大数据在企业管理中的应用

陈佳仪

【摘 要】随着信息科技发展水平的不断提升，大数据、云计算、虚拟化等新兴信息技术越来越多地应用于企业日常运营与管理之中。其中，大数据技术在企业管理应用中占据越来越重要的地位。大数据技术应用在企业管理中，为企业带来了机遇的同时也带来了诸多挑战。文章就大数据在企业管理中应用的重要性、存在的问题进行阐述，并对未来的发展方向与趋势进行简要的分析与探讨。

【关键词】大数据;企业管理;应用

【中图分类号】TP311.13;F272 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2019）04-0087-02

1 大数据概述

随着科技信息的发展，大数据引起了各行各业越来越多的关注，一般大数据是指一个公司创造大量的结构化、半结构化和非结构化数据的总称。在数据不断呈量级增加的情况下，原有的数据处理模式已经无法满足企业对于业务数据的应用与处理要求，因此大数据是指必须采用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力与流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据应用于企业管理具有非常重大的意义。它有4个特征：大量性、高速性、多样性、价值密度低。

（1）大量性。数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素和资产。数据从TB级别，跃升到PB级别、EB级别、ZB级别、YB级别，是大数据大量性的重要体现。

（2）高速性。大数据的大量性是指数据达到PB级别或以上，而大数据的高速性是指对达到PB级别或以上的数据处理速度极快，大多数时候不到1 s就实现了。同时，高速性也是指数据具有时效性，超过了时间数据会失去作用。

（3）多样性。大数据的多样性是指，大数据包含结構化、非结构化和半结构化的数据。结构化数据是指存储在传统关系型数据库的结构化数据，而非结构化与半结构化数据是指近年来呈海量级增长的视频、音频、图片等多种数据类型，这些数据无法存储在传统的关系型数据库中，因此需要非结构化数据库进行存储。

（4）价值密度低。数据价值密度低是大数据的一个显著特征，它指的是有价值的数据在所有数据中所占的比例特别低。相对于传统的数据，大数据最大的价值是能为企业提供增值服务、带来经济利益。它能够通过大量不相关的数据发现事务的规律，并通过数据统计比对对现状进行研判，从而能够基于规律和现状，科学地预测预警事务未来的发展趋势，最终为社会各个方面提供知识成果与服务。

大数据核心的特点是需要通过大量数据挖掘事务的相关性，是一种相对的确定性;而非传统的数据分析出来的事务之间因果性，是极明显的确定性;因此两者相比之下，大数据需通过大量的数据提炼一定范围内事务的相关性，此为大数据价值密度低的体现。

2 大数据在企业管理应用的重要性

从计算机技术诞生的那天起，企业的经营管理便离不开计算机技术。随着大数据技术的广泛应用与逐渐成熟，大数据对于企业经营管理等各方面的支撑与应用优势开始凸显出来。大数据对企业管理的应用不局限于企业和行业，企业可以通过对海量用户数据进行分析完善其产品或服务，而政府层面同样也可以利用大数据完善公共服务。下面就大数据对企业管理应用的重要支撑作用进行阐述。

（1）快速获得用户反馈，改进产品及服务。现代社会，商业竞争异常的激烈。不管是创业型公司还是上百年历史的企业，无一不在意用户对其产品或服务的评价与口碑。获得用户认可与持续买单，是企业能够生存与发展的核心。利用大数据技术，企业可以快速地获得用户对产品或服务各方面的评价数据，从而对数据进行多维度的建模分析与关键语义的提取，挖掘出用户对产品或服务比较细致的评价与进一步的需求。企业再根据自身的实际情况及大数据的分析结果，为各个生产要素分配不同的改进权重，迅速地改进产品或服务的各个方面。事实证明，只有持续不断地分析用户的反馈与需求，才能改进产品与服务，使企业在充满竞争的市场环境中获得有力的竞争地位。

（2）提供产品或业务相关性分析，通过营销促进销售额。大数据技术在企业管理过程中，发挥对产品或业务的相关性分析，是大数据技术为企业带来最为直接也是最先被应用的价值。相关性与因果性的区别在于，不存在由于A原因导致B结果这样强烈的逻辑关系，而是呈现较为缓和、不易觉察的关系。因此，相关性分析需要用到大数据技术支撑。“沃尔玛”应用大数据分析之前，并不了解啤酒销售量与纸尿库销售量的关系，在应用了大数据分析技术后，发现其呈现强烈的正相关性。“沃尔玛”根据这一研究结果进行了观察，发现大量父亲在下班后会根据自己的意愿去超市采购啤酒，同时会顺便买回妻子要求带的纸尿裤。通过大数据技术分析出这个现象后，“沃尔玛”立即将两种物品的货架调放到了一起，短时间内极大地促进这两类物品的销售量。

（3）对数据进行整合，达到资源共享，节约企业成本。在数据量呈PB级别或以上级别发展时，如何有效地管理数据并为企业带来效益，就需要用到大数据技术。对于已经开展信息化建设多年的企业来说，其系统的建设呈“烟囱式”系统模式，即大多数系统是根据具体业务的需求，分不同时期由不同人员运用不同的架构进行建设。这种系统建设模式的最大问题是企业的用户数据分散在各个业务系统中，业务系统之间没有任何联系，无法有效地利用数据资源。而现在利用大数据共享技术，企业可以打破系统之间数据孤岛的情况，从而对各用户数据、业务数据进行有效整合，以达到资源共享，节约企业成本。“阿里巴巴”早年由于“淘宝”“天猫”“1688”“聚划算”等不同的应用频频增加，导致了各业务对用户数据出现重复或冲突等问题，后面利用大数据技术进行服务共享调整，整合优化成为稳定的大中台与轻应用的系统结构。通过大中台战略部署将通用的功能整合到中台，从而节省各应用开发成本与资源浪费，并且使基础数据与业务数据得到有效整合，更有利于大数据深度分析与挖掘，支撑起了“阿里巴巴”庞大的业务应用。

（4）大数据技术激活海量数据的价值，使企业管理和战略有了质的转变。大数据除了以上几方面为企业带来价值外，也在一些其他的领域为企业管理带来了重要的支撑。很多企业利用大数据技术进行价值创新与优化，最典型的例子属于小米公司。小米公司的产品种类繁多，性价比极高，甚至承诺其硬件产品利润不超过5%，在极低的利润下，小米仍然可以靠着其强大的创新能力发展成为今天在美国上市的公司。究其原因，是因为小米公司的用户数据价值估值巨大，而这一切的关键是大数据技术的产生，使海量数据的应用分析成为可能，从而为企业的业务管理和战略方向创造了新的转变，提升了企业价值。

3 大数据应用在企业管理中存在的问题

虽然大数据在企业管理过程中为企业的生产经营带来了重大的支撑作用，但是在实际的应用过程中仍存在不少的问题与难点，下面就大数据在企业管理应用中存在的问题与难点进行简要的说明。

首先，在利用大数据分析技术进行用户反馈及产品销售分析方面，如何利用已获得的用户数据再结合具体业务应用场景进行分析是关键的问题，这就要求参与的工作人员必须是精通业务应用场景与大数据技术的复合型人才。而目前企业普遍遇到的难题是懂业务的是业务部门，没有技术背景，而懂技术的信息部门往往缺乏对业务的理解。因此，大多数企业在这样的大数据应用环境下，造成大量的大数据项目应用成果不理想等问题。虽然企业可以通过外聘精通业务的技术专家解决这个难题，但是长此以往，对于企业来说必然会在经济性及在业务保密性等方面带来不好的后果和影响。因此，企业应该在人才培训方面，注重业务与技术的复合型人才的挖掘与内部培养。

其次，在利用大数据技术进行数据整合方面，如何克服数据整合带来的大量人力、物力及推行时企业内部的各种阻力，是大数据应用过中面临的最主要问题，这就需要企业管理层的大力支持与持续推进。而现实中企业管理层对大数据普遍缺乏理性的态度，往往寄予过高的期望，希望通过大数据技术实现企业业务各方面的提升与创新，从而导致当大数据的应用达不到预期的效果后，会出现全面否定大数据项目的现象。利用大数据技术进行数据治理是一个长期的过程，其价值的体现不是一蹴而就的，是一个持续改进的过程。管理层应该对此保有一定理性而又现实的态度，应在预算上尽可能给予支撑，在企业内部管理中持续进行宣贯，为大数据项目的落地营造较好的企业氛围，真正发挥大数据的价值。

4 未来的发展方向与趋势

未来，大数据技术将成为展现企业核心竞争力的推动器。就目前来看，大数据在企业管理的应用发展方向与趋势将体现在以下几个方面。

（1）提升企业创新的工具。利用大数据技术为企业业务提供相关性分析，根據相关性分析结果，改变企业业务管理与营销思维，有效提升企业创新。

（2）重构企业组织架构的利器。利用大数据技术，挖掘企业各种基础数据与业务数据的关联性，从而判断与分析企业现有组织架构的合理性、可用性，为企业架构的重组提供数据支持。

（3）培育复合型人才的土壤。在将大数据技术应用到企业具体业务管理中，挖掘与培育一批能够深刻理解业务的技术专家，为企业带来更好的提升与价值分析，打造企业的核心竞争力。在未来企业竞争力中，大数据将占据越来越重要的位置，复合型人才也将成为企业最宝贵的资产。

综上所述，企业的经营与管理离不开大数据技术的应用与支撑，应用大数据技术能够更好地提升企业竞争力，对企业内部进行合理的调整和完善，但需要解决人才匮乏和管理层的偏见问题，才能让企业在未来走得长远，更好地发挥大数据在企业管理中的价值。

参 考 文 献

[1]郭海燕.大数据在企业管理中的应用研究[J].商场现代化，2018（3）：88-89.

[2]谢春芳.关于大数据技术在企业管理中的功能分析[J].企业科技与发展，2018（11）：241-242.

[3]钟华.企业IT架构转型之道阿里巴巴中台战略思想与架构实战[M].北京：机械工业出版社，2017.

[责任编辑：陈泽琦]