朱红

[摘要]现代化社会进程的不断推进，使得当前阶段传统的商业管理体制已经逐渐无法满足企业的内在发展需求。因此，将大数据信息处理技术应用于企业内部管理，不仅可以提升企业的商业市场竞争力，还能够进一步加强企业决策的科学性，为商业管理模式的优化、升级夯实基础。

[关键词]安全性；潜在价值；非结构化信息

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.20.188

信息化、网络化社会的深入发展，使得数据分析、传输、处理等问题成为了各领域进行管理、决策工作的重要参考。针对现阶段商业管理模式大部分以数据分析为基础的特点，制定出符合企业发展的内在管理机制，是企业保持稳定运营状态的重要途径。

1 大数据的基本应用特征

1.1 大数据管理机制的信息存储量较大

通常情况下，大数据指的是规模在10TB以上的信息量，数据的实际存储量较大，对数据处理的技术要求较高。在大数据的具体应用过程中，大部分企业会采用系统集中管理、信息综合处理等形式，因此，会产生规模较大的数据量。大数据技术可以保存TB级别的数据资料，防止信息出现丢失、遗漏的情况，在商业管理领域应用范围较广。

1.2 数据类型多元化

网络信息技术在生产、生活领域的广泛应用，使得人们接收信息的渠道逐步向多元化发展。与此同时，电子信息收集、处理技术的大幅度提高，也在一定程度上增加了信息的种类，使得大数据的信息类型更加繁杂。信息资源的深度开发与大范围普及，使得大数据的运行模式逐步由特定的结构化转化为半结构化、非结构化综合发展。在实际的数据收集过程中，由于受信息传递模式、存储模式等因素的影响，主要是以非结构类型的信息为主。

1.3 数据信息的增速较快

大数据主要以非结构的信息类型为主，因此实际的增长速率较快。例如视频、音乐等数据信息，自身占据的数据空间较大，并且具备持续性的表现特点，信息数据的增速较快，实际的存储量有时会呈指数级增长。

1.4 数据信息的内在价值高

据相关数据调查显示，相较于结构化的信息来说，非结构化信息的实际增长率较高，并且后者的数据也是产生智慧的主力，具备较高的内在价值。在此基础上，将两者统一起来，利用大数据处理技术进行深度挖掘，能够开发信息资源的潜在价值，并为商业领域的决策带来有效的参考。

2 当前阶段大数据处理技术面临问题

2.1 大数据信息的真实性无法保障

互联网技术在商业领域的广泛应用，使得领导阶层及基层工作人员对信息的需求逐步提高。领导阶层需要大量的数据信息，为商业决策提供有效的参考。工作人员需要通过不同的信息渠道，对数据资料进行筛选、归类等处理。然而，信息量的上涨、数据种类的多样化，也在一定程度上降低了信息资源的开发效率，使人们很难辨别数据的真伪。数据的真实性难以保障，一旦对数据信息出现误判，不仅会降低决策的合理性，出现判断失误，同时也降低了数据信息的可靠性与真实性，造成大数据管理问题。

2.2 大数据的信息更新慢

由于涉及的数据规模较大，大数据在更新方面存在一些问题：首先，信息数据的更新不全面，由于数据传输方面的延迟性，会使得一些数据库完成了更新设置，但另一部分数据库的信息传递滞后，降低了大数据服务性能；其次，一些大数据在进行更新时，需要进行手动刷新，一旦刷新不及时极有可能对信息查阅用户造成误导。

2.3 数据的处理过程中存在安全上的隐患

大数据的信息处理技术是以安全性为前提的，尤其是商业信息的存储与管理，其安全水平是影响公司稳定运行的关键因素。但当前阶段，还存在着一些漏洞，商业机密的泄露问题也是企业管理的重要环节。与此同时，一些不法分子、网络黑客为了获取不正当的利益，通过在运营程序中植入病毒的方式，盗取的商业信息或用户个人资料，采用倒卖信息的方式谋取利益。因此，进行大数据信息处理的过程中，不仅要建立安全防护信息网络，还应该组建专门的技术小组，保证信息管理的安全性與可靠性。

2.4 广告等信息的植入

在浏览页面或查询信息时，经常会有非法广告、不良信息插入，不仅影响了信息处理的速率，还有可能造成病毒植入的情况，降低了信息资源开发的安全性。与此同时，部分不良商家通过浏览器程序的漏洞，窃取用户的隐私信息，有时会通过关键字的检索，推送相关的信息，降低了大数据技术的安全防护水平。

3 在商业经济领域运用大数据进行管理的作用

3.1 提升企业管理决策的科学性

当今社会，网络科技的发展日新月异，人们的社会需求也在不断地发生变化，为顺应时代的发展浪潮，提升企业的市场占有率，将大数据技术应用于企业管理、决策中来，不仅可以提升决策的科学性与实践性，还可以针对不同的用户群体提供更加个性化的服务。首先，注意大数据信息的鉴别。通过逻辑分析、相关数据佐证、信息对比等方式，筛选出真实性较高的信息资料，并对数据进行整理；其次，将处理后的数据按照性质、类别、时间等不同标准进行划分，然后利用电子技术制作出文件或表格；最后，按照市场的近期走势，推选出一个或几个决策方案，通过表决选出最优项。

3.2 通过大数据开发企业的潜在价值

大数据的应用不仅使企业更加审时度势，不断提升自身核心竞争力，还使得企业不断加强自身聆听顾客意见、围绕顾客开展服务的原则性，重视客户个性化需求及建议，并对客户数据进行全面分析，从而使企业价值链得到不断增强，为企业创造更大的经济效益。另外，在对客户数据进行分析后，客户数据则成为理解客户的重要参考依据，使企业可根据数据的高效性及精准性，对客户群体及不同市场做出不同的营销策略，促使企业逐渐占据市场更大份额。

3.3 优化大数据管理技术，加强信息资源的利用率

在以往的数据挖掘工作中，主要对结构数据的商业价值进行挖掘，其不仅屏蔽了半结构化、非结构化的商业信息，也屏蔽了不断产生的大数据信息，故此已无法适应现代企业的发展需求。而随着新一代数据挖掘工具的涌现，迫使企业不断完善自身的数据挖掘方案，以使其能够对各种数据要求进行处理。不仅可使用户发现大数据中的各种模式，了解各种数据的内容及来源，还能够帮助企业对发展做出科学、合理的预测。

3.4 强化数据信息技术队伍的建设

大数据的使用需要观察能力较敏锐、执行能力较强的数据技术人员支持，尤其需要能够对大数据进行快速、有效处理的数据专家来开展工作。因此，企业对数据技术人员的需求不断增大，而企业在不断引进工作能力较强、经验丰富的数字技术人员后，不仅加强了企业自身的数据技术队伍，提升了企业自身数据技术水平，还可使数据技术人员不断挖掘企业数据中潜在的商业价值，为企业经营和管理决策提供重要参考。

4 结语

大数据是信息化社会发展的产物，运用该种技术对商业经济进行管理，不仅可以提升决策的科学性与可实践性，还能够为商业经济的良性发展夯实基础。在此基础上，相关企业应加强对大数据信息处理技术的开发，合理与管理技术进行融合，针对当前阶段大数据安全性、隐私性、更新等问题，强化防护系统的建设，培养专业水平更高的技术型人才，科学管理，从而为企业的现代化发展进程提供有力的支持。