浅析大数据时代下企业管理模式创新

付迎春 中国社会科学院研究生院

Shangchang xiandaihua - - 经营管理 -

摘 要:在大数据时代下,创新企业管理模式能够促进企业经济发展持久、有效。本文首先分析了企业传统管理模式中存在的问题,随后探讨了大数据时代下企业管理模式的创新途径,希望这些观点能够帮助企业在市场竞争中脱颖而出并取得良好的发展空间。

关键词:大数据;企业管理模式;技术研发

大数据时代的来临,也为企业的管理思维带来了变革,从传统小样本分析的缺陷已经被信息技术攻克,依托于大数据分析和云计算,企业能够实现对全部数据的分析,从而真实地反映事物之间的关联性。此外,大数据还对混杂性和不精确性具有较高的容忍度,能够充分利用相关关系的分析方法对事件的发展态势进行有效预测。

一、企业传统管理模式中存在的问题

1.缺乏对大数据的正确认识企业管理离不开数据的支持,“大数据”(Big data,)的 5V 特征(Volume,Velocity,Variety,Value,Veracity)能够显著增强企业的决策力、洞察力和执行力,从而为企业带来突破性的发展。但是我国很多企业并没有充分认识到“大数据”所蕴含的巨大商业价值,仍然固守传统的企业管理理念,对于企业的管理往往是从自上而下开展的,依赖于问题驱动的管理模式,具有一定的滞后性。甚至有些企业,只注重企业盈利或者亏损数据的表象,不能根据现象看本质,深入挖掘数据背后所蕴含的信息,更不能结合企业发展存在的优势与劣势,有计划有系统的扬长避短,提升自身的核心竞争力。此外,大部分企业现有的数据处理方法并不适用于半结构化数据和非结构化数据,难以帮助企业应对风云变幻的市场竞争。

2.对大数据先进技术的掌握能力有限依托“大数据”的优势,创新管理模式,需要结合企业的业务特征和运营情况,选择适宜的大数据及时,以辅助企业的商业决策。一般来说,相关的大数据技术包换了大规模并行处理计算机(Massively parallel processing computer,MPP)、企业管理解决方案(System Applications and Products,SAP)、分布式文件系统(Distributed File System,DFS)、分布式数据库(Distributed Data Base,DDB)等等,这些技术能够高效完成对数据的收集、整理、分析的整体过程。但是我国很多企业,往往只着眼于短期的利益,不愿意投入资金和人力引进相应的技术和设备,即使是购买了“大数据”所需的软件和硬件,也存在照搬其他企业的现象,不能依据自身的实际情况完善顶层设计,大数据系统与企业的适配性较差,难以充分发挥其强大的技术优势。3.具备数据分析能力的人才匮乏大数据时代为企业的发展带来了巨大的挑战,它要求企业能够有效整合结构化、半结构化以及非结构化三种类型的数据,实现对海量数据的实时分析,以迅速掌握企业运营状况,及时应对不断变化的市场形势。与此同时,还要深入落实数据驱动的决策制定,减少管控风险,实现对海量数据的安全保障,而这些需求都需要相应的技术人才去实施。但是在实际的企业人力资源

管理中,技术人员储备不足的现象已经是屡见不鲜,很多企业甚至没有指定大数据整合人才的培养和成长计划。这样存在缺陷的人力资源管理极大的限制了我国企业的长远发展。

二、大数据时代下企业管理模式的创新

1.完善企业管理创新模式传统的企业管理创新模式,基本上是从特定的企业实践管理问题出发的,在对特定问题进行定性与定量分析之后,充分利用组织知识和专家智慧,以探索出问题的有效解决途径,从而实现企业管理的探索式创新,其创新办法主要为德尔菲法(Delphi Method)和决策树分析法(Decision tree)。这种以问题为导向,自上而下管理模式(Up-bottom Management)具有一定的执行效力,能够有效协调企业内部各部门之间的资源配置。但是随着全球化的经济发展脚步加快,传统企业管理创新模式已经不能适应我国社会经济的发展要求,以及大数据环境下的创新需要。企业要积极拓宽管理创新的方法和路径,增加自下而上管理(bottom-up management)和网络式协同管理途径,将“问题驱动”模式逐步过渡到“创新问题、数据驱动”模式,促进云计算技术、数据挖掘技术、统计分析技术在企业管理创新中的应用,从而有效提升企业在大数据环境下的市场竞争力(表)。 2.构建大数据平台对了应对大数据时代复杂的环境条件,企业需要建构一个非结构化的集影像、文本、社交网络、热点信息数据为一体的综合数据平台,以落实对企业生产经营影响因素的收集、处理、分析、监测和预测,深入开展企业声誉度分析、舆情化分析,从而突破传统的产业分析模式,促进企业营销的精准性。与此同时,企业还要创新问题界定与方案决策,充分利用大数据平台的技术优势,将半结构、非结构化的数据进行数据预整理与提炼,使其转化为可被数据库识别分析的结构化数据,强化对关键问题数据采集和分析,并结合企业生产经营的实际情况进行合理的评估和决策。例如,企业还可以给将微博中的热点文章输入到非结构化的数据平台中,通过对其内容的句法分析、情感分析以及关系实体的识别,实现对企业声誉水平、服务质量“、品牌效应”、市场发展趋势等信息的企业级监控,从而帮助企业落实营销管理创新,提升企业用户的体验感受。另外,要注重建构数据共享平台处理的“数据源”,不断积累实施数据和绩效数据,并对这些数

表 传统与大数据下企业的管理创新模式

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