现代企业数据管理论文

现代企业数据管理策略研究

摘要：通过数据，可以了解企业的经营情况，从而预测未来市场，决定产品发开策略。数据对现代企业至关重要，这也决定了数据管理在现代企业管理中的重要地位。本文介绍了数据化现代企业管理的一般理念，说明了进行一体化、集成化数据管理的必要性，最后提出了一体化、集成化现代企业数据管理的实现。

关键词：数据管理；现代企业；企业管理；数据挖掘

中图分类号：tp315 文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2011) 24-0000-02

modern enterprise data management strategy study

yang xiaohong

(china telecom shaanxi company corporate information technology,xi’an710075,china)

abstract:the data,understand the business situation to predict future market,decided to open the product development strategy.data is essential for the modern enterprise,which also determines the data management in the modern enterprise management in an important position.this article describes the data of the general concept of the modern enterprise management,describes the integration,the need for integrated data management,and finally put forward

integration,integrated implementation of modern enterprise

data management.

keywords:data management;modern enterprise;business management;data mining

数据不像原材料、资金、厂房等不可重生的企业资源，它是企业唯一可以重复使用的资源。数据不仅运用在企业财务会计上，而且在企业生产、营销、人力资源管理等等一系列企业运营上都发挥着重要作用。通过数据，可以分析企业销售历史，了解企业经营情况，从而预测未来市场，决定产品发开策略。数据对现代企业至关重要，这也决定了数据管理在现代企业管理中的重要地位。现代企业数据管理，是利用计算机硬件和软件技术对企业业务数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，在整合的基础上进行动态分析，根据分析结果制定企业的经营战略。数据管理的关键是一个挖掘全流程运营能力的系统工程，数据管理能为企业在战略问题、资源整合问题和某些业务提供决策依据。有效的数据管理策略可以降低企业的经营成本，因此，探讨现代企业的数据管理策略，进行高效的、集成的、一体化的数据管理具有重要意义。

一、数据化的现代企业经营管理简介

随着市场竞争的越来越激烈，企业面对的信息越来越密集，现代企业每天的业务数据都成倍增加，企业必须能够灵活利用大量的数据，挖掘其潜在的规律，为企业提高决策质量，发现市场机遇，提升企业的竞争力服务。如何有效地使用这些数据，如何对已有的数据进行前端的展现和挖掘是一个十分重要的问题。数据挖掘

（data mining）是一种决策支持过程，它主要基于ai和机器学习等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，作出正确的决策。

数据化的现代企业经营管理，就是企业利用数据仓库、数据挖掘等新的技术和方法进行数据决策，实现有效数据管理的策略。数据管理是为业务服务的，需要根据财务统计数据结合关联指标和总投资资源进行分析，分析是分层进行的。现代企业数据管理系统大致包括以下十二个子系统，即：战略管理系统、设计开发系统、销售系统、生产运营系统、客户服务系统、人力资源系统、信息管理系统、财务管理系统、资产管理系统、环境和安全管理系统、外部关系管理系统，综合利用这些系统，能帮助企业有重点、有效果的进行数据管理。数据管理的起点就是经营分析，经营分析借助企业内现成的管理资料，提出具体可行的改善方案，达到综合提升企业业绩的目的。

数据化现代企业经营管理的基本要求包括以下几点：首先，加强企业领导的数据意识，充分利用数据的作用，认知和使用数据的价值，构建数据化管理平台。其次，认清数据与管理的关系，通过生产流程中的数据分解，进行数据分析，了解企业经济管理状况。再次，坚持数据的真实性和可靠性，数据的真实性对企业的分析和决策非常重要。最后，保持数据的连续性和系统性，企业各各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面的业务

数据，进行归纳和统计。

二、现代企业一体化数据管理策略分析

（一）现代企业需要一体化数据管理策略

当今社会，企业面对的数据以前所未有的海量增长势头，海量数据的管理给企业带来诸如分级存储、数据归档、迁移、复制、索引、重复数据删除、连续数据保护、权限管理等多样性需求。企业中的数据管理应该包括数据的收集、加工整理、分析研究、利用等，其目的是保证企业所需数据的可用性。如何确保这些呈爆炸性增长的海量数据的安全，切实加强数据的安全管理和保护至关重要。现代信息环境催生一体化数据管理方法，为解决信息共享和企业各部门协同工作等问题提供了借鉴。

一体化、集成化的数据管理要从企业系统出发，保证系统中每个部分正常运行，将正确的数据在正确的时间、正确的地点，以正确的方式传送给需要该数据的人。一体化、集成化数据管理平台与孤立、单独的单点解决方案相比，所需资源比较少，而且更具成本效益。它可以对企业数据进行统一部署，利用单一解决方案，提高了运营效率，简化所有应用程序。因此，一体化、集成化数据管理的策略解决了海量数据管理的难题。

（二）一体化、集成化的数据管理的实现

数据资源作为一种特殊的资源，有许多不同于物质资源的特性，最重要的一点就是它的共享性。数据资源的共享并不对信息源造成任何的伤害，数据资源的共享是双向的。数据的共享可以使数据资