大数据在企业管理中的应用

2015-03-19

财经界(学术版) 2015年11期

大数据在企业管理中的应用

青岛滨海学院陈国营

摘要:现今社会，随着经济的迅猛发展，越来越多的企业在迅速的崛起，这么多的企业，要想从中脱颖而出，势必需要寻找一种新的途径，于是我们迎来了正处于高速发展的大数据信息通信时代。大数据信息时代的来临，直接影响着各个企业的最基本的运营模式，还影响着企业在收集分析数据方面的准确性。不管是在企业的前期计划、管理组织方面，还是在企业的领导控制和产品的推广创新方面，大数据都得到了广泛的应用。大数据理念的应用，是企业管理中新的处理模式，能够让企业的决策人在管理企业的过程中拥有更强的决策洞察力。本文就大数据的基本概念和它在企业中的基本应用做了简单阐述。

关键词:大数据企业管理基本应用

所谓大数据，即指由一种强大有效的分析工具对所采集数据进行合理筛分的巨大的数据集合，它是一种相对有效的数据处理工具，其目的就在于它可以帮助企业在一定的合理时间内将所收集数据通过认真仔细的选择，并对其进行一定的管理处理，从而来帮助企业更快更好地经营。尤其是在信息时代发展相对较为迅速的近几年时间内，它已经成为众多企业尤为青睐的一种商业运营技术，并且已经有很多的管理者深深的认识到大数据的应用可以给企业的管理运营带来多么大的效益。因此，我们有必要对大数据进行一个较为全面的分析，并在众多企业中大力的推广这一新的技术。

一、大数据的基本特点

毫无疑问，随着经济和信息通信时代的发展，大数据已经成为对各行各业影响都较为深远的一门新兴技术，它在对企业变革的影响之中也占据了很重要的地位，因此，企业要想能够快速而稳定的进一步发展，那就必须试着采用大数据技术。下面我们就大数据的基本特点先做一个简单的分析。

(一)大数据的类型多种多样（Variety）

经济在发展，时代在发展，人类社会中产生和存在的数据不仅在数量上越来越多，且在类型上也越来越呈现多样化。它不仅包括人与人之间的产生的数据种类，还包括机械与机械之间产生的数据类型，包括人与机械之间产生的数据类型等等。其涵盖的范围也相对较广，包括了视频图像等多种方式，多种多样的数据类型的产生无疑可以帮助我们的企业不断地发展壮大。

(二)大数据的处理速度相对较快（Velocity）

大数据一直都有一秒定律，即指大数据在处理资料时速度相对较为快速一些，这主要是由数据流的高速性和实效性来决定的。对于大数据的信息，我们需要对其进行快速而有效的处理，并且一定要达到能够全面深入的挖掘有价值的信息的能力，这对于企业针对有关事项做出精准的判断和分析并拿出有效措施极为有利。

(三)大数据的数量体量较为庞大（Volume）

有关数据显示，近年来，随着科学信息技术的快速发展，大数据的存储量一直保持在不断增长的状态，且仍有继续高速增长的发展趋势，它的快速发展直接推动了大数据的商业价值意义。

二、大数据在企业管理中的应用和推广

有关调查显示，大数据在当今社会各企业中已经被逐渐的广泛使用，虽然兴起的时间相对较晚，但是其发展速度还是相当可观的，因为它可以切实有效的促进企业的核心竞争力，从而来实现企业长远有效的发展。下面我们就大数据对企业的影响以及它在企业中的应用做一个简要阐述。

(一)大数据可以帮助各企业仔细的了解所属用户情况

在企业的实际运营操作中，我们不再传统的采用市场调研的陈旧方式，而是可以通过大量的数据信息来从中发现一种能够切实推动自身企业快速发展的具体社会形态，并通过具体数据来了解所属客户对企业所研发产品的真实态度，以此从中获取客户对产品的诸多要求和建设性意见，并根据这些反馈性意见来重新定位出企业所生产产品的新特征。

(二)大数据可以帮助各企业来发展潜在资源

在企业的实际操作中，企业一定要在实现对资源的准确控制的基础上，进一步的对潜在的数据资源进行有效的发掘和利用。这些则可以通过大数据的信息处理技术来实现，我们首先可以通过对企业的基本资源进行一个大概的整理规划，然后将潜在的资源信息进行简单的数据处理并以图像呈现的基本方式向大众展示，使得信息利用实现最大化。

(三)大数据可以帮助企业更好地对产品生产进行规划

大数据作为一种有效的信息处理技术，通过它，我们可以预知企业未来发展的大概趋势，且能够在此基础之上对企业的基本生产结构和具体的产品生产流程做一个前期的大概规划。以此帮助企业能够在传统的模式之上稳步发展，并为企业的实际问题提供行之有效的解决方案和措施，最终为企业的生产提供一份保障。

(四)大数据可以帮助企业更好地进行经营

因为大数据之间具有关联性，因此，通过大数据可以使得企业中不同产品之间的交叉重合之处更加容易被辨识，并能够以此为基础，在产品品牌的运营推广、企业战略规划上、产品展示区位的选择上更加的有把握。

(五)大数据可以切实有效的帮助企业开展业务

在企业运营操作中，可以通过大数据的计算来对大量的社交信息数据量以及有关的客户之间的数据量进行一个统计分析，以此帮助企业的产品品牌进行合理的水平设计，此外，还要通过大量的数据来对获取到的信息进行交叉验证分析，并将分析所得结果面向社会化用户开展精细化服务。