大数据背景下当代企业经济管理的新模式研究

梁蓉

摘   要：随着大数据的快速发展和广泛应用，当代企业经济管理正面临着新的挑战和机遇。大数据提供了前所未有的数据量，提高了企业洞察市场情况、预测趋势、优化决策的能力。这些数据驱动的新模式使得企业能够更加迅速和精确地响应市场需求，提高效率和灵活性。然而，大数据也带来了数据隐私和安全、数据质量和可信度等方面的挑战。因此，对大数据背景下当代企业经济管理的新模式进行研究，有助于深入思考和探索如何更好地应对挑战，并利用大数据的优势推动经济管理的创新和提升。

关键词：大数据；当代企业；经济管理；新模式

中图分类号：Ｆ２７５        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2023）19-0019-03

随着信息技术的迅速发展和大数据的广泛应用，当代企业经济管理正逐步转变为基于大数据的新模式。大数据的快速增长和多样性为企业提供了丰富的信息资源，改变了企业对市场和消费者的认识、决策制定、运营管理等方面的方式和策略。大数据背景下的企业经济管理的新模式正在逐渐引领经济活动的发展，为企业提供更加精准、高效、创新的经营管理手段[1]。然而，大数据所带来的机遇和挑战也是相伴而生的。企业在构建和应用大数据的新模式时，不可避免地面临诸如数据隐私和安全、数据质量和可信度、技术和人才需求、法律和监管环境等方面的问题。因此，本文旨在探究大数据背景下当代企业经济管理的新模式，以期为企业决策者、学者和政策制定者提供有益的参考，促进企业经济管理的创新和发展。

一、大数据与当代企业经济管理

（一）大数据的定义和特点

大数据是以巨大的、复杂的和高速增长的数据集为特征的数据集合。大数据特点如图1所示。大数据为企业带来了更多的商业价值和竞争优势，但同时也带来了管理和技术方面的挑战。因此，当代企业需要采用新的管理模式来应对大数据时代的经济管理需求[2]。

（二）当代企业经济管理

当代企业经济管理是指当前时期企业在经济运作过程中所采用的管理方法和策略。它涵盖了各个方面的管理活动，包括市场营销、财务管理、人力资源管理、运营管理等。在当代经济环境下，企业经济管理面临着多种挑战和变化。第一，由于市场竞争激烈，企业需要不断创新以保持竞争优势。创新管理成为企业经济管理中的重要内容，注重产品、服务、营销等方面的创新。第二，依靠信息技术和管理工具的支持，企业越来越注重细分市场、个性化服务和定制化管理。通过个性化的管理策略，企业能够更好地满足客户需求，提高市场份额。第三，互联网和全球化的发展使得企业经济管理更加跨地域和跨文化。企业需要适应不同国家和地区的法律、文化和市场环境，进行全球供应链管理和国际市场拓展。

二、大数据驱动的企业经济管理新模式

（一）数据驱动的决策制定和优化

数据驱动的决策制定和优化是一种基于大数据分析的决策方法，它基于大数据的收集、整理，分析，通过量化和客观的方式帮助企业做出决策，优化运营。首先，企业需要建立高效的数据收集系统，收集各个环节产生的数据，包括销售数据、客户数据、供应链数据等。同时，对数据进行清洗、整理和标准化，确保数据的质量和一致性。其次，企业要针对数据分析技术进行一定的运用，通过数据挖掘、机器学习和统计分析等方法，从大量的数据中挖掘有价值的信息。通过数据分析，企业可以发现问题、发现机会，并提供决策的依据[3]。再次，企业可以利用数据驱动的决策方法，基于数据的分析和模型，制定决策方案。最后，企业需要将决策方案转化为实际行动，并实时监控执行情况。通过数据驱动的决策制定和优化，企业能够减少主观偏差和决策风险，提高决策的精确性和可靠性。同时，大数据的应用可以帮助企业发现新的商机和提升效率，从而提高企业的竞争力和持续发展能力。

（二）数据挖掘和预测在企业经济管理中的应用

首先，通过对市场、消费者和竞争对手的数据进行挖掘和分析，企业能够及时掌握市场的需要及发展动向。在此基础上，能够对未来的市场进行较为精确的预估，并据此确定公司的销售战略及产品定位。其次，运用数据挖掘与预报技术，透过历史销售资料、市场走势及季节性等因素，对将来的销售与市场需求进行预估有助于企业进行准确的需求规划，避免库存过剩或供应不足的情况，提高运营效率。最后，数据挖掘和预测技术可以帮助企业识别潜在的风险和问题，并进行预警预测。

（三）数据分析和可视化工具的使用

數据分析和可视化工具是大数据驱动的企业经济管理中不可或缺的组成部分。它们能够帮助企业更好地理解和应用大数据，从而支持决策制定和优化运营。首先，企业可以使用各种数据分析工具来处理和分析大数据。例如，常用的数据分析工具包括Python中的NumPy、Pandas和SciPy，R语言中的ggplot和dplyr等。这些工具提供了强大的数据处理、统计分析和机器学习的功能，帮助企业挖掘数据中有价值的信息。其次，可视化工具能够将数据转化为图表、图形和交互式界面，使得数据更易于理解和分析。常用的可视化工具包括Tableau、Power BI和Plotly等。这些工具能够帮助企业将复杂的数据转化为直观并且易于解读的图表和可视化展示，支持决策制定和沟通。最后，数据仪表盘是一种集成数据分析和可视化的工具，能够帮助企业实时监控和评估关键指标和业务绩效。常用的数据仪表盘工具包括Tableau、Microsoft Power BI和Google Data Studio等。这些工具可以将不同数据源的数据集成在一起，通过图表、表格和指标，提供全面而直观的数据展示，帮助企业及时作出决策和调整。通过使用这些数据分析和可视化工具，企业能够更好地理解和应用大数据，从而支持决策制定、优化运营和发现新商机。

（四）大数据在企业战略规划和竞争中的使用

大数据为企业提供了更深入的洞察力和决策依据，使其能够更准确地制定战略、优化资源配置以及更好地适应现有市场环境。首先，大数据分析可以帮助企业深入了解市场需求、消费者行为和竞争对手的情况。通过挖掘和分析大数据，企业可以收集关键市场数据、趋势和竞争情报，以制定更明智的市场战略和决策。其次，大数据可以分析市场发展趋势和消费者的需求，促使企业进行产品创新和业务转型。通过对大数据的分析，企业可以了解市场的演变，抓住新机遇，调整产品研发策略，并生产出符合市场需求的新产品，为消费者提供最优质的服务。再次，大数据分析可以提供供应链的实时监控、分析和优化。通过对供应链数据的分析，企业可以减少库存，优化物流和配送，改善供应链的效率和可靠性。这有助于降低成本，提高客户满意度，增强企业的竞争力。最后，大数据分析可以帮助企业理解客户需求和行为，从而提升客户体验和忠诚度。通过分析客戶数据，企业可以个性化定制产品和服务，提供更好的购物体验，并实施精准的营销活动与客户互动，从而提高客户满意度和忠诚度。

三、企业经济管理新模式面临的挑战与应对策略

（一）数据隐私和安全保护

在大数据驱动的企业经济管理新模式中，数据隐私和安全保护面临着一些挑战。随着大数据的广泛应用和数据规模的增长，保护用户的数据隐私和确保数据的安全性变得非常重要。首先，企业在收集和使用大数据时需要遵守相关的法律和法规。企业需要明确数据使用的目的，并取得用户的明确同意。合规团队和合规流程的建立，可以帮助企业确保数据的合法使用和隐私保护。其次，通常采用的是对信息进行加密化和去敏化的方式来保证信息的安全。为了保证信息的安全，企业可以利用密码技术对信息进行加密，从而保证信息的安全，不被非授权人员获取。同时，采用数据脱敏技术可以保护个人身份信息，提高数据的匿名性和隐私保护级别。最后，企业需要建立健全访问权限控制和身份认证机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。通过应用访问控制、多因素身份认证和安全审计等措施，可以减少未经授权的访问和数据泄露的风险。通过采取上述应对措施，企业可以更好地保护数据隐私和确保数据的安全性。重视数据隐私和安全保护不仅有助于企业合规，还可以树立企业的良好形象，提高客户对企业的信任，进一步推动企业的可持续发展。

（二）数据质量和可信度问题

在大数据驱动的企业经济管理新模式中，由于大数据的来源多样、规模庞大，数据的准确性、完整性和一致性会受到影响。第一，企业需要确保数据的收集过程准确无误，并建立数据清洗的流程。这包括去除重复数据、处理缺失数据、筛选异常数据等，以提高数据的质量和可信度。数据质量管理系统和自动化工具的使用可以帮助企业有效地处理和清洗大量的数据。第二，在大数据环境下，数据来自不同的来源和系统，存在不一致的格式和标准。企业需要建立统一的数据整合和标准化规范，以确保数据在不同系统之间的互操作性和一致性。这可以通过数据整合工具和应用程序接口（API）的使用来实现。第三，为了提高数据的可信度，企业需要进行数据验证。验证数据的准确性和完整性，并与其他可靠的数据源进行比对，以确保数据的一致性和可靠性。此外，建立数据质量度量指标和数据质量报告可以帮助企业监控和评估数据的质量状况。第四，企业应建立健全数据治理和管理框架，确保数据的质量和可信度得到有效管理。这包括设定数据治理策略和政策、明确数据责任人、监控数据访问和使用，以及建立数据质量和可信度的评估机制。

（三）技术和人才需求

大数据对企业经济管理新模式的应用也带来了技术和人才需求的挑战。首先，处理和分析大数据需要强大的计算能力和存储能力。企业需要建立适当的技术基础设施，包括云计算平台、高性能服务器和大容量存储系统，以支持大规模数据处理和分析的需求。与此同时，企业需要选择适合自身需求的大数据处理分析工具和平台。其中包含了数据储存与处理的技术，数据分析与探勘的工具，以及可视化的工具等等。选取适当的技术手段与平台，能够有效地提升资料的处理与分析的效率与精度。其次，企业需要拥有具备数据科学和分析能力的人才。数据科学家和分析师具备数据处理、统计分析和机器学习等技能，能够从大数据中提取有价值的见解。企业可以通过招聘、培训和合作等方式提升自身的数据科学和分析能力。最后，大数据的应用通常涉及到不同部门和团队之间的协作和沟通。企业需要加强团队间的协作和沟通能力，以确保数据的正确理解和有效利用。培养跨部门协作和沟通的能力有助于企业整体提升大数据驱动的经济管理能力[4]。

（四）法律和监管环境

在大数据驱动的企业经济管理新模式中，大数据的应用涉及个人隐私、数据保护、数据使用规范等方面的法律和监管要求。首先，企业在使用大数据时需要考虑数据使用的合法性和合规性。数据使用应遵循公平原则，尊重数据主体的权益，并遵守数据伦理和行业规范。建立明确的数据使用政策和规范，进行合规性审核和风险评估是企业应对挑战的关键步骤。其次，对于跨国企业或涉及跨境数据传输的企业，不同国家和地区的数据法律和监管要求也会不同。企业需要了解并遵守各个国家和地区的数据传输规定，根据需要采取适当的数据转移机制，如签订标准合同条款或使用认可的数据保护工具。最后，法律和监管环境不断变化，企业需要建立监管合规和自查机制。建立专门的合规团队或聘请专业顾问，定期审查和更新合规策略、政策和流程。自查可以帮助企业及时发现和纠正潜在的合规问题，降低法律和监管风险。此外，企业还应与政府监管机构和合规专家合作，寻求他们的建议和指导，更好地理解和应对法律和监管环境的挑战。与合规专家的合作可以及早发现和解决合规问题，为企业提供法律保护和风险管理的支持。通过遵守法律和监管要求，建立合规机制和自查机制，企业可以降低非法行为和监管风险，确保大数据在经济管理中得到合法和有效的应用。

总之，在大数据时代，企业面临着日益复杂和多变的经济环境。大数据技术的快速发展与广泛应用给企业经济管理带来了全新的挑战和机遇。大数据的兴起改变了传统的企业经济管理方式，呈现出新模式。同时，大数据的应用也面临着诸多挑战，如数据隐私和安全保护以及技术和人才需求等问题。因此，本文对大数据背景下的当代企业经济管理新模式进行研究，希望可以帮助企业更好地适应经济环境的变化，发掘数据资产的价值，提升竞争力和创新能力，实现可持续发展。

参考文献：

[1]   唐绍波.企业经济管理创新策略[J].中国外资，2022（4）：94-96.

[2]   俞梅.“互联网+”模式下企业经济管理的创新模式[J].时代金融，2021（21）：23-25.

[3]   刘雁.企业经济管理的创新模式研究[J].品牌，2015（7）：232.

[4]   田嘉.企业经济管理的创新新模式探索[J].商场现代化，2015（12）：113-114.

[责任编辑   立   夏]