大数据时代下企业的发展与创新研究

[摘要]企业管理需要与时俱进，与社会的发展相匹配，才能促进企业的发展和增长。随着大数据时代的到来，我国许多企业的经营模式受到了严重影响。大数据给企业管理工作带来了挑战和机遇。企业要实现自身的稳定与发展，也需要对自身的管理模式进行更新，改变决策主体的决策，对内部数据进行商业价值分析，加强内部人才的培养，对企业管理的内容进行创新，从而适应企业在大数据时代发展的速度和条件。

[关键词]大数据企业发展创新研究

Research on business development and innovation

in the era of big data

[Abstract]Management needs to keep pace with the times, and the development of society, in order to promote the development and growth of enterprises. With the arrival of the era of big data, many enterprises in China's business model has been seriously affected. Big data brings challenges and opportunities to enterprise management. Enterprises to achieve its stability and development, also need to their own management mode update and change the decision-making body of the decision, the internal data were commercial value analysis, strengthen the internal personnel training, the content of enterprise management innovation, so as to meet the requirement of enterprises in the era of big data development speed and conditions.

[Key words]Big data；The development of enterprise；Innovation ；Research

前言

大数据时代的正式到来，给企业带来了更多的挑战与机遇。现阶段企业尚处于信息数据化的初始阶段，不同性质的企业在数据运用过程中存在着各种不同的问题，信息化过程注定是机会与风险并存。大数据时代下企业如何做到利益最大化与风险最小化，坚持数据化变革与数据科学应用是重要的手段之一。未来大数据下的企业运行依然值得我们继续研究与思考。

一、大数据时代的企业现状

Mckinsey 公司 2011 年的报告中最先使用“大数据”一词，指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IDC 公司将大数据界定为，为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新

一代架构和技术。A. McAfee 等指出，大数据有3个特征，即“3V”: 规模性 (Volume)、高速性 (Velocity) 和多样性 (Variety)。

（一）大数据引领下企业的优胜劣汰

当前，随着大数据时代的到来，数据的重要性逐渐凸显，数据已经成为一种重要的资源，它和黄金、能源一样宝贵，却又能实现反复的利用，不断刺激经济的发展。在全球庞大的人群和应用市场下，探索以大数据为基础的解决方案，深入洞察复杂且充满变化的市场成为了企业提高自身竞争力的重要手段。仅凭直观感受，任何人都能感觉到大数据时代已经来了。

维克托迈尔舍恩伯格在《大数据时代》中提到，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。与中国企业相比，美国企业知道大数据价值并且能挖掘大数据的隐藏价值，从而获得最大利益，他们已经建立了大数据思维，从而促使他们不断创新挖掘更好的数据。美国收集的数据要比中国多得多，他们不仅搜集可以理解的数据，同时也收集“不能理解”的数据，并且会花大量资源来存储，让数据一直有价值。反观国内，大多数企业还把大数据作为一种在市场营销手段，但是大数据还可以帮助人们改变商业模式以及盈利模式，这才是大数据最大的价值所在。美国与中国相比，最不同一点就在于他们有大数据思维，懂得如何利用大数据的价值[1]。大数据让人们对世界的态度都焕然一新，掀起的变革此起彼伏，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生“免疫能力”，正所谓适者生存，只有适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。

（二）企业运行过程中的数据化的运用与普及

大数据的变革影响着企业的决策，以前企业的发展和管理需要依靠大量的人力、物力，在整合所有资源的条件下进行逻辑的分析和整理，进一步推算事件发生的因果关系，并且为解决企业经营中可能出现的问题提供宝贵的建议。当今，大数据的企业管理方式拥有更加高科技的支持，能够整合广泛的数据信息之后进行整体的电子计算机技术分析和处理，充分满足和实现划分数据的需求，在原本的运营基础之上实施优化的管理和发展计划，带领企业走上成熟和卓越的巅峰。现代企业管理的重要内容之一就是掌握数据的先进性，凭借对数据信息的管理实现企业的发展和内涵提升。在数据信息化的平台上进行量化的全面分析，进而实现优化的管理和大数据的处理[2]。

二、大数据时代下企业现状分析

（一）中小企业数据化过程中的优劣势

与大企业竞争情报相比，我国中小企业竞争情报呈现以下特点: 情报需求行业特征明显，

针对性较强；客户需求为导向兼顾自身竞争环境；非正式渠道来源占比大，共享率低；面向具体决策，追求情报利用便利性等。大数据环境下，作为构筑在数据分析和信息处理基础上的中小企业竞争情报，在原有的特点基础上其发展将面临着空前的挑战[3]。

市场失灵理论认为，信息不对称是造成中小企业融资困境的根源。然而，中小企业大数据能够整合各类直接或间接反映中小企业信用状况的信息，准确还原中小企业的真实经营情况。中小企业大数据技术的应用价值主要表现为以下三方面:

1.提高融资效率

金融机构能够高效、充分了解客户信用状况和实际经营情况，节省信息调查时间，利用准确的信用评定和持续的风险跟踪，进而降低对客户抵押物的要求，从而加快放贷速度，大幅提高融资效率。

2.降低融资成本

一是分析数据集合，发现潜在客户，进行点对点精确营销，减少盲目营销的成本损失。二是定位潜在客户以后，便捷地获取涵盖客户行为信息的客户资料，降低信息获取成本。三是对客户进行后续跟踪，可以有效降低贷后管理过程中的持续性监管成本。

3.发现潜在价值

金融机构挖掘海量数据，能够发现客户的潜在需求和融资偏好，并进一步实行市场细分，针对不同客户群体，建立专属化产品体系，开发实惠、简捷、透明、安全的专属金融产品，提供多样化和差异化金融服务，高效配置金融资源。

（二）集群大型企业数据化过程中的机遇与挑战

1.大数据时代云会计对集团企业资金管理的影响

资金管理对于集团企业来说尤为重要[4]。集团企业的资金管理主要包括资金收付管理，资金调拨管理，资金分析和考核管理等核心内容。合理的资金管理体系能够提高资金利用效率，保证企业不间断的生产经营活动，并为企业管理者根据资金的流向及监控情况提出合理使用资金的建议和措施，促进企业生产技术和经营管理水平的提高。大数据时代云会计平台为集团企业实现合理的资金管理提供了可能。云会计技术不但可以满足集团企业的财务信息一体化管理，而且对资金管理水平、资金管理安全、资金利用率等方面也有着深远影响。

2.云会计能够提高集团企业的资金管理水平

资金管理能使集团企业实现资金集中管理以及资金自动化处理，可以提升企业的资金管理水平，强化资金管控，实现资金价值的最大化。资金管理包括资金的收付管理、资金调拨管理、资金分析和考核管理，这些管理流程涉及许多不同的主体，如集团企业与分子公司之间、分公司与分公司之间。由于主体各不相同，资金管理显得比较复杂，同时信息流在各主体之间传递也需要比较长的时间，这会降低集团企业在资金管理方面的水平，从而可能会影响企业绩效。在大数据时代云会计平台上，云技术能在储存企业交易数据的基础上对数据进行分析，并且能实时反映企业的交易情况，明确资金流之间的主体，让集团公司管理人员清楚地了解到分子公司的资金流动情况及资金剩余情况，从而作出最有利于集团长期发展的决策，提高资金管理效率。

3.云会计能加强集团企业资金管理的安全

由于集团企业分支机构一般较多，很难保障信息的完全对称，集团在对分子公司的资金

业务与运作模式的监控方面不可避免地存在一些管理上的漏洞[5]。在传统会计信息化建设模式下，集团企业并不完全知道分子公司是如何操作现金流的，同时也不清楚分子公司与其对接银行之间的业务交易，使得银企互联信息不能及时上传至集团公司，这便会产生一定的资金管理风险。另外，一些集团企业的管控力度不够，分子公司存在瞒报资金信息现象，集团公司不能清晰地对分子公司的每一笔资金业务进行可视化的监控，导致集团管理者不能真实地了解分子公司的财务状况，从而作出错误的决策，并影响资金管理的安全性。大数据和云会计技术为集团企业实现全覆盖的资金管理和科学的经营决策提供了技术支撑。

（三）大数据时代的PEST分析

1.政治法律环境

2010年的《政府工作报告》中,将“加快物联网的研发应用”明确纳入重点产业振兴。重点产业振兴是2010年“加快转变经济发展方式,调整优化经济结构”的首要任务。“十二五”规划明确指出我国将构建下一代信息基础设施。要培育发展战略性新兴产业,其中新一代信息技术产业重点发展新一代移动通信、下一代互联网、三网融合、物联网、云计算、集成电路、新型显示、高端软件、高端服务器和信息服务。战略性新兴产业增加值占国内生产总值比重达到8%左右。自去年3月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内6次提及大数据运用，推动云计算、大数据、物联网、移动互联网等技术与现代制造业结合；顺应“互联网+”的发展趋势，“中国制造2025”的出台更是为中国制造业的未来10年设计了顶层规划和路线图，拉开了中国制造向中国创造、中国速度向中国质量、中国产品向中国品牌的三大转变的帷幕。近期的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。”国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。

2. 社会环境

互联网的快速发展让我们进入到了一个全新的信息共享时代，产业的不断升级转型、传统产业的快速蜕变和新兴产业的迅速兴起赋予了我们全新的机遇与挑战，而这个挑战，正是大数据。如今的大数据渗透到了多个行业，国家多个大数据法规的颁布也为大数据行业的蓬勃发展注入了强心剂。移动技术和设备的发展为大家带来了数据整合的可能性，线下数据和线上数据的关联，让大数据能够对人们的喜好、习性进行洞察，利用数据去做营销也让客户定位更加精准化，为企业决策提供可靠的数据支撑。

3.经济环境

随着网络经济的发展和网络企业的层出不穷，以互联网为平台的网络消费正凭借着它显著的便捷性和经济性迅速发展，越来越多的人逐渐摒弃传统的线下购物方式而开始选择网络购物。在网络经济环境下，传统的商业模式有很多弊端，比如信息不对称、运输渠道不经济、销售时滞性等，因而导致一系列的问题产生，这就需要新型的商业模式来改进传统商业模式所带来的诸多不便。在网络经济环境下，企业的商业模式创新是赢取竞争优势的关键。今年的两会中也提到，商业模式创新是当今互联网、物联网、大数据时代网络企业创新取胜的重点。网络企业为适应市场变化，针对网络消费者的需求变化和网络消费的新动态，也需要以企业商业模式创新来获得自身竞争优势。

4. 技术环境

近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互……要处理的数据量实在是太大、增长太快了，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付。在这种情况下，技术人员纷纷研发和采用了一批新技术，主要包括分布式缓存、基于MPP的分布式数据库、分布式文件系统、各种NoSQL分布式存储方案等。支付宝公司在国内最早使用Greenplum数据库，将数据仓库从原来的Oracle RAC平台迁移到Greenplum集群。Greenplum强大的计算能力用来支持支付宝日益发展的业务需求。Greenplum数据引擎软件专为新一代数据仓库所需的大规模数据和复杂查询功能所设计，基于MPP（海量并行处理）和Shared-Nothing（完全无共享）架构，基于开源软件和x86商用硬件设计（性价比更高）。近来NoSQL数据库的使用越来越普及，几乎所有的大型互联网公司都在这个领域进行着实践和探索。在享受了这类数据库与生俱来的扩展性、容错性、高读写吞吐外（尽管各主流NoSQL仍在不断完善中），越来越多的实际需求把人们带到了NoSQL并不擅长的其他领域，比如搜索、准实时统计分析、简单事务等。

三、大数据时代企业的运作问题

（一）企业数据化过程中的内部经营问题

1. 信息处理方式落后

目前我国各种规模企业绝大部分都用上了微机，利用计算机技术进行信息处理和辅助管理。许多大中型企业拥有相当多的信息技术设备，也培养和储备了一些自己的信息化人才队伍。但重大信息工程建设如MIS、MRPⅡ、ERP、CIMS等普及率低、水平也相对落后，有些企业应用效果不好。企业的信息化投入和运用的分布很不均衡。企业的中间技术层，尤其是设计部门和财务部门已经初步实现计算机管理；但企业的决策部门的信息化建设依旧很薄弱，基本停留在"形象工程"上，相关的报表满天飞；另一方面企业的末梢，如供应、生产、销售等环节的计算机基本上是空白。整个企业的信息化建设呈现出中间大，两头小的格局，也即是目前的企业信息化建设还处于“战术层”的居多，而企业的“决策层”和“战略层”是相当薄弱的，也是下一步企业信息化建设中的一个重点。

2.“信息孤岛”问题日见突出

随着企业计算机技术运用的不断深入，不同软件间，尤其是不同部门间的数据信息不能共享，设计、管理、生产的数据不能进行交流，数据出现脱节，即产生“信息孤岛”，势必给企业的运用带来：相关的政策扶持较少，没有形成整体的规模效果。势必给企业的运用带来以下几个问题：信息需要重复多次的输入、信息存在很大的冗余、大量的垃圾信息、信息交流的一致性无法保证。“信息孤岛”的问题已经严重的阻碍了企业信息化建设的整体进程，使企业在进行新一轮投入时，瞻前顾后，难于决断，而解决“信息孤岛”问题的关键不仅仅是在软件的技术方面，更重要的是在企业的流程管理和相关的技术标注化等相关技术方面。

3.管理理念亟待更新

企业的信息化建设能否取得成功，除了相关的技术因素之外，更大的因素将取决于能不能将先进的管理理念同企业的具体实际良好结合，企业信息化建设与其说是技术问题还不如说是管理问题。管理的不科学、流程的随意性、“人治”与“法制”的混淆，是国内企业的通病，如何运用良好的时机，整合企业的管理，不是某一个或几个信息集成商所能解决的，

而是取决于我们的企业领导如何更新观念。

（二）企业数据化过程中的外部挑战

1.市场规模快速增长

据统计，2013 年我国大数据产业市场规模为 34.3 亿元，同比增长率超100%，未来一段时间将持续快速增长，预计到2016 年，市场规模将达 269.8 亿元。随着我国企业级用户的数据拥有量快速增多，对大数据的应用需求也持续旺盛。据 IT168 大数据应用与趋势专项调查数据显示，我国每月新增数据规模在 500G 以上的企业已由 2012 年的 16.67%，增长到18.11%；当前已经部署大数据的企业达到 21.89%，计划 1年内部署的占 27.92%。

大数据分析成为企业级 IT 投资重点。目前，我国企业级用户的数据分析工作，无论在分析数据种类还是分析频率上都远远落后于欧美用户，日分析占比仅为 6.8%，近实时和实时分析占比仅为3.2%，相对欧美市场日分析占 36%，近实时和实时分析53%距离很大[9]。大数据的商业价值日益凸显，在金融行业，中心银行信用卡中心通过大数据分析系统进行了实时决策和精准营销，运营效率大幅提升，运营效率得到全面提升, 每次营销活动配置平均时间从 2 周缩短到 2-3 天，交易量增加 65% ，不良贷款比率同比减少了 0.76 %。在电信行业，中国电信通过大数据组织管理系统，使用户在几千亿条记录中的检索时间缩短到一秒钟之内。在零售业，农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了约 30%，使库存周转从5天缩短到3天, 同时数据中心的能耗降低了80%。

2.新技术新应用层出不穷

国内企业正在积极探索大数据技术的研发和业务应用服务，涌现出一系列创新成果，诞生了一批创新型企业。南大通用、武汉达梦、浪潮、华为等企业推出了数据仓库、数据库一体机等产品。基于大数据统计分析，阿里巴巴推出了网络零售价格指数(iSPI)，百度与中科院合作编制了消费者信心指数(CCI)、通货膨胀指数等企业面向特定领域研发数据分析工具，提供了创新型数据服务。企业在大数据技术与应用方面的积极探索将会推动大数据的加速普及。

3.数据安全和隐私保护风险日益突出

随着云计算、物联网和移动互联网等新一代信息技术的飞速发展，大数据应用规模日趋扩大，数据及其应用皆呈指数级增长态势，这给数据安全带来了巨大的挑战[10]。一方面，伴随着数据的愈加集中，海量数据安全防护的难度相应也会增加，尤其是数据的远程分布式处理，直接增加了数据泄露的风险。另一方面，大数据由于其体量大，降低了黑客的进攻成本，使黑客的攻击更加精准，所以更容易成为黑客攻击的目标，也容易成为黑客使用的工具。同时，各种数据源的无缝对接，导致越来越多的个人隐私信息汇入大数据流中，使得大数据拥有者掌控越来越多的用户信息，隐私泄漏的风险日益加大。

4.技术创新与应用能力滞后

与大数据相关的数据库，数据仓库及数据挖掘等技术领域，处于主导地位的企业均为国外企业。数据在不同行业不同领域的应用，大多集中在结构化数据上，非结构化的数据应用则几乎空白。大数据对政府决策和企业竞争力提升的支撑作用非常有限。市场上，用户更加青睐国外IT企业，国内企业市场占有率仅5%左右。

（三）问题的定位与权衡

1.大数据为企业孕育新机遇

在当前激烈的市场竞争下，企业的信息数据也成为企业竞争所掌控的重要资源，通过对大数据的处理，企业可以获取各类信息，为企业创造更多的机遇"基于大数据所包含的客户信息，通过对市场中各类数据进行深度挖掘，可以获知客户的真实需求，为客户量身定做针对性强的个性化方案，大数据滋养了个性化商业的发展"另外，企业还可以通过对大数据的分析，发现潜在客户，扩大企业的客户群，利用大数据背景，创造企业的数据库平台，通过对数据的整合分析，使得数据与现实能够无缝对接，同时，企业还可以通过互联网等平台，实时接收客户对企业的评价，并及时针对企业的问题进行优化改良，从而使企业在健康的内外部环境下，灵活的调配信息资源"大数据可以提供更大完善的信息，也带来更高的商业价值，因此抓住这一机遇就能收获更大的财富，只有牢牢把握这一机遇，才能在当今蓬勃发展的信息时代立于不败之地。

2.大数据为企业带来新挑战

大数据如巨浪般冲击着我们的生产与生活，一切传统企业模式将会被推翻，企业通过先进的数据挖掘技术，完成数据增值，从而创造更有价值的商机。当今社会每天每时都会产生巨量的数据，这些数据也悄然的记录着世界变化的轨迹，信息时代的竞争已经不再是劳动生产率的竞争，而是基于知识的数据竞争，大数据环境的动态性对企业提出了更高的要求，每个环节的改变都引导着企业的变革，企业必须通过最有效的方式实现数据最大化的价值增值"同时，基于数据的客观性及信息量大的特点，对企业在数据保密及备份!保障客户信息安全等方面提出了更高的要求。

3.大数据为企业创造新空间

大数据环境具有典型的开放性特点，企业利用大数据能够极大限度的突破时间和空间的束缚，为企业的发展建立了更高的平台，为企业创造了新的发展空间"当前我经济发展随机性与变动性不断增强，企业模式也要不断的随之进行调整，做到与外部大环境的发展同步，才能使企业在竞争中站稳脚跟"大数据的应用为企业的决策提供了客观的数据支持，企业决策不再单单依托管理者的思想和经验，而是更多的依托于完善的数据体系，从而提高了企业的决策准确性，为企业的发展战略指明了道路，增强了企业的竞争力，扩大了企业的可持续发展空间。

（四）数据化时代的企业战略方向探究

美国管理学家安索夫 1965 年出版的《企业战略论》一书提出企业战略相关理论，内容包括品牌战略、营销战略、人才战略等。创新战略管理的本质都是通过依据一定的资源条件来实现企业的整体创新，其基本内涵是：企业基于自身优势和发展目标，根据市场需求，发挥自身优势、集聚创新资源，通过科技进步和技术创新来实现自身发展的长远性、根本性的设计与谋划。.

基于大数据的企业战略框架应当包括：一是大数据条件下的产品创新。从客户需求出发，用大数据开展市场调研和销售支持，带动市场销售的增量。二是大数据条件下的生产技术创新。以企业数据库为依托，产品创新为核心，带动新材料和工艺、设备等一系列创新。三是大数据条件下企业组织创新。通过对企业组织的相关数据采集分析，对企业内部治理结构、管控模式进行创新。四是大数据条件下的研发创新。通过前端数据分析，为企业前期调研、

试制等研发环节提供保证。通过研究分析可以看出，有效运用大数据，将对科技创新战略提供前瞻性、创造性的发展方向，两者互为影响、相辅相成。随着海量数据的快速增长，企业“求新、创奇”的能力将释放出无穷价值，结合大数据与创新战略之间的关系，建立面向自主创新能力培养的企业创新体系，夯实大数据管理作为其重要的创新工具和方法，在建立面向大数据的企业创新战略体系建设的过程中，在创新管理战略中重点发展实施。

四、数据化下企业的发展与创新

（一）企业内外部数据化的利益最大化与风险规避

数据量的增大，会带来规律的丧失和严重失真。维克托·迈尔?舍恩伯格在其著作《大数据的时代》中也指出这一点，“数据量的大幅增加会造成结果的不准确，一些错误的数据会混进数据库，”此外，大数据的另外一层定义是多样性，即来源不同的各种信息混杂在一起会加大数据的混乱程度，统计学者和计算机科学家指出，巨量数据集和细颗粒度的测量会导致出现“错误发现”的风险增加。大数据意味着更多的信息，但同时也意味着更多的虚假关系信息，斯坦福大学 Trevor Hastie 教授用‘在一堆稻草里面找一根针’来比喻大数据时代的数据挖掘，问题是很多稻草长得像针一样，‘如何找到一根针’是现在数据挖掘的问题上面临的最大问题，海量数据带来显著性检验的问题，将使我们很难找到真正的关联。

在一定意义上，我们可以运用已收集的数据，先来了解如何把事情做得更好。从这个角度上，再来考虑创新和大数据应用。毕竟，大数据产生影响的不只是通过协同过滤技术来预测你需要什么产品，也不只是什么时候买机票会更划算一些，这只是使人类和商业变得更聪明有趣的一个方面而已，纽约大学商务教授Sinan Aral说：“科学革命之前通常是测量工具的革命”，大数据如此汹涌的发展之势和席卷一切的雄心势必将会影响到科学理论研究领域，这也是为什么我们需要保持一点冷静和审慎判断的原因。此外，大数据在推动信息共享，促进社会进步方面显示出来的潜力也值得我们为更完美的解决方案努力。

（二）大数据时代下的企业变革发展

新时代下，每个企业都站在同一起跑线上，谁都有可能占据数据时代的前沿阵地，企业要在大数据环境下走向经济的最前端，就要及时转变管理模式。

1.变革管理理念

传统的企业封闭式管理模式已经不能应对瞬息万变的全球化经济，现代企业在大数据时代下要对自身的运营管理模式进行深度改革，在管理上紧跟时代的步伐，通过数据反映管理问题，根据数据信息转变管理模式，实际上，基于大数据的新型企业管理理念正在迅速发展，这种新理念也将为企业带来新的更高的商业价值。现代企业应从注重微观层面转向宏观层面，从以产品为中心的传统管理模式转向基于服务的[11]。能够与其他元素和谐共处的新型管理模式，这种管理模式不但能够提升企业对客户增值服务的附加值，而且由于它是以数据为基础的管理模式，因此更加合理科学化，也更客观，它既迎合了大数据的时代特点，又增强了企业竞争力，提高企业管理效率。

2.变革数据管理

数据是企业的重要资产，掌握了数据就如同站在巅峰,它将促进企业转型，使企业获取更多的商机，在竞争过程中能够脱颖而出。大数据时代的海量数据已经不单纯是传统的结构化

数据，更多的是包括图片、音像等非结构化数据，而有数据显示，目前大部分企业的数据处理还只是针对于结构化数据，对半结构化、非结构化数据的处理能力微乎其微。企业处于数据激增的环境中，需要具有快速、及时处理大量数据的能力，尤其是对半结构化、非结构化数据的处理能力有待进一步提高，企业需要将来自内外部的数据进行抽取，打破原来的系统壁垒，把来源不同的数据资料进行全面整合，对其所拥有的各类数据进行更深入、全面的数据挖掘，大量的数据信息在被企业使用并为企业创造更多利益的同时，也对企业的数据安全保障系统提出了更高的要求。从政策上，要通过相关法规文件来保障机密数据及个人隐私不被外泄；从技术上，要通过物理隔离实现数据隔离，通过信息加密及增设多级登陆密码等方式来保障数据的安全性。

3.变革人力资源管理

人才在大数据时代仍然是企业发展的重要因素，面对内!外环境的变化，企业需要一批拥有综合素质的管理者，他们既有丰富的管理经验，又有提取和分析利用数据的能力，同时还兼备营销知识、运营管理素养，CDO（Chief Data Officer,首席数据官）应运而生，其主要职能是使用数据搭建企业与社会的平台，通过这一平台从社会获取更多的潜在数据，并进一步对数据进行挖掘，为企业创造更大价值，CDO将数据当作企业资产，为企业提供多方面的决策支持，他们能够理解商业语言，从数据分析角度来帮助管理者面对挑战，CDO在企业的发展过程中起着重要作用，高层管理者应给予更多的信任和话语权。

4.变革决策观念

大数据环境下以数据体系的发展为基础，通过数据分析帮助企业进行决策，在决策过程中，不仅需要数据的客观性，也需要人的主观决策，单纯的主观决策无法应对复杂的市场环境，同样，单纯的数据决策也会造成偏离实际。大数据环境下，产业边界也变得越来越不清晰，因此使决策更加复杂，决策的时效性要求更高，决策知识分布更加广泛，因而在大数据背景下，企业决策应更注重以公众为主体，而不再是决策者的一家之言。

五、结束语

大数据已演变成为企业乃至个人未来将面对的环境基础。无序的信息加上有序的整合，将决定市场的新领跑者。从宏观上看，大数据对企业的影响是深刻的，它颠覆了原有的企业运营思维，重构了传统的组织架构。在信息时代，企业必须全面转向以客户和消费者为中心，重新梳理公司的战略、文化、组织。企业在大数据时代所面临的挑战，不仅仅是技术层面的，更多的是应将信息看作一种特殊资源，一种帮助企业创新变革的资本。企业基于大数据的创新战略，彻底颠覆了传统的管理创新战略、策略及方法，进入到一个全新的商业运营模式和运营流程当中，要充分理解大数据技术和管理创新战略的结合构成了新兴的商业发展模式和交互关系。

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企业管理的优化与创新

企业管理的优化与创新摘要：本文通过讲企业管理的定义、原则和益处，进而说明了企业管理如何优化和创新。关键词：企业管理优化创新一企业管理 1.定义:管理是通过计划、组织、控制、激励和领导等环节来协调人力、物力和财力资源,以期更好地达成组织目标的过程。 2.原则: (1)坚持实事求是的原则。企业需要制定什么规范、达到何种水平，应当根据企业的实际情况来决定，制定出的管理规范又应当在实践中经过试点或试验，证明它确实符合客观规律和本厂的实际情况，确实能取得良好效果，才能组织实施。 (2)坚持领导和群众相结合的原则。管理规范是要全体员工来执行的，必须反映群众的集体意志。管理规范的制定必须有领导的总结群众的时间经验，充分听取员工的意见，这样才能扎根于群众之中，为广大群众自觉遵循执行。 (3)坚持系统、全面、统一的原则。系统指各项管理规范要配套，达到整体优化。全面指凡涉及经营管理活动全过程的各项工作、各个岗位都要有相应的管理规范，作到有章可循。统一指各项管理规范应当相互协调，服从统一的领导意志的共同的目标。 (4)坚持职务、责任、权限、利益相一致。职务是前提，责任是核心，权限是条件，利益是动力，四者缺一不可，必须相互一致。

(5)坚持繁简适度、通俗易懂的原则。管理规范应当规定得详尽明确，有关项目不能有遗漏和含糊之处，指标、要求尽可能的定量化，并且，行文要作到简单明了、通俗易懂，使执行者易于理解和掌握。 3.益处:企业管理使企业的运作效率大大增强；让企业有明确的发展方向；使每个员工都充分发挥他们的潜能；使企业财务清晰，资本结构合理，投融资恰当；向顾客提供满足的产品和服务；树立企业形象，为社会多做实际贡献。二企业管理的优化 1.关注质量,而非成本。不管是什么企业质量都是第一生命力,有了质量,就有企业生存空间.通过分析制造成本会给人启示,从而由些获得的更大幅度的提高,要实现全面提高,最好的办法就是关注质量,而不单纯是成本,反之,一味追求最大限度地降低成本会给产品质量带来一定负面影响.这样的话,你就可以为客户提供更大的价值,同时也降低了自己制造成本,也使自己企业与客户取得双赢. 2.预防胜于治疗。如果你的企业在制造生产中,因各种原因被迫暂停一个小时,造成无法生产,那么问题会积累在企业的其他地方.同时很多固定成本,尤其是人员和设备成本,仍然在一分一秒地增加,但经过紧急处理抢修,一切可以重新运转起来,可也会耗尽宝贵的管理时间.那么就是要我们认真负责,及时对各类机械设备维修保养.熟话说"一分预防抵上十分治疗". 3.培养核心竞争力。高质量的制造也可以转化成更高价值,众多企业已证明:关注质量的制造过程是有益的,要培养核心竟争力.首先要

大数据时代下企业管理模式创新

大数据时代下企业管理模式创新随着经济的发展，社会的进步，在生活领域中大数据发挥着至关重要的作用。相对而言，大数据的到来，给企业管理模式带来了一定的冲击，落后的管理模式不能适应大数据技术发展。因此，在新的形势下，应对企业管理模式进行创新升级，进而确保大数据企业全面发展。标签：大数据时代；企业管理模式；创新；具体分析当前互联网技术得到了较好的发展，同时大数据计算也呈现出良好的发展趋势，在一定程度上讲，各个领域数据呈现出快速增长趋势。换言之，大数据时代已经来临。在新的形势下，企业在实际发展中，大数据时代对企业管理带来了全新的挑战，传统企业管理不能适应时代发展需求。因此，要想在真正意义上促进企业的全面发展，同时对大数据技术进行充分性利用。就应对企业管理模式进行有效创新以及改革，进而促进企业的全面发展，同时为企业提供一定的内在动力。本文将针对大数据时代下企业管理模式创新进行针对性探讨。 1 当前大数据时代下企业管理模式面临的挑战 1.1管理模式十分落后对于企业而言，在实际发展中，仍然以传统管理模式为核心。相对而言，这样的管理模式成就了一些企业，其中也有一些国际性公司。因此，对于大部分企业来讲，认为这种管理方式没有存在任何问题。随着经济的快速发展，时代的进步，当前时代环境发生了较大的变化。不能否认的是，传统管理方式发挥了重要作用，那是对所处时代来讲的。在大数据时代背景下，传统管理方式出现了很多弊端。之所以当前一些互联网公司快速涌现，是因为管理方式能够顺应大数据时代发展。在大数据冲击下，传统企业走向了没落，主要是因为落后的管理方式造成的。 1.2企业管理模式缺乏创新意识企业在实际发展中，大多数企业具有完整性体系，同时趋向成熟。但对于这些传统管理模式来讲，虽具有成效，同时在管理中具有重要作用。但随着互联网以及大数据的来临，假如没有对管理形式进行全面性创新，企业管理会出现一些问题，在市场竞争中将面临着淘汰的局面。在当前形势下，在网络中充斥着一些数据，假如企业能够对这些数据进行充分性利用，并进行有效的加工以及集中化处理。进而能够发现消费者自身的消费倾向，最终对自身生产进行针对性调整。这样的方式不仅能够满足消费者实际需求，同时还能确保企业在市场竞争中站稳脚跟。但当前一些企业管理者，并没有意识到这一点。还是以传统管理方式为核心。在市场分析中，也没有意识到大数据技术的重要作用，进而导致企业经营和市场需求相背离。

工业大数据：制造业数据管理的再认知

工业大数据：制造业数据管理的再认知文/美林数据技术总监于洋工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。” 这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。工业大数据更关注数据本身，例如数据属性的准确定义，数据与数据之间的联系等。工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。

工业大数据的价值和意义不言而喻，但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。从数据管理角度，我们将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据。公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据，如客户、供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。目前由于MBD的概念兴起，如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理。企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。这里的数据以结构化数据为主。产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类BOM，包括BOM结构、物料属性信息、相关图文档信息等。以非结构化数据为主。物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。以实时数据和音视频监控数据为主。

创新管理理念加强团队建设

创新管理理念加强团队建设经过华清池近几年的发展,已经进入新的历史发展阶段，处在新的发展起点。在新一轮的发展中，公司如何突破瓶颈，加强内部管理与控制，理顺和优化现有业务流程，提高全体员工综合素质，解决发展中遇到的新问题、新矛盾，开创事业崭新的局面，是我们每一位地员工应该思考和研究的问题。本文结合我工作以来的点滴管理经验，谈谈管理对税收工作的推动促进作用。一、管理者的责任和使命任何事物的发展都离不开“人”这一重要因素。作为一个单位、一个部门的管理者，如何治理本单位、本部门，实现效率最优化，效益最大化，完全取决于管理者对社会责任和历史使命的正确认识。现代管理之父彼得·德鲁克说过，“管理是一种实践，其本质不在于‘知’，而在于‘行’；其验证不在于逻辑，而在于成果；不但要正确地做事，更要做正确的事。”现代管理学，将管理者分成两个层次：第一个层次的管理者是做“正确的事”的管理者。他们的工作内容主要是涉及“目标愿景、发展方向、前期策划、宏观规划、资源整合、总体战略、整体把握、综合平衡、全局运筹”这类内容，每个时期都有不同的中心、核心任务和关键、侧重的工作。也就是说一方面要决策“做正确的事”，另一方面要统筹兼顾整体和全局，运筹好一个大摊子。他们的工作有三个特点：一是出思想，把握战略方向和目标；二是好的管理方法的倡导者；三是组织实现目标的监督管理者。这部分人是一个单位或部门的高层管理者。第二个层次的管理者是把“正确的事情做得更好”的管理者。他们是运作或负责一个条线、一个科室、一个分局的管理者，或者叫做具体事务的管理人员。他们更关心如何把“正确的事情做得更好”，把部门或者某个方面的工作管理得得心应手，怎么使素质更高，绩效更好，任务完成得更出色、更符合上级的要求。同时，还要保证达到目标、满足标准要求而不出事故，领导交给的事情按时完成而不拖延。方方面面的工作关系处理得非常到位而赢得普遍赞誉，也要统筹兼顾上下关系，运筹好一个小摊子。他们的工作也有三个特点：是组织目标的身体力行者；是出谋划策者，高层决策领导的好帮手；是组织制定战略和目标的忠实建议者。 “正确地做事”强调的是效率，其结果是让我们更快地朝目标迈进；“做正确的事”强调的则是效能，其结果是确保我们的工作是在坚实地朝着自己的目标迈进。因此，不论哪个层次的管理者，仅仅依靠明确宏观背景、当前形势和领导意图，依靠自己的观念意识、领导艺术、管理经验，依靠把握组织的战略、愿景和行动规划、重要性、可行性，是不能够达到“统筹兼顾，运筹帷幄”的，也不能够把事情做得“既有效率，又有效益”。正确做事，更要做正确的事，这不仅仅是一个重要的工作方法，更是一种很重要的管理思想。二、管理的工作思路和方法管理者只有战略和理念是不够的，必须要有实现战略和理念的方法。勤于发现问题和善于分析、解决问题是一个管理者必须具备的基本能力。我们每一个地税工作者要有“正确的问题观”。“问题是个好东西”：问题就是努力的方向，工作就是解决问题；问题就是潜在的成绩，成绩就是解决问题的结果，问题越多、越大，解决之后的成绩也就更多、更大；问题是成长

大数据时代的企业管理

大数据时代的企业管理（陈登鹏工业工程11级2班2011330350212）摘要基于数据分析对管理的重要性，在《孙子兵法》中已有深刻的认识：“夫未战而庙算胜者，得算多也。”数据始终贯穿在管理的计划、组织、领导、控制和创新中。在进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为管理服务，和利用数据创造财富是不可回避的命题。管理决策日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，对企业正确的制定发展计划与合理安排企业资源有重要的意义。其中预测在企业中有重要的意义，在大数据时代，预测的准确度或许能够更上一个台阶，将促进企业健康发展。关键字：大数据；管理；预测一、大数据时代的特点从古至今，从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸。信息技术的发展，互联网的普及，随之而产生的数据也呈现爆发性增长。（1）到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB，而过去两年产生的数据占人类历史数据总量的90%。（2）到2006年，全世界的电子数据存储量为18万排字节，如今这个数字已达到

180万拍字节，短短时间内已经增长了一个数量级。根据预测，2015年这个数字甚至会达到800万拍字节的规模。大数据时代的典型特点就是预测变得更为精确。Albert-László Barabás i①提出：人类93%的行为是可以预测的。目前人类的数据处理能力在庞大的数据量面前还是太渺小，当数据处理能力的提升足以克服这一切后，混沌理论是否会黯然失色呢，一切都将变得清晰起来，偶然性也将因为盖然性变得不那么模糊？或许人类处理能力提升的速度远远都无法赶上数据的增长速度，混沌理论也将一直伴随着人类的发展。但不可否认的是，即使是现在的处理能力，大数据也能极大地提升预测的精准度。二、大数据视角下的预测预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑：（1）对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据；（2）对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据；（3）对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据；（4）对于采购部门而言，便于采购部门制定制定准确的采购计划，以降低总的生产成本；（5）对于生产计划和控制部门而言，预测是企业编制生产计划的基础，是生产计划编制的主要输入；（6）对于研发部门而言，新产品的预测可以为设计提供参考，根据对市场的预测进行产品的开发，这样的产品才会有市场，才会有竞争力； …… 其中，概率论在预测中有不可替代的作用，当中的泊松分布P(λ)是在概率论中常用的一种离散型概率分布，由于其适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。例如，在企业战略制定以及物料需求分析等方面有极大的应用空间。当然，泊松分布在处理自然科学领域内的问题有更突出的成果，如某放射性物质发射出的粒子、显微镜下单位分

促进大数据发展行动纲要

【TechWeb报道】9月6日消息，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》(下称《纲要》)，对大数据开放应用等工作提供指导意见。而根据中国信息通信研究院发布的《2015年中国大数据发展调查报告》显示，2015年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。报告显示，2014年中国大数据市场规模约为84亿元，主要由3部分组成，即大数据软件产值、用于承载大数据应用的硬件产值，以及大数据相关的专业服务产值 2014年大数据软件产值为35.6亿元，占比约42%；大数据硬件产值达28.5亿元，占比约34%；大数据服务产值为19.9亿元，占比约为24%。此外，预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。根据中国政府网消息，日前国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》提出未来5至10年我国大数据发展和应用应实现的目标，将惠及全民，助力经济转型。《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。根据《纲要》计划，2017年底前跨部门数据资源共享共用格局基本形成；到2018年，开展政府和社会合作开发利用大数据试点，2018年底前建成国家政府数据统一开放平台等；2020年，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品。此外，《纲要》提出政府治理大数据工程等十大工程，其中，包括推进政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、政府治理大数据工程、公共服务大数据工程等4大“政府大数据”工程；工业和新兴产业大数据工程、现代农业大数据工程、万众创新大数据工程、大数据关键技术及产品研发与产业化工程、大数据产业支撑能力提升工程等5大“大数据产业”工程；以及网络和大数据安全保障工程。《纲要》全文如下：国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知国发〔2015〕50 号

工业大数据如何成功推动智能制造发展

工业大数据如何成功推动智能制造发展信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM 等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通，促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础，实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘，得到有作用的分析结果，智能制造才能得以实现。多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件，而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理，以及复杂的数据关联关系挖掘，都需要有大数据的支撑。在大数据的驱动下，互联网与工业进一步深度融合，新模式、新业态层出不穷，产业模式、制造模式、商业模式正在重塑，企业、市场与用户的互动程度和范围得到扩展，企业与用户关系加速重构，生产周期从产品的设计、研发、制造、销售、服务等逐渐构成闭环。创新研发设计模式实现个性化定制实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定

制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。建立先进生产体系实现智能化生产提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流

企业经营管理体系的优化论

在企业实行，造成一些企业在经营管理方面存在的短板，严重制约了新形势下企业的发展。（二）经营管理的龙头作用不突出在激烈的市场竞争环境下，优秀的企业会紧紧抓住经营这条主线，销售收入、成本、利润会成为它每时每刻都关心并为之努力的目标，因为它知道自己生存靠什么。可是有些企业，尤其是承担很多社会职能的国企，经营这条主线不是很清晰。其表现就是一些部门忘掉了公司“追求效益最大化”的目标，而只斤斤计较和追逐局部利益的得失，摆不正过程和结果、局部和全局的关系，致使经营的龙头指导作用淡化。三、新形势下做好经营管理工作对策和建议（一）强化经营管理的手段开源与节流是搞好经营的两条途径，是企业迅速发展起来，取得很好的经营成果，最有效的手段。开源方面首先要以创新为驱动力，不断提升产品技术含量，用全新的、满足客户的多样化的产品来提升企业实力。产品创新可以采取多种形式，要充分发挥企业中技术人员的聪明才智，从产品研发投入上加大力度，与高科技公司或与著名院校合作，满足企业在产品创新上的需求。其次要不断开拓新兴市场，通过前期的市场需求的调研，通过用户需求的引导，拓展企业产品的发展空间。尤其是新形势下，要加大国际市场的开拓力度，把企业成熟的产品推广到有市场需求

的国家。节流方面关键是成本控制。成本管理是企业管理的一项十分重要工作，企业在扩大市场份额的同时，只有不断降低成本，才会在激烈的市场竞争中立于不败之地。而有效的成本控制是企业在激烈的市场竞争中成功与否的关键环节。成本管理要求系统而全面、科学和合理，要关注企业的设计成本、采购成本、制造成本、及各项费用的支出，统筹考虑，系统规划，规范执行，通过全员、全过程、全系统的控制，才能让企业提质增效，健康发展。（二）优化经营管理的执行体系企业发展目标明确后，必须要有一个高效的经营管理体系落实，少投入多产出，才能看到成果，得到实惠，让企业发展有竞争力。 1．指导思想企业一切工作必须以经营为中心，经营以效益为核心。企业内所有部门和人员都必须服从于、服务于这个中心。 2．责任主体企业经营管理体系的建立，必须要明确责任主体。首先要梳理出公司经营管理的主要业务流程，围绕主要业务流程识别出核心过程及辅助过程，按照主要业务流程这个主线，配置公司相关资源，要充分考虑企业管理现状和既有机构及职能，并参照同类先进行业做法，界定公司各部门职能，形成公司组织机构设置和部门职责。通过组织机构的明确，将经营目标真正落实到责任人。

互联网时代的企业管理

“互联网+”时代的企业管理互联网的便捷性让企业与企业之间、企业与员工之间、企业与客户之间以及企业与其他利益相关者之间的联系越发紧密，传统的企业管理模式不能适应新环境的变化，亟需进行深刻的变革。一、文献综述彭剑锋(2014)指出，互联网时代是一个零距离时代1。李海舰(2014)赵春福(2015)认为互联网让交易的场所、时间、速度及交易品种发生了巨变，中间环节不断简化2，企业思维方式必须进一步创新3。丁伟和于小波(2014)提出互联网时代企业变革必须具备末端化、全域化、人性化、可持续以及社会化理念5。处于当下这样一个深受互联网影响的时代，智能化、信息化成为企业发展进步的导向，企业管理必须追上社会发展的步伐，才能更好地适应企业发展需求。本文认为，互联网+时代的企业管理，应当是以客户需求为中心，通过满足客户价值最大化来实现企业自身追求的利益最大化，从而获得良性发展。二、传统企业管理的不足 1.管理理念落后、模式僵化。传统企业的管理理念大都是以企业为中心，企业与客户之间缺乏直接的交流和反馈，导致双方信息严重不对称，客户的个性化需求得不到满足。并且，传统的营销需构建有组织的、渠道式的营销网络，形成一种固定的营销体系，给产品销售增加了许多中间环节，产品真正进入市场的周期延长。在互联网+时代，行业转型日新月异，传统本分的管理模式不再成为企业维稳的有效手

段，反而会成为企业被淘汰的理由。互联网的存在和发展打通了传统的资源垄断体制，信息流通的效率化和透明化导致市场游戏规则发生变化，市场经济的环境变得更加公平健康，企业发展的机遇与挑战并存，传统管理模式已经完全不能满足企业发展的需求。 2.组织结构改革缓慢。进入互联网时代，管理学界早就开始探讨企业组织结构的改革，并且有一部分企业顺应时代潮流进行了相应的组织结构调整。但是在我国，很大一部分企业的组织结构仍然是从上而下的多层级金字塔型模式。学者及高级管理者们倡导对企业进行扁平化组织改革，去除金字塔结构中冗余的中间环节，提高企业组织的信息传递速度，提升工作效益，加强企业的市场应变能力，形成战略优势。但是由于我国市场经济的复杂性以及改革推动过程中出现的精英管理人才不足、改革理念理解不透彻、改革方案不适用、企业内部不配合等困难，我国企业组织结构的改革进程缓慢。 3.战略思维不够深远。企业战略是一个整体性规划过程，对企业的未来发展发挥着指导性作用。制定企业战略首先要分析企业内外部发展环境，随后确定战略目标，最后明确战略步骤。在传统企业管理中，由于对企业战略管理的概念理解不够透彻，加上内外部环境分析不准确、战略目标制定不具体、战略步骤不明晰等原因，企业战略思维不够深远，未能制定出具有指导性特征的企业战略，战略制定效用低下。三、互联网+时代的企业管理 1.管理理念和模式的创新。互联网+时代的企业专注于以客户为中心，大规模制造以及小规模多样化的时代都已经逐渐远离，大规模、个性

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

大数据时代企业管理的创新

大数据时代企业管理的创新摘要：管理模式创新是新时期下企业管理的核心，对于大数据的应用是企业管理模式创新的核心途径。本文首先对大数据的定义及主要特征进行解读、对大数据下企业管理思维的创新以及管理模式的创新进行了探析。关键词：大数据时代；企业管理模式；创新引言：大数据时代的到来给传统的企业管理模式带来巨大冲击，旧的管理模式已不能使企业在新时代的竞争中处于优势地位。如何从顾客的资料和消费记录中挖掘出有用信息，成为企业增强市场竞争力的关键之所在; 数据流的广泛应用不断促使企业内视、调整、完善自己的管理模式，以期能够适应时代的发展。所以，对于大数据在企业管理方面的研究则显得尤为重要，是学界亟待探讨的课题。 1 大数据的定义及主要特征大数据是海量复杂数据的结合体，是传统数据获取与分析技术不能在既定时间内对其进行感知、收集和处理的数据集合。这种不能被常规数据获取技术进行收集、不能被传统数据分析技术解析的数据信息具有重要的信息应用价值。只有通过专业化的信息软件才能对大数据进行一定程度的获取，也专业化信息分析人员才能对其进行分析与统计。通过对大数据信息的分析，能够为决策制定者提供高价值的决策参考依据，进而使决策者能够从策略制定角度大幅度的提升竞争力。也正是由于大数据这种强大的实用价值，使大数据应用技术在社会各领域当中被广泛应用于创新当中。这种对于社会发展的深刻影响力使大数据成为当前时代的标志。 2 大数据下企业管理思维的变革 2.1 样本约等于总体。在小数据时代下的企业管理，对由于数据信息获取与分析技术的限制只能对数据信息采取随机抽样法进行甄别与解析，从而用总体数据信息的部分构成来分析内在原理。这样的方法具有一定的可行性，但是不能给予企业管理决策提供能有力的信息支撑。在大数据信息获取与分析技术下，企业将获取更多更有效的数据信息，并且通过个更加专业化的信息分析方法能够更加深入而准确地从数据当中发现事物规律或本质，进而使企业管理的决策更加科学化。数据样本更加接近或等于数据总体，数据信息更加全面而准确的体现了事物真实全貌，因而企业管理必须以重新调整思维方式来进行管理决策的方法，在适应数据的强大力量同时也能够更加高效的应用数据力量。 2.2 兼容数据的混杂性在小数据时代企业管理对于数据的要求更加趋于精确化，以便对事物规律或本质能够更加准确的进行分析与研究。这种数据应用思维在大数据时代下具有一定的局限性，必须进行改变才能够适应大数据时代的发展。大数据不仅具有庞大的信息量而且百分之九十五以上的信息是非结构信息，如果一味要求数据的精确性便难以对数据进行有效的获取与分析。因而在大数据时代下企业管理思维也应增加对于数据的容错率，对一些具有明显结构的数据进行分析的基础上，对一些没有结构的数据也应进行规律研究。事实上正是这些表面上没有规律的信息潜藏着巨大的分析应用价值，对这些数据信息的关联性进行探究并进行专业化的分析能够更为系统而全面的解析事物规律并更加深入的发现事物本质。进而使企业管理的决策更加具有前瞻性和先进性，为企业的市场竞争力形成提供强大的信息支撑。 3 大数据下企业管理模式的创新 3.1 数据获取与数据平台形成数据平台是大数据价值实现的载体，企业通过对数据平台的控制来进行对大数据获取、分析，同时企业也是通过数据平台实现对数据信息的检测以及对数据信息的预测。企业对于数据信息的管理工作中百分之九十五以上都必须要通过数据平台来完成。数据平台是实现数据应用的核心工具，在大数据时代背景下，数据平台在企业当中扮演者企业行为驱动者的角色。传统企管理当中，企业决策的动机是基于问题的发生，进而为解决某一问题而进行企业

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展摘要：大数据时代的到来，使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、统计、分析等应用时，遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用，包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等，用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下，世界数据库格局在发生革命性的变化，通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。大数据是信息化的一个崭新发展阶段，通过分析各种大数据，人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼，对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月，EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来，“大数据经济”的影响力愈发显著，谷歌、Facebook竞相超过微软，曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。可以预见，大数据时代将引发大量应用创新，比如，城市大数据应用将支撑智慧城市建设，还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词：大数据时代，数据库；系统；创新；引言：“大数据”（ big data）或者称为“海量数据”，这个直白的名词，已经在全球引起了广泛关注，已经引领了又一轮数据技术的革命。美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会，大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据（ Cloud Meets Big Data）”为主题，着重展现当今两个最重要的技术趋势，正式抛出了“大数据”概念。根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，达到了1.227ZB；而2005年只有130Eb，五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度，到了2020年，我们的数字资源规模将超过40ZB，相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑，我们已进入了大数据时代。在 2011 年 12 月，我国工信部发布了物联网“十二五”规划，提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等，都是大数据技术的重要组成部分；另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述，大数据时代已经到来，已经对我们的社会产生了重大影响，本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。大数据时代：多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为，“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为，可以用3个特征相结合来定义大数据：数量（V olume）、种类（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为，“大数据不是一个事物，而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于通过使用高速（V elocity）的采集、发现或分析，从超大容量（V olume）的多样（Variety）数据中经济地提取价值（Value）。” 综合对种不同的见解，本文认为，具备以下特征的就是大数据。

工业大数据架构

随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考：我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，

企业管理创新及优化策略

企业管理创新及优化策略摘要：在市场经济的快速发展中，各个行业面临着很大的机遇和挑战，为了适应新时代的市场经济发展，企业需要引进现代化管理模式，树立创新型管理理念，为企业的持续发展提供支持。在现代化社会的发展中，企业管理和发展之间的联系十分密切，很多企业的管理水平得到了很大提升，企业管理模式在不断更新，为企业创造了更多的经济效益，推动着企业的进一步发展，文章主要分析了新形势下企业管理创新及优化策略。关键词：新形势下；企业管理；创新；优化一、引言随着社会经济的快速发展，我国市场经济体制日益成熟，各个行业的企业发展面临着复杂的竞争环境，企业需要不断创新并优化现有的企业管理模式，提升企业的综合竞争实力。因此，在新时代的发展中，企业需要强化管理创新力度，在激烈的市场竞争中脱颖而出，为企业的持续、稳定发展提供支持。基于此，文章介绍了新形势下我国企业管理创新的内容，分析了新形势下企业管理创新现状及问题，总结了新形势下企业管理创新及优化策略。二、新形势下我国企业管理创新的内容在现代化社会经济的快速发展中，我国企业管理创新工作的重要性不断显现出来，企业管理创新的主要内容体现在以下方面：第一，管理观念创新。现阶段，企业实行现代化企业制度，为了创新企业管理理念，企业必须树立市场观念、竞争观念、信息观念、战略观念、

效益观念和人才观念，以满足现代化市场发展及变化需求。第二，组织创新。市场经济条件在不断变化，企业需要建立弹性、重点突出的组织机构，并做好企业内部权利分配工作，掌握管理层次和管理跨度，确保企业组织结构的创新和优化。第三，管理制度创新。企业经营管理重点是建立完善的企业制度，现代化企业制度是企业发展中的重要内容，但我国企业制度还不够完善，企业需要根据市场经济发展形势，建立相应的管理制度、激励制度和领导制度。第四，经营战略创新。在市场经济的快速发展中，企业需要创新经营战略，建立独立的企业发展经营战略，在了解企业发展形势的基础上，改变传统的管理理念，拓展满足企业发展的独特经营理念。第五，企业文化创新。企业文化直接关系着员工的工作态度，在很大程度上影响着企业的发展，企业需要不断进行文化创新，确保企业文化的先进性。三、企业管理创新的重要性现阶段，企业管理部门需要将各项管理工作作为重点，不断创新并优化现有的管理模式，为企业的可持续发展和生存提供支持。在新时代的企业发展中，财力是确保企业发展的关键，资金是企业日常运营的关键，有利于确保企业的不断发展，现代企业经济管理系统是实现有效推动的关键。在社会经济的快速发展中，我国很多企业仍实行传统的企业管理模式，无法有效地更新并优化企业内部资源和组织机构，严重的还会出现资金链条断裂问题，威胁着企业的持续、稳定发展。为了有效地改善这一现状，企业管理部门需要根据现代市场发展情况，创新企业管理模式，确保企业在激烈的市场竞争中稳固立足。

大数据时代企业管理创新的思考

大数据时代企业管理创新的思考随着互联网络的发达，云计算的快速发展，大数据的时代已经到来，大数据的出现给企业带来了前所未有思考方式，同时企业想要运用好这些大数据，就需要进行变革，因此大数据在给企业带来思考的同时也会带来一定的挑战。一、大数据的概念及特征大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性，大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。阿里巴巴的创始人曾经提到未来不是IT的时代，而是DT的时代，DT 就是数据科技。大数据最核心的价值就在于能够对海量的数据进行存储和分析，通过分析发现客户，发现企业的问题，从而为企业带来价值。有人把大数据比作不同类型的煤礦，开采价值不同，大数据也一样，不在于多而在于大数据的价值。二、大数据时代企业面临的挑战（一）企业数据的收集与分析煤矿行业作为中国的传统行业，与互联网、云计算等技术的接触甚少，并且煤矿行业管理过于传统，因此作为煤矿行业，收集数据就成为其在大数据时代的难题。企业平时没有收集数据的习惯，而互联网

上煤矿行业的相关数据又少之又少，所以就造成了数据收集困难的现状。同时企业管理人才部分是煤矿工人出身，没有电脑操作的技术，更不要说利用电脑去进行数据的分析了，这些都是企业在大数据时代所面临的实际问题。（二）数据的安全问题各个行业因为其对于用户的作用不同，而使得对于用户数据的安全需求也不尽相同，如今网络发达，互联网的各种技术也在不断增强，网络安全问题已经成为各行各业非常重视的问题，现如今有很多企业由于网络存在漏洞，被黑客攻击，因此造成了信息的泄露；还有一些企业由于人员管理不到位，将本企业的信息透漏给其他人员，以获取相应的利益导致了客户信息的泄露；由于同行的竞争，一些企业企图盗取其他企业有用的相关数据，这样也明显造成了数据安全的问题，煤炭行业作为传统行业，对于网络知识掌握甚少，因此容易出现网络信息安全的问题，企业应对有用数据加以保护。（三）利用数据分析制定管理决策传统企业的决策都是管理人员跟着感觉或者凭借对于行业的敏感度去进行分析和决策，然而大数据的出现，规避了这一问题，企业经营者可以根据数据分析存在的问题对企业进行管理。但是目前很多企业未能很好的进行数据的分析，只是将数据进行简单的汇总，这样就造成了数据资源的浪费，同时一些领导人由于自身的狭隘，不相信数据提供的分析，还按照自己原来的方式去进行决策，这样的数据分析在企业中形同虚设，毫无意义。

工信部_大数据产业发展规划(2016-2020)〔2016〕412号_20161218

大数据产业发展规划（2016-2020年）数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。一、我国发展大数据产业的基础大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。信息化积累了丰富的数据资源。我国信息化发展水平日益提高，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升，全国面向公众

的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开，“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入，正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展，网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。大数据应用推进势头良好。大数据在互联网服务中得到广泛应用，大幅度提升网络社交、电商、广告、搜索等服务的个性化和智能化水平，催生共享经济等数据驱动的新兴业态。大数据加速向传统产业渗透，驱动生产方式和管理模式变革，推动制造业向网络化、数字化和智能化方向发展。电信、金融、交通等行业利用已积累的丰富数据资源，积极探索客户细分、风险防控、信用评价等应用，加快服务优化、业务创新和产业升级步伐。大数据产业体系初具雏形。2015年，我国信息产业收入达到17.1万亿元，比2010年进入“十二五”前翻了一番。其中软件和信息技术服务业实现软件业务收入4.3万亿元，同比增长15.7%。大型数据中心向绿色化、集约化发展，跨地区经营互联网数据中心（IDC）业务的企业达到 295家。云计算服务逐渐成熟，主要云计算平台的数据处理规模已跻身世界前列，为大数据提供强大的计算存储