大数据融入商业经济管理中的问题与作用探讨

2021-08-23 08:33边防
中国商论 2021年15期
关键词:作用策略管理

摘 要:高新技术的不断发展,从根本上改变了社会发展模式,特别是大数据技术的成熟,给我国商业经济管理带来了一定的影响。以大数据技术为基础开展商业经济管理,具有增加商业经济价值链、记录用户行为和用户细分、强化企业数据技术队伍、增加企业高层决策准确性的优势作用。因此,必须要充分了解大数据融入商业经济管理中的问题,并以此为基础调整原有商业经济管理策略,保证企业能够在复杂的市场条件下稳定经营。

关键词:管理;商业经济;大数据问题;作用;策略

本文索引:边防.<变量 2>[J].中国商论,2021(15):-117.

中图分类号:F715 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2021)08(a)--03

中国特色社会主义市场经济的高度发展,从根本上提升了企业经营的便利性,同时也使得企业之间的竞争越来越激烈,过去的经济管理模式显然已经无法满足新时期的发展需求。而具有数据种类较多、数据价值密度较低、数据量较大等一系列特点的大数据技术的出现,则改变了企业商业经济管理的模式和基础。在这种情况下,企业方面必须要尽快认识到大数据技术的重要性,以其为基础挖掘大数据当中存在的信息和商机,从而在复杂的生存环境下占得一席之地。

1 大数据的应用特征

1.1 数据量较大

大数据技术涉及大批量的数据信息,这一特征是大数据技术的根本性特征,其拥有这一特征的原因有两点:第一,在信息化技术和互联网技术不断发展的今天,越来越多的企事业单位、个人开始使用网络服务,在网络平台上搜索有效信息的频率越来越高。然而在过去网络技术不发达时,只有一些拥有电脑的企事业单位才能够从网络获取数据、能够在网上发布数据信息的单位更是少之又少。通过今往对比不难发现,网络用户发布数据、获取数据的便利性越来越高,正是大数据技术数据量较大的原因。第二,目前我国的信息传输技术越来越发达,这使得人们能够通过更加便捷的方式获取信息、获取更多种类的信息。但是在网络信息技术不发达的过去,人们只能从网络上获得文字信息、音频信息等,整体数据量比较小,而在第四代及第五代通信技术的支持下,人们开始从网络平台上获取图像数据等,这从某种程度上提升了数据量,大数据技术自然也就涉及越来越多的数据信息。

1.2 数据价值密度较低

数据价值密度较低是大数据技术的特点,在过去的数据信息收集过程中,受到技术和传输的影响,不得不对信息进行初步压缩和处理,这就导致数据的完整性大幅度下降。而在大数据技术中,信息的全部细节都能被保留下来,人们可以直接应用原始数据,更加清晰地了解数据细节。但是,在使用原始数据的过程中,人们又会向其中添加许多没有实际意义的信息,这导致大数据技术下信息的使用价值上升、价值密度越来越低。

1.3 处理速度较快

处理速度快是大数据技术的标志性特征,和过去的数据处理技术比起来,这一特征更加明显。在网络技术越来越完善的今天,生成数据、传播数据、收集数据的难度越来越低,这就使得数据数量短时间内大幅度激增,给信息处理速度提出更高要求。只有不断提升信息处理速度,才能让数据得到即时应用,某个数据的处理结果如果在1s以后得出,该数据就将失去参考价值,在这种情况下大数据技术的信息处理速度越来越快。

1.4 数据种类较多

数据信息的种类多样化属于大数据技术的根本性特征。在过去的信息处理过程中,涉及的数据量比较小,数据也无需进行二次筛选,整体的结构化数据非常简单而且容易处理。但是在大数据技术高度发展的今天,越来越多非结构性数据开始出现,这类数据普遍没有结构属性,自然也就不能以标准化的方法进行处理。现在互联网平台上很多常见的数据都属于非结构性数据,比如图片、影像等都是比较具有代表性的非结构数据,其中往往包含大量的信息和数据,这就提升了大数据技术涉及的数据种类。

2 大数据在商业经济管理中的问题

2.1 数据系统框架存在缺陷

现阶段,中国的大数据技术已经取得了一定的研究成果,然而受到起步时间短等因素的影响,将其应用到商业管理当中以后,常会出现一些严重问题,比如数据扩展性差、成本比较高等,都直接影响了商业经济管理的速度和质量。归根结底,这些外在的问题,都是由于数据系统框架存在缺陷导致的,因此尽快解决这一问题可谓是势在必行。

2.2 大数据的真实性难以保证

互联网技术的不断成熟使之服务范围越来越大,人们对互联网的依赖度也不断提升,在这种情况下,网络信息的数量自然成倍增长。在现实生活中,人们每天都要接触大量的信息,然而这些信息鱼龙混杂、真假难以辨别,如果不能合理筛选真实数据信息,人们的生活将会受到严重的负面影响。而将这一问题延伸到商业经济管理中,其危害性就会更加明显,企业管理层很可能根据错误的数据作出错误的决定,直接导致企业陷入经营困境。

2.3 大数据的更新速度不尽如人意

在大數据技术越来越受关注的今天,很多企业开始认识到利用大数据技术开展商业经济管理的重要性,并且在实践中进行了尝试。然而,大数据更新速度比较慢的问题,却给企业的商业经济管理带来了一定的挑战,企业管理人员无法第一时间获取准确的数据,自然也就无法审时度势作出最符合企业利益的选择,因此必须尽快地提升大数据更新速度。

3 大数据在管理商业经济中的作用

3.1 增加企业高层的决策准确性

市场经济的快速发展,为中国企业提供了稳定、充满机遇的经营环境,同时也使企业之间的竞争越来越严重,只有把握时代发展方向、跟上技术进步的企业,才能在这样的复杂条件下赢得生存和发展的机会。企业的管理层务必要结合企业未来发展目标,做好数据信息的分析和应用,根据大数据确定市场的取向和需求变化情况,对大量数据进行有效筛选,以最合理、最可靠的数据为基础开展工作,才能保证企业的长远发展。不难看出,大数据在这个过程中扮演了不可取代的角色,具有增加企业高层决策准确性的

作用。

3.2 强化企业数据技术队伍

借助大数据技术开展数据信息分析并非易事,要想做到这一点,企业方面必须建立专业性的技术团队,并对每个工作人员的能力进行反复强化,才能更好地发挥大数据技术的优势。根据实际工作经验来看,大数据技术人员需具备突出的观察力和执行力,能够准确把握市场的变化情况,并以此为基础及时给出反馈。企业方面应为这类技术人员提供支持,鼓励引导他们学习更加先进的大数据技术应用方法,并加强考核确认他们的学习效果,而经过这一过程后,企业数据技术队伍的综合能力将大幅度提升。

3.3 增加商业经济价值链

大数据技术的完善和普及,从根本上改变了企业商业经济管理的背景,在为企业发展提供机遇的同时,也给企业发展带来了挑战。企业要不断提升大数据利用能力,从而更好地与市场发展情况进行融合,让企业能够以更贴合市场需求的经营方案获取市场认可,进而得到更多的经营收益。另外,借助大数据技术,企业还能更加准确地了解客户信息,并以此为基础明确客户需求,从而调整运行方法,提升客户对企业的信任度,优化企业的经济收益,增加商业经济价值链。

3.4 记录用户行为和用户细分

以大数据技术为基础对用户行为进行记录,对企业的商业经济管理具有突出的现实价值。在电商平台服务越来越周到的今天,每个人多多少少都接触过在线购物,而在这个过程中,他们的查询行为、购买行为都在大数据监控之下。企业可根据大批量消费者信息进行研究分析,精确定位目标客户群体,并优化消费者消费体验,比如现在一些电商就推出了商品组合服务,即根据消费者的搜索记录、购买记录判断其需要的其他产品,并在其购买页面上给出推荐搭配,这样既方便了消费者,又能够提升商品销售量,可谓是一举两得。不难看出,大数据技术能够记录用户行为,而企业则能够借此实现用户细分和服务细分。

4 大数据背景下商业经济管理措施

在大数据技术越来越发达的今天,企业的商业经济管理迎来了新的发展契机,企业方面需尽快创新商业经济管理理念,打破过去的管理思路,提升自身对市场需求的了解程度,更好地掌握消费者的产品需求,从根本上改善与市场脱轨、不了解消费者喜好等一系列问题。具体来说,大数据背景下商业经济管理措施包括以下几点。

4.1 创新管理模式

大数据时代的到来,对企业来说既是机遇也是挑战。过去的商业经济管理模式显然不再具有合理性,企业方面需根据实际情况,找到商业经济管理中存在的不足之处,并对其进行完善。比如,现在部分企业已经建立了人性化、科学化的全新管理原则,并以此为基础调整了商业经济管理的方法,充分借助大数据技术开展信息数据的统计分析工作,通过定量、定性同步研究的方式,挖掘过去商业经济管理模式中存在的不足,并进行管理模式的创新,有效提升了企业在新时期的适应能力。

4.2 创新管理途径

在市场经济进入发展新时期的今天,企业面临的发展机遇与日俱增,在这种情况下尽快创新经济管理途径,无疑能强化企业在行业中的优势地位,还能够提升企业创新发展水平,可谓是一举两得。实际上,企业商业经济管理途径创新,必须要以大数据为基础,企业在应用、分析和处理大数据的过程中,将会发现传统管理途径的不足,进而进行有效地改进,这对企业长远发展十分重要。具体来说,企业跟踪收集企业发展数据和市场变化数据,对两者进行细致对比,借助数据管理系统明确自身发展中的不足,以此为基础确定未来一段时间的商业经济管理方法。同时,还需要在创新的过程中加强反思审视,对改革期的商业经济数据进行分析,找出其中仍旧存在的问题进行二次调整,从而彻底提升管理途径的合理性。除此之外,想要保证大数据与商业经济管理的融合效果,企业方面还需要尽快转变决策主体,让基层员工参与到决策过程中去。实际上基层员工往往最了解企业经济发展、商业行为缺陷,因此打开决策发言渠道、实现群体创新,从中获得更具有参考价值的基层数据,是未来企业发展的必然

选择。

4.3 明确企业会计信息的发展方向

大数据技术的进步、商业经济管理的变革,都给企业的长远发展带来了一定的影响,为保证稳定经营,企业应尽快明确会计信息发展方向。根据会计信息项目的特征,重构财务报告管理方案,确定企业未来的发展方向,使企业能够在清晰目标的指引下高效运行。在今后的发展中,企业应将会计工作重点放在预测、分析上,并及时调整会计信息统计方法,降低会计管理失误的可能性,为企业经营提供有力支持。同时,企业管理层人员还需要尽可能优化企业发展价值,借助大数据分析结果,确定未来的新产品和新服务,根据企业面临的问题,调整会计人员的工作思维和专业能力,要求他们学习会计电算化相关技术,保证大数据时代下企业会计人员的工作能力,为商业经济管理的发展提供有力支持。

4.4 关注企业价值内涵及驱动因素变化

除上述几点商业经济管理策略外,在大数据时代下,企业的商业经济管理工作愈发复杂,必须要关注价值内涵和驱动因素的变化,从根本上发挥大数据的作用。在财务管理工作中,树立以获取更多经济利益为根本的新目标,并牢牢把握住企业价值内涵和驱动因素,对企业的价值来源进行分析,对净资产、实际利润等进行细致计算,为企业的发展提供新的可能性。就目前我国的社会经济建设情况来说,市场发展速度越来越快、需求方向不断变化,对企业的商业经济管理有一定的影响,因此必须通过相应的手段,提升自身的综合竞争能力。就现有商业经济管理模式的发展潜力进行研究,对其中存在的不合理之处进行调整,以产品创新、服务创新为驱动,保证企业能够在激烈的竞争下保持稳定经营。同时,还需要对企业的筹资渠道进行创新,利用大数据技术确认企业经营数据变化趋势,并重構资金投入方案,保证每一笔资金都能发挥应有作用。总体来说,就是要以大数据技术为基础,尽快认识到自身的价值水平、优化发展驱动因素,保证企业的长久稳定发展。

5 結语

大数据技术越来越成熟,它的战略性应用价值也越来越明显,以大数据为基础进行信息的专业化处理,能够获取数据背后表现出来的规律和特征,进而为数据分析主体创造更多的经济效益。大数据融入商业经济管理,是一种新的尝试,具有增加企业高层的决策准确性、记录用户行为和用户细分、有利于企业及时改进更新产品等一系列作用。企业应在充分意识到大数据商业经济管理问题的同时,做好管理模式、管理途径等方面的创新,达到提升商业经济管理水平的目标。

参考文献

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Discussion on the Problems and Effects of Integrating Big Data into Business

Economic Management

Investment Promotion Center of Hedong District, Linyi City

BIAN Fang

Abstract: The continuous development of high and new technology has fundamentally changed the social development model, especially the maturity of big data technology, which has brought a certain impact on China's business and economic management. Carrying out business economic management on the basis of big data technology has the advantage of increasing the business economic value chain, recording user behavior and user segmentation, strengthening the enterprise data technical team, and increasing the accuracy of decision-making by the top level of the enterprise. Therefore, it is necessary to fully understand the problem of integrating big data into business economic management, and adjust the original business economic management strategy on this basis to ensure that enterprises can operate stably under complex market conditions.

Keywords: management; business economy; big data issues; role; strategy

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