大数据环境下企业管理模式创新研究

2016-03-03丁雪青

新教育时代电子杂志(学生版) 2016年34期

关键词：管理人员企业

丁雪青

（济宁职业技术学院山东济宁 272100）

大数据环境下企业管理模式创新研究

丁雪青

（济宁职业技术学院山东济宁 272100）

现阶段，我们国家大多数的企业生产经营的时候都比较重视数据，由此可见数据的重要性。在这样的一种情况下，企业的管理形式也将会遇到比较大的困难。之前采集数据的形式以及采集数据的工具已经很难满足实际的需求，大数据需要更加先进的收集工具以及处理形式。

大数据环境企业管理模式创新

由于计算机技术、移动互联网技术以及物联网技术得到了显著的发展以及提升，所以现在出现了比较多的新型的信息服务形式，例如微博、微信、博客以及不同种类的社交网站，现在不同的网络数据得到了明显的增多，所以这也就是显示了大数据时代的来临。大数据的发展也带动了社会的发展，当然也使得人们的日常生活以及日常工作更加方便，并且也增加了企业的市场竞争力。社会的有关部门以及管理部门都比较重视大数据的发展，因为大数据促进了现阶段的企业的发展，并且较好的增加了企业的工作效率以及生产效率，因此为了应对大数据的持续改善，企业的数据收集工作，数据存储工作以及数据分析工作都将面临较大的挑战。[1]

一、大数据环境里面企业数据处理工作所应对的挑战

信息时代里面，大数据的来源也是比较多的，所谓大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值密度）、Veracity（真实性）。有关的企业管理人员需要积极的挖掘数据所存在的商务智能，进而将其转化成知识资源，进而为有关的决策提供保障，这样也就增加了企业的竞争力。怎么样才能够较好的使用商务智能技术，并且怎么样才能更好的挖掘大数据所存在的有价值的东西是现在最需要解决的问题。

1.大数据的数据观

在这个大数据时代，由于互联网技术以及通讯技术的持续进步，企业的采集数据的数量、存储以及分析数据的数量都得到了显著的提升，并且提升的速度是比较快的。企业中的数据类型是比较多的，有着存有半结构化以及非结构化的数据，并且也存在存储数字文本为目的的结构化数据，这样的一些数据在电子商务、社交网络以及物联网方面都得到了广泛的使用。比较多的非结构化数据和半结构化数据怎么样才可以更好的使用，并且如何挖掘更多有价值的东西，是现在企业数据处理的主要挑战之一。[2]

2.大数据的数据整合

在企业的信息系统里面，有着不一样的系统平台，所以数据会存储于不一样的业务数据库里面，不一样的模块所存在的数据就很难进行共享以及管理。有一部分的企业能够对于关键的数据进行整理以及使用，但是对于非关键的业务数据就容易忽视。大数据环境里面需要建立商务智能，并且需要探究里面所存在的东西，当然也需要建立一个数据仓库，这样就可以进行更加完整的研究。怎么样才可以使得不同平台的数据进行共享以及整合，也是一个需要解决的问题。[3]

3.大数据技术问题

大数据所存在的技术问题主要包括对于数据的存储。对于数据的处理以及对于数据的挖掘。这些年来，开始出现了比较多的信息技术，其中有云计算信息技术，交互行为的技术。智能商务能够对于大数据中的数据进行处理，这个形式运用了网络、多媒体、本体论、语义web、机器学习、挖掘数据、知识发现等现代化技术。并且商务技能技术涉及到了收集数据，整理数据以及分析数据这几项内容，进而能够有效的促进企业的有关技术的改进以及提升。大数据时代的最主要的技术就是商务智能，这项技术涉及到了金融、电信、网络、电子商务这些行业，在其他的行业并没有得到比较广泛的使用。[4]

二、大数据时代背景下实现企业管理模式创新的主要措施

1.企业的管理人员需要增加对于大数据的重视程度

企业管理人员的思想直接影响到了企业的发展，所以要想完善大数据时代的企业管理形式就需要及时的改善企业管理人员的观念。因此有关的管理人员需要明确现阶段的市场形式，进而及时的进行创新以及完善。企业的管理人员只有保持清醒的认知才可以充分的认知数据的价值所在，进而将数据和企业发展进行联系，这样可以充分的体系数据的价值，要是单一的数据不能满足企业的需要，这就需要对于大数据进行更加深刻的研究。[5]

2.增加企业的商业智能化的深度

企业的信息化基础直接决定了企业的商业智能化水平，为了促进企业商业化智能管理的发展，就要及时的增加企业的信息化水平。在这所指的信息化跟办公室器材以及设备的自动化和信息化大不相同，在这指的是企业人员的信息素养以及数据意识。信息系统的使用者需要明确数据的重要程度，只有确保数据有着较高的质量以及有着较高的真实性，才可以促进信息系统的进步。