大数据环境下企业管理模式创新探寻

摘 要：大数据资源具有重要的数据价值，企业经营管理中必须深度意识到数据科学对企业经营所产生的反哺作用。因此，在业务开展的过程中需要对数据进行深度挖掘，并且灵活地对数据信息进行综合应用，促进企业经济实现跨越式的发展。同时，企业还可以结合着大数据的基础优势推动企业管理转型和升级，在业务建设的过程优化企业管理结构，推动企业朝着良好的发展目标健康发展，保证决策的科学性和准确性。对此本文结合着现代企业经营管理中的客观条件要求，明确了大数据管理的内在属性和基本特征，并且总结了大数据在企业管理中的应用流程，参照着技术要求明确了数智化安全平台的开发要求并给出了总体架构的要义，最终分析了大数据环境下企业管理数据治理的策略，为横向的企业管理提供参考和借鉴。

关键词：大数据；企业经营；企业管理；创新路径

随着大数据技术的不断发展，数据科学的应用范畴越来越多元，这为企业的业务战略布局提供了重要的工具。通过数据工具的使用能够显著地提升信息利用的效率和水平。结合着已有的数据资源能够对现有的数据分析系统和管理模式进行结构性的优化，进而为企业的长远规划和战略决策布局提供良好的技术支持，实现企业发展的可持续。在业务经营的过程中需要深刻认识到大数据技术所产生的商业价值，充分利用大数据中的各类信息来推动管理模式的变革，进而显著提升企业管理水平。在未来区域经济一体化发展的背景下，通过大数据技术开展企业管理活动能够促进决策效率显著提升。

一、大数据的内涵与基本特性

大数据可以概述为云端服务器、本地数据库以及网络数据库等多个数据应用载体，为了更好地做好数据分析和数据整理工作，必须合理地应用大数据信息。技术人员可以依据公司业务的不同特点而设计相关的算法，依据优化后的算法对公司经营的过程将数据进行合理的优化，使其能够满足专业发展的需求，实现了过程数据的可利用、可调阅的深度分析。大数据本身具有数据类型多样并且数据分析速度快的特点，技术人员可以依据公司的实际使用需求将大数据分成多个子集进行综合存储，借助着互联网技术传输分析结果，能够汇聚不同服务器的基础数据，再结合着相关的硬件平台，使得数据处理的规模不断壮大，数据处理的类型不断增加。

同时企业管理当中对业务过程数据进行深度分析，还能够充分地预测企业未来业务发展中的变化趋势，帮助企业更好地面对市场经营环境，构建立体化的数据模型综合评估企业的业务现状。通过大数据技术有效地转变了现有的产业形态，不断地催生了富有创新性的用户经济，同时借助着大数据分析技术也能够很好地预测用户产品需求，为用户打造更好的产品体验，进而创造更高的产品价值，实现可持续发展。在这个过程中，企业管理中产品的差异化需求需要被深度地挖掘出来，在企业管理的可预测性、创新性以及企业管理速度上促进管理效率的提升，使得大数据充分发挥出管理的效力，激发良好的驱动效应，使得大数据能够面向价值转向的形式上进行发展，实现良好的决策优化，基于大数据技术的企业业务决策优化流程如图1所示。

二、大数据在企业管理中的应用流程

1.数据采集

数据的采集过程是大数据应用在企业管理中的第一个关键步骤，其采集过程主要是由日志采集和流量采集两部分关键内容组成，良好的硬件是实现高质量数据采集的关键核心，这个过程中数据传输质量受到硬件系统的建设质量和数据存储质量的影响。传统数据的采集过程往往会受到专业技术人员的能力限制，如果一线工作人员缺乏相应的“信息录入能力”则会使得数据的采集准确度无法被保证。在目前大数据和网络安全技术相结合的背景下，智能化传输硬件以及统一的通信传输协议能够显著地提升数据采集效率，降低了传统数据录入过程中的不确定性，综合提升了企業管理数据的运行质量。

2.数据查询

人工智能算法中强大的数据分析能力能够显著地提升信息检索效率，使得检索的结果更加符合人们的数据应用需求。因此，数据查询工作的效率也会得到相应的提升。大数据技术的核心特点就是能够批量化地处理无组织、非连续的冗余数据，并且从冗余数据中找到相关的共性结论。在数据采集的过程中能够对信息类型和信息的相关特点进行综合总结，来综合地判断信息是否与人们的需求相贴近，进而节约了大量的查询时间，为人们后续开展数据开发和数据总结提供了便利。

3.数据存储

从数据存储的结构形式上来看，企业管理的网络信息数据存储数量和类型都在不断地增加，这就导致现有网络安全分析中对数据存储容量的需求也显著增加，数据在传输的过程中难免会发生数据丢失的现象。同时随着数据类型的不断增多，对于数据存储也有了更高的发展要求，企业管理中的过程数据具有极高的商业价值，因此深化数据存储质量具有重要意义。现阶段对于存储类型的建设已经无法满足网络安全的进一步发展，因此在存储方面上也要充分地应用大数据算法帮助数据进行更好的分类，这是开展数据分析的重要核心前提，结合着数据本身的特点能够实时地进行数据处理、数据计算和数据分类。尤其是随着云计算技术的不断发展，在云端开展企业管理数据分析和数据计算活动能够显著降低本地资源的消耗，能够更加便于进行数据分析和数据处理。

4.数据分析

在开展网络安全分析的过程中，企业管理数据分析是大数据技术开展的关键核心，能够实现信息数据的实时监控，尤其是对信息的安全性能进行监控进而综合地保证整套系统的运行安全。在应用大数据开展数据分析的过程中，主要是根据数据信息的原特点来选择不同的数据分析方法，准确的数据分析算法能够保证数据信息的安全性和准确性。根据目前市场化的建设经验来开，GEP技术、Sprk技术是目前大数据技术背景下开展网络安全数据分析的常规方法，其能够深度地对数据信息中所存在的错误和漏洞进行精准分析，进而保证数据分析活动能够顺利开展，便于后续数据挖掘工作的进行。

5.复杂数据处理

随着大数据的数据量和数据类型呈现丰富和多元化的发展态势，在进行数据信息处理的过程中所面临的问题也越来越复杂，只有及时地解决潜在的风险问题才能够最大限度地保证网络安全。在开展复杂数据处理的过程中，可能会有遇到僵尸网络的现象，这个过程中大数据通过其强大的数据采集能力能够对数据进行多维度的数据分析，进而最大限度地保证数据的准确性和安全度，保证网络的运行安全。

三、企业管理数智化安全平台的开发要求

企业管理活动中为了更好地实现业务集成，可以在已有的业务范畴基础上进行平台开发，进而更好地满足企业发展应用的要求。这个过程中企业管理的数据安全是关键核心。主要涵盖以下几个要点：

1.开发安全要求

系统平台本身应具备良好的安全性能，防止非法用户的侵权，并且在每次的数据开发的过程中都要有相应的用户权限作为准入验证，系统的数据平台自身要采用良好的数据传输方法对企业管理业务数据进行综合加密，而外部的数据窗口进行数据传送时要进行加密传输，最大程度地保证系统运行的安全性。

2.主机系统安全要求

企业要对后台的硬件服务器进行专门化的防护，防止未授权用户产生非法入侵的行为。这个过程中需要深化对系统口令的管理，尤其是对平台中可能接触到的口令设计、使用以及相关的配置要给予明确的数据要求，使得整个企业管理系统能够有较好的“免疫力”，抵御了非法入侵。企业管理系统的管理人员能够在安全终端进行登录进而保证主机环境的稳定性，以实现系统配置、系统管理以及系统优化的工作。在终端的登录程序当中需要最大限度地降低非法软件的侵入率。还需要特别说明的是，这些登录程序应该尽可能地减少对于系统信息的公开，减少信息可能泄露的风险。

3.网络安全要求

通过防火墙的建设能够最大限度地防止数据入侵，参照着集团内部员工的IP进行访问类型限制，对侵入行为进行及时的拦截，实现了子网络和远程信息用户终端的信息保护。同时这个过程中通过认证、校验以及加密等形式能够保证数据在网络层面上的运行安全。实现了远程的病毒查杀，保证在发现病毒的情况下立即就能在全网的范围内进行及时的清除。

四、大数据数智化平台的总体架构

结合着人工智能和大数据数智化的建设总体思路，对企业数智化平台的基础架构展开深化设计，参照着相关规划方法以及平台建设的搭建需求，其平台的建设主要分为五个层次，各个层次的作用主要有：

（1） 接口层：接口层实现了人工智能相关平台数据接口的互联和互通，通过精准的数据传输协议，实现了数据的自动提取和自动分析。

（2） 数据层：数据层面上涵盖人工智能数智化规划当中所需要的各个层级的数据，涵盖O域、M域和B域三种主要的类型。O域数据涵盖的是MRO数据。M域数据主要是对设备基站的主要性能参数和属性信息参数进行描述，实现了设备的精准定义。B域数据主要来自用户的价值数据和市场的营销数据，用户价值的信息参数主要涵盖终端用户中能够体现用户价值的信息，大数据的收集和综合整理是开展数智化平台建设的关键核心。

（3） 算法层：在基于大数据开展的数智化平台的建设过程中，对于算法的精准度要求极高，在进行算法开发的过程中主要应用的是数据统计算法以及人工智能算法等，实现了良好的数据统计与分析。

（4） 分析层：在用算法对数据进行批量化处理之后，还需要结合着现有的网络面域的覆盖情况开展深度分析，逐级的探讨栅格级的数据应用价值，进而更好地规划建设需求。

（5） 应用层：在开展完算法数据分析后，根据数据分析的结果最终在数智化的平台进行展示，为人工决策提供参考。

五、大数据环境下企业治理的策略

1.全生命周期的企业管理数据安全监管

全过程的数据安全监管能够对企业管理数据全生命周期内的数据监管过程进行控制，有效地实现了数据流转过程的溯源，进而有效地验证了各个参与方之间的使用行为。其中溯源过程涵盖了系统层面以及应用层面上的各个过程，验证了参与方的实际参与行为，同时也有效地梳理了数据安全的基本治理形式。对系统层面以及应用层面上的数据和信息进行深度挖掘，详细地了解到了数据的产生和演变的过程，为实际的监管工作提供了准确并且行之有效的帮助，避免了直接探查数据而可能出现的隐私泄露等问题。其中，各类大数据挖掘算法以及区块链技术的应用能够为全生命周期内的数据安全监管提供基础的数据保证，有效地将态势感知应用到数据的安全治理环节当中，有效地对未来风险进行感知并且规避。

2.企业管理数据的安全使用

数据使用阶段是目前企业管理数据安全活动的薄弱环节，但是在实践的过程中难以得到充分的重视，数据的安全使用过程中企业管理数据窃取行为的安全风险隐患较大，甚至是出现数据不上传就有可能出现数据窃取现象的发生。在去中心化的问题解决路径下，需要结合着多方计算的结果来对密文计算进行深化，有效地保护了数据的隐私性和正确性，实现独立式的操作系统的稳定运行。同时分类分级的数据能够对数据的有效性进行准确分析，数据类别和数据密级得到了有效的划分，实现了差异化的操作。

3.企业管理数据存储/数据销毁

数据存储技术能够有效地保留住企业管理智慧系统中的所有过程数据，这是数据开发和数据挖掘的根本，所有数据都在数据平台上进行集散，因此这部分内容中的数据安全性能要求最高。这个过程中对于数据进行科学的分类至关重要，从顶层设计层面上需要杜绝非常规的访问过程，实现数据的安全隔离。规范化数据存储行为，需要从建立非常规的访问门槛，结合着数据网络磁盘以及人工智能等手段能够促进数据分级理念的提升，实现审核过程可查询、可记录。同时也可以结合着集团业务的角色和策略组的形式来控制用户的访问权限，实现基于某个字段甚至是某个具体值的详细访问，落实具体的分级分类的相关理念，其中也要深化数据完整性的特性。安全审计的检查活动中能够对数据的实际操作行为以及监控数据的权限变化进行实时监控，实现基于数据主体和数据控制上建立起完整的信托法律关系，进而防止数据的漏报甚至是瞒报现象的发生，保证数据的完整性。

4.企业管理数据准备

数据准备过程是为了最大限度地保证数据结构隐私，其中匿名化数据管理具有最为核心的作用，实现了数据脱敏的模糊化处理。此时可以采用差分化的措施来防止隐私泄露的过程，有效地防范差分攻击。本地化差分隐私是对基础数据进行扰动后才对数据进行上传，控制结果的差异能够在较小的范围内波动，进而最大限度地保证基础的隐私条件，本地化的隐私处理不需要额外的第三方进行补充，整个过程中也不需要有数据字典进行整合，因此也有效地保护了集团业务的数据隐私。同时，也可以对数据实现加密传输，例如结合着虚拟网络的专用技术防止第三方在接获数据后进行窥探，对于数据隐私的保护也极为有利。

5.企业管理系统防护

系统防护的核心在于能够保护应用系统的数据安全，同时这也是数据信息安全当中常用的技术之一，主要是能够保护好计算机的硬件和软件，甚至是核心数据，防止其遭受恶意的破坏。同时系统的安全防护进程也是数据安全治理的核心工作，尤其是对于保护优化集团商业数据的安全具有重大意义，能够有效地抵御住各类恶意攻击。同时对于一些恶意性的伤害事件，也可以建立起相应的恶意代码特征数据库来提升检测的成功率。

六、结语

大数据技术的应用能够弥补传统网络安全分析中由于算力不足所产生的决策误差问题。在整个网络数据的安全分析过程中，通过实时关联分析、人机交互以及分布式的数据采集分析处理能够及时地发展潜在的运行威胁，进而便于采取更加准确的预防处理措施，使得网络安全性能得到大幅度提升。在目前网络技术大范围应用的背景下，大数据技术在企业管理业务数据处理上的优势必然能够发挥出更大的应用价值。

参考文献：

[1]冯琳.大数据环境下企业经营管理的挑战及对策[J].现代工业经济和信息化，2022，12（5）：197-198，205.

[2]于澍江.大数据背景下企业管理模式创新研究[J].现代商业，2022（11）：109-111.

[3]孔艳萍.大数据时代下企业管理会计面临的机遇、挑战及应对研究[J].商场现代化，2022（10）：152-154.

[4]张凌赫.大数据时代下现代企业管理模式的创新研究[J].中國商论，2022（12）：114-116.

[5]何雄.大数据对企业管理决策影响分析[J].中国市场，2022（18）：194-196.

[6]杨雯茹.大数据时代企业完善内部控制的对策思考[J].质量与市场，2022（11）：115-117.

作者简介：王子允，男，彝族，籍贯：河南，本科，广州海腾教育科技有限公司。