企业管理视角下大数据应用价值的探究

2014-10-27 00:40吴雅轩刘建基
商场现代化 2014年22期
关键词:数据分析应用价值大数据

吴雅轩 刘建基

摘 要:随着大数据时代的到来,数据在企业管理中的价值和应用越来越引起管理者的重视。作为一项重要战略资源,企业越来越重视对大数据潜在信息价值的挖掘。本文基于企业管理视角探究了大数据的应用价值,为推动企业的发展提供一定启示。

关键词:大数据;数据分析;应用价值

一、引言

随着互联网和移动通信技术的飞速发展,人们的交流方式、行为习惯、兴趣爱好等逐步实现网络化和数据化,寰球数据和信息实现快速增长,呈现爆炸式发展,世界已经步入大数据时代。在大数据时代,数据在企业管理和决策中发挥着越来越重要的作用,是企业实现可持续发展的重要战略资源。真正能够挖掘行业大数据潜在商业价值的企业才能在行业竞争中脱颖而出。本文将从企业管理视角探讨大数据的应用价值。

二、大数据的内涵

目前,大数据已经成为学术领域和实践领域研究的重点,但至今大数据的概念仍未达成共识。笔者认为,大数据是指所涉及数据量庞大到需要借助云计算等数据挖掘技术才能对数据进行深度挖掘,进而获得高潜在价值信息的巨量资料。可见,大数据具有数据量庞大、潜藏高价值的信息、数据复杂等特点,这就意味着对企业数据的处理、挖掘、分析等能力提出了更高的要求。

三、大数据时代特点

1.用于分析的数据量庞大

如今,数据分析已成为企业管理过程中不可或缺的支撑点,企业迫切期望能通过对海量数据分析预测未来行业的发展趋势来提高自身竞争力[1]。小数据时代,由于收集、存储和分析数据的局限性,企业一般依据收集到的样本数据进行分析和处理问题,从少量的数据中最大限度的挖掘所需要的信息。然而,随机抽样存在不少弊端,它的可靠性取决于所选取的样本需要绝对随机,不能带有主观性,但实现绝对随机的可能性相当小。因此,从某种程度来说,这严重制约了分析结果的精准性,从而制约着企业的发展与壮大。随着技术条件的不断提高,大规模收集、处理数据成为可能,大数据时代一个最鲜明的观点就是样本即总体:它追求利用全体数据,而不仅仅依赖随机样本。这不仅能够提高解决问题的精确性,而且还能挖掘出样本数据无法显示的信息。

2.数据的精确性要求降低

在数据规模相当有限的小数据时代,企业能够通过建立专业的数据库,尽可能精确的量化记录以确保数据的质量。因为如果对小规模数据的分析中有一个细微的疏忽,都有可能被放大,从而导致分析结果的偏差。大数据时代的数据量越来越全面,实现绝对精准同样也不能成为大数据时代所追求的目标。随着数据量的不断增加,数据错误率也相应上升,对于大规模数据而言,其中某个数据错误,对最终分析结果来说,不会产生任何影响。企业要做的不是追求数据的精准性,而是从中挖掘潜在价值信息。

3.寻找事物之间的相关性

大数据时代与小数据时代的主要区别还在于事物之间的因果关系不再是研究的焦点,研究的重心向探寻事物之间的相关性倾斜。以往研究事物之间的某种关联时,通常在收集数据之前,先提出假设,然后通过分析、处理收集的样本数据来验证假设。然而,大数据时代摒弃了这种方式,通过从低价值密度的数据中挖掘出潜在信息,探索事物之间的关联[2]。

四、大数据的商业价值

随着大数据的到来,企业越来越重视数据的管理,深入挖掘大数据在行业中的潜在价值和应用,以期为高层管理者制定未来发展决策和推动企业发展提供信息支持和数据支持。大数据在企业管理中发挥着不可替代的作用,主要体现在以下3个方面:

1.促进精准营销

随着移动通信技术的飞速发展和社交网络的兴起,消费者的购物习惯、兴趣爱好、行为方式、关系网络等会以文字、图片、视频等形式体现在网络中,从而形成实时动态网络化的大数据。企业利用云计算等挖掘技术对消费者网络化行为数据进行深入分析,根据顾客的行为特点、爱好取向等进行市场细分,根据细分结果选择企业的目标顾客,从而有目的地进行精准营销。用户的大数据为企业实施精准营销提供了数据支持和信息支持。大数据技术和云存储技术实现了对消费者行为实时观察和记录,大大提高了企业实施精准营销的效率[3]。

2.推动产品创新

企业基于大数据对顾客消费需求进行分析,有利于推动产品或服务的创新。随着社交网络及电子商务的发展,消费者对产品或服务的质量、功能、特点等的评价会及时反映在网络平台(例如微博、空间、售后评价等)上。企业首先需要通过数据搜索技术抓取顾客在网上有关产品或服务的相关评价信息,然后进行根据顾客提出的问题和建议来改善产品或服务,并按照顾客的创意性反馈适时生产新产品,从而提高企业产品创新意识和服务意识。

3.加强产品流程优化

随着科技的发展,企业产品的生产逐步实现以机器代替人工操作,实现智能化、信息化生产运作。特别是云计算、物联网等先进信息技术的应用,企业逐步实现对产品生产制造的全过程监控和管理。产品生产制造全生命周期可以全程实现数据化、信息化、智能化。大数据技术和云计算技术的应用可以对产品生产制造(包括产品的设计研发、生产工艺、运营管理等)数据进行智能分析。大数据技术可以把企业数据进行整合和深入挖掘,通过构建数据模型进行产品流程优化,可以为企业高管进行决策提供数据支持和技术支持。

五、总结

综上分析,大数据在企业管理中商业价值并不在于其海量复杂的数据类型,而是通过对海量数据分析挖掘其潜在价值。随着大数据应用的普及,企业越来越重视从大数据中挖掘潜在的商业价值。大数据在企业管理中的应用价值主要在于促进精准营销,推动产品或服务创新,加强产品生产流程优化,从而降低企业运营成本,提高企业运营效率,增强企业的核心竞争力。

参考文献:

[1]王珊等.架构大数据—挑战、现状与展望[J].计算机学报,2011(10):1741-1752.

[2]维克托·迈尔舍-恩伯格,肯尼思·库克耶著.大数据时代[M].浙江人民出版社:27-94.

[3]冯芷艳,郭训华等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报,2013(1),1-8

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