制造业企业战略管理中大数据的应用研究

沈子豪

（江西农业大学园林与艺术学院 江西南昌 330033）

对于大数据而言，此概念作为网络时代的全新产物，数据信息内潜在巨大价值。企业之间的竞争与信息存在关系，若拥有信息处理的能力，可以说企业在市场中占据有利地位。所以较多企业为了迅速得到数据信息，时常借助大数据先进技术综合加工信息，得到促进企业长久运营的条件支持，大数据技术针对企业战略方针的调整产生一定作用。在实际的企业管理中，如何把大数据应用在制造业企业的战略管理体系内，实现企业管理综合效益最大化，这是管理者应重点分析的问题。

一、大数据应用在制造业企业战略管理中的背景

大数据，即大量信息数据，关键点便是“大”。大数据比较明显的特征是大量，本质上依托研究信息获取具备价值性的数据，进行系统化研究之后，了解数据信息的共性，确保获取数据和社会实际情况相符合。在获取数据信息的期间，难免混淆无效数据，那么需要对大数据进行信息筛选，保障信息数据的精准度。第一是大数据拥有多样性。特别是群体信息数据的获取，企业筛选信息时，需考虑不同年龄段数据，还应考虑不同行业人群的发展数据，避免把信息获取局限在某个区间。数据信息的来源比较广泛，一方面有社交平台，即微信数据信息；另一方面有购物软件数据，甚至是网络用户数据。第二是大数据拥有高速性。大数据技术可处理较多数据，而网络随时都会生成较多信息，主要是青年人通过网络参与社交活动，部分老年人通过网络开展购物娱乐的活动，由此生成多种类型数据信息。企业借助大数据技术更新数据结构体系，促使战略管理的决策更为准确。

在企业战略管理中应用大数据，呈现出较多意义。首先，大数据可加快企业创新脚步。设计针对性的战略管理方案，为企业发展提供条件支持，便捷化开展各个单位基础化工作，体现出企业运营的合理性。在此期间，大数据关联着制造业近期管理情况和管理趋势，促使管理者系统化进行战略决策，利用大数据技术把企业具体发展视作出发点，围绕多种管理问题进行全面改革，研究企业现有的管理服务，形成真实可靠的计划。除此之外，平时方案拟定上，管理者通过第三方管理平台研究企业的政策与风险指标，按照资料得到对应管理计划，开展企业后期维护与管理工作。企业管理者通过大数据技术的支撑，准备好市场前期资料，提高管理者业绩考核成效。其次，利用大数据技术凸显企业管理质量。大数据包含云平台的储存信息作用，借助分布式信息保存方式，延伸员工的工作空间，便于挖掘传统状态下人工管理潜在问题。技术工作者借助月度表单研究财务信息与服务发展趋势，消除制造业企业决策方面的不足因素，自动化配置数据信息，不断强化企业管理水平。最后，利用大数据技术优化管理资源的配置。大数据技术给企业管理指明方向，完善制造业企业财务管理信息体系，合理预测企业投资创新趋势。换言之，大数据技术转变网络发展态势，能够在系统化的增值服务中得到市场服务数据，依托资源的流动性与交互性总结资源分配的思路，给管理者带来资源配置的指导条件，提高企业资源利用率。

二、大数据应用在制造业企业战略管理中的方向

（一）基本活动方向

目前，较多的企业关注大数据技术内涵，循序渐进地把大数据与企业生产的流程进行结合，怎样通过大数据整合企业成本，是一直以来制造业企业普遍重视的问题，而减少企业运作成本，是提高企业利润率的重要途径。大数据环境中利用云计算平台与互联互通技术等，提高成本控制成效。在企业战略基本活动的管理上应用大数据技术，包括四种途径。

其一，供应链管理。结合大数据先进技术，巩固企业内部供应链管理效果，供应链按照信息管理的模式，依托数据信息整理多个业务体系，确保每一个业务之间存在衔接关系。制造业企业通过大数据技术的优势，节约业务运转时间，研究数据信息内在关系，促进协同效应的生成，贯彻供应链管理一体化的思路。并且把需求视作生产的动力来源，适应消费者自身的服务需求，凸显供应链管理的准确性。企业得到与消费者相关的制造产品建议，了解客户具体需求，优化后期生产方案，处理传统形式中生产产能过剩的风险，促使制造业企业的竞争力有所提升。

其二，制造生产管理。传统制造业企业，按照产品生产的形式创新消费市场发展渠道，因为产品类型存在局限性，无法让每个客户都得到个性化服务，因此，难免产生适销不对路的难题。消费者借助手机软件和生产企业形成个性化产品制造订单，随后汇集物联网技术和云计算技术，整理企业产品设计工艺，多样化落实产品的制造生产任务。灵活利用大数据技术，相同类型制造业企业能够实现规模化生产，一方面，增加客户的服务满意指数；另一方面，降低相同类型制造业企业核心竞争困境。

其三，市场营销管理。有效的市场营销可积累更多客户，增加客户对制造业产品的购买倾向，制造业企业的管理者应正确定位产品，掌握购买人群的内心倾向。大数据技术营销方针突破传统广告轰炸的局面，迅速获取客户自身信息，涉及年龄信息、购买记录与职业信息等，凸显营销服务的精准性。基于大数据背景，任何理性化消费的背后均是企业实施营销计划的基础条件，这样企业再次审视消费者和产品内在关联，迅速对目标客户进行准确定位，让企业制定的营销策略更加成功。大数据技术支持下的市场营销，要优化营销方案，体现客户的主体地位，让客户积极主动参与，加强客户对产品的认可程度与肯定程度，使得制造业企业的品牌能够深入人心。

其四，售后服务管理。在增加客户对企业服务满意度的过程中，部分企业主张多样化售后服务对策，包括维修环节、换货环节、退货环节等，持续化跟进售后服务，企业掌握消费者的信息反馈，给后续战略方案提供数据支持，避免出现生产错误和销售错误的情况。制造业企业强化售后管理，考虑实施责任的成本，通过大数据技术控制售后服务环节出现的问题，及时处理产品的退货信息，这样制造业企业依托大数据对产品被退货的概率进行统计，事先采取一定措施减小企业经营损失。

（二）支持性活动方向

制造业企业生产过程中，基础设施与采购管理不直接影响生产效果，可均是制造业长久运营的基础保障。基于大数据环境，企业战略管理应对繁琐的信息处理困境，那么研究数据创新的角度也要有所转变，不可单一化追求信息因果关系。企业给予支持性活动的多个环节加以变革操作，突破以往战略管理的不足，可以说网络技术的迅速创新给制造业企业运营提供大量优质方法。

其一，基础设施管理。制造业企业的基础设施管理，涉及机构组建、企业文化和管理工作者等，促使企业多种价值性活动可广泛运作。在信息技术的普及之下，网络技术和企业管理密切结合，企业发展需要大数据技术作为支持。以往的战略管理不能灵活应对繁琐外部环境，促使企业实施思想观念变革是至关重要的。不只是应对企业后续运作的战略性资源进行整理，帮助企业管理者全面掌握经济发展趋势。还应该重视大数据技术对企业现有结构产生的影响，把决策主体由以往的高级管理者向一线员工身份转变，从思想观念上创新制造业企业基础设施管理思路，体现大数据技术的作用。

其二，采购物资管理。制造业具体的采购管理中，相关人员应评估供应商自身的资质以及现有水平，以往企业得到采购物资的信息，整体上是通过供应商得到的，一些情况下不能适应企业现有需求，尤其是产品价格以及性能的判断。处于网络环境，信息共享技术加快信息传递速度，以此为基础制造业企业和外界环境关联比较密切，任一企业可以立足于大数据平台寻找对应高质量供应商，提高制造业企业生产质量。就算是预测到后续发展趋势，甚至是供应链可能会断裂，企业也可以借助大数据技术进行迅速反应，完成多个供应商信息资料的统计，让企业可时效性管理。

其三，人力资源管理。目前社会的发展中，人才作为企业后续创新关键战略性资源，这也是世界范围内人员的共识体现，怎样判断人才和留住人才，这是人力资源管理的重点任务，人力资源管理包含较多类型资源，一些数据可能不能被量化处理，影响着评价员工的公平性体现。以往人力资源管理长时间滞后于企业创新需求，因此要借助大数据技术提供人力资源管理方法，让企业人才招聘存有精准化的特征，培训方式存有个性化的特征，绩效考核方式存有综合化的特征，由此全面体现人员内在潜能，把企业管理战略目标落到实处。

其四，技术开发管理。大数据技术与以往的信息处理显著不同便是数据量，要想从大量信息中得到需求数据，无形中挑战着数据保存技术和数据处理技术。若不能及时做好制造业企业的信息挖掘作业，相关数据信息对企业发展而言便缺少价值。需要注意的是，大数据环境中信息价值呈现隐性特征，应全方位进行信息数据处理创新。大数据内部的信息和较多专业领域存在关系，也和较多文件媒介存在关系，制造业企业要时刻突破信息处理障碍，才可应对好数据洪流负面影响，那么企业管理者对大数据技术进行开发，继而增强技术开发管理的效果。

三、提高制造业企业战略管理中应用大数据效率的思考

（一）调整战略管理模式

新时期下，发挥大数据时代优势，管理与经营制造业企业的方法较以往方法对比存在显著不同，一些领导可能在短时间不能对管理理念进行创新，造成制造业企业的发展过程不够顺利。企业管理者与职工应掌握大数据思维，正确指导制造业企业的投资方向，企业传统思维形式不能满足经济社会转变需求，要时效性调整战略管理模式，推动制造业企业的创新。大数据技术凭借多种多样的数据，挖掘消费者对产品的主观意见，体现一定可信性，若制造业企业能够灵活借助大数据技术进行管理，可在未来的发展中占据重要的市场地位。市场中能够灵活运用大数据技术的人员比较少，企业可聘请专业人员开展讲座，使企业员工可敏锐观察市场变化方向，领悟大数据技术内涵。通过一系列的培训教育，管理者完全分析大数据内容，进行大数据峰会论坛，调整传统思维模式，不断彰显大数据技术的价值。

（二）加大利用大数据技术的力度

制造业企业的市场经济体现出风云变幻的特点，企业要想长久生存面临一定难度。基于繁琐的市场环境，寻找企业内在优势，针对企业而言产生较大影响。借助大数据技术获取市场较多的信息，企业管理者与员工可寻找到需求的数据，市场范围内时常增加大量数据信息，若企业不能在战略管理上筛选出有用信息，是不能跟随市场风向发展的。对应单位在采集信息期间，应筛选好数据来源，促使数据信息的准确性，最大限度地提高了大数据利用率，继而保障企业在市场中拥有更强的实力。

（三）开展充分的设计计划

制造业企业引用大数据先进技术，在数据系统内纳入核心信息。第一，应该利用好第三方平台，通过租用模式对专用端口和企业信息平台互相衔接，比较成熟的计划能够控制制造业企业的生产成本，可无法体现生产产品的个性化。第二，应该创设信息沟通平台，基于企业的发展需求，整理大数据信息平台构建计划。体现信息沟通的安全性指标，推动企业信息管理质量的升级。企业搭建大数据平台过程中，全方位论证建设方案，对于某种产品的功能模块进行责任条款落实，若相关人员不能真正实施自身职责，应承担对应后果。另外持续化升级企业信息管理系统，网络信息与大数据技术的飞快发展，引进大数据机技术占据有利发展地位，这是不足够的，因此要把大数据技术和企业的业务特征与地区分布以及战略方针时刻关联，创设信息化管理数据平台。对大数据技术进行运用不能即刻取得效果，而是应满足个性化条件，不间断转型与升级信息管理系统，这样预测制造业企业的投入成本和经济效益获取结果，稳定企业发展趋势。

（四）构建高质量技术队伍

制造业企业灵活进行大数据技术应用，技术队伍作为自主培养和高薪引进的有力支持。自主化培育，需要较长时间，可能够取得稳定可靠的人才发展成果。高薪引进效果明显，可长时间投入的成本比较高；针对第三方的聘请，针对全面交流的选择要求相对严格，两者可得到最大满意度指标的概率不高，后续维护质量有待提高，能够清晰化地判断人员职责和人员权利，基于时间节点加快项目建设。企业围绕具体情况，培育高质量队伍，给制造业企业高效率应用大数据技术夯实基础。

四、结语

综上所述，制造业企业战略管理中大数据的应用课题分析比较重要，产生的现实意义和现实价值也是比较强的。明确可靠性的管理计划，结合大数据基本特征广泛统计数据信息，整理数据结构体系，便于企业管理工作者时效性参与到企业的运营环节，综合市场变化趋势，借助大数据研究和评估企业获取的效益，引进专项化预测的形式与专项化筹划的形式，研究战略管理需要调整的方向，目的是得到更高效率的战略管理效果。