大数据环境下企业管理模式创新研究

2017-12-27李四梅云南民族大学管理学院

新商务周刊 2017年6期

文/李四梅郑洁，云南民族大学管理学院

大数据环境下企业管理模式创新研究

文/李四梅郑洁，云南民族大学管理学院

企业管理模式与企业的未来发展息息相关。目前我国的企业管理模式中存在的一些问题。为了保证自身的良性发展，提升其与大数据环境要求之间的契合性，企业应对现有管理模式进行合理创新。本文从当前企业管理模式中存在的问题入手，对大数据环境下企业管理模式的创新进行分析和研究。

大数据；企业管理模式；创新

在我国经济不断发展的背景中，企业的规模和数量都得到了良好的发展。这种变化形成了一种独特的背景环境——大数据环境。大数据环境对企业的管理模式提出了较高的要求。

1 当前企业管理模式中存在的问题

当前我国企业管理模式中存在的问题主要包含以下几种：

1.1 管理模式智能化水平问题

目前的企业管理模式中较少涉及或不涉及智能化技术，在实际应用过程中，这种管理模式难以对企业运营过程中产生的大量数据进行智能化收集、处理以及分析。

1.2 管理模式效率问题

通过对企业管理模式的调查分析，其在实际管理中应用的效率整体偏低。在目前我国的竞争化市场背景中，基于传统管理模式的管理效率难以满足企业自身的发展需求。

2 大数据环境对企业管理模式的要求

大数据环境对企业管理模式提出了以下几种要求：

2.1 数据整合要求

在大数据环境中，企业通过信息系统完成各项数据处理任务。事实上，企业的信息系统是由多个不同的系统平台组合而成的。在这种情况下，来自不同业务模块的数据难以直接进行共享应用。这种数据整合工作严重影响了企业的数据处理效率，间接干扰企业市场竞争力的提升。除此之外，通过对企业当前运营状况的分析可知，部分企业过分重视自身的关键业务，其对非关键业务的重视程度相对较低。因此，其非关键业务部分的数据多存在缺失或遗漏现象。对此，为更好地适应大数据环境，企业应该加强对数据整合工作的重视，在合理开展数据关联工作的同时，基于整合形式对关键业务数据、非关键业务数据进行及时分析。

2.2 数据处理方法要求

不同数据类型对企业管理模式中数据处理方法的要求。从本质角度来讲，企业的数据类型主要包含以下几种：第一，非结构化数据类型。第一，企业的非结构化数据在整体数据中的占比最高，可达85%左右。基于社交网络、电子商务交易等环节或途径产生的地理信息、文本、图片信息都属于企业的非结构化数据。这类数据的处理难度相对较高，且不同非结构化数据的处理方法各不相同。为保证企业的数据处理效率，企业应该利用适宜的措施第二，结构化数据。这种数据是指纯数字文本的数据。目前企业管理模式中包含的数据处理方法的适用范围以结构化数据为主。

2.3 数据安全要求

在我国经济不断增长的背景中，企业的数量发生了显著提升。从数据层面来看，这种变化体现为：数据类型和数据数量的急剧增加。随着互联网的不断普及，企业的大部分数据都被储存在计算机中。黑客等不法分子可以利用各种途径盗取企业的关键数据信息，引发企业数据的丢失或损坏，为企业带来极大的经济损失。

2.4 数据处理及时性要求

大数据环境下企业的特点之一为：企业各类数据的产生量和产生速度会发生显著增加。基于上述要求，大数据环境要求企业管理模式能够及时处理这些数据内容，使得企业获知更多的市场变化信息，促进企业市场竞争力的提升。

3 大数据环境下企业管理模式的创新

为促进企业的良性发展，在大数据环境中，应该利用以下几种策略对企业管理模式进行创新：

3.1 企业商务智能信息平台构建策略

在大数据背景中，企业信息平台、管理模式的智能化水平直接影响企业自身的运营质量和市场竞争力。出于促进企业良性发展的目的，在对原有企业管理模式进行创新的过程中，企业应该结合自身的数据处理需求，构建一个商务智能信息平台。该平台的应用优势主要包含以下几种：第一，数据整合优势。与原本的多平台联合模式相比，基于商务智能信息平台的单一处理模式有效地解决了企业的数据整合问题。在实际的企业管理模式应用过程中，由于无需对不同数据进行整合，因此企业的数据处理效率将发生显著提升。第二，数据挖掘优势。从本质角度来讲，大数据环境对企业运营产生的主要影响在于：当需要使用或查询某种数据时，企业难以从大量数据中快速获得其所需数据类型。商务智能信息平台的构建和应用为这一问题的解决提供的有效途径：企业员工可以根据所需数据的关键信息作为索引，直接从商务智能信息平台中查询到相应信息。

3.2 数据战略模型构建策略

在大数据环境中，企业管理模式的创新还可以通过构建数据战略模型的方式来完成。数据战略模型的构建主要包含以下几个步骤：第一，数据管理步骤。首先，需从企业的信息系统、网站等渠道中获取所需数据信息，并对其进行整合和储存。第二，数据挖掘步骤。利用数据挖掘技术，从海量数据中获取与企业业务有关的数据信息。第三，数据驱动步骤。将数据挖掘技术获得的成果组我诶基础，结合企业的发展要求利用数据驱动获得决策信息。与企业传统管理模式中的决策过程相比，这一决策过程所得决策的质量相对较高，其对企业良性发展产生的作用效果较为显著。