大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)企業(yè)管理的影響與對(duì)策

廖坤科

（重慶電子工程職業(yè)學(xué)院，重慶 401331）

大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)企業(yè)管理的影響與對(duì)策

廖坤科

（重慶電子工程職業(yè)學(xué)院，重慶 401331）

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄然到來(lái)。對(duì)大數(shù)據(jù)的有效利用將成為企業(yè)提高核心競(jìng)爭(zhēng)力和搶占市場(chǎng)先機(jī)的關(guān)鍵。企業(yè)管理者需要更新觀念，認(rèn)清態(tài)勢(shì)，高度重視大數(shù)據(jù)的相關(guān)工作，增強(qiáng)分析和處理數(shù)據(jù)的能力，通過(guò)整合數(shù)據(jù)，提煉有效信息，協(xié)助改進(jìn)企業(yè)營(yíng)銷、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

大數(shù)據(jù)；企業(yè)管理；客戶分析；市場(chǎng)預(yù)測(cè)

1　大數(shù)據(jù)帶來(lái)的有利影響

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，產(chǎn)生了許多新的信息來(lái)源、巨量的有效數(shù)據(jù)、新的數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理產(chǎn)生了不少有利影響。

1.1更精確的客戶分析

在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)收集的前提下，企業(yè)能獲取海量用戶信息，經(jīng)過(guò)科學(xué)分析，能更準(zhǔn)確把握消費(fèi)者的偏好，為其提供個(gè)性化服務(wù)與產(chǎn)品，提升銷售量，例如：淘寶網(wǎng)會(huì)根據(jù)客戶的長(zhǎng)期購(gòu)買習(xí)慣，為其推送可能感興趣的優(yōu)惠信息，或從大量客戶中快速識(shí)別出高價(jià)值客戶。

1.2更準(zhǔn)確的市場(chǎng)預(yù)測(cè)

傳統(tǒng)的市場(chǎng)預(yù)測(cè)，多靠自身調(diào)研、與專業(yè)公司合作來(lái)進(jìn)行分析和判斷等方式，樣本容量有限，參考價(jià)值有限。而大數(shù)據(jù)可通過(guò)對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)行為及各種社交媒體上的產(chǎn)品評(píng)價(jià)進(jìn)行整合、分析，及時(shí)獲知消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品的需求重點(diǎn)，并根據(jù)消費(fèi)者的需求對(duì)市場(chǎng)重新布局，使產(chǎn)品更具競(jìng)爭(zhēng)力。

1.3更高效的生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)管理

通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和研究，可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)自身運(yùn)行中存在的一些問(wèn)題，讓管理者及時(shí)了解內(nèi)部各部門的工作狀態(tài)和運(yùn)營(yíng)狀況，更合理地對(duì)企業(yè)的資源進(jìn)行調(diào)配，提高資源的利用率和企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的效率。例如：快遞公司可以根據(jù)路況分析，為成千上萬(wàn)的快遞車輛規(guī)劃交通路線，以躲避擁堵。

2　大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的不利影響

世界步入大數(shù)據(jù)時(shí)代的時(shí)間還不長(zhǎng)，許多企業(yè)在通過(guò)大數(shù)據(jù)分析初步獲益的同時(shí)，對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的企業(yè)運(yùn)營(yíng)、管理中可能會(huì)遇到一些問(wèn)題并未做好充分的應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備，對(duì)企業(yè)形成不利影響。

2.1數(shù)據(jù)處理不易

大數(shù)據(jù)時(shí)代是一個(gè)信息爆炸的時(shí)代，每一秒數(shù)據(jù)都呈指數(shù)增長(zhǎng)，其中可能存在虛假信息、無(wú)效數(shù)據(jù)，這都需要經(jīng)過(guò)識(shí)別處理后方能使用。另外，企業(yè)收集數(shù)據(jù)的渠道多為社交網(wǎng)絡(luò)、電商平臺(tái)等，往往是文本、圖像、視頻、超媒體等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而目前我國(guó)企業(yè)所掌握的數(shù)據(jù)處理方法，一般僅能有效處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)字、符號(hào)等）。大量數(shù)據(jù)無(wú)法被整合處理，數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值被打折。

2.2數(shù)據(jù)分析困難

當(dāng)前，通過(guò)“云技術(shù)”，大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的問(wèn)題得到了較好解決，但在及時(shí)分析方面仍存在困難。一方面，傳統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)分析方法在大數(shù)據(jù)分析中已無(wú)法繼續(xù)適用；另一方面，全面掌握大數(shù)據(jù)分析的人才數(shù)量較少，因?yàn)檫@需要同時(shí)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、分布式處理及相應(yīng)分析工具，方法較為復(fù)雜。

2.3數(shù)據(jù)安全問(wèn)題

企業(yè)自身在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中，在與外界交流中都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。在更容易獲取數(shù)據(jù)資源的同時(shí)，企業(yè)也面臨著數(shù)據(jù)泄露的安全威脅。不管是客戶和個(gè)人信息，還是企業(yè)數(shù)據(jù)的丟失，將造成嚴(yán)重?fù)p失。例如：2013年3月，東軟集團(tuán)被曝商業(yè)秘密遭受外泄，約20名員工因涉嫌侵犯公司商業(yè)秘密被警方抓捕，造成公司的損失高達(dá)4 000余萬(wàn)元人民幣。

2.4結(jié)果應(yīng)用問(wèn)題

大數(shù)據(jù)不僅僅是一種時(shí)新的應(yīng)用工具，還是一種有別以往的復(fù)雜思維方式。一方面，數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的精確結(jié)果屬于定量分析，而企業(yè)管理者往往習(xí)慣于定性分析；另一方面，大數(shù)據(jù)分析追求的是相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系，管理者不能想當(dāng)然地對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行因果推定。因此，大數(shù)據(jù)可以對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、價(jià)值鏈分析、營(yíng)銷策略等通過(guò)建立分析模型來(lái)預(yù)測(cè)，但預(yù)測(cè)具體的經(jīng)營(yíng)管理行為卻是不太可行的。

3　有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)的對(duì)策

大數(shù)據(jù)一方面給企業(yè)管理者帶來(lái)了更加全面、更加豐富的信息，另一方面也對(duì)企業(yè)在數(shù)據(jù)搜集整合、分析應(yīng)用等方面提出了更高的要求。

3.1提升數(shù)據(jù)分析、處理能力

據(jù)統(tǒng)計(jì)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一般占到了大數(shù)據(jù)信息的80%～90%。但目前國(guó)際上對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析尚屬于非常前沿的技術(shù)，甚至有的企業(yè)錯(cuò)誤地將其等同于輿情分析或者情感分析。所以企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)或者引進(jìn)，或者外包給合格的第三方機(jī)構(gòu)，提高對(duì)數(shù)據(jù)的分析、處理能力。

3.2提升數(shù)據(jù)安全

一是加強(qiáng)對(duì)黑客攻擊的防范，高度重視關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫(kù)的安全漏洞分析和保護(hù)，在專人和專業(yè)設(shè)備方面要足夠投入；二是加強(qiáng)對(duì)員工移動(dòng)設(shè)備使用的管理，防止涉密U盤、移動(dòng)硬盤等移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備和手機(jī)、平板、筆記本電腦等移動(dòng)終端被植入惡意代碼或遺失；三是加強(qiáng)員工信息安全意識(shí)教育，在企業(yè)內(nèi)部形成良好的信息安全文化氛圍，整體提升企業(yè)數(shù)據(jù)安全防范水平。

3.3合理應(yīng)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果

在信息有限、獲取成本高昂且沒有被數(shù)字化的時(shí)代，讓高層管理者做直覺式?jīng)Q策是可行的。而大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)管理者應(yīng)習(xí)慣于應(yīng)用大數(shù)據(jù)思維。IBM公司CEO羅睿蘭就曾表示：“以后，更多的決策將基于大數(shù)據(jù)分析而不是個(gè)人直覺?！钡趹?yīng)用中必須注意刷新管理者的思維模式。舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中指出，應(yīng)當(dāng)習(xí)慣數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)思維變化：從隨機(jī)樣本到全體數(shù)據(jù)；從精確性到混雜性；從因果關(guān)系到相關(guān)關(guān)系。

主要參考文獻(xiàn)

［1］曹惇文.淺析大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)管理決策的影響［J］.中小企業(yè)管理與科技，2015（9）.

10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.20.035

F272

A

1673-0194（2016）20-0055-01

2016-09-20