大数据时代企业管理模式创新探析

2018-12-08庄继泽赵建平

中国管理信息化 2018年10期

庄继泽，赵建平

（1.中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司，天津 300450；2.中海石油环保服务（天津）有限公司，天津 300452）

随着我国进入数据信息时代，计算机技术快速兴起与普及，这也推动了大数据时代的到来。在大数据时代的作用下，企业管理模式出现了巨大的变化，企业管理人员需要提升自身创新意识，并以大众主体为基础进行各种活动实践决策。同时，通过对大数据时代的企业管理模式创新进行分析，可为企业管理模式创新提供良好的基础。

1 大数据

“大数据”这个词是由美国信息咨询企业提出的，并将其定义为：数据在所有行业与职能中都有着较为广泛的使用，并逐渐成为基础的生产因素。其中另一些研究人员认为，大数据则属于在一段的时间段内使用基本软件与设备进行捕捉、选择、处理等数据的集成。从宏观角度分析，大数据主要为突破以往IT技术与数据人软件处理极限，对大量的数据信息进行处理。

相关研究数据显示，2017年的大数据与服务市场规模已达到了7.24亿美元，其增长速度相对较快，其中相关预计表明未来5年时间内，复合增长率将为55.7%。

2 大数据的特征

2.1 大量化

丰富的数据在各源头通过科学途径不定期的形成，使得数据量级从GB逐渐发展到现在的EB以及ZB。相关专业人员指出，早在2012年底，世界经济市场中的数据为1.2 ZB。若将这些数据在书本上进行记录，需要使用的书本将覆盖53个美国。相关数据企业预测称，在2020年，世界经济市场的数据量将达到33 ZB。

2.2 多元化

目前，数据种类通常包括半结构化、结构化及非结构化数据。移动网络、网络社交及电子商务等的快速兴起与发展，使非结构化数据爆炸式提升，在2017年末为所有数据的85%左右。

2.3 快速化

数据的形成、收集、分析及处理速度快速提升，使得高速数据流逐渐形成主流。权威的调查信息显示，当前信息数据形成与提升的速度为实际经济提升速度的6倍左右，其中计算机数据处理水平的提升速度已经为世界经济速度提升的12倍左右。

3 大数据时代企业管理的不足

3.1 商业智能化水平较低

商业智能化主要是对相应的理念与措施进行描述，通过运用以实际支持为基础的系统对商业性活动决策提供良好的参考依据。商业智能技术为企业提供了较为完善的数据快分技术，其中也包括数据的分析、收集与整理。但这种更好适应大数据时代发展的技术似乎在企业实际管理与运营中没有得到良好的使用，这使得企业在适应大数据时代发展需求的过程中，不能较好地将各种危机转变为机遇，甚至使一些企业运营走向低谷。

3.2 企业管理人员对大数据的使用缺乏重视

目前，由于企业管理人员对于大数据存在的商业价值缺乏基本的认知与了解，使得大数据在企业管理中的运用不足。一些管理人员认为大数据仅仅为简单的数据收集与分析，不能促进企业运营效率的全面提高，并认为以往的财务报表以及企业盈亏数据等与大数据相比，具有更为重要的作用与价值。但在大数据时代，如果企业对大数据较为关注与重视，则企业在发展中通常具有良好的优势。信息化时代的到来，虽然使企业获取大数据的途径得到了拓展，但没有对大数据的真正价值进行挖掘与了解，尤其是对系统微观数据缺乏重视与运用。

3.3 数据处理缺乏及时性

全球经济的整合式发展，使数据信息的传递速度、交流成本等对于经济的约束逐渐降低，但提升了企业内部与外部环境的改变速度。也就是企业当前所面对的不再是通过信息的不对称促进经济全面发展，企业需对丰富的数据进行收集与分析，通过及时的数据分析管理对企业实际运营情况进行了解，及时解决各种经济市场问题。企业管理人员应了解，在大数据时代任何企业都不能选择回避，企业若没有适应当前的发展现状，会在信息化发展中彻底消失。在大数据时代，企业数据分析与处理工作量不断增加，管理人员需要对其加强重视，这是因为数据处理与分析的及时性对于企业经济的快速发展有着直接影响。

4 大数据时代企业管理模式创新

大数据通常具有丰富的价值，使企业管理与商业模式出现了极大的创新与变化，企业的各个细节都将受到影响。管理人员需要对管理理念进行创新与优化，完善企业实际管理模式。在大数据时代中，企业在掌握核心数据的同时，还需要不断提高管理水平，才能在竞争中立于不败之地。

4.1 以数据为基础进行运营与决策

在大数据时代，不仅需要以往的数据企业系统，还需要创建非结构化的将影像、文本及网络社交数据有机结合的数据系统，利用内容的收集与企业的搜索等，进行舆情分析、信誉度分析与精准化营销活动。企业通过对数据变化进行随时监控，确保能够及时完成服务目标。企业的发展、创新及优化不仅需要以往的数据信息，还需将非结构化数据信息以流动数据应用于企业各种经济活动中，并对产品、用户服务体验及流程等进行全面的记录与分析。企业还可以结合小规模类型数据，并配合应急分析，实现对以往商业分析模式的创新与优化，推动企业运营的创新与完善。

企业可利用社交媒体与微博，结合所需的文件与非结构化数据系统，并对相关内容进行全面的研究与分析，其中还需要进行关系实体识别工作。通过声誉关系分析、服务质量、市场形势跟踪、服务与产品评估等全面实现企业级监控。同时，企业还可以结合用户社交网络的交互数据与媒体数据，客观全面了解观点与客户，真正实现营销活动管理、客服分析、风险评估与竞争对手分析等。其中，企业还可研究用户在各社交媒体上对企业的观点，选择关键词，创建模型、制定标准，对客服的需求与提出的问题进行自动化识别。

4.2 培养数据分析人员

在大数据时代逐渐深入的背景下，数据分析专业人员的作用与价值逐渐显现出来。对于数据的分析与研究通常需要拥有较为完善的市场营销经验、信息技术知识、运营管理知识的综合性复合人才，因此首席数据官（CDO）快速兴起。应用属于IT部门，数据属于业务部门，这一理念受到了人们的广泛认可，但在企业实际运营过程中，业务部门不想拥有数据，其主要工作也不是对数据进行管理。利用数据促进企业与社会之间的关联，对信息化期间深入的价值进行挖掘是首席数据官的主要义务与责任。其需要将数据当作资产，对数据进行运营，对传感器、社会网络评估及网络流量等数据进行深入研究与分析，为企业的运营决策提供良好的参考依据。同时，首席数据官需要对商业语言进行充分的了解与掌握，并从数据角度对其遇到的挑战进行分析，为管理人员提供良好的帮助。与此同时，从组织角度结构进行分析，首席数据官在企业经济发展中有着较为重要的作用与意义，企业需要重视培养与引进首席数据官，并结合实际需求给予首席数据官相应的话语权。

4.3 创建以社会公众为基础的决策主体理念

在企业以往的管理结构模式中，许多商业专业人才、咨询企业与企业高层管理人员通常被认为属于企业活动决策的主体，但在社会化媒体与社交网络发展中的作用下，以往决策模式的科学性与精准性快速下降。社会公众需要对决策主体的观念进行创新与优化，使决策权逐渐从企业高层下放到社会公众，利用移动网络与社交网络等平台对社会公众的意见与需求进行收集与了解。相关调查研究表明，在2020年，企业数据将为现在的5倍左右，其中约有85%为非结构数据。丰富的非结构数据使材料、设备及市场等定义逐渐模糊，产业边缘也缺乏明确性。所以，大数据提高了企业决策的不确定性、不可预测性及不合理性，企业需要重视与关注企业管理，并让决策模型发展以公众为主体。

4.4 创建生态系统企业网络

企业抓紧促进自身生态产业创新化、资源化及产业化发展，创建供应厂、用户、合作企业与职工之间的关系，促进企业管理模式创新。同时，企业还可以对资源进行整合，并对价值链进行优化与完善，提供全新的服务与商品，打造良好的商业模式，这也是大数据时代为企业实际管理模式带来的创新。与此同时，在企业实际发展期间，以大数据为基础的全新企业决策模式与管理理念在企业管理发展期间快速出现。当前，现代化企业需要从微观角度，对产品、成本、竞争及营销的管理模式进行优化与创新，使其逐渐以服务为核心，集中于宏观层面，提升资源与创造价值水平，重视企业生产的关联元素，促进社会媒体、互联网企业与集团企业在相应的企业网络生态系统中向协作发展管理模式转变。根据社会媒体与互联网企业业务数据的形成数量，对竞争协同化企业进行生产分析，这也是以企业生态网络为基础的需求，对于企业管理具有重要的作用与意义。