数字经济背景下企业管理模式优化路径探究

◎文/濮裕平

一、引言

随着数字经济的飞速发展， 传统的企业管理模式面临诸多挑战，如何适应数字经济发展形势要求，构建管理新模式，是每一个现代企业必须面对的问题。 数字技术的广泛应用和互联网的普及不仅重塑了企业的运营和管理模式，还改变了企业与客户、供应商以及其他利益相关者的互动方式。 在此背景下，企业管理的角色也发生了根本性转变，从过去的经验驱动逐步过渡到现在的数据驱动，对企业的组织结构、 决策机制乃至企业文化都带来了深刻的影响。 由此，本文将深入探讨数字经济背景下企业管理的特点、趋势以及面临的挑战，并提出数字经济背景下企业管理模式优化路经， 以期帮助企业在数字经济时代实现高质量发展。

二、数字经济背景下企业管理的主要模式

（一）数据驱动决策管理模式

数字经济背景下， 数据驱动决策管理模式成为企业发展的主要方向。 在这一模式下，企业侧重于从大数据分析的角度获取洞见，从而优化决策过程，提升业务效率。在此模式下，数据被视为企业的核心资产和资源，能够支持更精确、更灵活的决策，以应对复杂和不断变化的商业环境， 不仅涉及企业内部操作， 而且延伸到客户关系管理、市场趋势预测和供应链管理。 通过利用先进的数据分析工具和技术， 企业能够实现对各种类型数据的实时收集、处理和分析，从而获得有关市场、客户和竞争对手的深入洞察。 例如通过集成内部和外部数据源，企业能够构建更全面的客户画像，支持个性化营销和客户体验优化。在供应链管理方面， 数据驱动决策管理模式可以帮助企业更好地预测需求、优化库存和提高运营效率。 同时，该管理模式也促进了企业内部的创新和协作， 通过建立数据共享和协作平台， 企业各部门和团队能够共享数据和见解，支持跨部门协作和创新。 数据分析师成为决策过程的核心角色， 他们能够将数据转化为可操作的洞见和策略，支持企业的战略规划和执行。

（二）弹性远程工作模式

数字经济的高速发展使企业有必要探索和采用弹性远程工作模式。 在这一模式下，员工不再受到传统办公室空间的限制， 可以根据自身的工作和生活需求灵活选择工作地点和时间。 利用云计算、移动技术和协作工具，企业能够构建虚拟的工作环境， 支持员工的远程和异地工作，不仅提高了员工的工作满意度和生产力，也使企业能够吸引和保留全球范围内的顶级人才。 在弹性远程工作模式中，企业的组织结构和管理方式也发生了变化，传统的层级结构被更灵活、更分散的网络结构所取代。 团队和项目成为组织和协作的核心单元， 员工在团队中扮演不同的角色，根据项目的需要进行动态调整和组合。 企业管理的焦点也从控制和监督转向启发和支持， 企业管理者的角色变为教练和引导者， 支持员工的自我管理和职业发展，帮助他们应对远程工作中的挑战和机会。 通过建立明确的目标、指标和反馈机制，企业能够确保员工的绩效和贡献，同时保持管理的灵活性，提升员工的创新能力。

（三）AI 技术与人力协同管理模式

AI 技术与人力协同管理是数字经济背景下新兴的企业管理模式。 在这一模式下，人工智能技术与人力资源相结合，共同推动企业的运营和发展。 企业利用AI 技术优化和自动化各种业务流程和任务，从客户服务到供应链管理，从数据分析到创新研发。 AI 技术不仅提高了企业的管理效率和质量，也释放了人力资源空间，使员工能够专注于更高价值、更具创造性的工作。 在人力资源管理方面，AI 技术帮助企业更精确、 更个性化地管理和发展员工。 通过数据分析和机器学习，企业能够识别员工的需求和潜力，制定个性化的培训和发展计划。 AI技术也支持更公正、 更透明的绩效评估和奖励机制，提高员工的积极性和忠诚度。 同时，AI 技术与人力协同管理模式也推动了企业的创新和变革，人工智能技术带来新的业务模式和价值主张，挑战和扩展企业的边界和能力。 人力资源作为企业的核心资产，需要不断学习和适应，以满足数字经济的发展需求。 在这一模式下，企业文化和价值观也发生了变化， 创新和学习成为核心竞争力，员工被鼓励探索和实验，勇于面对失败和不确定性。企业领导者和管理者需具备更开放、 更灵活的思维，支持和引导组织的变革和发展。

三、数字经济背景下企业管理面临的挑战

（一）存在数据安全和隐私泄露风险

数字经济背景下， 企业管理面临着严峻的数据安全和隐私泄露风险。 首先，企业在数据存储和管理过程中面临着外部攻击的风险。 黑客和网络犯罪分子利用各种手段，如恶意软件、钓鱼攻击等，试图窃取企业的敏感数据，一旦数据被盗，不仅企业的经济利益会受到严重损害，企业的声誉和客户信任也会受到不可挽回的影响。 其次，内部威胁也是数据安全面临的重要问题，员工的误操作、恶意泄露或者系统管理不善等都会导致数据的丢失或泄露。 企业内部对数据安全意识的缺失以及对数据安全措施执行的不足，增加了数据被泄露的风险。 最后，随着法规和标准不断演变， 企业在遵守不同国家和地区的数据保护法规方面也面临挑战。 不同的司法管辖区有不同的数据保护和隐私法规， 企业需要确保在全球范围内遵守所有相关法规，否则会面临法律诉讼和巨额罚款。

（二）技术更新滞后和人员培训不足

技术的迅速发展是数字经济时代的另一个显著特征，但也给企业管理带来了明显的挑战。 技术更新滞后和人员培训不足， 成为阻碍企业充分利用数字经济优势的重要因素。 技术更新滞后意味着企业无法充分利用最新的技术来提升运营效率、 优化客户体验和创造新的商业价值。 过时的技术基础设施和系统不仅运行缓慢、效率低下，也缺乏必要的安全性，容易成为安全漏洞和风险的源头。 企业无法跟上技术的快速演进，将在市场竞争中逐渐失去优势。人员培训不足是技术更新滞后的重要原因。企业员工， 特别是管理层和决策者缺乏对新技术的深入了解和掌握，无法将新技术有效融入到企业管理和运营中。员工技能和知识不足， 不仅影响企业内部的效率和创新能力，也影响企业与客户、合作伙伴的关系和互动。

（三）数据整合和分析能力不足

数字经济背景下，虽然企业有能力收集大量数据，但很多企业在数据整合和分析方面的能力仍然不足。 数据分散在不同的平台和系统中， 企业缺乏有效的工具和方法将这些数据整合在一起，形成一个完整、准确和可用的数据视图。 在企业管理中，数据整合的问题表现为存在数据孤岛现象，即数据被锁定在不同的部门、业务单元和系统中，缺乏通用的数据平台和标准，导致企业无法全面、准确地了解业务和市场的实时状态， 影响决策的效率和效果。 另外，即使企业数据被整合，数据分析能力不足也是一个严重问题。 企业缺乏足够的数据分析师，也缺乏高效的数据分析工具和技术， 导致企业无法深入挖掘数据的价值，无法将数据转化为有价值的洞察和知识。 再者，数据的质量和准确性也是一个问题。 由于数据来源多样、格式不一以及收集和处理过程中的错误， 企业经常面临数据质量问题， 低质量的数据影响分析的准确性和可靠性，也影响决策的质量。

四、数字经济背景下企业管理模式优化路径

（一）加强数据安全防护

数字经济背景下， 加强数据安全防护是企业管理模式优化的首要策略。 为此，企业要构建一套全面、多层次的数据安全防护体系， 以应对复杂多变的安全威胁。 首先，企业要建立严格的数据管理制度和规范，明确数据的分类、存储、使用和分享等方面的规定，确保所有员工都清晰了解并遵守相关制度。 同时， 通过定期的审计和评估，不断优化数据管理制度，以适应业务和技术的发展需要。 其次，与外部合作伙伴和供应商的关系管理也不可忽视。 企业要评估和监控合作伙伴的数据安全能力和表现，确保他们遵守企业的数据安全标准和要求， 通过建立合作协议和机制，共同应对数据安全的挑战。 再次，企业还可以考虑引入第三方安全服务和解决方案。 通过与专业的安全公司合作，利用他们的技术和经验，进一步加强企业的数据安全防护能力。 选择适合企业特点和需求的安全服务，针对性地提升企业的数据安全水平。 最后，企业管理层要充分认识数据安全的重要性， 将数据安全纳入企业战略目标和计划中。 通过顶层设计，整合企业内外的资源和能力，构建和完善数据安全防护体系，确保企业在数字经济背景下安全和稳定发展。

（二）持续提高技术和人才投入

面对数字经济浪潮， 企业要将持续提高技术和人才投入作为优化现代企业管理模式的核心策略。 首先，企业要定期评估现有技术的适用性和效率。 为保持企业在技术领域的领先地位， 不断研究和探索新的技术发展和应用， 确保技术基础不仅稳固且富有创新性。 在技术选择上，注重技术的灵活性、可扩展性和兼容性，使企业能快速响应市场和业务的变化，保持运营的灵活性和效率。 其次，人才是实现技术价值和推动企业发展的关键。 企业要构建一套完整的人才培养和发展体系，通过内部培训、外部学习和实践经验积累， 帮助员工不断提升技术和业务技能， 适应数字经济环境下的工作要求。 为吸引顶级人才，企业要构建有吸引力的薪酬和福利体系，创造一个支持创新和个人发展的工作环境。

（三）提升数据整合和分析能力

数字经济背景下， 提升数据整合和分析能力成为企业管理模式改进的关键策略之一， 需要一系列周密的计划和行动， 以优化数据资源管理， 实现从数据收集到分析、再到决策的流程优化，确保数据能为企业带来实质性的价值。 第一，建立一个统一的、集成的数据平台是基础。企业要汇聚来自不同来源和格式的数据，将其统一、清洗和整理，以构建一个完整、准确、一致和实时的数据视图，涉及数据架构和技术平台的选择、 数据质量管理以及数据管理规范和流程的建立。 第二，企业应发展先进的数据分析能力，不仅包括引入先进的数据分析工具和技术，也包括建立数据分析团队，培养和引入分析师等专业人才。通过深入数据分析， 企业能够发现和利用隐藏在数据背后的价值，形成基于数据的洞察和决策。 第三，企业要考虑数据的实时性和动态性。 数据不断更新和变化，企业要建立实时数据分析和动态决策机制， 以快速响应市场和业务的变化，涉及实时数据处理和分析技术的选择、应用以及决策流程和机制的优化。 第四，企业文化和组织结构也是提升数据整合和分析能力的关键因素。 企业要建立数据驱动的文化，推动全员参与数据管理和分析活动，确保数据价值能够被充分利用。 同时， 调整组织结构和流程，以支持数据流动和共享，减少数据孤岛现象，提高数据利用效率。 第五，企业要定期评估数据整合和分析的效果和效率，不断调整和优化相关的技术架构、人员能力、企业文化和组织结构，以适应数据更新、市场变化和业务发展的需要。

五、结语

随着数字经济的蓬勃发展， 企业管理也在经历着一场颠覆性的变革，适应并拥抱这一变革，对于企业来说不仅是一个挑战，也是巨大的发展机遇。 通过加强数据安全防护、 持续提高技术和人才投入以及提升数据整合和分析能力，企业将能有效地遨游在数字经济的蓝海中，快速捕捉未来发展机遇，推动企业实现持续、稳健的发展。