大数据时代下企业管理面临的挑战及对策

曹　茜

(兰州财经大学 工商管理学院，甘肃　兰州　730020)

大数据时代下企业管理面临的挑战及对策

曹茜

(兰州财经大学 工商管理学院，甘肃兰州730020)

摘要：在过去的几年里，数据已经进入了爆炸式的增长阶段。从PC互联网时代到移动互联网时代，再到现如今火热的大数据时代，我们每个人都与大数据休戚相关。传统的企业管理模式因为大数据时代的到来受到巨大冲击和挑战，企业管理者应与时俱进，转变思维观念，从深度纵向化管理向浅度扁平化管理转变，将直觉和经验决策转为科学决策，从数据库营销管理向大数据库营销管理过渡，充分利用数据可视化工具，以应对大数据带来的诸多挑战。

关键词：大数据时代；企业管理；数据分析

随着大数据技术与云计算、互联网的进一步融合，大数据时代已经到来，并引发了思维的变革、商业的变革、管理的变革、技术的变革以及教育的变革，传统的直觉和经验管理模式已经不能适应现如今信息时代的快速发展。作为一种新的资源，大数据引发了企业商业活动的深远变革，与此同时，也给管理者提供了新的企业管理模式的思考。

一、“大数据”的理论背景及其特征

1.“大数据”的进化历史

“大数据”一词最近几年被炒得火热，它是在数据爆发式增长和社会化趋势下产生的，其发展历程要追溯到1890年。1890年，美国统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯发明了电动读卡器，专门用于人口普查，电动读卡器用一年的时间完成了原本八年的工作量，由此开创了数据处理的新纪元。直到2014年5月，美国政府发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告——《大数据：抓住机遇，守护价值》，报告对大数据发展所带来的机遇与挑战进行了深入阐述。可以说，大数据一直伴随着时代的发展而不断进步。

2. “大数据”的广泛认知

关于“大数据”有三种不同的认知，麦肯锡公司的定义是：大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集，但是并不一定是超过特定TB值的数据集才能算是大数据；国际数据公司对大数据的特征进行了描述：海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值，简称“4V”特征；维基百科对大数据的描述是：巨量的数据、海量数据、大资料。

现如今，经历过道格·莱尼的3V特征和IBM公司4V特征的总结和归纳，相关学者已经总结出了大数据的五大特征，见表1。

表1　大数据的五大特征

3.“大数据”的三大来源

大数据的来源有三类，一是来源于人本身。随着微博、微信等新媒体工具的普及使用以及大量移动终端设备的出现，社交媒体上互动频繁，一些数据具有极强的传播性；二是来源于对原始数据的搜集、加工、处理、保存过程中；三是来源于我们这个物理世界，如信号采样、PM2.5及视频监控等。

二、大数据时代企业管理所面临的挑战

1.企业管理者的大数据思维尚未形成

大数据的浪潮席卷了全球的各个行业，然而大数据不仅仅是一种简单的应用工具，它还代表了一种复杂的思维方式。如百度会根据用户的浏览记录、点击量等信息，为客户推送能满足其自身需求的信息；淘宝商城也可根据用户登录浏览所产生的数据信息，分析用户喜好、购买力等详细信息，推送符合其心意的商品信息。这些都是大数据思维成功运用的结果。人们已经就大数据达成了四点共识：一是数据分析能产生精确的结果，二是每个数据都可以被捕捉到，三是注重相关性而非因果，四是运用科学的计算思维建立模型。

但是由于一些局限性，在实际企业管理中却很难真正地做到以上四点。就第一点来说，数据分析产生精确结果是重定量而轻定性，而很多企业决策者们却重定性而轻定量，不清楚数据系统的结构、数量和属性就草率地下结论，最终造成企业管理和营销混乱，这些都不是大数据思维，当然就无法有效运用大数据为企业服务。还有一点就是企业管理者们还是照搬传统的管理模式，注重因果，什么都想去刨根问底，但大数据时代下，我们追求的是相关关系而不是因果关系。曾经有这样的一个数据调查，比较全国各个省份比基尼的销售量，结果发现新疆、内蒙古的销售额远远超过了沿海省份海南、广东的销量，但却没有一个绝对的答案来解释这一现象，也就是说，面对错综复杂的大数据，我们只需要知道“是什么”而非“为什么”就足够了，不懂这一点就永远无法理解大数据思维的精髓。

2.企业搜集数据的真实性和可靠性需要仔细甄别

现如今，数据已经可以作为企业的一种资产，但是企业搜集到的数据是否具有潜在价值和是否具有挖掘和转化的空间才是企业管理的重中之重。企业无论是从关系数据库、数据仓库、事物数据库还是高级数据库中搜集数据都会出现价值不高甚至是垃圾数据，这些数据会严重影响企业管理者们的决策。因此，无论哪种数据来源，数据的真实性和可靠性都需要企业管理者的仔细甄别。

3.企业的数据分析存在局限性

虽然大数据已经改变或者正在改变我们的生活，但是我们必须清醒地认识到，大数据分析也存在局限性。企业的决策者们必须清楚地知道，虽然大数据给我们带来了很多的便利，企业发展趋势、商业决策、营销策略等都可以依靠大数据建立分析模型来预测和解决，但是企业管理者却不能使用大数据预测具体的行动，消除具体的不确定性，制造新业务，而且更不能分析出人的价值观念和情感表达。大数据是一个伟大但不完美的工具，企业的管理者们必须认清这一现实，不断用自己的聪明才智去弥补大数据的不足和缺陷，不要死板，灵活运用大数据才是企业生存之道。

4.企业管理模式过于陈旧，缺乏变通

二十世纪七十年代改革初期，许多下海经商的企业家们都收获颇丰，传统的实体经济在当时发挥了巨大的作用，然而随着二十世纪九十年代互联网技术的快速发展，许多企业因为无法适应互联网的大潮流导致核心竞争力缺失而纷纷倒闭破产。现如今，虽然大部分企业已经开始走以信息科技为主导的发展之路，但是早期的管理思想和管理模式仍然根深蒂固地存在着，管理者的思想还是局限在传统的数据库信息当中，不知道现如今人们的消费观念已经发生了翻天覆地的变化。企业缺乏专业的操作性人才，也没有有效途径搜集数据，更无法保证数据的及时性和准确性。大数据的来临颠覆了机械化的传统管理模式，传统的媒体行业和金融行业受到严重冲击，比尔·盖茨对现如今银行业的发展做过这样的评论：传统银行若不能对电子化做出改变，则将成为21世纪行将灭绝的恐龙。

三、大数据时代下企业管理的举措

1.从深度纵向化管理转为浅度扁平化管理

在计算机和互联网普及之前，企业管理者要想向下级传达一项指令、决策或者是通知，必须是逐级纵向深度地传递下去，一般从总决策者开始，依次是部门经理、小组组长、基层员工，这种信息传递方式会造成数据传输中失真的可能。与此同时，如果企业出现问题需要及时汇报到决策者的时候，也需要一级一级地传递到上边的总决策者，这可能会错过解决问题的最有效的时间点，见图1。

图1　纵向深度的信息传递

大数据时代下，无论是管理者下达指令还是基层员工上报问题，都可以在一个公共平台上统一发布，实现信息传递过程的高效和迅捷，避免信息失真现象的出现，这就是信息扁平化，见图2。所谓信息扁平化是指极大减少企业的层级架构，通过信息化的手段使管理者迅速、实时查询员工动态，管理和调整基层员工的业务操作。所以大数据时代实现了原先金字塔的管理模式向信息扁平化管理模式的质的转变。

美国微软集团就在内部建立起一个数字神经系统，专门用于员工之间更快更准确的信息共享，以便让员工都能及时了解发布的信息。

图2　扁平化的信息传递

2.从直觉和经验决策转为科学决策

(1)只需要知道“是什么”，不需要知道“为什么”

《时代杂志》曾断言，无论在政治领域、商业领域还是公共服务领域，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，大数据决策的时代已经到来。在传统的企业管理模式下，企业管理者们不仅需要找出问题是什么还要知道问题产生的原因，这种方式有可能会错过决策的最好的时间点，使其精准性大打折扣。

在大数据时代下，企业管理者的决策思维发生了改变，在决策时不需要知道问题产生的根本原因，只需要分析数据从而得出结论。

(2)决策主体大众化

传统的企业决策模式是由企业高管或者是企业业务精英来决定企业未来发展方向，一个错误的战略决策可能让一个企业负债累累，甚至破产倒闭，然而大数据时代下，企业搜集数据的渠道变多，信息更加全面，因此决策的主体转移到了为企业提供大量数据信息的“普通大众”。

(3)事先预测

大数据的出现为企业管理和业务发展的事先预测提供了可行性，企业管理者可以根据搜集到的大量数据信息，为企业提供有价值的预测判断，从而为企业决策者提供强有力的决策依据，从而避免了问题出现后才去解决问题的滞后性，保证决策的及时性和准确性。由奥伦·埃齐奥尼创办的Farecast系统，通过对数据的不断搜集和分析，预测机票价格的准确率已经达到75%，平均每张机票都可以为客户节省50美元。大数据预测显现出时效性、动态性、规律性三大特点，在企业管理过程中，只有充分把握大数据预测的三大特点，才能为企业管理决策活动注入新的活力。

3.从数据库营销管理转为大数据库营销管理

企业必须实时汇总单个用户的数据信息，并且与其他用户的数据信息进行捆绑分析，了解消费者的各种消费行为，才能为企业自身发展提供帮助。通过对大数据的分析和预测，帮助企业分析整体经济趋势，洞察新市场，及时把握新的机遇，通过判断和过滤错误数据、似是而非的数据、缺乏来源的数据以及过时的数据，并提取有用的数据帮助企业管理者进行市场决策。

在大数据时代，消费者已经不能接受以产品为中心的营销思维和行为，他们更加注重自身的特殊需求是否能够得到满足，因此企业应实现“用户至上”的营销理念。首先要分析消费者的特征和行为，这是实现大数据营销的前提。企业可以根据用户浏览网页的频率、时间、活跃度、对产品的使用率、访问习惯等来分析消费者的特征、喜好和购买行为，获取足够的用户数据信息。其次就是筛选有价值的信息，企业可以根据用户在网络上的搜索词以及与其他用户的互动内容，抽取相关信息，从中筛选目标用户。最后是注重用户体验。在满足用户自身需求的同时，企业要努力提供超出消费者预期的体验，给用户带来不一样的惊喜，培养忠诚客户。

4.充分利用数据可视化工具

所谓数据可视化就是用可视化的效果，例如图像、图形、动画效果等来展示抽象的杂乱无章的数据，并且能够进一步挖掘和诠释数据之间的相关性和发展趋势。数据可视化的三个属性就是可视性、多维性和交互性。在大数据时代，新型的可视化工具需要具备以下几个特性：(1)界面简单，易操作；(2)展现形式多样化；(3)数据集成方式多样化；(4)实时更新。现如今常用的可视化工具有Processing、Google Chart API、Tableau Public、icharts等。

图3　数据可视化的流程

四、结语

大数据时代的到来绝非偶然，它开启了一个新的伟大时代，每个企业甚至每个人都身处大数据的浪潮中，都要经受大数据时代带给我们的诸多冲击，如果不能与时俱进就会被社会无情地淘汰掉。大数据是人人都想抓住的机遇，企业在大数据的浪潮中是否能够屹立不倒，关键在于怎样面对大数据所带来的诸多机遇和挑战。

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责任编校：张静，罗红

Thoughts on Enterprise Management Under the Background of Big Data Era

CAO Xi

(Lanzhou University of Finance and Economics , Lanzhou 730020 , China)

Abstract:In the past few years, the data has already entered the stage of the explosive growth .In the era of big data, nothing is impossible.The world is changing from the PC age of the Internet to the mobile Internet era, and to the hot big data era recently.Each of us is so intertwined with big data. However, the traditional enterprise management will take a huge impact and challenges since the advent of the era of big data. In this paper, enterprise manager should learn how to deal with challenges, and put forward effective and controllable strategies. I am looking forward to providing reference for enterprise managers.

Key words:big data；enterprise management;data analysis

收稿日期：2016-03-10

作者简介：曹茜,男,江苏宿迁人,硕士,研究方向为品牌与质量管理。

DOI:10.19327/j.cnki.zuaxb.1007-9734.2016.03.021

中图分类号：F270

文献标识码：A

文章编号：1007-9734(2016)03-0122-04