探究大数据时代企业管理面临的挑战与解决对策

王益妃

摘 要：随着我国科学技术的不断发展，当今人们已正式进入大数据时代。市场经济的到来，加剧了企业之间的竞争，企业要想实现长足发展，就必须跟上时代发展潮流，融入大数据理念和技术。但大数据作为一把双刃剑，在给现代化企业管理带来发展机遇的同时，也带来了诸多挑战。基于此，本文先阐述大数据的含义与特点，并提出大数据时代企业管理所面临的挑战，最后探究相应的解决对策。

关键词：大数据；企业管理；挑战；解决对策

中图分类号：F270.7 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）10（b）-125-02

在信息技术飞速发展的背景下，当今市场格局也得到了发展，大数据成为企业发展的重要依托，这就对企业掌握数据能力提出了更高要求，大数据也深受企业重视。大数据中包含着庞大的数据网络，能够在新格局下不断发挥企业的资源优势，因此大数据也得到越来越多企业管理层的应用，在企业管理中，充分融入大数据技术，对数据群进行挖掘和整理，从中提炼出有价值的信息。采用量化评定标准为企业运营情况提供精准数据和可操作战略。但是，大数据技术也给企业管理带来了诸多挑战，为了能够全面掌握大数据技术，还需要对企业管理展开调整，从而顺应大数据时代发展需求。

1 大数据相关阐述

1.1 大数据概述

大数据从字面意义上是指海量的数据集。但大数据的含义不仅如此，还包括大数据技术，如数据挖掘、数据分析等。大数据与人们的生活息息相关，如网购平台淘宝、京东等都需要对海量信息进行搜索、对比、分析，这些都是大数据的应用表现。麦肯锡咨询公司所发布的大数据技术相关报告中，对“大数据时代”作出了定义，其是指数据已渗透到各行各业中，并成为重要生产要素的时代。

1.2 大数据的特征

大数据概念在国际上并没有统一的标准，但其具有以下几个特征：

（1）规模性。大数据的规模不断扩大，搜索、分析的规模量也有所增加，全球各地只要有互联网平台的地方就会产生数据源，并汇聚成海量的数据集。大数据量级不能用GB、TB、PB衡量，而是用规模更大的EB、ZB量级衡量。

（2）多样性。多样性是指大数据的多种数据源，数据结构和类型非常多，其中包括各种数据，有全结构、半结构，还有非结构。内容涉及多方面，如文字类数据、图片类数据等，还有网页，同时也包括视频、地理信息、点击流量等。

（3）高速性。大数据信息流动非常快，该特性会造成数据价值急速降低，甚至是消失，因此数据信息具有非常强的时效性，数据生成也非常迅速。在《大数据时代》中维克托提到，大数据增长速度是时间经济增长速度的5倍以上。

（4）价值性。大数据中有非常多的可挖掘价值。虽然大数据中蕴含非常高的价值信息，但价值密度非常低，即大数据中并非所有数据都有用，只有一部分数据具备核心价值。

2 大数据时代企业管理所面临的挑战

2.1 未形成有效的大数据思维

大数据的思维方式较为复杂，并已影响到每一个行业。例如，百度可以根据用户的浏览搜索情况、点击量等，精准推送信息，满足用户多方位的浏览需求；淘宝可以根据用户浏览商品信息，分析用户购买力、喜好等，针对性地推送商品信息。而这些准确的信息定位就是大数据运行的结果。当前，人们对于大数据达成了以下几点共识：

第一，分析数据可对结果分析精准；第二，每一处数据都会被相应的方法而捕捉到；第三，重视相关性；第四，运用科学计算思维构建立体模型。

虽然人们对以上四点已经形成了共识，但是部分企业在管理中难以做到这四点。例如在数据分析上，数据分析产生精准结果是在定性轻以及重视定量的基础上形成的，但多数企业则是相反，重视的是定性非定量，在结构、属性等未明确的情况下，匆匆定下结论，造成企业管理、营销相混，与大数据思维不相符，无法充分发挥大数据的积极作用。还有很多企业在管理中照搬传统管理方式，注重因果关系，任何事都要刨根问底。而大数据时代下人们更加追求相关性关系，并非是因果关系。面对数量众多的大数据，我们只是知道了表象“是什么”，而未能了解深层的含义“为什么”。

2.2 数据信息真实性与可靠性要有效选取

大数据时代，数据是企业的无形资产，但是，企业所收集的数据是否有价值，是否有挖掘空间才是最重要的。但是即使是高级的数据库，也可能搜索出没有价值的垃圾数据，这些数据会给管理者决策造成负面影响。因此，无论是哪种数据来源，都要求企业能够对这些数据真实性、可靠性进行甄别。

2.3 数据分析的局限性

当今数据信息已经改变了人们的日常生活，但也要求我们认识到，大数据分析由于技术的限制，局限性大。企业决策者需要认识到，大数据虽然可以给人们生活带来方便，企业管理、经营决策也可根据大数据模型分析、解决，但管理者无法通过技术来预测活動，难以消除活动中存在的不确定性，更不能分析其价值观、情感表达。大数据虽然已融入各个行业，但其本身并不完善，企业必须要认识到这一情况，采用先进技术和思维优化大数据存在的漏洞，不断创新，灵活运用大数据才是最正确的。

2.4 企业管理落后，不会变通

改革开放之初，很多企业都从中获利。当时传统实体经济作用非常大，但时代在进步，随着时间的推移互联网迎来了高速发展，很多传统企业未能适应互联网发展大潮而渐渐失去了竞争力，最后只能“关门”。当前虽然有部分企业开始意识到网络平台的重要性，并想通过网络来“谋生”，但是早期管理思想、模式依然滞后，管理者思想依然局限于传统数据库信息中，不符合当代消费者的消费观念。企业缺乏大数据操作人才，也难以获取有效信息数据，无法确保数据及时与准确。而大数据则改变了传统管理方式，影响到传统媒体与金融业。

3 大数据时代下加强企业管理的对策

3.1 推动扁平化管理

在正式步入网络时代之前，管理者向下级传达一系列的指令与通知时，通常都是先传递给中层，再传递给基层，这是纵向管理方法，这种信息传递方式往往会造成数据信息失真。同时，如果基层出现了问题要及时汇报给企业领导，还要一级一级的传递上去，中间过程非常多，很有可能错过最佳的有效处理时间点。

大数据时代不管是管理者所下达的命令，又或是基层所提交的问题，均可通过平台统一发布。这是由于在网络背景下，信息传播快速、方便，能最大程度避免信息传达时的多阶梯传统，确保信息的准确性，实现扁平化管理。这种信息的扁平化能有效减少企业层级结构，运用信息化的管理方法，可以帮助企业管理人员实时快速获取员工动态，及时告诉员工业务以及管理的情况。所以大数据时代的管理模式已从“金字塔”情况转向了扁平化管理。例如美国微软公司就是构建了数字神经系统，该系统主要用于员工发布信息、共享信息，这样即可保证信息发布和反馈的实时性。

3.2 积极采用科学决策方法

（1）有效掌握大数据。《Time》指出，不管是哪一个领域，如政治、公共、商业等，以直觉、经验决策的优势不断下降。大数据时代下需要采用合理、科学的决策方法。在传统企业管理模式下企业管理者要找出问题以及其产生的原因，这极有可能错过问题的最佳解决时间。在大数据时代下，管理者必须要转变决策思维，只需要对数据分析得到相应结论即可，无需挖掘数据信息的根源。

（2）决策大众化。传统企业决策模式都是通过高管进行决策，一旦决策产生错误会使企业在经营发展中产生较大的失误，甚至可能因此而“关门”。大数据时代下，企业获取信息的渠道众多，而且信息架构也较为完善，因此决策主体需要由高层决策转向大众决策，这样才能够保证决策信息的完善性。

（3）事先预测。大数据的到来为企业事先预测提供了多种可能，企业管理人员通过收集各种信息为决策者提供有用的信息，确保信息支持的有效性，避免过去事后解决问题的情况，导致决策信息过于滞后。例如Farecast系统，采用数据分析，预测机票价格精准率达80%，每一张机票可为客户至少节约50元。可见，大数据预测可突出其动态性、时效性、规律性，并且企业管理中可以全面掌控数据的三种特性，为企业管理决策注入新的活力。

3.3 展开大数据库营销管理

企业需要时刻获取单个用户数据信息，并和相关用户信息数据结合分析，这样即可更好地掌握市场消费趋势，为企业后续发展提供有效帮助。通过对大数据进行分析、预测，可以分析行业发展、市场发展的趋势，对新市场进行洞察，及时掌握市场机遇，将错误数据、虚假数据进行判定和过滤，提取更有价值的数据信息，帮助企业管理层作出科学决策。

在大数据时代下，以产品为核心的营销思维已不适应市场发展趋势，消费者更加注重个性化服务，所以必须要以客户为销售核心。第一，开展大数据营销的基础是对消费者行为分析。企业结合产品的信息浏览时间、频率、使用率、访问习惯等，对消费者购买行为展开分析，以此得到用户的数据信息；第二，选择具有价值的信息，根据用户在网上的搜索记录等，对信息进行整理、甄别，选择目标客户；第三，做好用户体验，在满足客户需求时为他们提供超出预期的体验，为用户提供优质化的服务。

3.4 全面利用可视化工具

现如今，可视化数据要比文字数据更有竞争力，如视频、图像、图形等展现杂乱无章的数据，并深度挖掘、诠释数据间的相关性、发展态势。数据可视化要同时实现可视性、交互性、多维性。特别是在大数据时代下，新型可视化工具要具备的特性包括：第一，简洁的界面，容易操作；第二，多样化的展现形式；第三，多样化数据集成；第四，实时更新。如今常见的可视化工具有Google chart API、Processing、icharts等。通过可视化展现产品，可以更吸引客户眼球，也能够更加直观地展现产品功能。

4 结语

综上所述，随着互联网技术不断发展，大数据的到来绝非偶然，大数据时代的开启，使每一个企业都处在大数据的浪潮中，受到大数据带来的影响。如果无法和时代一起进步，就会被时代所抛弃。因此，企业必须抓住大数据时代带来的机遇，勇于迎接挑战，这样在大数据浪潮中才能实现可持续发展。

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