利用大数据技术优化商业经济管理的案例研究

【摘" 要】随着信息技术的飞速发展，大数据在商业经济管理中的应用日益广泛。论文在分析大数据技术在商业经济管理中的应用情况的基础上，从强化大数据基础设施建设、加强大数据人才培养与引进、建立健全大数据管理制度与标准、拓展大数据技术的应用广度与深度、强化大数据安全管理与隐私保护等方面提出了优化策略。论文结合A公司供应链管理的实际案例，阐述了大数据技术在供应链优化中的应用实践，从而为企业利用大数据技术优化商业经济管理提供参考。

【关键词】大数据；商业经济管理；优化策略

【中图分类号】：F270.7" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文献标志码】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " " "【文章编号】1673-1069（2024）09-0129-03

1 引言

当前，数据已成为继土地、劳动力、资本之后的第四大生产要素。大数据以其数据量大、类型多样、处理速度快等特点，为商业经济管理注入了新的活力。将大数据技术应用于营销、供应链、风险管控等商业经济管理领域，有助于提升企业管理的科学化、精细化水平，增强企业的市场竞争力。然而，大数据在带来机遇的同时，也对企业的管理能力和技术水平提出了更高要求。因此，深入研究大数据技术在商业经济管理中的应用情况以及优化策略，对于推动大数据与商业经济管理的深度融合具有重要意义。本文将在案例分析的基础上，为企业利用大数据技术优化商业经济管理提供决策参考。

2 大数据技术在商业经济管理中的应用

2.1 大数据技术的概念与特征

大数据是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正在成为国家重要的基础性战略资源。一般而言，具备Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）等5V特征的海量数据可称之为大数据。随着互联网、物联网、云计算等新一代信息技术的快速发展，大数据日益成为信息化时代的显著特征。依托强大的存储、计算和分析能力，大数据技术可从海量数据中快速获取有价值信息，已在工业、农业、服务业等众多领域得到广泛应用[1]。

2.2 商业经济管理的概念

商业经济管理是指企业在商业活动中，通过计划、组织、指挥、协调、控制和监督等手段，合理分配和利用人力、物力、财力等资源，以达到经济效益最大化和社会效益最优化的目标。随着市场竞争的日益激烈和消费者需求的不断变化，商业经济管理面临着越来越多的挑战和机遇。

在这个过程中，大数据技术作为信息化时代重要的技术手段，为商业经济管理注入了新的活力。通过应用大数据技术，企业能够收集、分析和利用海量的市场数据和消费者信息，从而更加精准地把握市场动态和消费者需求。这种基于数据的决策方式，不仅有助于企业优化资源配置和生产流程，提高经营效率和盈利能力，还能为企业带来更加长远的竞争优势。因此，大数据技术与商业经济管理的融合已成为企业发展的必然趋势。

2.3 商业经济管理中大数据技术的应用领域

近年来，大数据技术在商业经济管理中得到了广泛应用，成为驱动企业转型升级的重要力量。大数据应用覆盖了商业运营的各个环节，主要集中在以下领域：客户关系管理，企业利用大数据技术收集、分析客户行为数据，准确把握客户特征与偏好，为其提供个性化的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度；精准营销，依托大数据平台整合线上线下营销数据，实现营销全流程管理，并通过数据挖掘实现用户画像、产品推荐，大幅提高营销的精准度和转化率；供应链优化，通过对供应链各环节数据的实时采集与分析，优化供应链流程，降低库存成本，提高供应链运作效率；风险管控，综合运用大数据技术和数理统计、机器学习等方法，建立风险预警模型，提高金融风险、运营风险等重大风险的识别和防范能力；运营决策，利用算法模型从企业内外部海量数据中自动抽取关键信息，形成数据化、可视化的业务洞察，为战略规划、预算管理等提供科学决策支持[2]。

2.4 大数据技术在商业经济管理中的应用优势

大数据技术是在云计算、人工智能等新兴技术的支撑下发展起来的，其强大的数据处理和分析能力为商业经济管理变革带来了新的动力。大数据技术在商业经济管理中的应用优势主要体现在以下方面：驱动业务创新，利用大数据技术可深度挖掘数据资源，探索新的业务增长点，创新产品服务模式，培育新的利润增长极；优化运营管理，大数据分析能够揭示经营管理中的问题与不足，并提供改进决策依据，优化业务流程，提高运营效率；强化风险管控，大数据技术可实现海量异构数据的关联分析，提高风险识别的广度、深度与准确性，增强企业的风险防范能力；赋能精细化管理，通过收集分析业务全流程数据，实现业务透明，使管理决策更加精准，推动管理向精细化、数字化转型；提高市场响应力，大数据分析有助于企业快速感知内外部环境变化，提高市场洞察力，增强应对市场变化的敏捷性。

3 利用大数据技术优化商业经济管理的策略

3.1 强化大数据基础设施建设

企业应加大资金投入，完善以数据中心、云计算平台为核心的新型基础设施建设工作，并引进先进的大数据存储、计算、分析等软硬件系统，提供大数据应用的坚实支撑。企业要立足自身管理需求，分步实施，循序渐进，避免一蹴而就、盲目投资。同时，鼓励有条件的企业加强与科研机构、大数据服务商的合作，借助外部力量弥补资源和技术短板[3]。此外，政府应加大政策扶持、资金投入力度，营造良好的产业生态环境，推动大数据基础设施建设。

3.2 加强大数据人才培养与引进

加快培养一批既精通大数据技术，又熟悉行业业务的复合型人才，是大数据应用的关键。一方面，要依托高校、科研机构等，开设大数据相关专业和课程，加强大数据专业人才的校企联合培养。另一方面，企业要创新用人机制，采取柔性引才方式，从市场、社会广泛吸纳数据分析、数据挖掘等方面的优秀人才。同时，企业要加大对大数据人才的内部培养力度，定期开展专业培训，并建立与大数据人才成长相适应的考核与激励机制[4]。

3.3 建立健全大数据管理制度与标准

企业应尽快建立健全适应大数据应用的管理制度与数据标准。在管理制度方面，应明确大数据战略规划、平台建设、数据开发利用、安全保护、绩效考核等方面的原则与要求。在数据标准方面，要加快构建横跨采集、传输、存储、处理、交换等环节的企业数据标准体系，实现数据的规范化、标准化管理，为数据高效集成和应用夯实基础。同时，要强化制度和标准的执行力，将其嵌入数据全生命周期的管理当中，推动大数据管理工作规范化、制度化。

3.4 拓展大数据技术的应用广度与深度

企业要以大数据为技术核心驱动力，结合管理创新的实际需求，全面推动业务流程的优化与再造，以及管理模式的根本性变革。在企业内部，应牢固树立“数据引领决策”的先进理念，加速构建以数据洞察为基础的业务运营体系和管理决策框架，确保大数据分析能够无缝嵌入并增强业务操作的每一个环节。

实践中，可优先选取采购管理、生产制造、市场营销、客户服务等关键业务板块，率先开展大数据应用的试验性项目，通过不断迭代数据分析模型，持续提升数据价值挖掘与应用的能力。此外，应着力加强大数据平台与ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）等核心业务系统的深度整合，实现数据资源的实时互通与共享，从而充分发挥大数据在推动管理精细化、决策科学化方面的独特优势。

3.5 强化大数据安全管理与隐私保护

强化大数据安全管理与隐私保护是大数据健康发展的重要保障。首先，企业要建立大数据分级分类管理制度，依据数据的机密程度、敏感程度划分保护等级，并采取相应的管控措施；其次，要完善身份认证、访问控制、数据加密、数据脱敏等安全防护机制，防范数据泄露、非授权访问等风险；再次，要遵循最小够用原则收集个人信息，保障用户知情权，严防用户隐私被侵犯；最后，要加强安全意识教育，增强全员数据安全意识，将数据安全融入企业文化建设，筑牢大数据应用安全防线[5]。

4 项目案例

下文以某大型制造企业A公司大数据平台优化供应链管理的项目实践为例，探讨大数据技术在商业经济管理中的应用。

4.1 项目背景与目标

A公司是一家跨国制造企业，在全球拥有上百家分子公司和数千家供应商，供应链管理面临诸多痛点：存在信息孤岛，上下游协同不畅；需求预测偏差大，生产与库存频繁失衡；物流配送效率低，经常出现断货问题；供应商绩效考核主观性强，优胜劣汰机制不健全。为此，公司决定运用大数据技术重塑供应链流程，实现端到端的供应链协同优化。项目目标如下：搭建供应链大数据平台，实现业务数据的集成共享；开发需求预测与库存优化模型，提高计划的准确性和柔性；优化采购、生产、配送环节，缩短交付周期；建立供应商评价指标体系，加强供应商绩效管控。

4.2 大数据平台架构与数据源整合

项目组采用开源的Hadoop平台构建大数据系统，通过Sqoop等工具将ERP、MES、WMS等系统数据导入Hive数据仓库，利用Kafka实现工厂设备、物流单证等数据的实时采集。在数据处理方面，利用MapReduce、Spark等组件进行数据清洗和转换，通过HBase、Redis等实现数据的分布式存储和查询。在数据应用层面，综合运用机器学习算法库、OLAP分析工具、可视化展现工具，为业务应用提供灵活多样的大数据分析和服务能力。

同时，项目组与业务部门密切配合，系统梳理了供应链各环节的数据源，包括销售数据、采购数据、库存数据、生产数据、物流数据、财务数据等，并与外部数据源如天气数据、物价指数等进行关联，形成了跨部门、多维度的供应链数据资产。总计涉及结构化、非结构化数据约100 TB。

4.3 供应链数据分析与优化模型构建

基于大数据平台，项目团队开展了供应链各环节的数据分析与应用，并构建了一系列优化模型：

第一，需求预测模型。综合运用时间序列、机器学习等算法，结合历史销售、促销、库存等数据，建立分SKU级的中长期需求预测模型，预测准确率达85%以上。第二，库存优化模型。通过对销量、需求波动、供货周期等进行综合分析，动态优化安全库存、补货点等库存参数，有效降低缺货率和库存周转天数。第三，生产计划模型。利用整数规划、启发式算法等，结合需求预测、产能、物料等约束，优化生产排程和产线平衡，使产能利用率和准时交付率均提升5个百分点以上。第四，配送优化模型。利用大数据分析配送线路、车辆装载、到货时间等，通过动态路径优化和智能调度，使车辆周转效率提高20%，准时送达率达95%以上。第五，供应商评价模型。开发了涵盖交付、质量、成本、服务、创新等多维度的供应商评价指标，通过加权求和形成供应商综合绩效得分，每月自动生成供应商绩效报告。

通过供应链数据分析与优化模型构建，公司供应链运营效率和敏捷性大幅提升，总体成本降低8%，产品上市时间缩短25%。

4.4 大数据驱动的供应链决策支持系统开发

项目组在供应链数据分析与优化模型构建的基础上，开发了一套供应链决策支持系统。该系统包括三大功能模块：

第一，供应链控制塔。通过业务驾驶舱，为高层管理者提供供应链运行状况的全局视图，并设置了一系列预警指标，及时发现供应链风险并采取应对措施。第二，数字化协同平台。打通供应链上下游，实现从客户需求到交付全流程的可视化、可追溯，使供应链各方能够及时获取所需信息，降低了人工协调成本，供应链协同效率提升30%以上。第三，供应链优化引擎。将之前构建的优化模型封装为标准服务，业务部门可通过参数配置灵活调用各类优化服务，使业务决策更加智能化。

系统上线后，高层管理者可随时掌握供应链运行态势，并借助系统智能分析功能，快速识别供应链中的风险隐患和优化机会。业务部门也能结合实际需求灵活使用智能决策服务，提高供应链决策的科学性和执行力。

4.5 项目实施效果评估与经验总结

通过大数据平台的建设和应用，A公司实现了供应链数字化、智能化转型，大幅提升了供应链管理水平。从财务数据来看，项目实施当年，公司供应链管理成本同比降低12%，库存周转率提高8%，产品交付准时率达98%，经营利润率增加1.5个百分点。从流程效率来看，供应链计划、执行、协同等环节的人力投入减少30%以上，供应链运作效率显著提升。从业务评价来看，公司高层和业务部门对供应链管理满意度超过95%。

本项目的成功实施得益于以下经验做法：一是高度重视，组建了由公司领导任组长、各部门负责人参与的项目领导小组，为项目实施扫清障碍；二是制定了切实可行的数据治理策略，构建了数据资产管理、数据质量管控、数据安全防护等制度体系，夯实了大数据应用的数据基础；三是坚持需求导向，聚焦痛点难点问题开展应用，从单点突破到整体优化，分步推进，快速见效；四是注重复合型人才培养，通过内部培养和外部引进相结合，组建了一支懂业务、善技术、能落地的大数据团队；五是强化变革管理，及时传达共识，调整绩效考核，并从流程、系统、数据使用等方面开展培训，为大数据应用创造良好的组织环境。

5 结语

随着数字经济时代的到来，大数据正在成为提升商业经济管理水平、驱动企业高质量发展的新引擎。然而，大数据在赋能商业决策的同时，也对企业的数据治理能力、技术创新能力、跨界协同能力提出了更高要求。纵观本文案例，A公司能够成功应用大数据技术优化供应链管理，源于其在顶层设计、数据治理、业务牵引、人才建设、组织变革等方面的系统思考和有效举措，值得借鉴。未来，企业应以数据为核心资产，以业务应用为牵引，加快推进大数据与商业经济管理的深度融合，在数字化时代的浪潮中抢占先机、赢得未来。

【参考文献】

【1】邓金娥.数字经济时代大数据与财务管理专业群高质量发展的对策研究[J].商业会计，2024（10）：122-126.

【2】蔡宁，赵德海.数字经济下社区商业数据的保护与利用研究——以智慧社区为例[J].商业经济，2024（3）：1-5.

【3】申傲然.利用大数据技术提升商业银行个人信贷风险管理水平[J].中国商界，2023（7）：189-191.

【4】李迎港，蔡柠.数字经济下超级平台数据商业化利用的规制研究[J].北方金融，2024（6）：54-59.

【5】卢鑫瑜.大数据时代下档案信息资源的优化利用与管理创新——以医院为例[J].机电兵船档案，2024（2）：114-116.