大数据时代背景下的企业管理研究

王菁

【摘 要】大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。分析了大数据的概念，大数据对企业管理的影响，讨论了企业应如何管理，提出了企业应结合自己的实际情况，应用大数据，避免企业过分追时髦，造成揠苗助长的恶果。

【关键词】大数据；企业管理；数据分析

变化是永恒的主题，企业管理不能一成不变。大数据正影响着企业商业模式的转变，对大数据进行处理、分析及整合正成为提升企业核心竞争力的有效方式，因此，企业管理也必须产生相应的变化和发展。那么首先要搞清楚，大数据是什么？

1.大数据的概念与应用

1.1那么什么是大数据呢

几年前，你跟客户沟通要么打电话要么发短信要么发传真，要与客户会面，需要出差。而现在，你跟客户沟通是视频会议、IM软件、在微博上讨论、在微信上沟通。他们既是你的客户也是你的朋友，他们出行、抱怨、分享的信息既是你们交流的好主题，也是你潜在的商机。

视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。

要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据无疑是目前一个非常热门的话题。对于每个人来说，提到大数据我们首先想到的就是大，但数量大并不是大数据，大数据的基本特点是具备：规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（Value），即4V⑴。这是目前人们形容大数据用到最多的也是大家比较公认的大数据的特点描述。

对于规模，是由数据库到大数据，形象的比喻是池塘与大海。数据的规模从池塘的以MB为基本单位，到大数据的GB甚至是TB、PT为基本处理单位；多样性，数据有一种而发展到多种，即数据库以结构化的类型为主，而大数据种类繁多，数以千计，而这些数据又包含着结构化的、半结构化的以及非结构化的数据，并且后两类所占的份额越来越大；传统的数据库是先有模式然后产生数据，而大数据难以预先确定模式，模式只有在大数据出现之后才能确定，且随着数据的增长处于不断演变之中；传统数据库中的数据作为处理对象，而大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。

1.2大数据推动企业管理变革

当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。

大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。

数据资产化。信息部门将从“成本中心”转向“利润中心”。在大数据时代，数据渗透各个行业，渐渐成为企业战略资产。有些公司的数据相对于其他公司更多，使其拥有更多获取数据潜在价值的可能，例如互联网领域与金融领域。拥有数据的规模、活性，以及收集、运用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以深入洞察市场，从而做出快速而精准的应对策略。这意味着巨大的投资回报，因此企业的IT部门将从“成本中心”转变为“利润中心”，而数据将成为企业的核心资产。

决策智能化。企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。智能化决策是企业未来发展方向。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行评估而制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。在大数据时代，企业通过收集、分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。

1.3大数据变革企业决策

传统的企业管理流程是出现问题、逻辑分析、找出因果关系、提出解决方案，使问题企业成为优秀企业，这是逆向思维模式。大数据竞争战略咨询流程是收集数据、量化分析、找出相互关系、提出优化方案，使企业从优秀到卓越，是正向思维模式。

在企业管理领域，人们笃信这样一个原则：用数据说话。在从粗放的管理到科学地决策的转变中，数据发挥着关键的作用。进入大数据时代，人们面对着空前膨胀的海量数据，如何从其中挖掘出有用的指标和信息，帮助你进一步提升企业的绩效呢？

“数据是未来竞争优势的基础，将是重要的资源。”3月9日，IBM CEO罗睿兰在非营利组织外交关系协会举办的一次活动上表示，“云计算、移动互联网、社交网络和大数据正快速发展，这样的技术进展将改变企业运营的方方面面。”罗睿兰认为，大数据将改变企业决策、价值创造和价值实现的方式。

大数据的技术挑战显而易见，但其带来的管理挑战更为艰巨，这要从高管团队的角色转变开始。

大数据最至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样做决策、谁来做决策。在今天的整个商业世界中，人们仍然更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就要让数据说话。

基于平台的量化分析。

大数据挑战直觉，首先要做的是量化分析。企业管理学界因观点不同而分为众多派系，但是“不会量化就无法管理”的理念却是共识。这一共识足以解释近年来的数字大爆炸为何无比重要。有了大数据，管理者可以将一切量化，从而对公司业务尽在掌握，进而提升决策质量和业绩表现。

企业管理者对大数据量化分析，要从思维模式转变开始。业内专家指出，首先，要养成思维习惯：“数据怎么说？”每当遇到重大决策的时候，要紧跟着这个问题进一步问：“根据这些数据能得出什么分析结果？”企业管理层的思维变化也会提高企业员工对大数据管理的执行力。其次，企业管理者要允许数据做主。如果企业员工用来自一线的大数据分析结果，推翻资深高管的直觉判断，这将是改变企业决策文化的最大力量。基于规模庞大的数据量做出合理的决策，中间需要很长的分析过程。

此处的大数据的量化分析与传统的“数据分析”有相同之处，大数据也力图从数据中收集智慧，并将其转化为企业的优势。不同之处在于大数据数据量巨大、产生数据速度快、种类多样。当一个数据源具备这三个性质的时候，它就形成一个平台。那些天生带有数字基因的企业，比如，谷歌和亚马逊，已然是大数据平台。但是，对于传统企业而言，运用大数据获得竞争优势的潜力可能更大。企业可以做精准的量化和管理，做更可靠的预测和更明智的决策，可以在行动时更有目标、更有效率。这些都可以在一直以来由直觉而不是数据和理性主宰的领域实现。虽然感性的直觉和理性的数据是矛盾的，但是基于理性数据的感性判断是可行的，特别是在企业运营层面。

2.在大数据的影响下，企业如何管理

2.1简化定位管理归属

大数据是繁复的，但是归类管理是确定的，即应该隶属CIO来管，这就要求，CIO不仅要懂技术更要懂管理。在企业管理发展的几十年中，企业数据规模是急剧膨胀的。所以当前时代CIO不是一个只懂技术的，更重要的除了懂技术之外非常重要的是要懂管理，他应该是在信息时代具有信息眼的一批高层管理者，无论信息如何变化，他们一定能找到信息背后的原因、结构、关联以及把数据挖掘出来，形成自己的观点，支撑企业、政府、领导决策的有价值的知识。

2.2抓好软硬件的管理

由于大数据的数据量极其庞大，对相关存储和运作的设备要求比较高，企业要有较大的投入。虽然从设备上说，服务器、机房、带宽、电力、制冷等硬件设施相比于传统数据中心并不会发生本质性的变化，但是仍要加强管理。

同时对于企业来说，存储好所产生的数据仅是基础，而如何管理好这些容量大、结构复杂的数据，并从中发现他们的价值才是关键！说到管理我们就要关注软硬件方面的选择。

首先，企业产品的渠道在改变，大家一直在提精准营销。把产品与服务送到有需求的人身上。但是，传统的做法，还是基于历史数据的分析。由于现代社会需求变化很快，很可能你分析的需求对于消费者来说，当时非常需要，但是现在就不需要了？

其次，决策模式和决策准确度也在变化。利用大数据的分析能力，能够提供给企业决策层的将会是一个从各个领域进行了全面筛选的信息，这能够让企业的领导层更准确的了解市场、客户、以及自己的产品。大数据还能够给与的是更加深远的，比如行业趋势类信息。

另外，由于大数据分析决策是实时进行的，这也提升决策的效率，缩短了企业从创新到产品服务产生到推出市场的过程，在创新的市场里面，速度就意味着一切。

还有，在大数据时代，企业80%以上的信息都非结构化数据，这就意味着企业传统的成熟的关系型数据库已经不能够适应非结构化数据分析的需求。许多互联网企业已经开始利用开源工具进行非结构化数据的需求。

但是，单一的一款产品对于解决大数据问题来说还是显得比较单薄，我们可以预见到，在非关系型数据库之上，还应该有内容、业务分析以及市场营销工具等。大数据对于企业数据库的改变不会仅仅是一个点的更新就可以适应的。

因此，对于软件的选择与应用以及管理极其关键。

2.3人力资源的开发与管理

数据是一种资源，但是需要经过科学的筛选、分析才能成为企业的资产，如果不能很好地应用则就会变成不良资产，这不但是资源的一种浪费，更重要的是可能会误导企业的发展战略。

大数据的发展虽然对企业决策提供了重要的依据，推动了企业战略决策的变革，但是企业决策仍然离不开决策者个人的丰富经验和领导能力，目前企业最为紧缺的仍然是数据研究和业务发展都精通的复合型人才。所以，企业对具备有关大数据的新的专业知识的人才的引进、培养和开发及管理也逐步提上日程。

在大数据时代，网络上充斥的各种庞杂数据，对于大部分人来说的大部分数据都是没有价值的，只有其中很细小的数据对于某些人来说才具有价值。因此，大数据时代，首先要做的一件事就是将这些数据进行“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策或者预测的可行性报告数据。那么这里还需要的是软件技术人员、数据处理人员、信息分析人员、以及高级战略分析人员等专业及管理的复合型人才。因此，人力资源的开发、建设与管理愈发重要。

3.企业如何结合实际搞好管理

对于企业管理来说，没有最好，只有最适宜。因此，注意不宜盲目追求时髦，一定要结合企业的实际情况和成本核算来引入“大数据”。

3.1别把大数据过度神化

“大数据对企业决策的影响不应该被过分夸大，尤其是在数据质量和数量不能保证的情况下，企业决策更加离不开丰富的经验和准确的市场判断。”北京能源投资集团副总裁刘国忱在日前举行的“中国2013（首届）CIO（首席信息官）论坛”上说。

大数据分析需要连续的真实的少杂质的数据，而这些数据对于大多数中国企业而言简直是天方夜谭。

我们应该好好利用如今社会数据采集系统的海量数据，但也不能过于神话，在数据分析面前，智慧比算法和数量更重要，数据的多少并不是决定结果是否有价值的核心标准。

3.2警惕大数据乱政

经过几年的发展，大数据不仅改变了普通人的生活习惯，而且对企业的战略规划起着决定性影响。然而，如果大数据由于运用不当而侵犯用户隐私被称为“数据暴政”，那么大数据判断失误造成企业决策失误则可以被称为“数据乱政”。

在如今信息大爆炸的时代，企业又容易对海量的数据感到困惑，他们看到的只是破碎的、零散的、局部的数据，如何通过技术对大数据进行分门别类并附以各种算法，最终提炼出有价值的数据却是难于上青天。

实际上，大数据的出现并不是新鲜事，微软亚太研发集团董事长张亚勤早前也说过，之所以现在受到越来越多的重视，数据分析的算法和理论趋于成熟是重要的原因，因为只有数据分析技术的成熟才能保证大数据的价值得到真正的挖掘。

需要指出的是，对于同一个数据，不同的人也会有不同的看法。调查表明，对同一个数据，人们通常更加倾向于乐观的看法，而有意回避悲观的可能。

以其所在的能源行业为例，刘国忱举例说，去年虽然多数能源企业都对市场做了大量的调研，由于决策者更加信任当前有利的市场数据，回避了国际经济复苏缓慢、国内经济增长放缓等负面因素，轻易提高产能，最终造成目前严重的产能过剩。

3.3结合自己企业的专业和规模应用“大数据”

就我国目前而言，商业智能、政府管理及公共服务是中国大数据的应用重点领域。而大数据的一个特点就是大，企业首先要对自己的IT基础架构进行重新评估。大数据需要更多的服务器和存储设施来对产生的数据进行收集存储。并且大数据的增长是一个快速的且呈现几何数级增长的，同样需要我们的IT基础架构具有出色的扩展能力，能够保证企业在未来一段时间能够通过扩展来满足企业需求。如果，企业没有此能力，那么可以采取数据中心运营服务外包的方式来解决，不要一味的强求。

我国大部分企业还不具备大数据应用的基础与实力，更不要说中小企业了。因此，从企业管理的角度讲，引入大数据要切合实际。

【参考文献】

[1]孟小峰等.大数据管理.概念、技术与挑战.计算机研究与发展，2013，50（1）：146-169.