应用大数据提升企业经济效益的策略

摘 要：大数据技术被广泛应用在各类行业中，通过对数据的收集、整合、计算、应用充分发挥技术优势，改变了民众的生产、生活和学习方式，有效促进了社会经济的可持续性发展，本文重点研究大数据技术在企业中的应用方法，总结了大数据应用与企业经济效益之间的关联性，并从构建舆情监测系统、推动产品精准营销、采取成本管控措施、加强人才储备力度等方面提出了提升经济效益的具体策略，以期为其他企业对大数据的应用提供参考和借鉴。

关键词：大数据应用；企业经济；效益提升策略

应用大数据技术有利于促进企业实现数字化转型，对企业的管理模式、治理结构和生产运营都具有积极意义，能帮助企业更加快捷方便地获取、存储与处理相关信息，通过数据、创新、需求、供给等方面的驱动，有效拓宽市场边界，激发客户消费动力，为企业创造更多经济效益，因此应当把握大数据的应用原则，制定合理的应用策略，推动企业经济的长效发展。

一、应用大数据与企业经济效益的关系

1.直接影响

（1）优化资源配置

企业应用大数据技术可以有效优化各类资源要素在时间以及空间上的配置，具体包括人才、技术、资金和物资等。同时，大数据的纵向与横向贯通，使不同部门间的交流更加方便与迅捷，其良好的协作与相互配合形成了网络化、协同化的企业架构，推动企业产品与服务的创新和升级，获得更高的市场竞争力，促进企业经营绩效不断提升，同时也有利于激发企业潜能、实现可持续化发展。企业应用大数据可以通过数据定位、收集、分析、共享、决策形成完整的应用链条，充分发挥技术优势，更新企业经营理念，简化企业管理流程，提高治理能力，使企业和用户的互动模式与价值交换方式呈现精准化、多样化与效能化等特征。基于大数据技术可以通过资源的合理分配将内部管理系统、生产系统和销售系统重新整合，从根本上实现企业经济效益的跃升。

（2）提高生产效率

应用大数据技术可以改进并深化企业的生产环节，促进产品生产线的自动化、智能化与高效化，有效提高企业对产品生产的掌控力，同时也能打破空间限制、压缩生产时间。传统的生产方式偏向于模式单一化、流程链条化，制订生产计划也主要依赖过往经验，准确性与灵活性差，容易出现材料浪费、分工不明等问题，限制了企业的生产发展，而应用大数据可以帮助企业实时监控生产环节，及时发现潜在风险并加以解决，同时可以维护生产线的稳定运行，转变了生产模式，使其更具柔性和模块性，促进生产流程的并行化与扁平化。大数据可以优化企业的供应链管理，实现供需的精准匹配，提高资源利用率，降低人工成本和制造费用，大幅提升生产效率，驱动企业持续创造经济价值。

（3）响应市场需求

大数据可以帮助企业管理者及时掌握市场一线情况，在复杂多变的市场环境中明确用户定位，响应市场需求，做出精准决策，包括对资源进行重新整合与分配、开发符合市场趋势的新产品、改善传统的销售模式。大数据技术基于其在信息传达方面的准确性、高覆盖性、时效性，促进企业快速找出产品市场的突破口，根据用户的消费习惯和群体偏好制定有针对性的营销策略，扩大产品透射范围。大数据技术可以提升产品与服务的功能性、媒介性，缩短企业和用户之间的距离，对市场作出及时反馈并进行全局协调，实现以销定产或产销一体的商业模式，有效提高企业的经济效益。而且在市场大数据调研与分析的基础上，可以帮助公司把握市场发展趋势，扩展新的业务范畴，在其他领域创造更多经济价值。

（4）明确决策导向

大数据技术可以通过对数据的归集、共享、开放高效识别社会信息，捕捉利益相关的价值诉求，进而作出明确的战略决策，从业务驱动转为数据驱动，保证产品与服务基于社会所需朝可持续化方向发展。企业可以利用大数据技术建立相应的社会问题数据分析库，总结公共环境热点，选择合适资源并进行基础匹配，为后续决策提供资料支持，同时吸引更多社会性利益相关者加入企业，促进企业建设的多元化升级。大数据对企业决策的意义主要体现在三方面，分别是早期预警、实时感知、及时反馈，早期预警即为收集用户评价与社会舆论等信息，检测并发现其中的异常数据，实现危机的快速响应；实时感知即为精细化梳理现实情况，以便制订生产计划；及时反馈主要是针对生产计划的有效性，帮助企业采取调整与防护措施，促进经济效益的提升。

2.间接影响

（1）强化创新能力

创新企业发展的核心战略资源，具有稀缺性和不可替代性，为企业争取差异化的竞争优势，是推动经济效益可持续增长的重要因素。应用大数据技术可以通过提高企业人力资本质量、优化企业组织管理效率等方式影响企业创新，人力资本水平的提高可以有效激活企业创新思维，基于数据导向型模式夯实企业的创新时间；组织管理效率的优化可以改善企业内部结构，重塑业务流程，创造以团队为中心的效能化管理网络，消除交流隔阂，保证指令下发的时效性，使企业具备更强大的决策能力、更具前瞻性的发展战略，及时掌握前沿的创新数据。而且在创新发展的过程中，企业的非线性、自下至上的决策模式能够淡化企业边界，吸引更多用户关注，获得更好的服务体验，增强其对企业的忠诚度，为企业注入新的活力。总之，促进企业的创新性变革，有利于企业在激烈的竞争中有效提高市场占有率，实现经济效益持续跃升。

（2）规避安全风险

合理的应用大数据技术可以帮助企业改善信息结构，削弱负面信息的动机，降低负面信息集中释放的风险，使企业在股票市场保持稳定状态，同时也是企业高质量发展的直观体现。企业在记录、收集、传递、交换内部或外部信息时利用大数据技术向自动化和智能化方向快速发展，一方面可以降低外部和企业内部的分析与监督成本，另一方面能提高企业间信息可比性，快速捕捉数据异常情况。在大数据被广泛应用的背景下，企业可以基于数据融合构建企业竞争实况图，掌握竞争环境的变化，制定有效的竞争策略，一方面获得竞争情报，调整自身计划，以免遭受波动风险；另一方面跟进竞争态势，实现业务转型，挖掘新的经济增长点，充分发挥企业潜能。因此，大数据技术有利于企业规避在竞争、股票等方面的安全风险，推动经济效益的稳健增长。

二、应用大数据提升企业经济效益的策略

1.构建舆情监测系统

（1）主要功能

企业可以应用大数据技术构建相应的舆论体系，以明确用户需求、转变服务模式、维护企业形象，进而实现经济效益的提升。舆情监测系统的核心功能是对舆情的收集与分析，可以实时追踪舆情变化，发出信息告警，进行决策评估。功能的场景设计主要包含五个方面：一是监测行业情报，关注利益相关的宏观政策与区域政策，掌握市场动态信息，了解用户需求，数据源包括政府类网站、权威新闻网站、行业媒体、咨询、公众号、关键字搜索内容等；二是监控企业舆情，保护企业形象，及时预警和处理重大负面舆情，提升品牌口碑，系统可进行统计分析并派单处理；三是分析用户评价，通过自然语言语义分析、分解指标等大数据处理技术制作产品用户各类指标报表，对负面口碑进行在线闭环处理；四是系统管理，包括信息的订阅、推送和查看权限的管理，一方面保证企业人员及时掌握相关信息，另一方面对核心信息进行保护；五是移动端管理，企业人员可以通过企业账号或邮件获取舆情数据。

（2）架构设计

设计舆情监测系统时应坚持以下几项原则：保证信息获取的全面性和时效性，全面性是指数据获取的覆盖范围，时效性是指预警的快速发布；保证舆情分析的精准性，由于网络数据具有碎片化、繁杂化等特征，处理文本信息时要重点关注其标题、内容、时间，划分文本类别与情感偏向，以提高数据的利用率；保证舆情的可闭环性，完善系统配套的处置模块，实现异常数据的及时响应；保证舆情数据的层次性，企业不同部门所需的舆情信息也存在差异性，因此要有针对性地呈现舆情数据。舆情监测系统主要由数据采集、数据存储、数据分析及挖掘、数据对接、应用层五个部分构成，其中数据采集应清洗无效信息、除去广告、无效链接、图片等内容，分析数据时应建立情感分析模型指标分析模型、群体用户画像模型、主体识别模型，并根据特征词库实现文本分词、特征提取、内容分类、全文索引，应用层要围绕具体的业务场在前端输出具体数据，包括口碑分析、行业政策、市场趋势等。

2.推动产品精准营销

（1）营销对象

企业应根据自身产品类型和适用范围建立相关的消费者数据库，应用大数据技术分析消费者的消费行为、消费习惯与消费心理，利用上述信息进行精准营销，提高企业的经济效益。在各大网络平台中确认企业客户的集中点，处理后台数据进行分类，包括消费者浏览的产品信息、购买行为信息及评价等信息，将其记录到数据库中进行集中归纳，然后可以根据客户情况的差异性制订有针对性的营销计划。针对产品的老客户企业应与其保持良好关系，促进企业持续盈利，可以根据大数据整合老客户的信息，以行业、地域、消费能力划分客户类型，大客户可以采取一对一的定制服务，普通客户采取团体处理模式，增强客户对企业的信赖度和忠诚度，实现有效营销，以免企业盈利点产生对外流失等问题。通过发展新客户、维护老客户的双线营销方式保证现存的盈利点，同时拓宽新的利润点。

（2）营销方式

大数据精准营销的方式较多，不同渠道的目标群体都具备相应的开发价值，需要根据企业产品定位与品牌形象选择合适的营销方式，制定有效的营销方案。常见的大数据营销包括自媒体营销与关键词营销，自媒体平台的营销客户具有定位明确、体量较大、黏性较高等特征，企业应分析自媒体运营情况，掌握客户群体的可转化性，再进行精准营销，比如有些自媒体主要针对大学女性群体和初入职场的女性，部分针对高端精英群体或中老年群体，不同群体的消费能力也有所差别，企业要精准判断，保证投放资源的有效性；关键词营销的平台主要是各大门户网站和消费App，利用用户搜索的关键投放产品，或是强调软性推广，在产品详情中着重突出人文关怀，促进消费行为的顺利完成。而且企业可以运用关联分析、聚类分析等大数据技术优化产品组合，进行交叉营销，满足客户需求，获取经济效益。

3.采取成本管控措施

（1）设计环节

传统模式中产品的设计与研发环节中主要依靠企业经验实现，难以确定产品是否满足市场需求以及消费者的认可度，因此企业会承担较多风险，导致不必要的资源浪费，降低了成本的利用率，因此需要应用大数据技术帮助设计部门整合所需信息，包括消费者偏好、市场流行预测等数据，根据数据量化结果进行产品设计，不仅具有极高的前瞻性，也与消费者心理契合，从而扩大产品影响范围，获得更多经济效益。基于大数据技术可以有效发挥QFD法在设计环节中的决策作用，将消费者与市场需求转化成设计标准，提供明晰、有效的设计指导。以服装企业为例，在设计产品时应用大数据技术获得消费者的服装购买信息、浏览信息和相关评价，进而决定服装在尺寸、款式和颜色等方面的设计方向。

（2）采购环节

企业的采购环节可以利用大数据技术采集材料数据，分析材料清单，掌握材料进货价格、使用质量以及供应商资质等信息，以便控制采购成本，制定合理的采购计划，避免直接购买时多方经手的材料超出成本预期。采购部门可以整合有效信息，对比供应商和材料，选择最佳组合方式，在保证材料质量的基础上提高性价比。在采购过程中要充分利用大数据技术的监测与分析功能，及时发现相关问题并进行处理，比如部分供应商以次充好，或者购买材料与预期存在较大差异，采购部门可以通过拒绝签收、平台投诉等方式加以解决，有效规避成本浪费的问题。而且采购部门可以利用大数据技术明确材料议价空间，与供应商相互商议，压低进货价格，提高产品利润。

（3）生产环节

在产品的生产环节中需要投入大量人力、物力与财力，是成本控制的关键阶段。生产环节的成本分配主要由材料成本、人力成本与制造费用构成，材料成本的控制需要通过减少材料浪费、提高材料利用率等方式实现，人力成本的控制需要通过提高流水线机械化程度实现，制造费用主要包括水电费和设备维修费等，需要加强人员管理实现控制目标。在生产时，可以利用大数据技术总结影响生产的不利因素，规避相关风险，减少企业损失。通过收集到的信息优化生产流程，调整生产计划，实时把控生产任务进度和资源使用情况，避免生产过剩或废品堆积。

4.加强人才储备力度

企业各项业务的发展离不开专业人才的支持，人才储备是企业经济效益持续提高的关键核心，因此企业要加强人才储备力度，一方面要培养满足大数据环境需求的优质人才，另一方面要积极引进技术应用人才或团队，让专业人才发挥自身能力，利用大数据技术带领各部门提高综合业务能力，促进企业经济效益的发展。在教育培训过程中应重点强调网络技术和推广应用等方面的内容，设立明确、简单的教育目标，完善培训体系，有效提高员工的实践能力；聘请专业的技术人员或技术团队建立企业的大数据人才库，保证企业在大数据方面的专业能力与综合素质，促进企业的数字化转型。

三、结语

提升企业的经济效益对社会的长足发展具有重要意义，需要迎合信息时代的前进趋势，合理地应用大数据技术，积极转变企业的经营理念，推动大数据在企业各部门、各环节的有机融合，实现全方位、全链条、全流程的大数据改造，破除传统的经营障碍，寻求更优质的企业发展平衡点，通过资源配置的优化、生产效率的提高、创新能力的加强帮助企业创作更多经济价值。

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