大数据时代背景下的企业管理探究

大数据时代背景下的企业管理探究

一、大数据时代的相关概念

1.大数据概念

大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB 为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有大这一个特点，大数据在这个时代被赋予鲜明的时代特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成[1]。

大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式[2]。

以往的数据处理是先通过固定的模式再得出数据，而由于大数据的多样性，这种处理数据的形式显然是行不通的，对大数据时代来说需要通过一种甚至几种方式来共同处理大数据，并且将得出的数据作为

基础资源来解决同类型的其他方面的问题。

2.大数据与企业管理变革的关系

企业的运营向来是离不开数据的支撑的，一旦企业的某项重要资金涉及十分巨大的数额的时候，就需要企业进行相关的绩效管理。就以往来看，这种绩效管理的数据处理只是基于最基本的企业管理流程，很多企业并没有把这些数据当做是种附加资产，举一个很简单的例子，客户到企业办理业务，企业按照基本流程对客户进行登记，企业会积累很多的客户相关的数据，那么对这些数据的分析，可以让企业对客户进行二次的开发，了解客户还有哪些潜在的需求，这部分的数据就可以很好地转为企业的利润，这就表明在大数据的时代背景下数据是可以变成资产来运作的，这就对企业的管理提出了新的要求[3]。

二、大数据时代下企业管理的新思路

1.简化数据管理

大数据时代下，数据的规模是十分庞大的，如果企业对于数据的把控过分精细就会导致厚此薄彼，从而忽略了正常的绩效管理。企业的数据处理部门（CIO）的主要职能是对企业整体数据进行技术分析和研究，在大数据时代的背景下，就要求这个部门不仅要懂技术更加要懂管理，其管理的内容包括：数据分类，统计分析和优化。

2.加强硬件管理

大数据时代下需要利用各种手段对数据进行适当的分析，那么这就需要企业对相关的硬件设施进行投入和管理，由于大数据的数据基数是十分庞大的，所以企业在硬件设施如网络、储存器、服务器以及终

端设备上都需要进行一定程度的投入，同时管理这些庞大的数据也需要企业做一些规章制度上的调整，管理数据并不是企业最终的目的，而是要在这些数据中发现能够给企业带来价值的信息，并且利用这些数据来对企业的各项决策保驾护航[4]，企业可以通过对数据地整理和分析来判断决策的正确性以及决策之后的风险，让企业可以更好地规避在发展中的风险。

3.着力人力资源管理

数据是一种最原始的资源，如何让这种资源产生价值，主要就在于如何对这种资源进行开发和使用，在互联网信息技术日益发达的今天，网络上的资源十分的丰富，大多数人认为这些资源是没有什么利用价值的，同时也有人通过对小部分资源的把控体现了这些资源的价值。这就说明，在这个时代，信息资源以及原始数据资源是十分充足的，但是有效性不高，这就要求信息的处理者可以很好地对这种资源进行整合，随后经过各种技术加工，深度挖掘形成具有规律性或者指向性的数据报告。这就要求企业在进行数据管理的过程中更加注意数据处理人员的素养，这种素养包含两个方面：职业操守和专业技能。在专业技能方面要求这些人员不仅仅具备处理数据的能力，更加需要具备提炼加工信息的能力，还要会对企业数据信息进行相应的管理；在职业操守方面，数据处理人员的保密工作需要企业着重注意，这些信息不仅仅能够为企业创造价值也能够为其他同类企业创造价值[5]，

这就需要企业提高在人力资源管理上的能力。

三、企业管理中利用数据的注意事项

1.合理利用数据

大数据并不是万能的，在企业管理中不能够对大数据过分地依赖，数据只能作为参考或者作为指向性的方针，并不能够解决企业任何方面的问题，尤其在当前条件下，基础数据的真实程度十分低，如果说在数据处理的过程中错用了这些数据，那么得出的结论往往有所偏差，企业如果盲目地相信这些数据，那么后果会十分严重，企业的运营管理还是需要结合自身发展经验和当前的社会现实。所以大数据并不是万能钥匙，迷信盲从的结果往往是自毁前程，利用大数据需要合理，同时更加需要智慧。

2.注重防范危机

大数据不仅仅影响着人们的日常生活同时也影响着企业的各项决策，企业对数据的依赖程度越来越高，对数据的处理技术也越来越成熟，但是现实的情况却是：由于对数据的过分使用，导致企业在主观判断上失去了方向，造成很多企业出现决策失误的现象。这种现象的出现是由当前数据资源的现状所造成的，在这个信息大爆炸的时代，各种信息数据种类繁多，数量庞大，对这些数据进行严格筛选、提炼并且通过各种精确的算法得出结论却是十分困难的，在当前的条件下，对于社会上的数据资源进行删选都是一件十分困难的事情，何谈科学处理计算这些数据呢？原始的数据出现失误，那么结果自然不会正确。同时在对数据的处理上，主观色彩十分严重，对于同一条数据有的人抱着乐观的心态，有的人却保持着一个悲观的心态去看，那么这样分析得出的结果自然是大相径庭的[6]。所以对于数据的判断需要更加