企业数据化运营管理案例分析

朱洪江 程小黎 范零龙

摘要：随着大数据时代与各种先进数据处理技术的到来，企业原本的决策方式逐渐从依靠过往的累积经验进行主观判断向利用各种高效便捷的大数据技术进行建模分析从而基于现实数据进行科学决策。利用大数据分析技术从大量、复杂的实际数据中提取出对企业运营管理具有积极指导与改善的信息，进而作出有利于企业未来发展的科学合理的决策，这已经逐渐成为现代化企业进行数据化运营管理的重要手段与主要方式。下面通过两个具体案例进行分析。

关键词：科学决策;大数据技术;企业数据化运营管理

一、案例分析

（一）西安地铁安全风险管控

1、研究的问题与涉及的数据类型

近年来随着国内各个发达城市轨道交通管理数据化的迅速发展，在交通运行时的不可控因素也随之增加。以西安地铁为例，在这种发展趋势下，西安地铁安全运营面临的安全形势日益严峻，依靠工作人员与简单的计算机技术的传统管理方式已经很难及时应对各种可能的安全风险。然而，由于在该地铁运行系统开发建设时缺乏统一的规划安排，导致目前西安地铁各个运作子系统出现了各子系统之间无法实现信息高度及时共享，无法充分挖掘数据价值，安全预警针对性不足，信息处理的投入较少等问题。为解决这些问题将会涉及设备运行与检修、行车组织安排、设施安全监护、客运流量与时段等数据。

2、使用的大数据方法

为解决上述在西安地铁安全运营管理中出现的问题可利用云计算、物联网、数据挖掘、人工智能等信息网络技术，整合现有系统，将监测监控信息进行集成处理，以此构建一个一体化的运营安全风险管控平台。

3、大数据方法的具体落实

第一，利用危险源分辨模型与动态监控数据指标评价体系，对设备运行状态自动进行危险源辨识和风险评估并进行预控管理并在此基础上建立安全动态监测大数据分析子系统。第二，利用数据挖掘的聚类分析、关联分析分析并查找设备故障发生的季节性、周期性、关联性等规律，以此建立安全决策支持子系统。第三，运用相关大数据技术对设备安全运转进行规律性与关联性的特征分析，建立安全预警信息精準推送子系统，通过平台判断安全风险变化趋势，实时精准推送预警信息。

（二）农夫山泉数据化运营管理

1、研究的问题与涉及的数据类型

农夫山泉售价2元的饮用水，运输环节的成本占比15%。农夫山泉的核心运营问题在于如何利用有效手段控制运输成本。在采购、仓储、配送环节中，农夫山泉希望大数据解决三个问题：第一，平衡生产和销售，准确获知生产量与运输量;第二，建立一个完整的体系，纳入办事处与配送中心，形成动态网状结构;第三，让生产基地及时地与退货和残次等问题建立联系并做出相应的解决措施。解决这些问题涉及销售计划、市场规划、运输成本、生产规模等数据。

2、具体使用的大数据方法

通过对接数据库平台SAP Hana，实现数据实时支撑。

3、大数据方法具体落实

SAP HANA基于单一的内存计算平台，将 ACID 兼容的数据库与应用服务、快速分析，以及灵活的数据获取工具集成一体。此外，SAP HANA 还可以作为现代化的数据仓库，将各种数据源的数据与充满活力的事务数据整合在一起，为企业提供最新洞察方向。在使用 SAP HANA 内置应用服务后，农夫山泉能对业务应用进行开发和部署。这些新应用可以挖掘数字公路上的数据，并利用先进的数据处理功能，如模型预测分析、空间及图形数据处理和不同种类的数据分析等。

二、关于管理学与经济学的启示

（一）西安地铁安全风险管控

在企业数据化运营管理中，通过采集原始数据进行挖掘分析，利用从大量数据中得出的有效信息进行运营管理的一个较为理想的途径就是构建属于企业自身的数据管控平台，在平台上将负责不同功能的模块以子系统的形式进行呈现。在建立一个数据规范之后，各个功能模块之间可以进行无障碍式的信息互换，对于企业管理人员来说可以及时掌握企业目前最新的发展状况，对于潜在的可能出现的风险进行及时管控，把握住整个行业的发展趋势。这样，在具有一个结构清晰、分工明确的数据处理平台的前提下，企业的数据化运营将会更加高效，企业的发展也会更加顺利。

（二）农夫山泉数据化运营管理

在现代化的企业运营管理中，要从由企业内部运转而产生的大量数据中获得具有改进、指导、决策作用的信息就需要善于借助一些有效便捷的数据记录与分析的工具，比如上述案例中的数据库平台SAP Hana，通过充分发挥数据工具的功能与作用，利用企业运营管理中产生的关键数据，对这些有助于企业发展的关键运营数据进行充分的数据价值挖掘以及在一个合理先进的评价指标体系的基础上对应用数据工具挖掘出来的经过一致评选出的挖掘结果进行科学客观的分析评价，而后提取出对企业内部运营管理具有指导、改善意义的信息，在管理人员进行统一协商后，将具有指导意义的信息转化为企业内部的具体实施的方法步骤之后，对与现有运营状况进行改善以及对目前存在的值得改进的地方进行提升，进而使企业内部的运作更加高效协调，更加井然有序。

参考文献：

[1]马婧颖.大数据对企业管理决策的影响研究[J].企业技术开发：中旬刊.2021.（03）.

[2]李芙蓉.西安地铁运营管理信息化建设的探讨[J].现代城市轨道交通. 2010（07）.

[3]郑晨.企业数据运营管理系统的设计与实现[M].吉林大学. 2016.（09）.