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摘要：大数据时代的来临给传统企业管理模式带来严峻挑战，企业管理将发生巨大变革。与传统企业管理模式相比，大数据环境下的企业管理有何特点。文章从大数据的基本内涵和征着手，分析大数据所带来的思维变革，然后在比较大数据创新与传统创新不同点的基础上构建基于大数据的企业管理创新模型，并据此提出大数据下的企业管理变革模式;同時，笔者认为有利于企业发展的稳定大数据环境，离不开政府的引导与支持。
关键词：大数据;思维变革;企业管理创新
1.大数据的定义及特征
麦肯锡公司认为，大数据指的是通过目前主流软件工具无法在合理时间内撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的规模巨大的资料量。李国杰认为，大数据是指在允许的时间内，传统数据技术不能对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。简而言之，“大数据”就是海量与复杂数据的结合体，且传统IT技术和数据库软件无法对其进行处理。
2.企业管理的思维变革
2.1样本约等于总体
受科技限制，小数据环境下收集到的分析数据有限，因此随机抽样方法应运而生，采样是希望以较少的数据获得更多的有用信息。随机采样是小数据下的选择，但本身存在一定缺陷，其绝对随机性的采样环境一般很难达到。但是在大数据时代，由于信息的易得性，所需要的全部数据可以较容易地得到。因此，大数据是指采用全部数据的分析方法，从而真实地反映事物之间的关联性。
2.2允许不精确性和混杂性
随着数据量的不断增长，难免有一些错误的数据夹杂在其中，带来数据结果的不准确性。小数据时代一味追逐精确性，是由于必须极力减少差错以免细小的差错造成结果严重的偏差。大数据环境下，细微的差错并不会影响事物内在规律，因此，不精确性是可以接受的，且是一亮点。由于容错标准的放宽，使我们可以利用更多的数据，从这些数据中挖掘出有价值东西，做更多的事情。数据中95% 的是非机构化的、混乱的，要想利用这些数据，必须学会拥抱混杂，混杂性包括数据错误率的增加、数据格式的不一致及数据质量的参差不齐。大数据时代下，与其花费巨大代价去消除所有的不确定性、混杂性，还不如诚然接受纷繁的数据并从中受益。
2.3追求相关关系而不是因果关系
小数据环境的数据分析过程一般是寻找两者之间的因果关系，而大数据背景下数据预测的核心是基于相关关系的分析法，前者寻求的是“为什么”，而后者只需知道“是什么”即可;也就是通过对海量数据进行处理、分析，并不是为了找出其内在运作机制，而只需识别出能够分析某一现象的关联物即可，以关联物作为中介，通过分析、追踪关联物来帮助我们捕捉现在和预测未来，这将为我们提供一个比以前更容易、更快捷、更清楚的事物分析方法，比如亚马逊的图书推荐系统等。
3.大数据下企业管理创新模型
3.1传统与大数据下企业管理创新比较
传统模式，是从特定的企业实践管理问题出发，以问题为驱动的探索式创新;从制度管理及人性化管理出发，利用组织知识和专家智慧，在定性与定量分析相结合的基础上，探索出问题的解决途径，从而实现企业管理创新。大数据环境下，不仅创新环境与条件复杂、多样，而且企业所面临的可能创新选择以及实现企业管理创新的方法和路径也将更多。企业外界大环境和条件的变化，对企业管理方法路径的选择及最终可能结果实现的影响是毋庸置疑的，就好比以前是“池塘捕鱼”，现在是“大海捕鱼”。
3.2大数据背景下企业管理创新
大数据是企业管理创新的核心要素，而数据处理、分析过程则是大数据问题解决的关键。相关领域的研究表明。数据处理、分析过程与创新过程存在一种耦合关系。
4.大数据背景下企业管理变革
4.1决策主体的转变
在企业传统的管理模式里，决策主体一直是有经验的管理者或者商业精英，在大数据时代下，企业决策的主体由企业高管向一线员工转变，由“精英式”向“大众化”转变。一些新兴社会媒体和社交网络的出现，加速了信息的传播速度和范围，使社会公众的意见和建议成为了企业决策的重要依据。基层员工对一线比较熟悉，通过对来自一线数据的分析，
能够及时发现问题，给出合理的建议或决策。同时，这样的决策模式也会增强员工的积极性和企业凝聚力，从而更能发挥集体的效力。
4.2决策方式的转变
大数据环境下决策的主体是来自于相关的全部数据，而不是样本数据，通过对全部数据的整理、分析，只需要找到一个现象的良好关联物即可，通过对关联物的监控、追踪，就可以帮助我们捕捉到现在和未来，从而做出决策，而不需要非要搞清楚事物内在的运行机制，也就是由追寻因果关系向相关关系的转变。同时，大数据也促使企业管理者从单纯的依靠自己的经验和直觉进行决策，转变为经过数据的收集、分析进行决策。摒弃老旧的“经验至上”的思维方式，使决策的结果更加科学和准确，降低决策给企业带来的风险。
5.政府在推动大数据发展中的积极作用
5.1制定引导数据共享政策
大数据时代，最重要的资源就是数据，所以要想获得一个好的大数据环境，就必须做到数据共享。然而，由于大量有价值的数据是生活数据或企业生产数据，其中蕴含着个人隐私及企业机密，所以这些数据往往不会轻易披露，使用者很难得到。如何使企业或个人生产、生活数据信息能够公开享用，需要政府在其中发挥积极作用。政府可以出台一些鼓励数据共享的奖励措施，激励企业公开生产经营数据，积极构建安全可靠的共享机制，解决人们后顾之忧。
5.2制定数据安全使用政策
由于大数据中蕴含着大量的未知信息，且这些数据往往都是个人所产生的生活数据，其中蕴含着个人行为、偏好等各种隐私。因此，大数据背景下的信息安全，尤其是个人隐私安全，需受到高度重视。比如，有些特殊信息的使用权限是政府需要控制的，以防带来不好的结果。尤其是关于商业和个人隐私的数据更应该严格规定其使用范围及权限，避免我们散落在各处的“行为数据”被不法分子的利用。所以政府需要制定出台有效的数据安全使用政策，规范数据使用秩序，以保障数据使用安全性。
6.结语
大数据时代的来临，给企业各个领域传统的生产经营管理模式带来严峻挑战，企业管理将发生巨大变革。未来大数据在企业管理中运用将十分广泛，但大数据时代机遇与挑战并存，新兴企业不断兴起，大批企业被淘汰出局。大数据环境下的企业管理既是一门艺术，更是一种全新的模式。通过对大数据概念及特点的分析、梳理，认为在大数据时代应该转变管理思维，拥有大数据思维，只有这样才能更好地拥抱大数据。在比较传统与大数据环境下的企业管理创新不同点的基础上，构建了基于大数据环境下的企业管理创新模型，并阐述了大数据环境下的企业管理变革;同时，大数据的发展仍处于探索阶段，有利于企业发展的稳定大数据环境，离不开政府的引导与支持。基于此，文中也阐述了政府在推动大数据发展中的积极作用。总体而言，文中的研究将有助于我国企业在大数据环境下的新一轮竞争中，找准位置、抓住机遇，能够以大数据思维来进行企业管理，积极拥抱大数据，以此促进企业不断发展。同时，文中的研究也为政府管理部门在积极推动大数据发展时提供一定的理论指导，即制定出台相关政策法律法规时提供有针对性的指导建议，具有重大实践意义。
参考文献
[1]奉梅.大数据时代下企业管理所面临的挑战与创新[J].现代企业，2014（11）：12-13.
[2]刘平.大数据时代对于企业管理的影响[J]中外企业家，2015（18）：100-101.
[3]陈国营.大数据在企业管理中的应用[J]财经界：学术版，2015（11）：133.
[4]何军.大数据对企业管理决策影响分析[J]科技进步与对策，2014（4）：65-68.
关键词：大数据;思维变革;企业管理创新
1.大数据的定义及特征
麦肯锡公司认为，大数据指的是通过目前主流软件工具无法在合理时间内撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的规模巨大的资料量。李国杰认为，大数据是指在允许的时间内，传统数据技术不能对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。简而言之，“大数据”就是海量与复杂数据的结合体，且传统IT技术和数据库软件无法对其进行处理。
2.企业管理的思维变革
2.1样本约等于总体
受科技限制，小数据环境下收集到的分析数据有限，因此随机抽样方法应运而生，采样是希望以较少的数据获得更多的有用信息。随机采样是小数据下的选择，但本身存在一定缺陷，其绝对随机性的采样环境一般很难达到。但是在大数据时代，由于信息的易得性，所需要的全部数据可以较容易地得到。因此，大数据是指采用全部数据的分析方法，从而真实地反映事物之间的关联性。
2.2允许不精确性和混杂性
随着数据量的不断增长，难免有一些错误的数据夹杂在其中，带来数据结果的不准确性。小数据时代一味追逐精确性，是由于必须极力减少差错以免细小的差错造成结果严重的偏差。大数据环境下，细微的差错并不会影响事物内在规律，因此，不精确性是可以接受的，且是一亮点。由于容错标准的放宽，使我们可以利用更多的数据，从这些数据中挖掘出有价值东西，做更多的事情。数据中95% 的是非机构化的、混乱的，要想利用这些数据，必须学会拥抱混杂，混杂性包括数据错误率的增加、数据格式的不一致及数据质量的参差不齐。大数据时代下，与其花费巨大代价去消除所有的不确定性、混杂性，还不如诚然接受纷繁的数据并从中受益。
2.3追求相关关系而不是因果关系
小数据环境的数据分析过程一般是寻找两者之间的因果关系，而大数据背景下数据预测的核心是基于相关关系的分析法，前者寻求的是“为什么”，而后者只需知道“是什么”即可;也就是通过对海量数据进行处理、分析，并不是为了找出其内在运作机制，而只需识别出能够分析某一现象的关联物即可，以关联物作为中介，通过分析、追踪关联物来帮助我们捕捉现在和预测未来，这将为我们提供一个比以前更容易、更快捷、更清楚的事物分析方法，比如亚马逊的图书推荐系统等。
3.大数据下企业管理创新模型
3.1传统与大数据下企业管理创新比较
传统模式，是从特定的企业实践管理问题出发，以问题为驱动的探索式创新;从制度管理及人性化管理出发，利用组织知识和专家智慧，在定性与定量分析相结合的基础上，探索出问题的解决途径，从而实现企业管理创新。大数据环境下，不仅创新环境与条件复杂、多样，而且企业所面临的可能创新选择以及实现企业管理创新的方法和路径也将更多。企业外界大环境和条件的变化，对企业管理方法路径的选择及最终可能结果实现的影响是毋庸置疑的，就好比以前是“池塘捕鱼”，现在是“大海捕鱼”。
3.2大数据背景下企业管理创新
大数据是企业管理创新的核心要素，而数据处理、分析过程则是大数据问题解决的关键。相关领域的研究表明。数据处理、分析过程与创新过程存在一种耦合关系。
4.大数据背景下企业管理变革
4.1决策主体的转变
在企业传统的管理模式里，决策主体一直是有经验的管理者或者商业精英，在大数据时代下，企业决策的主体由企业高管向一线员工转变，由“精英式”向“大众化”转变。一些新兴社会媒体和社交网络的出现，加速了信息的传播速度和范围，使社会公众的意见和建议成为了企业决策的重要依据。基层员工对一线比较熟悉，通过对来自一线数据的分析，
能够及时发现问题，给出合理的建议或决策。同时，这样的决策模式也会增强员工的积极性和企业凝聚力，从而更能发挥集体的效力。
4.2决策方式的转变
大数据环境下决策的主体是来自于相关的全部数据，而不是样本数据，通过对全部数据的整理、分析，只需要找到一个现象的良好关联物即可，通过对关联物的监控、追踪，就可以帮助我们捕捉到现在和未来，从而做出决策，而不需要非要搞清楚事物内在的运行机制，也就是由追寻因果关系向相关关系的转变。同时，大数据也促使企业管理者从单纯的依靠自己的经验和直觉进行决策，转变为经过数据的收集、分析进行决策。摒弃老旧的“经验至上”的思维方式，使决策的结果更加科学和准确，降低决策给企业带来的风险。
5.政府在推动大数据发展中的积极作用
5.1制定引导数据共享政策
大数据时代，最重要的资源就是数据，所以要想获得一个好的大数据环境，就必须做到数据共享。然而，由于大量有价值的数据是生活数据或企业生产数据，其中蕴含着个人隐私及企业机密，所以这些数据往往不会轻易披露，使用者很难得到。如何使企业或个人生产、生活数据信息能够公开享用，需要政府在其中发挥积极作用。政府可以出台一些鼓励数据共享的奖励措施，激励企业公开生产经营数据，积极构建安全可靠的共享机制，解决人们后顾之忧。
5.2制定数据安全使用政策
由于大数据中蕴含着大量的未知信息，且这些数据往往都是个人所产生的生活数据，其中蕴含着个人行为、偏好等各种隐私。因此，大数据背景下的信息安全，尤其是个人隐私安全，需受到高度重视。比如，有些特殊信息的使用权限是政府需要控制的，以防带来不好的结果。尤其是关于商业和个人隐私的数据更应该严格规定其使用范围及权限，避免我们散落在各处的“行为数据”被不法分子的利用。所以政府需要制定出台有效的数据安全使用政策，规范数据使用秩序，以保障数据使用安全性。
6.结语
大数据时代的来临，给企业各个领域传统的生产经营管理模式带来严峻挑战，企业管理将发生巨大变革。未来大数据在企业管理中运用将十分广泛，但大数据时代机遇与挑战并存，新兴企业不断兴起，大批企业被淘汰出局。大数据环境下的企业管理既是一门艺术，更是一种全新的模式。通过对大数据概念及特点的分析、梳理，认为在大数据时代应该转变管理思维，拥有大数据思维，只有这样才能更好地拥抱大数据。在比较传统与大数据环境下的企业管理创新不同点的基础上，构建了基于大数据环境下的企业管理创新模型，并阐述了大数据环境下的企业管理变革;同时，大数据的发展仍处于探索阶段，有利于企业发展的稳定大数据环境，离不开政府的引导与支持。基于此，文中也阐述了政府在推动大数据发展中的积极作用。总体而言，文中的研究将有助于我国企业在大数据环境下的新一轮竞争中，找准位置、抓住机遇，能够以大数据思维来进行企业管理，积极拥抱大数据，以此促进企业不断发展。同时，文中的研究也为政府管理部门在积极推动大数据发展时提供一定的理论指导，即制定出台相关政策法律法规时提供有针对性的指导建议，具有重大实践意义。
参考文献
[1]奉梅.大数据时代下企业管理所面临的挑战与创新[J].现代企业，2014（11）：12-13.
[2]刘平.大数据时代对于企业管理的影响[J]中外企业家，2015（18）：100-101.
[3]陈国营.大数据在企业管理中的应用[J]财经界：学术版，2015（11）：133.
[4]何军.大数据对企业管理决策影响分析[J]科技进步与对策，2014（4）：65-68.