大数据技术与企业战略管理融合创新分析

文/刘彦昆（保定保菱变压器有限公司）

“互联网+”与产业融合已成为国家层面的统一布局，信息技术时代，作为生产要素的数据成几何级数增长，有效数据提取难度加大。过去，企业经营管理行为与数据结合度较低，多为管理者经验判断，尤其战略层面的决策，一把手具有绝对话语权。大数据技术在企业经营管理中的应用，改变了这种局面，科学的数据价值分析与市场动向评估，取代了一言堂的经验管理模式。

情报数据获取成本的降低，拓展了数据应用范围；数据处理速度的提升，凸显了其价值属性。大数据在经营管理各子模块的应用和深度融合，成为各企业转型升级的重点内容之一，关乎战略管理合理性，关乎竞争力持续提升。

一、企业战略管理的实现与价值

（一）战略管理的分阶段实现

战略管理是一个完整的体系，按照实现的依次递进关系分为，战略分析、战略选择、战略实施、战略评估与优化。

（1）战略分析阶段，企业需理清存在的问题和预期实现目标，对企业内部生产、经营、管理现状和外部市场动向、同业竞争态势进行战略分析，常用模型有价值链法、SWOT（优势、劣势、机会、威胁）分析法和波士顿矩阵法，其中SWOT应用最广。

（2）战略选择阶段，立足战略分析，提供差异化的战略备选方案，开展多维度、多视角的评估论证，敲定最终方案。发展目标、完成质量、效率、企业文化、生态环境，均是战略选择评估影响要素，同时，社会伦理道德、消费群体思想意识、年龄段构成，也具有弱关联性。

（3）战略实施阶段，战略方案分解为可执行的细化指令，嵌入到企业资源分配、机制体制和企业文化建设全业务流程之中。实施阶段，是管理理论与实践相结合的过程，任务分解、流程排序与管控、责任主体落实，共同保障目标实现。

（4）战略评估与优化阶段，实际执行效果与目标预定值进行对比，评估战略目标完成度。战略评估是反馈环节，跟踪战略完成质量，计入企业内/外部经营环境变化影响因素，对既定战略目标和实施方案进行动态优化，回归战略执行完成质量和战略目标的有效性。

（二）企业战略管理的价值体现

战略管理四阶段中，以战略实施为中心，以战略评估和优化为保障。战略管理具有全局性、动态调整性，经营环境的变化性是企业成长和发展的客观现实，战略执行与日常生产经营深度融合，战略完成度的评估与调整，以经营环境变化为导向，动态调整是企业战略的内在属性。

客观认识企业内部资源，预估潜在风险，集中优势资源，以战略目标完成度为导向。

战略管理推动企业充分认识经营内/外部环境研判的重要性。外部的机遇与挑战不是固化的，是瞬息万变的；内部的优势及劣势做到自主可控、平稳过渡。紧跟国际国内政治经济环境变化和行业、政策的出台与变动，感知机遇存在的时间点，平衡自身优劣势条件，完成实施方案的有效性评价及战略目标动态调整。

在正确的大发展方向上，实现企业整体效益最大化。

局部目标服从于整体目标，二者是有机的统一整体。局部目标对应企业资源的利用率，整体目标对应不同资源间的高效协调利用。评估既定战略的合理程度，帮助管理团队反思评价，保持探索状态的持续性，管理创新永远在路上。

以京东坚持自建物流体系为例，次日达的配送速度，使其线上平台获客数完成短时倍增，成为国内电商头部平台，这是对战略管理目标的坚持实现的。

京东以无假货为承诺，以技术创新为动能，企业文化和经营理念执行到管理末梢，让顾客感受到真诚，让员工感受到活力、踏实与关怀，员工潜能和企业效率同步提升。

二、大数据技术对企业战略管理的赋能

（一）为决策行为提供科学数据支撑

市场供需数据收集、研判，一直被视为企业的商业机密，因此只有少数人参与其中，而有效数据提取和价值挖掘需要耗费大量人力和时间，形成一对客观存在的矛盾主体。数据研判结果，供决策者进行企业战略层面规划使用，其可信度至关重要。社会化大生产加剧了供需矛盾，市场经济体制竞争更加充分，对市场变化的动态适应能力，成为现代企业的显著标志。战略决策的科学性、前瞻性、可持续性，与前途命运息息相关。

大数据技术的出现，从宏观经济到行业需求动向，提升了市场情报收集的完整性；通过快速数据挖掘，找到不同因子间的关联性，及其对行业趋势的影响权重，降低决策数据风险；支持设置不同计算模型，对公司不同业务进行差异化分析，明确产业布局重点和方向，帮助企业优质高效实现产业转型升级。

随着大数据技术与企业战略管理的深度融合，拓展决策者的视野和数据挖掘深度，在错综复杂的市场变换中，找准企业的定位，重塑自身竞争优势。

（二）市场潜在风险感知预警

依托大数据技术，建立行业发展历史数据和市场动向的比对模型，经济的发展有其可循的内在规律，当模型察觉异常数据或相似于历史上某次危机数据时，便会发出预警信号。企业战略决策层，召开针对性的研讨会，综合评估预警业务的风险程度，在最短时间内作出调整部署，降低风险损失，情况严重时，可以暂停某项业务。以2019年底暴发的新冠疫情为例，各行各业都受到了不同程度的波及，但从事相同行业的不同企业间的表现相差较大。风险应对能力强的企业，可以及时止损，部分企业迅速转向口罩、呼吸机生产，变风险为机遇，实现企业盈利。

经济双循环已上升为国策，长时有效的风险感知帮助企业规避市场和金融双重风险。大数据技术在金融领域具备天然优势，在财会领域已实现深度融合赋能。大企业的融资渠道已实现全球化，大数据分析模型内含专门的风控模块，从宏观层面，在企业经营和融资决策时，同步完成风险评估。企业经营难题的化解，不应增大经营风险。人工智能技术拓展了大数据的应用范围，二者存在内生联系。大数据的风控能力，不宜被过分夸大，与企业现状结合的深入度和合理性，是风险感知的关键。

（三）管理资源梯次配置，提升效率

企业管理思路的确定以经营、管理过往数据为基础，大数据技术找出财务、管理的脉络体系，评估企业投资、经营战略和管理思路的有效性。互联网提供了丰富的数据资源，大数据进行数据再加工，挖掘情报价值，分类整理市场服务数据，为管理服务增值业务拓展思路。

资源的梯次优化配置，在流动与交互中完成，大数据计算出最优的路径。集成的信息化管理服务平台，便于管理人员对资源属性和层级分类整理，提升闲置资源利用率。

大数据具备云存储、云计算能力，分布式存储媒介理论上可无限扩展，数据存储完整、可靠，支持冗余备份。管理服务实现动态管控，财务数据报表汇总一键完成，经营思路小周期微调、阶段性完善，行动管理转向科学决策。

以月度表单为例，提供动态的财务数据输出，管理、决策行为由被动调整转向主动布控。配置管理服务自助分析核算模型，一键式数据汇总实现战略管理效率与质量双重提升。

三、大数据技术与企业战略管理融合创新之路

（一）大数据分析模型内嵌于战略管理架构

新技术形态和商业业态的出现，使大数据边界变得模糊，新媒体服务平台已融入企业经营活动中。管理人员应善用新技术优势，调整管理经营理念、方向和方法，提升战略调整和创新的灵活性。管理监督机制实现“线下+线上”融会贯通，借助微信、微博、抖音APP和钉钉等智能办公平台，重新认识大数据的本质形态，与企业管理实现深度融合。高管团队对数据分析模型进行优化，使用更加科学、有效的评估算法，内嵌入战略管理架构中，帮助各部门确立核心职能，部门间有机协调。在线办公模式以线上信息查询、筛选、评估为重点，预警数据展开剖析，存疑数据设置书签标记，弱化项目执行风险。拓展、优化专业人才队伍，与现有员工业务培训并行推进。

（二）动态评估市场需求变化

历史营销数据收集和整理是市场部重点工作内容之一，但对数据价值的挖掘有限，大数据技术的出现提供了科学的数据分析模型，尤其运算效率是人工无法比拟的。

大数据分析，一方面从历史经营数据评估市场动向，指导战略投融资决策；另一方面，筛选市场热销产品，为产品线优化、拓展提供数据支撑，实现产业链高效、良性运转。市场部门引入大数据技术，带来传统运作模式的技术变革，引入、融合、提升链条，以业务为中心，帮助企业按照市场规律决策经营行为。企业间的竞争，取决于对市场定位的感知和把控，大数据技术为企业感知赋能。技术的引入与否是由业务需求决定的，切忌为了提升技术办公占比，盲目推行大数据、“互联网+ ”等技术。

（三）大数据融入战略管理创新的完成质量

大数据与战略管理的融合不是自发实现的，其完成质量有赖于数据收集的完整性。管理人员以多渠道获取生产、经营数据，分类整合情报数据，大数据分析模型评估经营活动的重要等级及其合理性，完成企业经营战略和技术创新的科学化布局。基于“互联网+”开发定制化的信息服务平台，实时评估信息管理业务中的缺陷和潜在风险，不断优化调整整体解决方案。在项目完成质量评估环节，管理团队以生产销售和市场的数据为基础，确定差异化服务方案，对市场预期签单量进行合理预估。

通过大数据分析，跟踪产品市场价值变动情况，以期找寻规律性趋势尤其是近期市场剧烈波动下的铜、铁等原材料价格上涨情况，是否会传导至终端产品售价上；借助云计算平台，对市场总量进行预测，评估竞争者的优劣势和胜出概率，指导自身战略决策行为。对战略执行完成度和偏差率进行量化分析，以准确的数据对项目进程进行合理干预，基于分布式系统基础架构，对生产、销售、融资、管控方法和模式进行总结、反思，确保战略执行的精准度。

（四）员工价值评估与激励

对员工工作态度和行为评估是企业经营活动的核心内容之一，互联网时代员工流动率上升明显，企业竞争演变为人才争夺战。科学合理评估员工工作态度、行为和业务能力，动态优化部门岗位，成为企业保持竞争力的关键。大数据技术与人力资源评估模型的结合，给出了态度、能力、业绩多影响因子综合结论。为企业薪酬体系完善，尤其是激励标准制定，提供数据支撑。薪酬和激励体现按劳分配原则，大数据评估更具科学性，降低人力成本支出，实现员工队伍结构动态优化，助力企业整体运作效率提升。

四、结束语

大数据技术的出现与发展已成为确定性事件，这种客观存在对所有企业是公平的，机遇与挑战并存。企业管理业务的信息化、数字化成为转型升级方向，结合的有效性是关键。立足本企业实际情况，对数据分析模型进行适用化融合创新。围绕业务与技术结合的主线，明确效率提升和战略管理有效性的目标，思想上确立认识到大数据在未来经营决策中的重要性，积极学习大数据的技术本质和特征，做到对其创新应用，完成管理模式的战略转型升级，在信息时代企业竞争格局中占得先机，并保持持续竞争力。