大数据时代下企业管理模式创新初探

杨佳欣 中国人民大学

大数据时代背景下，使得很多行业和领域发生重大变革。数据产生智慧，促进企业管理变革。企业管理实践中采用大数据理念和技术手段，围绕不同业务的特点，例如财务管理和人力资源管理等，开发相应的功能，利用数据信息的资源价值，辅助管理工作的开展，可以提高管理的效率与效益水平，起到积极的促进作用，具有推广应用的价值。

一、大数据时代企业管理的挑战

新时期，企业管理者的经营管理理念得到转变，逐步认识到大数据含有的价值，例如基于大数据进行数据归类与整理分析，能够为经营管理决策和财务管理以及人力资源管理等，提供有力的支持与保障。从当前的企业管理实际分析，逐步呈现以下特点：①数据需求增加。②数据利用难度大。具体来说，企业管理需要数据信息的支持，但缺乏数据信息利用的能力，使得海量化数据信息未能得到有效利用，经营管理水平不高。一方面，各项业务每日产生的数据信息未能得到有效搜集。另一方面，缺少高素质的数据分析人力资源和完善的软硬件设施，使得大数据的推广应用面临挑战，需加以完善和优化。

二、实例分析“大数据+企业管理”的模式

（一）案例概述

以A集团为例，是制造企业，传统的业务模式难以适应大数据时代的发展，需探索新模式和新方法，整个过程是转型。企业结合自身实际情况，提出了数字化转型思路，在运营和技术以及管理等方面进行创新，深度挖掘用户的需求，引入大数据技术手段，辅助管理工作的开展。现结合具体实践进行全面分析。

（二）大数据战略的实施

了解大数据的内涵。企业的行业定位是制造业，需要的数据多样化，例如汽车与家电数据需求差异，因此要结合实际情况进行分析。通过了解大数据的内涵，立足于实际情况，按照业务与数字化要求以及大数据内容，构建完善的系统。这里涉及的数据信息，主要为内部价值链的数据、互联网数据以及物联网数据等，通过深度挖掘数据的价值驱动发现问题，实现闭环解决，利用数据驱动变革。

实施路径。回顾企业的数字化转型发展，优先用户相关数据和互联网商用情数据以及IOT数据分析与大数据系统构建。在企业内部对传统数据，制定了数据标准，并且进行数据治理，力求实现快速上线。该企业注重效率与效果，逐步迭代培养数据文化。很多企业推进数字化建设，都不注重文化建设。实际上，数据文化尤为重要，推进大数据应用时要注重文化建设。

资源配置。大数据时代背景下，企业数字化转型发展，必须要组建数字化建设团队，明确业务和资金以及IT人才的投入。建设中既需要关注数据，也要关注业务的责任。完成大数据系统建设后，还要组建大数据运营团队，做好运营维护。

数字化转型的实施办法。企业方面加大IT投入，投入大量的人力资源和资金，驱动流程改进和管理优化以及生产智能化等。积极构建完善的管理系统，实施企业数字化转型的战略计划，建立集团统一的流程、数据以及系统。企业战略计划的内容为重构企业的信息系统，涉及6个运营系统、3个管理平台、2个大门户以及集成技术平台。在具体实践中，利用了2年的时间完成了重构。实施的大数据策略为先实现“数字化”管理透明，再实现数据驱动优化管理。需要了解企业管理所需的数据类型和情况，寻找具有价值的数据。采取的主要策略如下：①培养数据文化，积极展示数据价值。②完善并且统一数据口径、业务指标，构建统一的用户大数据。③事业部运营指标对比分析，营造比学赶帮超的局面。④组建专门的大数据团队。从数据的应用角度分析，大数据能够发现问题，并且驱动企业管理的创新优化，达到闭环管理的效果。该集团的数据主要为内部数据与外部数据，即互联网商情和声音，经过用户数据信息的整合，比如统一的用户数据和IOT数据以及智慧家电数据。整个数字化转型的流程中，打通内部数据为关键一环，也是最为重要的流程。传统的BI，很多企业使用的是IBM和SAP等，而该企业使用的是自主研发的开源平台，实现超3000个业务指标以及超2000个业务报表的分析，获得企业经营管理所需的数据。从大数据处理方面，每年处理舆情信息远不止100万条，随着用户数量的增加，舆情信息不断增加，并且制作了将近1000个标签类型，为精准营销提供支持。

（三）数字化管理的分析

首先，生产制造管理。大数据时代背景下，带动着生产制造及管理的变革，智能制造与数字化管理成为实现。从该集团的数字化转型发展实践分析，在生产制造方面积极走在行业的前沿，引入智能化技术，搭建云管理平台，不断提高制造管理的水平，打造“数字化工厂”，用数据管理生产效率、质量与安全，全面提高管理的水平，创造更多的价值。在管理实践中能够更好地拉近生产与营销中心的距离，将用户需求精准传递到生产车间，并且将生产车间的数据信息反馈给业务部，实现两者的有效互动，为经营管理提供更多的支持。

其次，财务管理。大数据时代背景下，财务管理有了更高的使命。将大数据技术手段，应用到企业业务管理和生产管理等方面，实现对业务数据信息和财务数据信息的及时采集整合，进而以报表或者分析报告等形式呈现，为管理者经营决策提供依据和支持。随着OA系统、ERP系统以及财务分析软件等的应用，促使财务信息化管理水平不断提高，能够更好地发挥数据的价值，助力经营管理决策的科学制定，促进业财融合，强化财务风险内部控制，不断提高企业的经营管理水平。企业使用的各类管理系统、进销存软件是随着科技的发展而来的信息化技术，可助力企业管理杂乱的数据信息，也能够提供灵活、全面的数据分析，提高经营管理水平。

再次，人力资源管理。大数据时代下的企业管理实践中，人力资源管理为重点内容，必须要做好全面严格管理，深度挖掘人员的价值与优势。基于人力资源管理系统，开发人员管理模块、薪酬管理模块、培训模块等，实现对管理业务的分解，发挥大数据技术的应用优势，助力人力资源管理，提高绩效考核工作效率和结果的准确性，并且能够为人员的岗位晋升发展提供支持。

最后，用户管理。大数据时代下的“精准营销”是每个互联网企业都比较注重的，也是研究的重点内容。从具体应用的角度分析，通过线上线下的销售平台和有关渠道，实现对用户数据信息的实时化采集与分析，根据用户的消费习惯和特点，深度挖掘用户的需求，对用户进行定位，形成精准画像，进而结合企业的服务能力和产品生产能力，为用户提供精准营销服务，做到用户满意，提高销售的水平，创造更多的效益与价值，赢得用户的口碑。

（四）数字化转型的实施情况

从集团的盈利能力分析，数字化转型前市盈率水平达到最低水平为8.04倍，当前市盈率为18.96倍。企业生产制造方面，积极推动全面数字化和工业互联网建设，通过价值链数据运营和平台化运作，增强数字时代的企业竞争力。与此同时，试点智能化采购并且引入了智能算法，提高采购的执行效率以及相应能力。另外，还推出了公有云平台，助力上游供应商数字化转型，优化供方库存管理，生产管理方面，利用自主研发的MRP系统和智能排程，进一步深化多工程协同生产计划以及价值流跟单采购计划。采用产品品质数字化管理模式，并且逐步向着供应商与市场端延伸，借助“品质云”增强供应链管控的透明度。利用工业互联网平台，并且积极推进安全和环境以及能源的数字化建设，综合利用移动化和设备联机等手段，实现工厂EHS可视化管理和智能化预警。目前，企业的数字管理能效升级改造已经覆盖将近20家工厂，单台产品的生产电能可以降低15%，发挥企业的力量助力双碳目标的实现。除此之外，智能制造水平也不断提高，当前企业机器人使用密度已超过320台/万人，并计划在2023年实现530台/万人的目标。

三、大数据时代下的企业管理创新策略

（一）做好企业管理需求的分析

大数据时代背景下，企业的各项管理实践都可以利用信息化技术手段辅助工作的开展，例如生产制造和业务管理以及财务管理等，数据信息的应用价值很高，高效化利用数据信息是企业思考的重点问题，必须要做好积极分析，不断提高企业管理水平[1]。从企业数字化转型的推进角度分析，必须要做好需求的调查与分析，了解业务类型和管理模式等的实际情况，积极做好需求分析，明确企业管理的具体需求，制定完善的数字化转型方案，高质量推进各项工作，保障企业转型目标的实现。企业管理实践中采用大数据手段，需要考虑到每个企业的组织架构和管理体系特点，由于产业类型差异、数据类型不同，没有统一的标准，则会增加数据处理的难度，可能会造成统一数据视图的缺失，影响数据信息的应用，无法衡量数据价值，很容易造成数据孤岛，影响企业数字化竞争力。这需要理清数据来源，做好数据价值的挖掘，构建统一的标准和格式，形成数据关联性和规范，为管理工作的开展提供基础数据源，保障各类数据信息得到有效采集和分析以及利用，提高管理水平。需要注意的是，在具体分析的过程中要对企业当前的信息化水平进行调查，了解存在的不足与薄弱点，进而高效化推进数字化转型，保障管理工作的高质量开展和落实。从实际应用的角度出发，引入适宜的信息化技术和软件，为企业经营管理提供支持与保障，全面提高管理的水平，助力业务管理和财务管理等工作高质量开展。深度挖掘数据信息的价值，辅助企业经营管理，创造更多的管理价值与效益[2]。

（二）做好数据分析人才队伍的建设

随着企业经营管理模式的转型发展，大数据技术的应用更加广泛，使得很多数据信息待挖掘和利用，对各个岗位的工作有了更高要求，必须要高度重视。从实践的角度分析，要注重做好数据分析的人才队伍建设。一方面，要积极引入专业人才，壮大企业的数据分析队伍。另一方面，要从企业的内部队伍中选拔高水平人员进行培养，满足企业管理的数字化转型发展需求。日常管理实践中对参与数据分析和管理的人员，则要做好业务培训，使其可以有效掌握数据采集和分析等方法，高效化推进各项工作。立足于各个岗位实际，细化分解数据搜集和分析等的具体工作，形成全部门参与和全人员负责的局面，全面提高经营管理水平，发挥大数据技术的应用价值[3]。

（三）做好数据安全管理

大数据时代背景下人人都在用数据，数据也在以各种形式服务，人们享受到数据的便利和价值的同时，也面临着数据安全风险。互联网环境下，数据对企业经营具有很高的商业价值，但是数据分析与应用也更加复杂，数据管理的难度很大。如何高效化利用数据信息，同时做好数据安全的保障，具有重要的意义。近年来，数据安全问题频发，引起了人们的高度重视。实施数据安全管理措施，对大数据存储和传输等环节，加大安全保护力度，具有重要意义，也是解决信息泄漏的重要措施[4]。利用数据库安全审计系统，实现实时化监测以及智能化分析，并且还原各类数据库操作；按照规定设定及时阻断违规操作，实现对重要数据以及图表等的有效保护；对数据库系统漏洞和登录账号等各类操作，实施全面化跟踪与操作，及时发现数据库异常使用情况，保障管理到位。除此之外，还提供包括记录和报警以及中断等各类相应措施。采用数据库保护技术手段，比如数据发布匿名技术和社交网络匿名保护技术等，形成强大的保护体系，为数据信息的使用提供强有力支持与保障。从企业的数据使用管理角度分析，则要做好安全管理。在推进数字化转型建设的同时，需要做好数据安全保障工作。通过人员安全教育与培训，增强人员的安全意识，规范化操作系统，消除对系统的安全威胁，切实保障安全管理到位。与此同时，还要做好系统维护和管理，做好全面保护[5]。

四、结语

综上所述，对于大数据时代下的企业管理工作开展与落实，积极树立大数据思维意识，构建完善的软硬件基础，为数据信息的挖掘和分析以及使用提供支持，具有重要的意义。未来，企业的数字化管理水平会不断提高，对于数据的应用能力也会不断提高，能够更好地助力经营管理工作的开展与落实，创造更多的效益与价值。