大数据技术在大型企业数字化转型中的应用

摘要：大数据技术在大型企业数字化转型中不仅能够帮助其稳固资产、提升业务能力、降本增效和营销宣传等，还对企业的战略规划有着支撑作用。以数据为基础，在现有的企业数据条件下，做出对数字企业有益的战略决策，可以提升企业的精细化管理水平。

关键词：大数据;数字化;实践

中图法分类号：TP311文献标识码：A

Application of big data technology in digital transformation oflarge enterprises

HU Yanju

（Guizhou Vocational College of Indestry&.Commerce，Guiyang 551400，China）

Abstract：In the digital transformation of large enterprises， big data technology can not only help them stabilize assets， improve business capabilities， reduce costs and increase efficiency，and promote marketing， but also support their strategic planning. Based on data， under the condition of existing enterprise data， making strategic decisions beneficial to digital enterprises can improve the level of refined management of enterprises.

Key words： big data，digital，practice

無论是在国内环境还是国际环境中，数字化转型已经成为行业中的首选战略转型目标，大型企业在其中尤为明显，而做出数字化转型的决策之后，必须付诸于行动。大数据技术作为一种管理技术，其拥有管理属性，根据每个企业制定的管理原则，综合利用大数据技术，才能实现大型企业的数字化转型目标。同管理一样，大数据技术的实践本体是人，数据是基础，人在能够充分认识数据的前提下，才能促使企业数字化转型。

1企业数字化转型

目前，人们认知范围内的大数据技术有5G 技术、云服务技术、虚拟现实技术和人工智能技术等，它们都是以数据为支撑形成的技术。2016～2021年上半年，中国网民规模及互联网普及率统计如图1所示。

1.1个性化服务

企业为了实现更高的经济收入和品牌影响力，在数字化转型期间，要对产品进行革新，应用数字化技术不断提升产品竞争力，应用云计算和人工智能等新兴技术增强产品个性化服务内容，针对产品研发、生产和销售等渠道实现个性化服务，使企业在数字化转型中符合六西格玛的管理原理，真正做到从客户的立场出发，减少资源浪费，提高经济收入。

1.2库存管理

合理控制库存管理直接影响企业的经济效益和发展能力。当前，应用大数据技术使企业能够凭借5G 技术和云计算技术有效管理库存，同时能够让库存与供应链进行充分融合，成为具备智能工厂和智能物流的标杆企业。

1.3产品创新

产品作为企业的核心竞争力，其是否被用户所接受成为决定企业能否生存的根本因素。针对产品创新，可以充分应用数字化技术，通过对数据的有效收集，了解当前环境下的产品趋势，大致流程可分为收集数据、分析数据、整理数据、应用技术和出报告，每个企业都会设立研发部，而研发部根据数字技术得出的报告，合理设计符合流行趋势的产品，才能提升企业的生存能力[1]。

2企业数字化转型路径

2.1业务转型

业务转型是变更管理策略，可以定义为业务运营中的任何转型、调整或根本变化。而对企业而言，数字化业务转型包括对企业经营的整个流程和后台操作系统的变革，数字化转型技术对企业中的成本支出系统、ERP 管理系统和供应链库存管理系统都有影响。

数字化企业的业务转型可以通过改变运营方式来实现，即将企业管理、企业运营、企业决策的经验与方法加以数字化修饰，通过数据和算法可以更直观地看到企业经营的模式，基于数字化技术重塑生产，提高生产效率，从而实现企业利润最大化。

考虑到业务转型可能会对企业有部分影响，在数字化转型时，企业更要注意技术的变革和成本的降低：随着数字技术的进步，企业在转型路上凭借云服务这一数据应用技术，可以实现企业的流程自动化和数据便携化。在企业发展运营中，也可以充分应用经营产生的重要基础数据作为经营的“成本”;与其他企业的经营合作战略也影响着企业的数字化转型，充分利用云计算等数字化技术，可以计算出选择合作的企业的相对最优方案，这一举措可以有效降低企业运营中业务变革产生的风险，也可提高企业的经济效益。

2.2技术转型

当前，全球面临的最大风险就是疫情带来的生产滞销或库存积压，而有效应对此国际形势的方法就是让企业向科技型企业方向转型，成为拥有关键数字技术的科技型技术的企业。

经济重心慢慢向着数据化经营转移，从云存储、云计算等以云为中心的云原生应用到整个 IT 架构的技术基础平台，以数据中台、应用中台为核心的数据驱动架构以及以 AI 中台为基础的智能应用模式，企业信息化进入完全基于数字技术驱动的全新架构中，构建新一代的技术平台将成为企业数字化转型的必备基础设施。技术创新推动应用转型，而应用模式变化也推动技术的换代升级，双方相辅相成，互为推动力量，只有找到双方磨合适用的新基建，才能促进企业转型升级[2]。

2.3组织转型

组织形式的变化是数字化转型的重要标志之一，在行业竞争激烈“内卷”的大环境下，技术更新换代的频率加快不断刺激企业组织形式发生改变，企业不再需要大量的基层人员，对员工的要求更高，这也带来了很多好处—能提高员工的主观能动性，让员工积极提高专业素质，避免被人工智能取代，逐渐优化成高级管理者[3～5]。

3大数据行业的发展环境

3.1经济因素

我国经济处于向好增长趋势，GDP 可以反映出一个国家的经济水平，2021年，国内生产总值高达1143670亿元，比2020年增长8.1%，兩年平均增长5.1%。在经济良好、市场稳定的大环境下，有利于大数据产业的高质量发展。如今，人们的生活、消费水平不断提高，据调查显示，2021年，全国居民人均可支配收入为35128元。人们在满足温饱之后更注重追求品质生活，而且我国人口基数较大，庞大的人口刺激着消费需求。在经济稳定、人民安居乐业的时代中，技术在不断创新，大数据行业成为发展的焦点，市场上出现人工智能、云计算、VR，5G 等技术，这些技术应用呈放射性，逐步从一二线城市发展到三四线城市，实现大数据行业科技体验的普及化。

大数据行业企业与一般企业相比，一般区别多出现在管理制度和运营模式不同，甚至对比国有控股企业而言，大数据企业多为科技企业，应对传统风险挑战有很强的韧性和弹性，而决定这一柔性性质的因素是大数据企业的业务模式，当风险挑战降低时，企业的经济效益也会相应增长，投入在保险和抗风险的资金也会相应减少。据相关数字化企业的年度报表显示，安全方面资金投入约占整个企业年盈利总额的17%。实际上，对任何一家企业而言，17%的资金投入是非常大的一笔开支。

3.2网络普及率高

在信息网络高速发展的时代，出现了淘宝，美团等电商巨头，人们足不出户就可以实现在家购物、点外卖。据调查发现，截至2021年6月，我国手机网民规模为10.07亿，手机上网占比高达99.6%，大数据可以监测每个用户的使用数据，推算出用户在玩手机时倾向于选择何种内容进行阅读，根据用户的兴趣爱好进行推送，带动消费以及流量变现，产生巨大的经济效益。

4企业数字化转型措施

企业数字化转型是一项长久改善措施，只有把握好转型工作中的重点，才能以点带面构建系统化工作体系。目前，企业的数字化转型主要可以采取以下四个措施。

4.1宣传动员

数字化转型是一种自上而下的方式，一般转型的提出者是企业的管理者和决策者，在充分开展企业数字化转型的实际可行性分析后，才是作为一种实践措施实施，这种自上而下的转型观念有利于整个企业营造良好的的工作氛围，能够全面激发企业各个层级人员的积极性，这也是宣传动员的首要目的。

4.2判断标准指标

在整个转型过程中，要有一个明确的目标和过程判断标准，目前，科技企业和互联网企业是数字化转型的标杆企业，一般企业的转型也应该用符合逻辑和企业实际情况的标准来衡量，依据标杆企业的准则制定一套自己的转型体系和转型标准指标，并且在每个实践阶段都依据指标判断转型是否成功和符合标准，不让企业在转型的过程中走弯路甚至是错路。

4.3顶层设计

数字化转型是一个覆盖多行业的系统创新过程。对一般企业而言，有超过本身企业负荷的业务量;在决策时会受环境的影响较大，没有根本性地做出有关转型的决策;在转型之前没有对整个流程有清楚的认知，这也很有可能导致企业在转型过程中发生资金链断裂和供应链断供的情况。为了防止发生上述情况，顶层设计方案对企业的数字化转型尤为重要，并且起到了引领作用。

4.4试点示范

数字化转型是一项利益与风险并存的战略决策，在整个转型流程中，要选取对企业有示范性作用的某一阶段性成果，作为整个数字化转型的试点工程，当成功实现数字化转型时，先前选取的阶段性成果也能够成为整个转型流程中的模范，以供企业内部员工了解数字化转型过程，方便决策者更好地开展工作。

5结语

如今，大数据行业应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，“脱虚向实”的趋势明显，大数据与实体经济的融合不断加深，企业应用也非常广泛，逐渐在大型企业中承担预测与决策的责任，好的管理者更能够在数字化转型的同时加强自身对于企业的管理，让企业朝着更好的方向发展。

参考文献：

[1]王竹青，孙丽华.企业财务数据化的建设与实践[ J].商业会计，2019（20）：89?92.

[2]刘李.大数据下的企业数字化转型研究与实践—以 MT企业为例[J].中国管理信息化，2019，22（15）：51?53.

[3]郭朝先，胡雨朦.中外云计算产业发展形势与比较[ J].经济与管理，2019，33（2）：86?92.

[4]袁钰，孙俊杰.中国云计算数据中心市场现状与发展契机[J].中国工业和信息化，2020（4）：80?85.

[5]王小龙.浅析人工智能在油气行业中的应用[J].现代科技信息，2017（2）：92?95.

作者简介：

胡艳菊（1989—），本科，讲师，研究方向：计算机技术与应用、大数据应用技术。