大数据分析在服装企业绩效评价中的应用研究——以M企业为例

田珍珍，戴旭东

（新疆职业大学，新疆 乌鲁木齐 830000）

0 引言

在数字化时代，大数据分析已成为服装企业决策与业务发展的关键引擎。通过深入挖掘海量、多元的数据，大数据分析赋予了服装企业卓越的市场洞察力，助力企业在变革与创新中取得卓越成果，显著提升运营效率，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。这一变革也对企业管理水平提出了更高要求，要求企业不仅要紧跟时代步伐，还需具备前瞻性思维，利用尖端技术突破发展瓶颈。在企业管理中，绩效评价占据核心地位，其执行过程中的任何问题都可能对企业长期战略规划的实施产生深远影响[1]。

1 大数据分析与绩效评价

在服装企业绩效评价中，大数据分析的运用涵盖了预测性分析、实时监控、多维度数据分析和异常检测等手段。这些科学严谨的方法为服装企业提供了更为深入、全面的分析视角，有助于企业更准确地把握财务状况，预测未来发展趋势，降低潜在风险，并全面提升整体绩效水平。

1.1 预测性分析

预测性分析是一项至关重要的工具，其潜力巨大。借助对历史财务数据及相关业务数据的详尽剖析，大数据技术结合机器学习等尖端科技，能够赋予我们洞察未来财务绩效走向、市场波动和风险的能力。这一方法使得企业在预测未来的财务绩效趋势上，如收入增长、成本变动、市场需求等方面的变化，更具精确性和前瞻性。

在服装企业的绩效评估中，预测性分析的重要性在于其能够为服装市场的未来发展提供明确的方向，并为企业的决策制定提供更为坚实的支撑。借助预测性分析的结果，服装企业可以灵活调整其财务策略，实现资源的优化配置，制定出更具预见性的业务规划。这将有助于企业在多变的经济环境中保持稳健发展，有效应对各种不确定性挑战[2]。

1.2 实时监控和分析

通过构建高效的实时监控系统，大数据技术为服装企业带来了以下三方面的显著优势：

首先，实时监控显著增强了服装企业对财务状况的即时感知。该系统迅速整合关键财务数据，让管理层摆脱传统报告周期的限制，实时洞察经济动态。这一变革极大地提升了决策的时效性和准确性，为服装企业灵活应对市场变化提供了坚实支撑。

其次，实时监控机制极大地提高了问题解决的效率。系统持续监测实时数据，一旦发现与预期绩效存在明显偏差，如异常的成本或收入波动，就会立即识别。这种即时的异常检测功能为管理层提供了迅速应对潜在风险的机会，并为其争取了宝贵的时间窗口，从而有效地防止了问题的恶化和扩大。

最后，实时监控显著提升了服装企业在面对市场变化和竞争压力时的反应速度。在这个快速变化的时代，服装企业需要具备高度的灵活性和敏捷性，以应对不断变化的市场条件和竞争态势。实时监控系统为管理层提供了及时、准确的信息支持，使他们能够迅速做出决策，调整战略和业务计划，从而保持企业的竞争优势。

1.3 多维度数据分析

对服装行业来说，大数据分析的优势主要体现在其卓越的多维度数据处理能力上，这为企业深度探索财务数据间的关联关系提供了可能。与以往仅侧重于几个核心财务指标的传统财务报告相比，大数据技术能够触及更为广阔的数据领域，包括市场动向、产品线状况、客户行为等诸多方面，这些都是服装企业运营的核心要素。通过多维度分析，服装企业能够更为精准地洞察绩效的驱动因素，从而对企业整体表现做出更为全面的评估。

值得一提的是，多维度数据分析不仅限于表面，它有能力进一步挖掘数据间的深层次联系。借助对海量数据的分析，系统可以揭示出各种数据间的内在关联与趋势。这为企业辨识复杂关系提供了极大便利，如产品销售与市场走势的相互影响，成本变动与生产效率之间的微妙关系等。对这些关联关系的深入探索，有助于服装企业更深刻地理解业务运作的内在逻辑。

1.4 异常检测和风险评价

大数据分析在服装企业的一项重要应用是检测异常模式，以识别潜在的风险和欺诈行为。通过建立复杂的模型和算法，系统能够自动识别与正常绩效差异显著的异常情况，并提供及时的风险警示，从而加强服装企业的内部控制，降低潜在的损失。大数据分析通过比对历史数据和实时数据，构建预测模型，识别出与预期绩效偏离较大的异常情况。这些异常模式可能涉及到财务指标、交易数据、员工行为等多个方面。通过对这些异常进行及时的监测和分析，服装企业能够更早地发现潜在问题，预防风险的发生。大数据分析有助于建立综合的风险评价模型，综合考虑不同数据源的信息。通过整合财务数据、市场数据、交易数据等多维度信息，系统可以更全面地分析服装企业的风险状况，提高风险评价的综合性和精确性。

2 M企业绩效评价现状与问题

2.1 M服装企业绩效评价现状

M企业是A市的一家服装企业，主要从事服装的设计、生产和销售等业务。现在有在职职工232人，设6个中心：财务中心、技术中心、生产中心等，在中心下设相关部门：生产部门设计部门、销售部门、后勤部门等。M服装企业的绩效评价现状是首先确定部门的绩效评价等级，每季度初，企业对运营目标进行分解，形成各部门的考核目标，到季度末，对绩效考核指标进行统计，完成情况与预期目标比对确定评价等级，部门考核分为5个等级，即A+（卓越）分数在100～110分；A（优秀）分数在90～100分；B（达标）75～90分；B-（改进）60～70分；C（观察）60分以下，各标准对应积分为2、1、0、-1、-2。

部门个人等级确定，由人力资源部依照个人考核分值（表1），直接累加部门个人考核等级积分产生分数等级，最高等级为12分依次往下，员工的薪资、奖金、晋升与绩效评价结果挂钩。

表1 个人考核分值

3 M企业绩效评价的主要问题

M 服装企业绩效评价体系目前在执行过程中存在一系列问题，这些问题不仅妨碍了绩效评价的准确性和有效性，也影响了企业长期战略的实施。

3.1 绩效评价目标不明确

在现代商业环境中，服装企业的成功不仅仅取决于短期财务指标，更需要综合考量企业在市场竞争、创新能力、客户满意度等多个方面的绩效。只有通过确立明确的绩效评价目标，服装企业才能更好地驱动自身的战略执行，实现长期可持续发展的目标。而在M服装企业中，企业管理者对绩效评价在企业战略中的角色认知不足，有对实现企业宏伟发展的战略愿望，希望引领服装时尚前沿，占有更广阔的服装市场，但是目前的绩效评价现状并为体现其创新性和市场竞争性，这样就难以为企业提供有力的战略引导[3]。

3.2 信息共享不到位

信息共享不到位是服装企业绩效评价中的一个关键问题。在大多数情况下，服装企业内部存在着信息孤岛，各个部门之间的信息流通受到限制，导致了评价所需的关键信息难以在服装企业内部充分流通和共享。这种信息孤岛现象使得绩效评价过程缺乏全面性，因为评价所需的数据可能仅在某个部门内部存在，而其他关键利益相关者却无法获取。例如，服装企业财务部门可能拥有财务数据，而市场部门可能掌握市场反馈和客户满意度的信息，但由于信息不畅通，这两者之间的关联性和综合性可能被忽略。而M服装企业信息共享不到位体现在企业内部缺乏有效的信息共享机制和文化。不同部门采用不同的信息系统，这些系统之间无法实现有效的对接。此外，存在信息壁垒的文化氛围，各部门之间未形成共享信息的习惯。

3.3 绩效评价模式滞后

现代经济环境中，服装企业经营模式变得越来越多元化和复杂化。这就要求服装企业要考虑不同业务线的运营、全球化经营策略、数字化转型等多方面的因素。而传统的绩效评价模式在这些方面显得较为僵化，无法很好地适应企业经营模式的变革。绩效评价模式的滞后也是M服装企业绩效评价中的一个显著问题。当前的评价方式相对滞后，未能有效跟上企业经营环境的快速变化，尤其是在面对现代企业多元化和复杂化的经营模式时显得尤为明显。

4 大数据驱动下的改进策略

大数据技术在完善企业绩效评价体系方面发挥了关键作用，通过提供更全面、准确的数据分析，帮助服装企业更深入地理解绩效状况，优化决策过程，实现更高效的资源配置，从而推动服装企业更好地服务企业战略目标[4]。

4.1 明确绩效评价目标

大数据分析为服装企业财务提供了更为全面、深入的数据视角，使得明确绩效评价目标更为精准。通过深度分析大数据，可以识别出关键的绩效影响因素，从而明确绩效评价的战略目标。例如，在M服装企业中可以先确定在财务中的效率提升、服务水平提高、成本降低等方面的具体目标，以确保评价的方向与企业整体战略一致。大数据分析通过对服装企业财务数据的全面梳理，帮助财务全面了解其业务环境和内部运营情况。这包括对财务流程、成本结构、交易数据等的详尽分析，为制定绩效评价目标提供了坚实的基础。M服装企业也可以在成本结构的分析中，可以确定降低某项成本的具体目标，从而直接关联到绩效评价的成本效益。

4.2 提高信息整合能力

大数据分析可以极大提高了信息整合的能力，使得财务可以更好地整合来自各个业务单元和外部环境的数据。这有助于服装企业构建全面的绩效评价数据源，同时降低了信息孤岛的风险。通过整合多元数据，服装企业可以更全面、客观地评价其服务水平和效率[5]。

大数据分析的应用使得服装企业可以从多个业务单元和外部环境中收集更丰富、更多样化的数据。传统的绩效评价往往受限于有限的数据来源，而大数据技术使得可以整合包括财务、运营、市场、客户等多个方面的数据[6]。这使得评价更全面，不再局限于财务数据，同时能够更全面地了解业务运营状况和市场反馈。

M 服装企业通过大数据技术整合的信息，财务可以更好地识别各个业务单元之间的关联性和依赖性。这有助于服装企业构建更为准确的绩效评价模型，更好地理解业务运营的复杂性和相互关系。具体为M企业可以通过整合市场数据和财务数据，可以更准确地评价市场推广活动对财务绩效的影响[7]。

4.3 优化绩效评价模式

大数据分析优化了绩效评的模式，使其更为灵活和实时。通过实时监测和分析数据，M服装企业可以随时调整和优化其绩效评价策略。包括利用大数据技术实施先进的数据可视化工具，将评价结果以直观的方式呈现给管理层，增强决策的可视性和理解度[8]。M企业依赖于定期报告，而大数据技术的实时监测和分析能力使得M服装企业可以随时获取最新的业务数据。这有助于财务在发现问题或机会时能够及时采取行动，实现更灵活的绩效评价工作，同时大数据分析提供了更多维度的数据支持，使得绩效评价工作更具深度和广度。通过对多源数据的分析，可以更全面地了解业务运营状况，识别出各个方面的优势和不足，这有助于M服装企业更准确地评价绩效，并找出改进的空间。

5 结语

综上所述，大数据时代的来临为企业带来了前所未有的机遇，同时也对企业提出了更高的管理要求。尤其是服装企业，从生产、加工到销售整个循环都离不开数据的支撑，而服装企业的绩效评价在推动企业可持续发展方面发挥着关键作用，是企业管理的重中之重。大数据分析在服装企业绩效评价中进行应用，可以有效实现企业的战略规划和决策，并助于企业长期稳定发展。