大数据时代下企业管理模式创新研究

李彧馨

摘要：在目前科技快速发展的信息化时代，使得经济有了迅猛的发展，尤其是在科技、金融知识媒体信息爆炸的21世纪，与100年前的时代已经不能放在一起相比，促使社会进入了“大数据”时代。在此时代背景之下，一个企业的管理模式会直接对其盈利造成严重影响，需要跟随着新技术的发展应运而生出新的管理模式。为了促进企业的管理模式，本文从大数据的特点进行分析，对传统模式的企业提出了有效的管理策略。

关键词：大数据时代;企业管理;模式创新

一、引言

21世纪是大数据时代，与任何时代都有所不同，基于大数据发展而出现的技术，比如：有着高效率的数据处理模式、快速的线上线下数据收集方式和优秀的云端客户服务平台等，已经融入了企业运营的各个方面。例如：企业可以通过分析和处理云端的信息来精确地找到产品的目标受众人群，又比如与政府之间，企业可以向政府公开其内部盈利数据，向政府缴纳税款，在此时代背景下，再也不需要专门派遣人员去政府部门录人数据和缴纳税款，只需与政府部门的网络进行实时共享，便可以在实际的生产中，让政府有关部门分析企业的盈利能力，从而节省了企业的成本也让数据保持其真实性。另外在关于企业的运营方面的一大支撑便是：企业管理，以往的管理在经过了工业时代的沉淀和创新发展后，有很多值得借鉴的思想和管理模式可以学习和推广，但那时传统的模式和当前时代不同，若想将其实现成本过高，没有可操作性。目前的大数据能够升级改善企业的管理模式。本文以大数据为基础，分析了企业管理模式的创新路径。

二、大数据时代的特点

“大数据”最早在用于金融行业的股票交易以及分析涨跌情况，相比以往的数据分析追求的精准，此技术改而追求数据的精准和数据之间的关联，彻底突破了数据愈来愈复杂，处理越发不能达到目的限制。可以利用数据的相关性排除掉因果关系所需要的必备条件，能够获得令人意想不到的效果。例如：在社交网络的检测平台曾经使用大数据技术检测到了Facebook的情感倾向和股票走向之间的关联，但Facebook的情感倾向于好其股票的价格会走高，反之亦然，这一平台提出了此理论。从这个例子我们可以看到在未分析数据的因果关系时两个完全不相干的因素会相互影响。近年来，大数据已经应用到了物理学、生物医学、建筑学等众多领域。

（一）数据全体性

大数据分析最为重要的作用便是采集数据和概率评估，以往因为人为因素和技术的限制，数据收集是由随机抽样的方法进行的，大数据可以对整体数据进行全面处理，弥补了随机抽样的不准确性，给企业提供更加优质的数据处理服务。

（二）数据混杂性

大数据技术的创新，让计算机可以处理的数据量成倍增加，只是追求数据的精确性已经不能适应技术需要。在企业上需要处理日销售额、成本、现金流等，因此大数据对数据的处理能够忽略数据细节特征，分析数据的趋势走向，更加快速找出数据的走势。

（三）数据相关因素性

一般思维中，想要预先知道结果必须先分析原因，但是在现实生活中，很多的因果关系异常复杂，不适合一般思维。大数据技术可以将所有数据会有的可能性加以分析，从而抛弃了原因，与结果相关的因素都会出现在分析范围中。

（四）大数据时代管理模式的问题

其一，由于企业管理人员没有认识到此技术会给企业带来的价值，所以对其重视程度越来越低，在营运上只是简单地归纳，并不能保证数据的真实性，为企业发展带来限制。其二，网络经济社会，信息传播的速度极快，若是员工不能准确及时获得需要的信息，随时可能被竞争激烈的市场淘汰。其三，大数据是通过互联网发展而来的，需要数据分析处理的专业人员，同时对技术要求很强，但是大多企业中缺少此类技术型人才，为了节约成本招聘一些没有能力的人员，或是用于处理数据人员多是从其他岗位中临时调用来的，使得数据分析效率低，没有较高的质量，影响企业的发展。

三、企业管理模式创新策略

（一）建立大数据分析平台

传统的管理模式有其缺点，其原因大多是内部管理数据不及时或不全面捉成的。若是利用大数据分析，企业的管理模式将会得以改善。

想要让企业管理不碰到瓶颈，需要健全一个大数据平台，由于企业外部的产品销售会对内部的管理模式造成影响，所以不能只在内部而应扩散到外部的产品销售中去。若是可以提前预测客户需求，便可以先一步做出决策，将内部的管理模式进行更改。大数据平台的建立需要大量相关专业的人才，也要使用数据管理软件来进行实时采集和处理。除需要大量专业人才之外，企业还应重视数据软件的应用。根据客户的消费信息可以直观看到市场的需求，而大数据平台便是分析这种需求的层次、消费数量和频次信息的。建立了此平台企业就可以直接向潜在的客户人群推送广告信息，以提高销售额度，推进企业内部管理模式的创新。

（二）重视大数据技术的应用，培育职工的数据分析能力

只有在企业中应用大数据应用，才可以找到创新的管理方式，在大数据时代中获益，企业想要重视应用大数据几乎需要加强专家讲座的频率。这种技术属于高端技术领域，相关工作人员都是应用型人才，因此需要企业和高校加大合作，聘请业内专业人才在内部举办讲座和培训，以此来提高管理人员在此技术上的理解和重视，通过专业的指导在管理上提出适合的建议和评估。

另外，企业要加大对职工的培训，让其了解并认识大数据技术，让每个员工都可以在以后的工作中掌握此技术，进而不被淘汰。对職工进行培训的好处：第一，提高员工素质;第二，对员工的职业进行规划，一个系统性大企业的创新管理发展需要很多人力、物力来改造管理系统软件，因此应让职工熟练掌握大数据知识，从而协助企业在转型发展中，让企业员工成为企业发展过程中的驱动力。关于员工能力的培育有以下三种：其一，整合数据的能力，大数据时代的信息量必然是巨大的，若是不能合理利用软件，便不能实现对数据的收集和整理，拥有此能力的人员才能确保数据后期处理顺利;其二，数据分析能力，企业需要专业人员分析出潜藏在数据背后的信息与价值，进而制定出精确的行动计划，数据分析处理能力不可只体现在会计人员身上，更应在每个与企业有关的管理人员;其三，快速行动能力，在大数据的背景下，决策有着瞬时性的特点，因为大数据的分析效率高，需要员工快速做出反应，如果企业员工不能对处理结果迅速作用反应，则很难将此平台的优势发挥出来。

（三）监管数据平台应用，重视数据信息安全

对数据平台的监管属于企业管理的范畴，除企业本身的建立内部云平台外，也要在网络上建立云网络平台。并且因企业本身规模较大原因故需配置相关监管人员，以保证数据平台的正常运作。又因为通常处理的数据多是结构化数据，而大数据的到来使得出现了很多的非结构化数据要加以重点对待，在云平台建成后，巨量的非结构数据的产生致使内部存储量不足，加上算法没有及时更新更是不能很好地处理数据。对此企业应该加大监管，以便于技术间算法更新，也利于相关人员可以及时了解数据情况，以给企业提供更大的数据处理平台。对网络平台进行监管还可以及时发现云平台上产生的问题，降低维护资本。因此系统的数据处理量是巨大的，若是有一个指令出错，将会影响整个数据平台的处理工作，需要更多的物力和人力才能进行修复。而加大对数据平台的监管也有利于发现平台处理中的细微错误，防止系统崩溃。数据本身是没有价值的，但是背后的潜藏信息对企业是无价的，因此每个企业都应该保护自己的信息数据，而此平台的建成，随之而来的便是数据盗窃、泄露等事件。需要使用数据安全，加强内外网管理，安装高级防火墙将重要信息及时储备。比如像阿里巴巴，自身建立的平台是有很高的使用价值的，软件通过分析平台数据了解客户需要，进而给用户推送用户需要的广告，增加销售业绩。客户购买商品的信息对于像阿里巴巴这样的公司是十分重要的，是可以引起对其自身数据分析系统的重视，尤其是依赖信息技术谋生的IT公司。另外数据管理也是十分重要，应建立高效可靠的数据库，有助于对内部数据的高效使用。一个架构严谨的数据库资源会防止数据泄露。可以想象若是阿里巴巴的数据库管理能力很低，在巨量客户的数据信息中，便难以精确地分析出其消费习惯，进而不能得出需求倾向，最终造成自身利益受到损害的同时又浪费了互联网资源，对社会的进步不利。

四、结束语

大數据技术目前仍需要进一步改善，例如：对海量数据的处理以及实时反应技术。另外关于企业的管理模式需要进一步融入新技术。而技术的融合需要有勇于创新、借助生产经验，寻找适合的管理方式，以减少生产成本。本文基于大数据的特点，并结合传统企业管理模式中的不足，提出了创新对策。

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作者简介：

李或馨，北京首光恒源太阳能开发有限公司，北京。