大数据时代背景下国网企业管理模式的创新路径

张璐 国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司综合服务中心

随着信息技术的飞速发展，大数据的运用已经深入各行各业。作为国内能源领域的龙头企业，国网企业在大数据时代下也积极探索，通过各种科技手段提高企业管理水平和服务质量。然而，国网企业在面对大数据带来的挑战时，也需要采用创新的管理模式，来适应大数据时代下的趋势，解决管理上的各种问题。

一、大数据的概念和特点

（一）大数据的概念

大数据是指传统数据处理工具难以处理的规模庞大、类型多样、处理速度快的数据的集合。这些数据集合通常包括结构化、半结构化和非结构化数据，以及来自各种领域的信息。大数据的概念涉及数据的三个“V”：Volume（数据量）、Variety（数据类型）和Velocity（处理速度）[1]。

首先，大数据的“Volume”指的是数据的规模庞大。随着互联网的普及、传感器技术的发展以及信息化程度的提高，人们每天产生的数据呈指数级增长。这些数据可能来自社交媒体、移动设备、传感器、在线交易和其他数据源，数据量可能达到数十亿甚至数万亿的数据点。

其次，大数据的“Variety”表示数据的多样性。大数据集合不仅包含传统的结构化数据，如关系数据库中的表格数据，还包括半结构化和非结构化数据。半结构化数据包括电子邮件、日志文件、XML 文档等，而非结构化数据包括文本、图像、音频、视频等形式的数据。这些不同类型的数据使得大数据具有更广泛的应用领域和更多的挑战。

最后，大数据的“Velocity”指的是数据的处理速度。对于大数据处理，传统的数据处理工具和算法往往无法满足要求。大数据需要采用分布式计算、并行处理和流式处理等技术来实现快速处理和实时分析。大数据处理速度的要求主要来自对实时决策和快速响应的需求，例如金融交易、风险管理、物流优化等领域。

（二）大数据的特点

1.规模庞大

随着互联网的普及和信息技术的发展，人们生成的数据呈指数级增长。大数据集合可能包含来自各种来源的数十亿甚至数万亿个数据点，例如社交媒体上的用户评论、传感器生成的实时数据、在线交易记录等。

2.多样性

大数据不仅包括结构化数据（如关系数据库中的数据），还包括半结构化和非结构化数据。半结构化数据包括日志文件、电子邮件、XML 文档等，而非结构化数据则包括文本、图像、音频、视频等形式的数据[2]。这些不同类型的数据使得大数据具有更广泛的应用领域和更多的挑战。

3.处理速度快

大数据处理要求在有限的时间内对大量数据进行高效处理和分析。传统的数据处理工具和算法往往无法应对如此大规模的数据集合，因此需要使用分布式计算、并行处理和流式处理等技术来实现快速处理。

4.价值潜力

大数据蕴含着巨大的价值潜力，通过对大数据进行深入的分析和挖掘，可以揭示隐藏在数据中的模式、趋势和关联性，从而帮助企业做出更明智的决策。大数据分析可以用于市场调研、客户行为分析、风险管理、产品优化等方面，对于提高企业竞争力和创新能力具有重要作用[3]。

5.实时性

大数据的特点之一是数据的实时性要求，对于一些应用场景，如金融交易、物流管理、媒体分析等，需要对数据进行实时处理和分析，以便快速做出决策和应对变化。

6.分散性

大数据具有分散性的特征，主要是由于产生大数据的设备、系统、业务等来源分散，数据存储在不同的地方。例如，由于企业内部各个应用系统、数据库、传感器和终端设备等数据来源不同，因此数据在存储和处理过程中不可避免地出现分散的情况。此外，大数据的存储方式也日益多样化，从传统的关系型数据库、文件系统到新型的分布式文件系统和对象存储系统，不一而足。

二、大数据技术在国网企业管理模式中的应用

随着数字化、信息化的不断推进，大数据技术已经成为当今企业发展的重要支撑。国网企业体量庞大，员工众多，管理复杂，而大数据技术则可以为其带来更高效、更智能的办公室行政管理。

（一）数据分析和处理

大数据技术可以对国网企业内部的信息进行统一管理和处理，为公司领导层的决策提供更精准、更可靠的数据分析报告。例如，通过对员工的工作效率、行为习惯等数据的分析，可以发现问题和改进方向，从而提升工作效率和员工满意度；还可以通过数据分析对组织结构、资源配置、客户服务等方面进行调整和优化。

（二）智能办公工具的应用

在大数据技术的支持下，国网企业可以使用更智能、更高效的办公工具。例如，利用智能电子邮件系统，可以对邮件流进行自动化和智能化管理，减轻员工的工作负担；采用电子流程审批，能够更加高效地完成流程审批和管理。此外，国网企业还可以通过大数据应用实现会议室预订与管理、资源管理和知识库系统建设等事项。

（三）网络安全管理

随着企业网络化的迅速发展，信息安全威胁日益增加。大数据技术可以通过整合、标准化和分析机器学习模型和现有的安全数据，帮助企业全面检测和分析网络威胁，并及时采取必要的措施。同时，企业还可以通过大数据应用对网站进行安全与风险评估、漏洞扫描与修复等管理。

（四）数据挖掘与预测分析

大数据技术可以对企业内部的数据进行挖掘和预测分析，如通过数据分析知晓员工资源分布情况，预测未来的人员配置和采取相应的人力资源规划措施；还可以通过数据分析了解场地使用情况，预测未来的场地使用需求，从而做出合理的预算和管理决策。

综上所述，大数据技术在国网企业管理模式中的办公室行政管理中的应用是广泛的、多层次的。通过大数据技术的应用，国网企业可以更好地适应信息化和数字化时代的发展，提升工作效率和企业决策的精准度。

三、大数据时代下国网企业管理模式的现状

（一）数据质量问题

随着大数据时代的到来，国网企业的管理模式也在不断地发生变化与创新。在数据海洋中，如何获取数据不再是重点，如何利用数据、分析数据、用数据做出决策成为大数据时代下国网企业管理模式所面临的重要问题。而在这个过程中，如何保障数据质量是一个重要的问题，因为数据质量直接影响到大数据应用的有效性和可信度。具体来说，大数据时代下国网企业管理模式存在以下数据质量问题。

首先，数据来源的可信度。数据来源可以是各种各样的数据源，如传感器数据、社交网络数据、在线交易数据等。在这些数据源中，有可能存在不准确、不真实或者不完整的数据，这就严重影响了数据的可信度。如果国网企业所使用的数据有问题，那么在管理决策中，相关的数据会导致企业做出错误决策，从而产生损失和风险。其次，数据的完整性。在数据采集以及整合过程中，很可能会发生数据丢失、不完整或者重复的情况。如果数据不完整，就会导致分析结果产生误差，影响到管理决策的准确性。最后，数据的一致性。由于大数据的数据来源非常丰富，有时相同特征的数据来源却又有所不同，这就形成了数据的特别之处。当多个数据源的数据被用于分析时，不一致的数据将严重干扰分析的准确性和可信度。因此，在使用数据之前，需要对数据进行整合和处理，保证数据的一致性。

（二）数据安全与隐私保护问题

在大数据时代下，国网企业管理模式不仅面临着数据质量的问题，更面临着数据安全和隐私保护的问题。由于国网企业的数据量巨大、涉及范围广泛，因此数据安全和隐私保护已成为企业必须加以重视的核心问题。

第一，数据泄露和信息安全问题。在大数据管理中，数据传输和数据存储都涉及数据泄露和信息安全问题。由于跨部门应用程序和实时监控等原因，很容易使企业的重要信息暴露给外部破坏者，这将带来极严重的后果，如重要机密泄露、客户信息被盗用等。第二，数据共享和隐私保护问题。国网企业在大数据管理中会进行多个部门或数量庞大的数据共享和整合，因此数据隐私保护就显得尤其重要。尤其是一些敏感的客户数据和个人隐私数据处理不当，容易造成数据泄露，给企业和用户带来损失和风险。第三，数据风险和合规问题。数据风险和合规问题是企业需要强制遵守的重要法规标准，这是企业在大数据时代必须考虑的问题。例如，需要遵循数据的秘密性、完整性和可用性3C 规则，按照法律法规处理数据，建立应对数据风险和合规问题的应急预案。

（三）数据集成与互操作问题

首先，不同系统之间的数据互操作问题。由于国网企业使用了多种应用系统，以及数据格式不同、数据结构不同等因素，造成不同系统之间数据的交换存在困难。一方面，需要开发复杂的数据转换系统，以将数据从一个系统转换到另一个系统。另一方面，国网企业也必须确保数据格式和数据结构的原有优势得到保存，便于后续的数据分析。其次，多源数据集成问题。多个来源的数据集成需要保证数据的准确性和一致性，同时也要避免对数据本身的损坏。在数据集成前，需要进行数据清洗、去重、标准化等操作，确保数据质量和数据一致性。最后，企业数据与公共数据进行整合的问题。由于不同领域的数据来源于不同类型的数据源，就涉及通过公共数据的整合来减少数据重复，提高数据的有效性和可信性。同时，数据的整合需要遵守法律法规等规范。

四、国网企业在大数据时代创新管理的路径

（一）提高数据质量

1.加强数据治理

国网企业开展数据治理，应遵循“规范化、标准化、整合化”三个原则。对于数据管理流程、数据标准、数据安全等的规范化，在数据采集、存储、传输等各个阶段都应有严格的监管机制[4]。企业还需充分利用云计算、区块链等新技术，提高数据管理效率，以增强数据质量的可信性和准确性。

2.引进人工智能技术

人工智能技术正逐渐成为提高数据质量的重要手段。在大数据应用的过程中，企业可引进人工智能技术，通过自动化分析和处理，从数据中筛选出有效信息，对数据质量进行自动化修正和校准。同时，各级管理人员应适应智能化数据管理的要求，在数据处理、解读及应用方面，结合人工智能技术，更快地了解数据的价值。

3.在企业服务中增加数据支持

对于国网企业来说，如何提高客户服务质量是非常重要的。与大数据应用紧密结合，可帮助企业更好地理解客户需求，为客户提供更加优质的服务。企业可根据客户的行为特点、服务反馈等数据，为客户提供定制化的服务方案，并及时从数据反馈中改进和完善服务策略，从而提高服务质量，并满足客户需求。

（二）加强对数据的保护

1.完善安全措施

国网企业应该建立完善的数据安全保障措施，如物理隔离、主机安全、网络安全、应用程序安全等措施。同时，企业应该采用标准和协议，使用最先进和最有效的技术来确保数据的安全性和隐私性。企业需要持续升级安全措施，并定期开展安全检查和漏洞扫描。

2.加强数据监管和审计

为确保数据的安全性和隐私性，国网企业应加强数据监管和审计。通过监督数据流动和数据处理流程，发现和修补潜在的安全漏洞。同时，企业可以开展定期的安全审计，对企业内部数据处理的合规情况进行评估，收集数据保护方面的反馈，并加强对相关问题的解决。

3.协调政策和法规

保障数据安全性和隐私性涉及国家政策和法规等多方面问题，国网企业应加强与相关政府机构的沟通和协调，参与相关政策和法规的制定和实施。既要支持政府的数据安全和隐私保护政策，又要满足企业的业务需求，将安全和隐私保护作为企业价值观念的重要体现。

（三）数据集成与互操作问题

1.采用统一数据标准

为实现数据互操作，数据必须符合共同的数据标准要求。国网企业应采用行业标准和规范，建立数据标准化体系，确保不同数据来源符合同一个标准，以方便企业采集、整合数据。同时，在与外部机构进行数据集成时，也可以通过采用标准API 接口或数据交换格式进行互操作。

2.建立数据管理平台

数据管理平台可对一些数据进行标准化、集成、转换和加工，可以整合内外部数据源，统一管理数据交换，支撑大数据技术和方法的运用，在提升数据质量的同时，进一步满足企业的多元化需求。

3.利用数据仓库和云计算技术

数据仓库是大数据中的一项核心技术，可以帮助企业汇聚各种数据源，实现数据可视化，分析数据，预测和决策，进而实现数据互操作。借助云计算技术，企业可以从公共云或专用云中提取数据，并在云中进行分析和处理，提高数据处理的效率和质量。

五、结语

随着大数据技术的不断成熟和普及，企业管理模式面临着新的机遇和挑战。作为行业的领军者，国网企业在大数据时代应充分利用大数据技术的优势，积极创新管理模式，通过数据化运营和智能化管理提高运营效率、降低运营成本，并且提高企业管理水平和竞争力以及服务质量和用户满意度。