曹婧

摘 要：随着我国科学技术的飞速发展，互联网信息技术已经在各行各业得到了广泛的应用，如今属于大数据时代。无论是生产还是生活，或者企业的运行管理，都需要应用到大数据。大数据在为我国经济的发展提供了源源不断的动力。企业目前也利用大数据辅助管理工作的开展，实现了管理模式的创新。以往的管理模式存在着很大的局限性，在整合与获取信息方面较为滞后，因而导致了企业管理存在着很多的问题，而大数据时代的到来，能够使其得到有效的解决。基于此，本文基于创新视角，针对大数据环境下，企业建设与发展所面临的挑战和机遇，并尝试提出了几点创新企业管理模式的相关策略。希望通过本文的研究，能够为我国企业管理工作提供一定的借鉴，最终能够推动我国企业的健康稳定发展。

关键词：大数据环境；企业；创新；管理模式

斯坦福大学的Paul Saffo早在1997年就提出，数据是公司的主要业务；到了2011年6月，麦肯锡咨询公司将一份关于大数据的报告公之于众，其中对大数据领域的相关技术以及应用进行了细致的分析；美国政府于2012年3月针对大数据提出了“大数据研究与发展倡议”的战略。随着近年来云计算、物联网以及移动互网等科学技术的飞速发展，涌现出了诸如微博、微信等大量的新型服务方式，海量的数据呈现飞速增长的态势，大数据时代已经到来。大数据时代对于社会的发展变革提供了强大的推动力，不仅为人们的生活与工作提供了很大的便捷，还能促进政府工作效率的有效提升，同时对于企业综合竞争力的提升也有着十分积极的意义。政府、企业以及世界对于大数据时代的重视程度都非常高。

大数据时代的到来，使得企业以往管理信息数据的方法发生了彻底的转变。企业相关数据的存储、收集以及分析等方面都会发生重大的变化。国外目前大部分先进的企业都将商务智能技术以及大数据应用到了生产经营活动中，数据所发挥的作用愈来愈大。基于这样的大环境，在管理方式方面，企业也面临着巨大的挑战。企业目前在各方面都出现了大量的数据， 而以往挖掘数据的技术与方法无法实时的分析与处理企业的大量数据，已经不能满足企业的发展需求。这就需要以我国企业信息管理工作的具体需求为基础，把握好大数据背景下的挑战与机遇，对企业管理模式在大数据环境下管理方式以及思维体系所产生的变革进行研究，在此基础上创新企业的管理模式。基于此，本文根据国内外目前的相关研究，以新的理念与思路对大数据时代下创新企业管理模式进行了探究，以期能够实现我国企业管理决策“从业务驱动”转化为“数据驱动”，最终推动我国企业的更好更快发展。

1 研究背景

1.1 我国大数据研究现状

Nature杂质出版专刊在2008年对大数据的潜在价值和价值进行了分析与介绍，大数据在学术研究的领域正式出现，大数据同时也是各学科重点研究的问题之一。科学杂质出版社于2011年2月出版了《数据处理》专刊，其中对大规模数据所产生的挑战进行了探讨，并针对大数据在科学研究中所发挥的重要性进行了阐述。对于大数据的定义，维基百科是这样描述的：大数据指的是，在一定的时间内，无法通过常规软件工具获取、管理并处理的数据集合。随着传感器的广泛应用以及社交媒体、互联网等新兴媒介的崛起，即时、动态的数据大量涌现，存储、汇总与分析这些数据，已经成为所有社会管理环节中的重点内容。

大数据的基本特征共有四点。其一，规模大。随着各行各业的不断发展，数据量在不断的扩大，容量已从GB升级为PB，甚至于EB和ZB，后一级为前一级的1024倍；其二是多样化。数据有着多维性、多元性和异构性的特征，可见其复杂程度之高。数据类型可以分为三种，分别为半结构化数据、结构化数据以及非结构化数据，非结构化数据目前在大数据总量中约占80%-90%，属于大数据的主流。其三是增速快。数据无论是生成还是增加，其速度都非常惊人。其四是具有较强的实效性。数据有着很高的频率，且时间间隔很小，数据连续的、动态的，需要进行即时的处理，这在很大程度上促进了数据时效性的提升，同时也使处理数据的难度增加。

我国大数据的研究还处于初级阶段，在研究大数据环境下创新企业的管理模式方面存在着一定的局限。就大数据时代而言，其战略意义并不在于拥有大规模的信息数据，而在于采取专业化的方式处理这些数据，促进加工处理数据能力的不断提升，并将蕴含在信息中的商务智能挖掘出来，从而促进知识资源的形成，使数据实现增值的目的。本文基于商务智能技术（信息处理工具）的相关应用，对创新企业管理与大数据的结合进行了研究。

1.2 商务智能界定

商务智能属于知识系统的范畴，涵盖了企业竞争者、客户、合作伙伴、内部运作以及竞争环境方面的知识，能够结合企业的业务目标，对信息管理、人工智能、数据挖掘与管理等各种理论jinx9ing综合的运用，以达到探索、发现、挖掘企业数据的相关规律，从而使企业完成商业战略决策的制定，提升企业的持续竞争力。内外的很多专业学者都对商务智能展开了深入的研究，也取得了很大的成果，商務智能在国际上得到了广泛的应用。

2 企业基于大数据环境下所面临的挑战

2.1 数据观问题

大数据时代下，企业采集、分析、存储上的数据量呈现出爆炸式的增长。企业数据有着较多的类型，既包含了结构化数据，还包含着非结构化以及半结构化的数据，这些数据往往从物联网、电子商务以及电子商务等有关的业务活动中产生。企业处理数据的方式目前只能用来处理结构化数据，但由于非结构化数据占据着很大的比重，怎样实现这些非结构化数据的整合与整合，从而使数据的价值发挥出来，对于企业而言较为困难。

2.2 整合数据问题

企业信息系统中有很多不同的系统平台存在，业务不同的数据库中都有很多的数据存在，业务模块不同，数据也无法关联在一起，实现共享。很多企业对于收集、整合与应用关键业务数据的工作比较关注，但却很容易忽略非关键业务的相关数据。基于大数据环境下，通过商务智能的构建，对其中的内容进行挖掘，就需要进行数据集市的构建，将相关的数据整合起来，并对其进行分析。目前企业面临的挑战之一就是整合不同业务平遥的数据。

2.3 专业技术问题

大数据下的技术问题与数据的处理、挖掘与存储有着密切的联系。云计算、信息技术以及交互行为等技术得到了广泛的应用。处理大数据的工具——智能商务系统实现了多媒体、网络、挖掘知识、知识发现等现代化技术的融合。商务智能技术涵盖了数据的采集、分析与整理等各个方面，能够以最短的时间为企业提供数据分析的方法和技术。商务智能作为大数据时代的核心技术，就企业界来看，还没有被广泛的应用到与IT 有密切关联的行业。

2.4 数据安全问题

企业的数据量增长速度非常快，管理海量数据的工作也变得十分困难，尤其是对数据进行安全防护设置。就网络空间而言，计算模式如果以分布式处理为主，那么很容易受到黑客的攻击。目前，网络交易变得愈来愈频繁，这也大大增加了企业的运作数据、客户隐私等信息泄露的风险。黑客如果对大数据分析技术有了一定的掌握，就会应用这些技术来攻击企业。目前，信息安全在很大程度上阻碍了大数据技术的发展。

2.5 价值识别问题

信息的资源化、知识化以及资本化是大数据的价值所在，我国目前很多企业对于大数据的价值并没有形成充分的认识。大数据是组成企业内部资源的重要因素之一，企业决策者必须针对企业数据资源开展战略规划工作。在识别大数据价值上，企业需要组织工作人员接受专业的教育培训，这样工作人员即便不具备IT专家的技能，也能挖掘数据。然而目前的情况却是，只有相关人员具备了专业的知识技能，才能灵活的处理大数据。

3 基于大数据环境下创新企业管理模式策略

3.1 构建商务智能的信息平台

企业要想在大数据时代将信息中的价值充分的挖掘出来，以促进智能化程度的提升，就需要将产品的生产、设计、财务、管理以及销售等相关的工作做好，实现企业商务智能平台的构建。企业信息化不仅是指企业内部办公无纸化以及自动化的实现，还需要对员工管理数据质量的意识以及信息意识就行培养。真实可信的数据能够为企业的决策管理奠定基础，对于企业信息系统的构建而言十分重要。此外，企业需要对数据挖掘以及商务智能方面的人才進行积极的引进。

3.2 以决策“双驱动”为基础构建数据战略模式

大数据时代的突出特征之一就是以数据为核心，企业数据战略的构建是知识产生的源泉。企业要对企业运营战略中数据战略的作用于地位进行深入的把握，重视企业综合竞争力的提升，要将企业的战略决策与数据紧密联系在一起，这样决策者才能关注数据，为决策奠定好基础。商务智能信息能够实时监控数据，能够为企业业务进程提供驱动力。因此，企业要进行数据与业务“双驱动”模式的构建。

3.3 落实好知识管理

对于企业而言，知识属于无形的资产。很多先进的企业认为管理与创造能力决定着企业的价值。知识管理能够在企业中实现知识的有效应用。大数据时代从本质意义上讲其实是知识时代，然而学习知识的环境有着较大的复杂性，且知识管理与合作有着密切的联系。经过处理，数据能够转化成信息，通过商务智能工具对信息又能转化为知识，企业在知识管理系统的构建中对这些知识进行应用，能够创造出更多的价值，推动企业更好的发展。

3.4 重视首席数据官的培养

商务智能没有在我国得到广泛普及的重要因素之一就是不重视首席数据官的培养。首席数据官工作的主要内容就是将数据视为企业的核心资源，并对企业相关的业务数据以及社会评论等方面的数据进行分析，增强企业与社会之间的联系，将企业数据的价值挖掘出来，以提升企业决策的科学性。因此，企业要对首席数据官的培养予以高度重视，积极引进专业的人才，定期组织专业人员进行大数据知识技能的培训。

4 结束语

本文针对大数据环境下企业所面临的挑战以及应对策略进行了分析，希望对企业管理工作能够提供一定的参考与借鉴。

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