浅析大数据环境下企业管理模式的创新

摘 要：企业竞争、发展过程中，大数据逐渐成为关键性基础资产，充分发挥大数据优势能够帮助企业实现对管理模式的变革，并做到对客户多元化服务需求的满足。传统管理模式的应用不仅难以保障其企业生产运营的有效开展，并且无法满足大数据环境下企业创新发展的实际需求。对此，本文从大数据的概念特征分析入手，总结企业传统管理模式应用存在的问题，在此基础上提出创新企业管理模式的有效策略，旨在以全新管理模式来推动企业的长久化、持续化发展。

关键词：企业管理;大数据;存在问题;创新;策略

大数据时代到来的重要标志体现为网络数据的海量化、增量化发展，且信息服务方式也呈现出多元化的发展态势。大数据环境下企业发展迎来更多的机遇与空间，同时也对企业数据分析、整合以及应用等方面提出更高要求，传统管理模式的应用难以帮助企业顺应大数据环境的发展，急需通过对管理模式创新来扭转企业当前局面，借助对科学策略的实施来推动其管理模式变革，进而实现企业自身运营发展水平、服务质量等方面的全面提升。

一、大数据概述

1.大数据概念分析

目前人们工作、生活中到处存在大数据的身影。所谓大数据，是指企业运营生产期间借助对网络软件工具的应用，进行相关联、高价值信息的采集、整合以及处理，通过对数据价值的挖掘为企业运营发展提供参考。大数据的特征主要体现为多元化、实时性、大规模、复杂化等，随着企业对数据信息处理的愈发重视，借助大数据技术进行企业海量数据信息的处理，能够有助于企业管理模式的创新与变革。而在互联网广泛普及的背景下，企业数据处理规模已经从以往的TB级别逐渐增长至ZB级别，且数据采集类型也从单一的结构类型转变为对非结构、半结构化、结构化等类型数据的采集。其中非结构化数据特征体现为复杂性、异构性等，是企业不可或缺的重要数据组成。随着其数据资源的实时性特征愈发明显，使当前企业在数据采集、传输及处理等方面工作难度加大。

2.作用分析

大数据俨然成为推动企业可持续化发展的重要资源资产，在当前企业管理过程中，大数据技术的应用能够为企业的现代化发展提供助力，以相关软件工具为载体进行运营生产数据的采集、处理，能够帮助企业在竞争激烈的市场中稳住脚跟。企业管理可以借助对数据挖掘、信息采集、数据识别等技术的应用，做到在运营期间全面且深入地挖掘、采集其相关数据信息。在此基础上通过科学整合与处理，为企业经营决策、信息管理的科学开展提供重要支撑。

二、大数据环境下企业管理存在问题

1.对大数据缺乏重视

大数据对于企业发展而言有着极为重要的商业价值，但是部分企业领导者只能看到大数据的表面价值，认为大数据的应用只是简单地进行相关数据信息的整合与应用，尚未认知在企业发展、经营决策制定中大数据的实际价值。甚至部分企业认为大数据的应用无关紧要，需要将大数据应用所需的精力时间投入到效益获取中。大数据环境下，企业的发展经营需要以大数据的应用为基础来占领制高点，尽管部分企业依托于相关软件工具的应用来拓展自身信息获取渠道，但是未做到对大数据隐藏价值的深度挖掘，进而对企业发展造成不利影响。

2.大数据观尚未形成

得益于互联网等技术的持续变革与创新，为大数据时代的到来提供铺垫，企业在大数据环境下呈现出海量数据发展的态势。现阶段，存在于企业经营生产过程中的数据信息除常规的结构化数据（文字、文本数据等），其半结构、非结构类型数据（图片、视频、音频、地理信息等）逐年增多。而上述数据的形成，与电子商务、社交网络、信息管理系统等之间存在密切关联。但是当前部分企业因大数据观尚未形成，无法做到对非结构化数据的有效处理，这使得企业数据总量中占比超过85%的非结构化数据难以发挥出应有的价值，促使企业无法借助大数据来实现自身管理与发展的创新。

3.大数据人才匮乏

企业人才队伍的构建直接影响到自身核心竞争力的提升与发展，构建高素质大数据人才队伍，能够帮助企业最大化发挥出大数据的作用与价值，并充分借助大数据技术来实现对企业管理模式的创新。但是受限于发展时间、重视度匮乏等因素的影响，导致现阶段大数据产业发展面临人才匮乏的问题。正因大数据人才的匮乏，使得企业管理队伍的构建质量参差不齐，再加上企业自身人才引进、培养机制的滞后，使得管理人员难以获得良好发展空间，自身素质、能力无法通过专业化来实现有效提升。不仅限制企业对大数据的应用，甚至对企业管理模式创新造成严重影响。

三、大数据环境下企业管理模式创新必要性

1.实现对企业管理目标针对性制定

企业要想在竞争激烈的市场环境中博得头筹，需要以针对性的管理、发展目标制定为支撑。通过对相关软件工具的有效应用，实现对大数据的深度采集、挖掘、整合以及处理，能够帮助企业快速且全面地掌握市场发展信息、自身经营信息等，在此基础上依据对数据处理结果的分析来科学调整发展、经营决策，确保其管理与发展目标的制定符合企业发展需求。同时，依托于大数据技术的应用可以实现信息管理优化的目标，通过海量信息采集与处理体现出企业信息管理的最大作用，并为企业上下级沟通、交流提供信息支撑。

2.实现对企业管理结构科学性优化

现阶段企业发展需要以市场需求为导向，而企业原有生产管理、财务管理、人力资源管理等工作的开展无法顺应当前市场发展需求，急需通过有效变革与创新来提升企业运营发展能力。将云计算、数据挖掘等大数据技术融合于企业管理过程中，能够做到依据企业发展需求进行财务、生产以及人力管理结构的完善與优化，进而实现以更高的运营发展水平来推动企业发展。同时，依托于大数据技术的应用进行信息挖掘，可以帮助企业进行自身发展优势、存在不足的充分挖掘，在此基础上通过管理结构的优化来消除影响企业发展的风险因素。另外，企业数据信息管理的开展通过完善企业管理架构、框架而得到显著优化。

3.实现对企业信息处理与管理优化

大数据环境下企业信息管理与处理开展迎来更为艰巨的挑战，要想实现在短时间内进行海量数据信息的有效处理与采集，需要以大数据技术的合理应用为关键基础。依据对企业信息处理需求的分析，构建符合企业信息特点的映射模型，并以商用服务器为载体发挥出高性能计算机集群平台的功能，对海量数据信息采用相应算法进行处理，可以在显著提升企业信息处理效率的同时，确保其信息管理工作开展符合企业发展需求。同时，企业各部门数据信息可以借助数据模型的应用来实现高效、全面处理，通过对信息管理与处理的优化提升企业决策制定的科学性与合理性。

四、大数据环境下企业管理模式创新策略

本文以S企业为例，该企业主营业务为家具定制，大数据环境下S企业充分抓住发展契机，依托于数据信息管理系统的构建发挥出大数据的优势作用，不仅实现对企业管理模式的创新，还做到对大规模生产与客户个性化需求之间矛盾的有效解决。

1.客户关系管理平台搭建

要想进一步实现对企业管理模式的创新，需要依托于大数据技术的应用来实现客户整合，通过深入分析客户需求、加强与客户交流，实现对企业产品生产与服务提供的优化。针对客户关系管理平台的构建，一方面可以进一步推动企业创新管理，另一方面则可以为企业效益获取的增大提供保障。针对客户关系管理平台的构建，需要明确其闭环精细化营销体系构建的必要性，作为客户关系管理中的重要组成，其营销体系的精细化、闭环化构建是企业管理模式创新的重要环节。其具体环节包括：

（1）用户细分

立足于用户生命周期角度进行新老用户的分析，需要以不同营销模型来分别对待新用户、老用户。同时，需考虑到高低消费水平用户之间的差异性，倘若企业仅采取一种营销模式来对待所有用户，势必会影响到营销转化率的提升。所以，需依据对数据挖掘、画像标签等技术的应用实现企业用户、消费者的精准细分。以S企业为例，在用户细分时以相关业务为基准，依据对数据变量的掌握来实现对所有用户的有效细分，包括基础属性、爱好偏好、时间等变量指标的应用。

（2）营销策划

营销策划的制定关乎到企业效益获取，要想在大数据环境下实现对客户管理的有效管理，需要重视对营销策划的创新与优化。以S企业为例，依托于大数据技术的应用来创建CPC模型，即立足于客户、产品、渠道角度采用大数据进行最佳适配关系的挖掘，然后在产品及其服务提供过程中利用策略设置、数据分析等方法来确定客户喜好，做到在最佳时间为客户提供最为合适的服务与产品，以此在提升客户服务满意度的同时，帮助企业进行客户关系管理的优化。同时，业务人员借助数据挖掘、分析等技术的应用进行用户黏性的分析，在此基础上进行产品营销设计的优化，通过对营销活动的合理创设来提升营销策划效果与质量。

（3）跟踪挖掘

针对营销方案、活动的实施，可以依托于大数据技术的应用来实现全程跟踪监控，通过相关数据挖掘来确定其方案活动的实施情况，保障其方案的顺利开展。以S企业为例，为实现对营销方案的实时、全面监控，做到以下几点：第一，依托于大数据技术应用进行相关指标数据的实时采集与分析，在此基础上编制方案实时日报、周报、月报，以此实现对营销方案活动的精准跟踪;第二，对于用户转化过程采用漏斗分析方法进行分析跟踪，在充分采集、比对各环节数据的基础上，进一步挖掘出方案活动实施存在问题;第三，以AIDA为基准进行脚本的持续推送与优化，确保用户转化率能够得到有效提升。同时，对于最佳营销脚本的确定，可以借助A/B测试从多个脚本中进行合理筛选。

2.企业决策支持系统构建

企业发展决策的制定直接影响到自身发展水平，所谓决策，是指企业依托于相关技术、方法的应用从多个发展方案中择选出最佳方案，以此用于企业发展现实问题的解决或确定未来其发展方向。以往企业决策管理工作的开展难以满足大数据时代发展需求，所以企业需要借助大数据等技术的应用来构建决策支持系统，进而为企业发展决策的开展提供良好支撑。首先，企业可以充分借助云计算技术来发挥出大数据的功能与价值，确保其数据分析、数据处理等工作的开展得到优化。同时，云计算技术的合理应用还能起到数据结构化的作用，进而为企业发展决策提供多樣化的数据信息支撑。企业决策信息采集、决策信息评价、决策信息管理等工作开展得益于云计算技术应用而达到服务质量提升的目的，确保企业决策需求得到满足。其次，决策支持系统构建。即在运筹学、行为科学、管理科学等学科融合的前提下，依托于对仿真、计算机、大数据等技术的应用构建决策支持系统。该系统的构建不仅具备智能化、自动化处理的特点，也能为企业决策活动的开展提供保障。在实际决策活动开展期间，领导者可以依托于决策系统进行相关背景资料、数据信息的全面获取，并按照相关标准要求进行决策问题的识别，依托于决策模型的构建为决策者提供最佳发展方案。通过对决策系统人机交互功能的充分发挥，确保其决策活动的高效开展。以往企业决策无法以全面、实时的数据信息为支撑，再加上市场环境的变幻莫测，使得企业针对风险问题的预测存在较大偏差，所以急需在大数据环境下进行决策支持系统的创新构建。以S企业为例，为实现对发展决策的高效率、高质量开展，基于大数据、计算机、互联网等技术的应用构建契合自身发展需求的决策支持系统，并通过对大群体决策体系的有效构建，确保在企业发展决策过程中能够实现全员参与。

3.企业管理人才队伍完善构建

企业管理模式的创新离不开对管理人才的引进与应用，并且数据管理队伍的素质能力直接影响到企业管理模式的创新成效。鉴于此，为进一步促进企业管理模式的创新，需要依据对现有管理队伍实际情况的分析，强化对培训教育工作的开展。以S企业为例，大数据环境下企业管理、决策等工作的开展离不开数据分析、数据管理等工作，数据分析师所起到的作用逐渐显现。对此，S企业开始重视对数据分析师的培养，定期开展关于统计分析、分布式处理等技术的培训教学，并通过实际业务的开展来实现对人员素质能力的强化。同时，S企业强调对大数据应用的全员参与，即要求企业所有人员均需具备一定的大数据意识与能力。另外，S企业立足于数据管理队伍构建情况的分析，实施内部竞聘、薪酬体系改善、人才梯队建设等方式进行管理队伍的高水平构建，以期通过对人员队伍能力素质的提升，为企业管理模式的创新构建提供人才支撑。

五、结束语

综上所述，传统管理模式的应用难以帮助企业顺应大数据时代的发展，并对企业自身生产运营水平的提升产生限制。现阶段仍有部分企业管理运营过程中尚存大数据观尚未形成、人才匮乏、大数据应用缺乏重视度等问题，致使企业发展难以获取大数据的有效支撑。鉴于此，为实现对企业管理模式的创新发展，需在明确掌握自身存在问题的前提下，正确认知大数据环境下管理模式创新的必要性，在此基础上构建契合企业需求的决策支持系统，加大对管理队伍的强化与培养力度，并结合对客户关系管理平台的有效创设，进一步提升企业运营发展水平。

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作者简介：刘军胜（1986.06- ），男，汉族，籍贯：河南南阳，硕士，讲师，研究方向：管理学、经济管理、行政管理、人力资源管理