基于大数据环境企业管理模式革新

张辉

摘要：当前，大数据对于许多中国公司的生产和运营起着非常重要的作用。 在这种情况下，企业管理方法面临着重大挑战：传统的数据收集方法和工具已无法满足当前企业管理的要求，大量数据则需要更有效的工具和处理方法。我国企业的信息管理应抓住大数据环境中的机遇和挑战，并根据实际需要进行创新和改革。本文主要分析大数据环境下中国企业管理模式的现状，并提出一些新的想法来促进企业管理模式的创新。

关键词：大数据环境;管理模式;创新

一、大数据概述

（一）大数据的概念

大数据是一项使用互联网软件工具收集，处理和管理公司生产和运营信息的活动。大数据主要包括海量数据，多样化，快速增长和高实时性等特点。随着不同公司的数据规模和信息处理需求的增长，将大数据技术用于公司信息管理可以有效地促进内部数据处理和管理改革创新。首先，公司当前的年度数据处理量取决于公司数据量处理的级别，数据主要有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三类。当前我国企业的大部分数据都是非结构化数据。它的特点是异构性，多样性和复杂性[1]。在公司信息数据处理过程中，数据经常在一个时间单位内更新，并且具有高度分散性，这就是为什么在动态数据信息处理过程中会出现某些识别困难，处理困难和传输困难的原因。

（二）大数据在企业管理中的作用

大数据技术在公司管理中的作用是为公司数据处理和业务目标提供适当的软件支持。特别是在公司之间激烈竞争的情况下，数据挖掘，信息处理和管理等大数据技术可以有效地完成对公司大量数据信息的搜索，识别和处理，并根据发展规律制定信息管理制度，保证公司的战略目标满足业务需求的业务战略。当前，中国的大公司和学术研究机构已经建立了处理和管理大数据信息资源的系统，并且正在对公司信息处理以及与信息挖掘，信息识别和信息管理相关的内部管理进行创新研究。因此，在大数据环境中管理企业信息需要使用多种大数据技术来收集，处理和分析大量数据，以提高企业数据的应用和管理效率。

二、大数据环境中对企业管理模型创新的需求

（一）改善公司治理目标的相关性

面对公司市场日益激烈的竞争，公司应制定明确的管理和发展目标，以实现公司的快速发展。通过使用大数据技术来挖掘，处理和管理公司信息，可以加速公司财务信息和业务信息的交换和处理，并且在信息管理市场发生变化时，可以在短时间内快速做出公司决策。因此，将大数据技术用于公司信息管理可促进高层管理者和下级部门之间的信息交流，并可通过挖掘和处理有关公司数据的大量信息来改善公司信息管理的决策。

（二）优化公司的管理架构

随着中国多种所有制经济的迅速发展，公司的制造和经营活动越来越依赖于市场需求。市场多元化在产品多元化方面的价值影响了业务决策和发展。因此，对数据进行分析挖掘，云计算等先进大数据技术的应用可以有效地创新公司原有的管理架构，从而开发出与企业发展相适应的管理模式，可以提高公司在市场竞争中的份额。用于信息处理和挖掘的大数据技术使公司能够准确把握自己的发展优势和劣势，从而优化公司的管理内容和結构。从整个公司大数据的发展角度来看，通过在公司内部建立大的信息管理数据结构，可以有效地整理出公司的数据信息和管理框架，具有重要意义和必要性。

（三）促进决策方法的变化

在公司的传统管理模型中，决策权始终由经验丰富的经理或业务精英来掌管。在大数据时代，一些新兴的社交媒体和社交网络的出现加快了信息传播的速度和范围，使舆论和建议成为业务决策的重要基础。同时，这种自下而上的决策模型也将增强公司的热情和凝聚力，使企业能够更好地发挥集体效力。在大数据环境中，主要的决策过程基于所有相关数据，而不是样本数据。通过汇总和分析所有数据，能确定现象的良好相关性。同时，大数据促使管理人员不仅依靠自己的经验和直觉，更通过数据收集和分析做出决策。摆脱旧的“体验为先”的思维模式，使决策结果更加科学和准确，降低公司决策选择的风险。

（四）提高公司信息处理的效率

在大数据环境中，公司拥有大量的数据信息，因此在短时间内识别和处理信息已成为业务管理的重要主题。组织可以使用简化映射模型来减少大数据技术中的相关流程，大数据技术是多个高性能并行计算平台的集群[2]。简化映射模型中的多个商用服务器可以大规模运行算法图形和文字处理，从而有效地提高处理和管理公司信息的效率。组织可以使用简化映射模型来处理所有部门中各个级别的数据信息，并管理其中包含的有效信息，以帮助企业做出正确的业务决策。

（五）更准确地抓住机会

传统的了解市场的方法主要是进行市场研究，但是这种方法通常无法跟上市场变化的步伐。大数据本质上是预测行为，通过分析产品的市场数据，了解不同客户群体的需求，及时抓住市场的变化，并实时进行改进和创新以提高产品的竞争力。同时通过最及时的信息来获取竞争对手的商业进展情况，将竞争者重要信息用于分析其下一步行动，并制定最佳的应对策略以占领更多的市场份额。

（六）降低运营成本

通过分析和检查所获得的数据，可以发现公司管理中的一些问题，从而使公司经理可以跟上公司内各个部门的工作状态和经营状况，并及时解决资源分配不合理的问题。可以调整有限的资源带来最大的收益。这不仅可以改善资源的使用和整个公司流程的运营效率，而且可以使公司的管理和决策更加科学，降低生产管理中的运营成本。

三、大数据时代企业管理面临的挑战

（一）业务经理不重视大数据的使用

因为公司的管理者们没有意识到大数据的商业价值，对大数据及其相关技术的使用缺乏重视。在中国许多企业领导者认为，大数据只是简单的数据归纳和收集，没有真正了解大数据的内涵，所以也无法在实际管理中挖掘出大数据的作用和价值。一些公司甚至认为财务报表和损益表比大数据更有价值。在数据时代，大数据可以使公司处于行业的最前沿，带来更精准的业务开发和更高效的运营等一系列好处。随着信息时代的到来，企业的信息渠道逐渐扩大，但还是有很大一部分企业业务经理没有意识到大数据的使用和其背后蕴含的价值。

（二）商业智能水平有待提高

大数据的主要技术包括数据存储，数据处理和数据挖掘。随着信息技术的不断发展，诸如云计算技术和交互行为技术等各种新技术逐渐出现。商业智能是一种数据处理工具，将各种现代技术与数据采集，整理和分析等功能集成在一起，并为公司提供了数据分析技术和方法。当前，许多公司和公众都不熟悉商业智能的概念。这个概念涉及金融，电信，网络和电子商务等行业，并且尚未广泛使用。因此，大数据环境中的企业无法及时调整导致问题产生，给公司运营流程带来了极大的挑战。

（三）没有正确看待大数据

随着互联网和通信技术的飞速发展，大数据时代逐渐来临，企业数据量呈现出巨大的增长趋势。有许多类型的企业数据，包括纯数字文本的结构化数据，以及图像，音频，视频，地理信息等半结构化和非结构化数据。大多数公司当前的数据处理方法仅适用于处理结构化数据，但是当前公司中的非结构化数据占公司总数据的85%，这就是公司必须及时采取措施的原因，要及时开发出处理这些非数据结构的有效方法[3]。

（四）大数据存在数据集成问题

传统的企业信息系统是由不同的系统平台组成，不同商业模块之间的数据难以共享。许多公司在收集，集成和使用数据时都将重点放在重要的业务领域上，而忽略了非关键的业务领域。因此，公司还需要建立数据仓库或数据集市等来集成和分析相关数据，然后实现跨平台的数据关联和集成。

（五）大数据的安全性问题

大数据时代中国公司的数量急剧增加，数据显示出爆炸性的增长，使数据保护更加困难。当前，网络空间主要以计算机模型的形式出售，这很容易导致黑客攻击。如今，电子商务网络的交换变得越来越普遍，存在严重的风险，即公司自身的机密信息，商业活动数据和重要的客户信息都有可能丢失。网络黑客的技术越来越先进，如果黑客入侵了公司的信息系统，将会对公司造成严重的威胁，造成巨大的经济损失。

（六）企业处理数据缺乏及时性

当前，随着全球经济的融合与发展，经济制约因素越来越少，企业发展的内外部环境发生了巨大变化。为了使公司平稳发展，必须处理更多的数据问题。只有弄清公司流程的状态并适当解决各种市场问题，公司经理才能随着信息技术的飞速发展在市场上占据有利位置。在大数据时代的背景下，没有公司可以选择逃脱，只有积极的反应才不会被历史趋势所淹没。在大数据环境中，公司需要处理越来越多的数据，这要求管理人员需要特别注意这些数据的处理。只有提高数据处理和应用技能，才能促进公司的健康发展。

（七）缺乏大数据人才

人才是公司之间竞争的核心力量。自第三次工业革命以来，对人才的需求增加了。作为一个新兴行业，大数据处理在人才需求方面遇到了许多问题。目前，该领域的人才主要由学校和社会提供。当前大学的人才培养体系不够用灵活。，许多高校的教育目标无法满足社会的需求，高校日常教学比较重视理论知识的学习而忽视了与实际市场运作的结合。而社会对人才的需求更多地取决于实践技能。由于社会在人才培养方面忽略了系统的理论知识的传授，因此人才缺乏系统的，完整的工作能力。在大数据时代，数据处理和分析已远远超出了信息营销和管理的范围，只有拥有高素质，综合的应用人才才能实现公司的可持续发展。但是，目前中国许多公司对此没有给予足够的重视。

四、大数据时代背景下实现企业管理模式创新的主要策略

（一）真正了解大数据的重要性

公司经理的态度决定了公司的决策和发展。因此，在大数据时代，必须改变公司经理的意识以改变公司管理模式。这就要求企业管理者根据当前市场形势积极寻求创新和突破，及时改变传统的管理模式。企业管理者首先要对数据的商业价值有清晰的了解，并將数据与公司最重要的决策联系起来，以考虑到公司数据的重要价值。公司的相关技术人员应积极与公司高管沟通，并在公司做出决策时提供意见和建议，以便公司高管认识到数据的重要性。如果单个数据不能满足公司的要求，则需要使用广泛的数据分析系统进行分析。

（二）提高企业的商业智能水平

公司的商业智能水平取决于公司的信息基础。为了实现公司的智能业务管理，必须提高公司的信息水平。提高商业智能水平的信息化不仅仅是硬件的信息化，更是企业人才和思想的信息化，要培养全体员工的信息素养，企业的所有员工必须意识到数据对于企业管理的重要性。信息系统的成功只能通过提高数据的质量，真实性和可靠性来保证。此外，公司还应注意人才的引进和提升。商业智能包括三个部分：数据仓库，在线分析和处理以及数据挖掘。由于商业智能是建立在公司系统的基础上的，因此公司还必须不断提高其知识管理水平，以获取更多知识并实现知识交换。

（三）基于大数据分析的公司数据及时处理

在信息和数据快速增长的时代，业务活动和决策也面临新的挑战和机遇。为了维持良好的运营和发展，公司必须正确地分析和处理数据，同时对不断变化的市场状况做出反应，以便记录公司的运营情况。全面详细的挖掘数据，然后将其用作大数据分析的基础，以支持公司执行流程和决策。

（四）加强大数据人才培养

过去高校侧重于传授理论知识，这不利于促进创新和学生协作。在教学改革中，需要充分利用大数据信息技术，提高学生的学习热情，提高学生自主学习的意识，将大数据概念的知识纳入专业课程，指导学生不断改进数据收集、集成和分析的功能。大数据人才的培养不仅取决于大学的不断改革创新，还需要国家和社会的共同努力。国家应在大数据时代发挥领导作用，为大数据时代的人才培养创造有利条件。高校应进一步加强与市场和企业的交流与沟通，完成需求评估，为社会和企业培养更多的大数据人才。通过引入大数据专业的教师和专家，提高了大学培养大数据专业人才的能力，丰富人才素质，为业务发展提供支撑。

（五）建立商务智能企业信息平台

在大数据时代，数据信息是企业的宝库。为了收集更多数据，需要不断改进信息，并进行与产品设计，生产，管理，销售，客户管理等有关的更改。凭借自身的发展地位，它构建企业自身的商业智能信息平台，以尽可能加强公司内部的信息交换[4]。企业决策的基础取决于信息数据的可靠性，只有在更有效地收集，处理和分析信息的基础上提高信息质量，企业信息系统才能平稳运行。企业商业智能信息平台可以有效地解决跨公司数据集成的问题，并可以通过在线分析，处理以及数据挖掘来帮助构建企业商业系统平台。

五、结语

大数据快速发展的当前阶段已影响到社会的各个部门，在这种新形势下，企业必须不断创新管理模式，提高大数据知识在企业管理中的应用，以提高公司在市场上的竞争力。本文主要分析大数据时代的公司管理问题，并在此基础上提出适当的解决方案，以支持当前公司管理模式的革新和促进企业发展。

参考文献：

[1]许诚.大数据环境下企业管理模式创新简析[J].中小企业管理与科技（上旬刊），2019（11）：36-37.

[2]屈玉阁.基于信息化的大型企业运行机制研究[D].哈尔滨工程大学，2015.

[3]癿彩云.基于大数据的现代企业管理模式[J].商场现代化，2018（12）：72-73.

[4]陈蕊.基于大数据的企业管理模式改进[J].知识经济，2018（17）：110-111.