了便利，但大数据并不是万能的，人具有大数据分析所不具备的能力—创造力和判断力。苹果手机的成功并不只是通过分析大众需求而推出相应的产品，还有乔布斯个人的灵感加上他对未来的预判。
4.2防止数据泄漏
随着互联网的高速发展，网上涌现出大量数据信息，其中不乏有一些有价值的情报，这就导致一些不法之徒竞相谋取，数据泄漏越来越严重。企业的大量数据中不仅含有商业机密，还包括企业客户的个人信息。如果竞争企业盗取了该企业的机密资料，那该企业将毫无竞争力可言；如果企业的用户资料被违法犯罪人员获取，那企业的用户将遭受财产损失，企业的信誉也将受到影响。所以防止数据泄露是保证企业数据安全的重中之重。
我们在应用大数据对企业进行管理的同时，应该加入人的管理，让人的经验和大数据的精准相结合，使办事的成功率更高。另一方面企业应加大数据保护力度，保证数据管理的安全。
5结束语
随着互联网技术的不断发展，消费者的需求发生了显著的变化，市场也开始变得不稳定起来，传统企业的经营由此受到了不小的冲击。而大数据技术的出现，让传统企业又焕发出了勃勃生机，新的生产及管理方式应运而生，企业运营环境变得更加复杂，各种因素迫使企业进行变革。因此，必须洞悉其中的变化，顺势而变，持续创新，使企业保持长期的竞争优势。企业在运用大数据管理的同时，也应时刻防范大数据给企业带来的风险。
關键词：大数据；企业管理；应用
1大数据的概念、发展及应用
如果说互联网的发展引起了第四次科技革命，那么大数据便是互联网发展过程的又一突破。现今的数据量成爆炸型增长，据IBM调查研究，从2012年开始的两年间，产生了几乎是全部人类文明获取的数据量的九成，预计到2020年，全球产生的数据量将是2009年的44倍。对这些巨量的数据进行科学的整理分析，便能成为造福人类的大数据。本文就目前大数据发展状况及应用进行归纳总结，重点分析大数据在企业管理中的应用。
1.1大数据的概念
大数据是由世界著名咨询公司麦肯锡最早提出，它在相关的报告中称：“数据已然融人到现今各个行业领域，作为生产的关键助力。人类对海量数据的开发和运用，意味着新一轮产业复兴和消费增长的到来。”大数据是一个十分抽象的概念，至今没有一个明确的定义。麦肯锡公司给出的定义是数据量大到无法用常规的软件工具对其进行获取、存储、管理及分析能力的数据集合。身为著名的企业家、程序员和作家的DumbiH提出，大数据是指超出传统数据库系统的容量，变化速度非常快且结构无法适应现有的数据库架构的海量数据。中国工程院院士、现任中国科学院大学计算机与控制学院院长的李国杰认为，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统Ⅱ’技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理和服务的数据集合。综上所述，无法用常规的方法进行归纳整理，而需要运用新的处理模式才能体现其价值的巨量数据便是大数据。
1.2大数据的发展
大数据的发展可以分为萌芽期、成长期和旺盛期。大数据发展的萌芽期是20世纪90年代到21世纪初，此时大数据尚处于数据挖掘阶段，主要集中研究大数据的算法及模型。2003到2009年，是大数据发展的成长期，由于社交网络的流行，产生大量非结构化数据，这是传统处理方式难以解决的。而非结构化数据自由探索技术发展的突破，使大数据的发展达到了一个新的阶段。大数据发展的旺盛期是2010年以后，此时智能手机开始流行，人们更加依赖互联网，由此产生了大量碎片化的数据，数据量骤增，同时随着云计算技术的日趋成熟，对大数据处理水平逐步提高。
1.3大数据的应用
大数据可以为许多行业带来新的变革，比如在气象、医疗、商业、政府和企业等领域。在气象行业，通过分析从各地收集的气象数据，可以预测各地区适合种植的植物种类和可能发生的灾害，使农民的利益最大化。在医疗行业，基于对病人的病例和日常健康数据的分析，给病人提供专属的医疗服务。在商业领域，通过分析顾客的购买意愿和购买习惯，对商品进行合理的搭配，划分出不同的顾客群体，提供相应的贴心服务。在政府方面，应用大数据进行政府决策，使之用于人口控制、民生改善和犯罪预测等。在企业方面，通过对海量的市场数据进行分析，对企业进行战略调整，使企业在相关市场占有一席之地。
2传统企业管理存在的问题
随着信息化的步伐不断加快，互联网、云计算和移动智能终端技术的高速发展，数据量成指数型增长，如此庞大的数据量对传统的企业管理来说是一次巨大的冲击，由此传统企业的管理模式暴露出严重的问题。
2.1企业决策容易出现失误
传统的企业决策基本依靠企业的管理者，凭借着其丰富的经验、敏锐的直觉和精准的判断力，来对企业的经营进行决策。在以前，如果决策者的决策是正确的，那么这种决策方式或许能让企业发展得更好。但随着互联网技术的不断发展，大量繁杂且无规律可循的非结构化数据产生，以人的能力难以分析，如果再以传统的管理方式进行决策，很容易出现决策失误。
2.2企业产品竞争力不足
企业生产产品的标准主要基于两个方面：一是用户的需求，二是市场的形势。传统企业分析用户需求的手段主要是调查资料、问卷分析和用户体验。但在经济高速发展的今天，用户的需求变化非常快，这些传统的分析手段已跟不上用户需求变化的速度。随着经济全球化程度不断加深，国外的产品大量涌人国内市场，市场的竞争力加大。介于以上原因，传统的企业分析方法很难让企业的产品在相关市场上占有一席之地。
3大数据技术在企业管理中的应用
对于企业而言，采用大数据技术是一种辅助管理的新模式，它是在传统的企业经营管理模式上，融合内部信息资源、外部数据和社交媒体，进行深度分析，更好地做出相关企业决策。
3.1分析用户需求
企业生产的是满足用户需求的产品，而用户的需求需要企业去采集和挖掘。传统的企业管理模式下，用户需求分析大都靠人力来完成，这种分析方式既缓慢又不具有时效性，分析出来的结果往往与当时的用户需求不符。但通过对大数据进行分析，我们可以更加快速、准确的分析用户的实际需求。常见的大数据分析有三种，第一种是可视化分析，它可以清楚的展现出数据间的种种关联，并让用户直接看到分析结果。第二种是数据挖掘算法，它是机器运算所需的算法。第三种是预测分析能力，通过分析得来的用户数据，预测用户的未来需求。著名的电商企业京东便是运用大数据来分析用户需求的，它通过分析其用户群体的需求及其在网站上的购买记录，挖掘用户的购买喜好，对网站设计进行重新调整，为各个用户提供专属的服务。
3.2改变企业管理模式
应用大数据对企业进行管理，必须改变传统的企业管理模式，建议企业从以下三个方面进行变革。第一是改变决策者，在传统的企业管理模式下，决策者主要是企业的中高层管理者。而在大数据的管理下，企业的决策者由企业高管转为底层员工。基层员工长期处在生产一线，对企业的产品比较熟悉，如果产品一旦发生问题，他们能够及时发现并作出相应决策。每到一段时期，企业就把基层员工们的决策信息收集上来，并利用大数据技术进行分析，找出产品存在的缺陷，对其进行相应的优化。二是改变决策方式，传统的企业管理模式下，决策事物需要弄清楚事物的本质。而在大数据的环境下，决策者已掌握了相关事务的全部数据，只需弄清相关事物中的数据的关联性，并对其进行分析，便可以做出相关决策。三是降低企业运营成本，用大数据监测企业生产和运营，一旦通过数据分析发现资源分配不合理，便及时进行调整。以此来提高资源的利用率和企业的生产经营效率，使企业的运营成本降低。通过这三方面的变革，不但能提高企业生产效率，还能提高降低企业运营成本。 3.3预测并规避风险
在企业运营过程中经常会遇到各种风险，有些风险甚至是人们所无法预料的，如果没有提前做好应对准备，则会造成企业的巨大损失。企业可以采用大数据技术和聘请专业人士进行风险预判，就有可能提前预测并规避风险，降低公司的损失。几年前，一家经营多项业务的零售商通过大数据分析，发现延迟还款的顾客是可以預测出来的，他们发现那些购买花式汽车配饰和大力改装汽车的人可能会拖欠还款，于是他们对这些顾客进行抵押贷款的处理，否则就不出售给他们。实施这项政策以后，这家公司的运营状况果然有所好转。
3.4建立竞争情报系统
企业的竞争情报可以分析企业所处的竞争环境，了解企业的竞争对手和竞争的发展方向，以便其做出相应的决策调整，从而在竞争中更具优势。大数据分析可以从海量的数据中提炼出有价值的信息，并对其进行更加深度的分析，挖掘出潜藏的商业情报。相比传统的情报搜集，大数据分析可以更加快速高效的收集情报。2008年发生世界经济危机时，阿里巴巴并没有受到太大的冲击，这是因为在半年前，阿里巴巴从出货数据中发现欧美在中国的采购量在逐渐下滑，阿里巴巴由此推断出世界经济将呈现下滑趋势，并把贸易市场着重放在国内。沃尔玛也是一个应用大数据提高竞争力的典型企业，通过大数据分析，了解顾客的购买习惯、路线、时间和地点等信息，对商品的布局进行了相应的调整；通过顾客够买商品数量的多少，决定商品进货量的增减，优化库存，降低成本；利用大数据分析各种物流渠道，决定最优的配送方案。
3.5制定企业战略计划
在世界经济高速发展的今天，全球市场日趋变化，需求变得不确定，产品销量变得不稳定，企业间的竞争加大。在过去，企业的战略计划通常由企业的高层决定。但随着我们进人信息化时代，数据量骤增，人力已无法处理如此巨量的数据，企业需要寻求一种新的途径。而大数据分析具有快速、高效、准确的特点，它为企业制定战略计划提供了新的选择。利用大数据制定企业战略计划主要有两方面好处：一是能提供丰富的数据资源，随着互联网和通信的发展，数据也在源源不断的产生，这就为企业高层制定战略计划提供了大量的数据信息。二是提高战略计划质量，战略计划影响着企业的经营成败，而战略计划的正确与否取决于获取数据的质量。传统的数据筛取靠的是个人的经验，但在大数据时代，数据量庞大而复杂多变，个人的经验已无法识别数据是否有用，利用大数据分析技术则可以对海量的数据进行分类管理，快速筛选出有价值的数据。
4企业采用大数据管理应注意的事项
4.1不要过度依赖大数据
应用大数据进行管理是给企业带来了便利，但大数据并不是万能的，人具有大数据分析所不具备的能力—创造力和判断力。苹果手机的成功并不只是通过分析大众需求而推出相应的产品，还有乔布斯个人的灵感加上他对未来的预判。
4.2防止数据泄漏
随着互联网的高速发展，网上涌现出大量数据信息，其中不乏有一些有价值的情报，这就导致一些不法之徒竞相谋取，数据泄漏越来越严重。企业的大量数据中不仅含有商业机密，还包括企业客户的个人信息。如果竞争企业盗取了该企业的机密资料，那该企业将毫无竞争力可言；如果企业的用户资料被违法犯罪人员获取，那企业的用户将遭受财产损失，企业的信誉也将受到影响。所以防止数据泄露是保证企业数据安全的重中之重。
我们在应用大数据对企业进行管理的同时，应该加入人的管理，让人的经验和大数据的精准相结合，使办事的成功率更高。另一方面企业应加大数据保护力度，保证数据管理的安全。
5结束语
随着互联网技术的不断发展，消费者的需求发生了显著的变化，市场也开始变得不稳定起来，传统企业的经营由此受到了不小的冲击。而大数据技术的出现，让传统企业又焕发出了勃勃生机，新的生产及管理方式应运而生，企业运营环境变得更加复杂，各种因素迫使企业进行变革。因此，必须洞悉其中的变化，顺势而变，持续创新，使企业保持长期的竞争优势。企业在运用大数据管理的同时，也应时刻防范大数据给企业带来的风险。