大数据时代企业运营管理创新研究

李 栋，乔辛悦

(1. 中原科技学院，河南 郑州 450000；2. 河南农业大学，河南 郑州 450002)

0 引言

信息技术的发展使得数据在人类生产生活中发挥着日益重要的作用。 大数据是数据的一种类型，最早由美国未来学家托夫勒提出。 2011 年，美国咨询公司麦肯锡公司(McKinsey ＆ Company)给出了大数据的定义，即“大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的大数据群[1]”。 当前，人类社会已经步入大数据时代。 大数据的广泛应用是大数据时代的基本标志，而企业运营管理则是大数据应用的重要领域。

1 大数据在企业运营管理中的作用

1.1 实现数据价值

大数据时代，由“0，1”构成的数据成为企业的重要资源。 数据中蕴藏着丰富的价值，对企业运营管理具有重要的作用。 传统的数据技术在数据的搜集、处理中存在很大的不足，难以有效发挥数据价值，自然也无法实现数据对企业运营管理的作用。大数据则不然，其以海量数据为分析对象，且有着更多样的分析方法、更快速地分析能力以及更直观的呈现效果，这能有效实现数据价值。

1.2 转变管理理念

管理理念是影响企业运营管理效能的重要因素，而大数据则在转变企业管理理念中发挥着独特的作用。 首先，推动管理理念从抽样管理到全样本管理转变。 受技术条件的限制，以往企业在费用管理、档案管理等中多秉持抽样管理理念，即从海量的数据中选择一定的样本作为重点管理对象。 这种管理理念存在一定的局限性，容易出现选样偏差、结果误差等问题。 大数据极大地拓展了可获取数据的类型和数量，为全样本管理提供了技术支持，能够推动管理理念向全样本管理转变。 其次，推动管理理念从因果逻辑向相关逻辑转变。 关联分析作为大数据分析的主要类型之一，注重分析不同数据间的相关性，分析结果更为科学。

1.3 助力企业决策

当前市场环境日益复杂，企业竞争日趋激烈，企业决策作为企业运营管理的重点内容，其是否科学，直接影响到企业的收益与发展。 受信息不对称的影响，企业决策中存在着大量的风险，极易出现决策失误的问题。 大数据在助力企业决策中发挥着重要的作用。 大数据具有极强的数据搜集能力，并且，其搜集的数据既包括传统意义上的结构化数据，也包括半结构化数据、非结构化数据，这有效解决了企业决策中信息不对称的问题，为决策者全面了解企业与市场情况提供了支持[2]。 同时，大数据强大的分析能力，也能为决策者提供可靠的参考，助力科学决策。

2 大数据时代企业运营管理问题分析

2.1 大数据应用环境不佳

大数据应用环境不佳是大数据时代企业运营管理面临的首要问题。 大数据应用是一项长期性任务，需要企业高层对大数据的价值有深刻的认识，并给予足够的人力、物力、财力投入，然而，不少企业高层并没有真正把握大数据的价值，对大数据应用缺乏积极的态度。 组织建设是推动大数据应用的重要一环，当前，大型企业，特别是跨国企业以及国有大型企业，已经组建了大数据部门，如中石油的信息化数字化部、三峡集团的数字化管理中心。 但大量的中小企业尚未组建专门的大数据部门，对大数据的应用形成了制约[3]。 同时，大数据文化的缺失，也不利于在企业内部形成良好的大数据应用氛围。

2.2 大数据应用技术狭隘

大数据技术是一类数据技术的统称，涵盖数据搜集、数据分析、数据呈现等多个方面的内容，并且，每个方面的技术，均有大量的具体技术。 当前，企业大数据应用中存在着狭隘性的问题。 从数据搜集的角度而言，大数据时代，各种类型的数据爆炸式增长，其中不乏重复数据、脏数据，企业在数据搜集中，未能进行数据清洗，致使一些价值极低或没有价值的数据被搜集起来。 从数据分析的角度而言，企业主要采用分类分析的方法进行数据处理，在聚类分析、关联分析、偏差分析等技术的使用中存在滞后性，难以发挥各类数据分析技术对企业运营管理的价值[4]。 从数据呈现的角度而言，大数据可视化没有被很好地应用于数据呈现中，影响了数据分析结果呈现的直观性。

2.3 大数据应用领域片面

广泛的应用性是大数据的重要特点。 从企业运营管理的角度而言，大数据可以应用于企业运营管理的各个环节，整体性推动企业运营管理的创新。但在实践层面，大数据应用领域较为片面，仍然局限于办公系统，在其他方面应用不足。 比如，财务管理应用不足。 随着企业信息化建设的不断深入，企业财务管理模式已经从传统的人力管理模式转变为信息化管理模式，信息系统在企业财务管理中发挥着日益重要的作用。 但大数据并未被有效地应用到财务管理中，财务管理的职责局限于财务数据的搜集、呈现，缺乏增值性。 又如，客户关系管理不足。 企业虽然认识到客户关系管理的重要性，但并未借助大数据来强化客户关系管理。

2.4 大数据应用人才稀缺

大数据时代企业运营管理离不开大量的高素质人才，然而，在实践层面，不少企业面临着大数据应用人才稀缺的问题。 从人才引入的角度而言，企业缺乏目标明确的人才引入机制，未能将大数据人才作为人才引入的重点，同时，企业也未能结合大数据人才的特点、需求，建立起良性的引人用人机制，致使人才结构仍然以传统人才为主，难以适应大数据时代企业运营管理的需求。 从人才培训的角度而言，根据人力资源开发理论，人才培训是人力资源发展的关键，也是以人力资源发展推动组织发展的基本路径。 企业虽然重视人力资源的培训，但在人力资源的培训理念、培训内容、培训方法上存在着很大的不足。

3 大数据时代企业运营管理创新策略

3.1 优化大数据应用环境

良好的外部环境是大数据在企业运营管理中应用的先决条件，也是大数据时代企业运营管理创新的内在要求。 当前企业运营管理中存在的问题，和大数据应用环境不佳有着直接的关系。 因此，要从以下三个方面采取好措施。

第一，提高对大数据的重视程度。 大数据的广泛应用是大数据时代的重要标志。 对企业而言，大数据是企业运营管理数字化、智能化的支撑，对企业的战略发展有着至关重要的意义。 企业管理层要深刻认识到大数据的重要价值，将大数据作为驱动企业运营管理创新的核心力量，为大数据的应用创造良好的条件，如增加大数据应用的投入等。

第二，组建专门的大数据部门。 组织建设是大数据常态化、专业化应用的必由之路。 要从大数据的重要价值与巨大作用出发，组建专门的大数据部门，以大数据部门作为大数据在企业运营管理中应用的主体力量，同时，结合大数据部门的职责，做好部门小组的设置工作，如基础平台组、工具优化组、数据报表组、分析挖掘组、产品服务组等，最大限度实现大数据的价值。

第三，营造大数据文化。 大数据在企业运营管理中的应用，对企业运营管理带来了系统性、颠覆性的变革，企业所有部门、全体员工均要融入大数据中。 对此，要重视大数据文化的营造，将大数据文化融入企业文化建设中，发挥好企业文化对全体员工的引导作用，在企业内部形成自上而下均重视大数据应用的良好氛围。

3.2 创新大数据应用技术

数据分析是大数据的核心，大数据分析技术有很多，并且，随着信息技术的不断发展，大数据分析技术仍在增加。 不同的分析技术有着不同的应用价值，协同发挥好各种分析技术的价值是大数据时代企业运营管理创新的重点内容。 当前，企业在大数据的应用中存在着技术狭隘的问题，严重削弱了大数据对企业运营管理的价值。 因此，要紧扣企业运营管理的内涵、要求，创新大数据应用技术。

首先，加强关联分析的应用。 关联分析是基于关联规则的分析技术，由Agrawal 等提出，不仅可以揭示出数据集的规律，也具有很强的预测功能[5]，主要算法有Apriori 算法、FP－growth 算法等。 在具有相关性的事物分析，如管理模式与管理效能的分析中，可采取管理分析技术。

其次，加强聚类分析的应用。 聚类分析指以数据样本间关联的度量标准为依据，将数据样本划分为多个群组，并使同一个群组内的数据具有高度的相似性，主要算法有k－means 算法、PAM 算法、CLIQUE 算法等。 在绩效考核中，可采用聚类分析技术，将相似的内容，如工作态度、工作技能、工作效果等归结为考核指标。

最后，做好大数据可视化。 大数据可视化是当前研究的热点，指借助可视化工具，将大数据分析的结果呈现出来。 大数据可视化具有直观、明朗的优势，能够多维呈现数据分析结果，为数据的利用提供便利。 在成本分析、预算分析以及宏观市场环境分析中，要做好大数据可视化，用图表为管理者决策提供支持。

3.3 拓展大数据应用领域

运营管理是一项系统性工程，涵盖组织管理、财务管理、人力资源管理、客户关系管理等多个方面的内容。 将大数据全面嵌入企业运营管理中，是推动企业运营管理创新的内在要求。 对此，要拓展大数据应用领域，充分发挥大数据在企业运营管理中的价值。

首先，以大数据完善财务管理。 财务管理是企业运营管理的重点，财务的稳健性、安全性，更关系到企业的长远发展。 要加强大数据在企业财务管理中的应用，一方面，借助大数据强大的分析能力，推动财务管理从传统财务管理向增值财务管理转变，发挥好各类财务数据的价值；另一方面，构建大数据预警模型，加强企业财务安全管控，将财务风险及早暴露出来，并采取有效的措施，提升企业财务的安全性。

其次，以大数据优化客户关系管理。 在市场经济不断发展的今天，企业间的竞争日趋激烈，而客户则是企业的生命线所在。 传统的客户关系管理忽略了客户间的差异，缺乏针对性，极大地影响了客户关系管理的效果，并造成了企业客户流失的问题。 大数据在提高客户关系管理水平中具有独特的作用，最为典型的便是用户画像。 用户画像是以用户真实数据为基础，以信息技术为依托，经由各种数据处理方式、数学模型，来呈现用户行为特征的手段[6]。用户画像能够将用户类型化，为企业客户关系管理提供便利。 要利用大数据开展用户画像，助力企业客户精准化管理。

3.4 打造大数据应用人才

大数据时代的到来，既为企业运营管理创新带来了无限机遇，也对企业人才提出了更高的要求，因此，打造大数据应用人才就成为大数据时代企业运营管理创新的保障，要从以下三个维度做好人才建设工作。

第一，加大大数据人才引入力度。 知识经济背景下，人才，特别是高端人才，成为企业的核心竞争力，而大数据人才则属于高端人才的范畴。 当前，多数企业面临着大数据人才不足的困境，这对大数据在企业运营管理中的应用带来了巨大的挑战。 要加大大数据人才引入力度，以优渥的薪资条件、广阔的晋升空间以及良好的工作环境，提高企业的人才吸引力[7]。

第二，健全人才培训方案。 传统人才以单一技能型人才为主，仅具备某个领域的能力，大数据在企业运营管理中的应用使得大数据素养成为人才的必备素养。 要从培养复合型人才的目标出发，健全人才培训方案，紧扣大数据时代企业运营管理对人才提出的新要求，将专业技能、信息素养以及政策法规意识、职业道德等，纳入人才培训方案中，以集成化的培训方案促进人才的全面发展。

第三，创新人才培训方法。 应用性是大数据的基本属性，传统的人才培训方法在大数据人才的培养中存在着很大的不足。 要从大数据的特点出发，多维创新人才培训方法，积极组织相关岗位的工作人员，对大数据应用较为成熟的企业观摩、考察，学习其他企业的经验，并邀请大数据领域的专家、学者到企业讲解。

4 结语

紧扣大数据时代的内涵、特征，加强大数据应用，是企业运营管理创新的必由之路，也是企业高质量发展的客观要求。 因此，要从当前运营管理的问题出发，围绕优化大数据应用环境、创新大数据应用技术、拓展大数据应用领域、打造大数据应用人才四个方面，采取有效的措施。