大数据时代的企业管理
大数据时代背景下企业管理的创新举措
大数据时代背景下企业管理的创新举措随着大数据技术的快速发展，企业管理也面临着新的机遇和挑战。
在这个大数据时代，企业需要创新举措来适应新时代的发展，提高管理效率和竞争力。
以下是大数据时代背景下企业管理的几种创新举措。
一、数据驱动决策大数据时代，数据成为决策的主要依据。
企业可以通过大数据分析，了解消费者的需求和市场趋势，从而做出更为准确的决策。
企业可以通过收集数据，分析数据，制定更加精准的营销策略，提高市场份额和销售额。
同时，企业可以根据数据评估自己的业务流程和流程改善，提高工作效率，节约资源和时间。
二、实现智能化管理人工智能的发展为企业带来了新的管理模式。
人工智能可以帮助企业实现智能化的管理和服务。
例如，企业可以将客服工作交由人工智能机器人来处理，提高客户满意度。
同时，企业也可以在生产线上增加智能设备的使用，实现自动化生产，提高生产效率，减少人力成本。
三、开展平台化运营大数据时代，企业需要更强的整合能力和统筹能力，通过平台化运营可以实现更好的整合和管理。
通过手游抓包数据分析，旅游平台可以制定行业标准，提高旅游产品服务水平，不断挖掘旅游市场的潜力。
此外，平台化运营可以帮助企业扩大市场份额和提高品牌知名度，更好地维护消费者关系和品牌声誉。
四、构建共享经济模式共享经济模式是大数据时代不可忽视的一个发展方向。
共享经济模式可以帮助企业集中优势资源和能力，降低成本，实现共赢局面。
例如，企业可以构建共享平台，将研发成果和经验分享给其他公司和个人，并获得相应的回报。
此外，共享经济模式也可以帮助企业创新业务模式，提高市场竞争力。
总之，大数据时代下企业管理需要从传统进行转变和创新举措。
企业需要从数据驱动决策、实现智能化管理、开展平台化运营和构建共享经济模式等方面入手，提高管理效率和竞争力，推动企业持续发展。
大数据时代企业管理工作面临的困境及对策分析
大数据时代企业管理工作面临的困境及对策分析大数据时代已经来临，对企业的管理工作提出了新的挑战和机遇。
大数据的发展为企业的决策提供了丰富的信息和数据支持，但同时也带来了一系列的困境和挑战。
本文将从企业管理工作面临的困境及对策进行分析，希望能够为企业在大数据时代下的管理工作提供一些参考和借鉴。
一、困境分析1. 数据混乱随着企业数据量的不断增长，数据变得越来越庞杂和混乱。
企业管理人员往往需要花费大量的时间和精力去整理、清洗和分析数据，这无疑增加了管理工作的难度和成本。
2. 数据安全大数据时代企业面临着数据安全的挑战。
随着数据的不断增加，数据泄露和数据安全问题成为了企业管理的重要难题。
一旦数据泄露将对企业的发展和利益造成重大损失。
3. 数据分析大数据时代企业面临着数据分析的困境。
一方面是企业管理人员对于数据分析技术的不足，另一方面是大量的数据需要进行分析和挖掘，这无疑增加了管理人员的工作负担和压力。
4. 数据应用大数据时代企业管理的另一个困境是如何将数据应用到实际的管理决策中。
虽然企业拥有了大量的数据，但如何有效地将数据转化为管理的决策和行动却是一项十分困难的工作。
二、对策分析1. 数据整合面对数据混乱的困境，企业可以通过建立数据整合平台和系统来解决。
通过数据整合平台，企业能够将各种数据源整合在一起，实现数据的统一管理、分析和应用。
2. 数据安全解决数据安全困境的关键在于建立完善的数据安全管理体系和技术手段。
企业可以采用加密技术、访问控制技术等手段来保护数据安全，建立完善的数据安全管理制度和流程。
3. 数据分析对于数据分析的困境，企业可以通过培训与引进人才的方式来提高企业管理人员的数据分析技能，同时可以借助第三方数据分析平台和工具来提高数据分析的效率和质量。
4. 数据应用对于数据应用的困境，企业可以建立数据驱动的决策模式，构建数据应用的管理流程和机制，将数据应用纳入到企业管理的决策和行动中。
大数据时代企业管理工作面临的困境及对策分析
大数据时代企业管理工作面临的困境及对策分析大数据时代，企业管理工作面临着新的挑战和机遇。
随着信息技术的快速发展和大数据技术的普及应用，企业管理者需要面对越来越庞大、复杂的数据信息，同时也需要更加深入的了解市场和消费者的需求。
大数据时代企业管理工作也会面临一系列的困境，本文将就这些困境进行分析，并提出对策，以期帮助企业更好地应对大数据时代的挑战。
一、困境分析1.数据碎片化和信息过载在大数据时代，企业面临着海量的数据碎片化和信息过载的问题。
大量数据繁杂、杂乱无章，对企业管理者来说很难分辨出重要的信息，从而导致信息无法得到充分的利用，其价值也无法被充分挖掘。
2.数据安全与隐私保护大数据时代，企业需要处理大量敏感数据，而数据泄露和隐私保护问题也成为了企业管理面临的困境。
一旦敏感数据泄露，将给企业带来严重的经济损失和声誉损害。
3.数据分析和利用能力不足大数据时代企业管理者需要具备强大的数据分析和利用能力，但是目前很多企业的管理者对于大数据的理解和运用还存在着较大的不足，导致大数据不能被充分利用来指导企业的经营管理。
4.挑战传统管理模式传统的企业管理模式在大数据时代已经不再适用，不能明确反应大数据时代带来的新的管理需求和模式。
企业需要调整管理模式，加强对大数据分析和利用能力的培训和引导，才能更好地适应大数据时代的快速变化。
二、对策分析1. 建立健全的数据管理系统企业应针对数据碎片化和信息过载问题建立健全的数据管理系统，包括数据采集、存储、清洗和分析等环节，确保数据的有效利用。
同时需要建立数据归档和分类的规范，以便在需要时能够快速准确地找到需要的信息。
2. 加强数据安全和隐私保护企业需要加强数据安全和隐私保护意识，建立健全的数据安全管理制度和隐私保护机制，同时加强对员工的数据安全教育和培训，确保敏感数据不被泄露。
可以考虑引入新的数据加密和安全技术，提高数据的安全性。
3. 提升数据分析和利用能力企业管理者需要加强自身的数据分析和利用能力，可以通过培训和学习不断提升自己的数据分析技能，也可以考虑组建专业的数据分析团队，为企业提供更专业、更精准的数据分析服务，指导企业的经营管理决策。
大数据时代企业运营管理和数据分析
大数据时代企业运营管理和数据分析在大数据时代，企业运营管理和数据分析成为了企业发展的重要组成部分。
通过运用大数据技术和数据分析方法，企业可以更好地了解市场需求、优化运营流程、提高决策效率，并获得竞争优势。
本文将从企业运营管理和数据分析两个方面进行详细介绍。
一、企业运营管理1. 运营管理概述企业运营管理是指通过规划、组织、领导和控制等管理活动，以实现企业目标并提高运营效率的过程。
在大数据时代，企业运营管理需要借助大数据技术，通过对海量数据的收集、整理和分析，为决策提供更准确的依据。
2. 数据驱动的运营决策在大数据时代，企业可以通过分析大数据来了解市场趋势、客户需求和竞争对手情况，从而做出更准确的运营决策。
例如，通过分析销售数据，企业可以了解产品的热销情况，进而调整生产计划和库存管理，以提高运营效率和降低成本。
3. 运营流程优化大数据技术可以帮助企业发现运营流程中的瓶颈和问题，并提供相应的优化方案。
例如，通过分析生产线上的传感器数据，企业可以实时监测设备状态，及时发现故障并进行维修，以提高生产效率和降低故障率。
4. 客户关系管理通过分析客户数据，企业可以了解客户的购买偏好、消费行为和需求变化，从而制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览记录，企业可以向客户推荐符合其兴趣的产品，提高销售转化率。
二、数据分析1. 数据分析概述数据分析是指通过对数据的收集、整理、处理和分析，提取有价值的信息和知识，为决策提供支持和指导的过程。
在大数据时代，数据分析技术的发展为企业提供了更多的数据来源和分析工具。
2. 数据收集与清洗在进行数据分析之前，首先需要收集和整理数据。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、外部的市场调研数据以及社交媒体等。
然后，对数据进行清洗和预处理，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据的质量和准确性。
3. 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行统计分析和可视化展示，以了解数据的分布、关联性和趋势等。
浅谈大数据时代企业管理面临的挑战及对策
浅谈大数据时代企业管理面临的挑战及对策随着信息化技术的不断发展，大数据时代已经到来，许多企业将大数据技术引入到企业管理中，以提高企业的运营效率和竞争力。
然而，大数据时代企业管理也面临着诸多挑战，本文将就这些挑战以及如何应对这些挑战进行浅谈。
一. 大数据技术对企业管理的挑战1. 数据量的增大大数据时代数据量呈爆炸式的增长，企业面临的是处理大量、高速度、多样性和异构性数据的挑战。
此时，企业管理需要进行优化，以有效获取高质量数据以及处理流程的策略。
2. 数据质量的不确定性随着数据量的增长，其质量也不可避免地出现问题。
企业在进行数据分析时，会遇到数据完整性、数据准确性、数据一致性等问题，这也是企业在进行大数据分析时，必须解决的问题。
3. 对技术人员的要求大数据技术需要企业技术人员的深度专业知识和不断的学习能力。
然而，这也需要企业在人才培养方面重视培训、选拔和激励。
4. 数据汇总和共享企业面临的另一个挑战是如何进行数据汇总和共享，因为各个部门使用的是不同的系统和数据源，而企业内部数据的共享和汇总不光有利于提升消费者满意度，也能从内部优化成本，提升运营效率。
5. 安全性问题随着企业数据增长的速度不断加快，企业数据泄露、腐败、窃取和内部不当使用的风险也会随之增加。
企业管理决策者需要重视企业网络安全，将安全策略和实践融合进企业管理中。
二. 应对大数据时代的企业管理挑战的策略1. 优化数据管理策略为了应对数据爆炸式增长、以及数据质量的不确定性问题，企业管理决策者需要优化数据管理策略。
这包括了干净、高质量、准确、可靠和可追溯的数据收集，以及数据有效的存储、管理和共享。
2. 发挥数据分析功能企业应该利用大数据技术分析和挖掘隐藏着的商业价值，它可以充分利用企业的优势资产，提高整体受益水平，优化资源配置和流程管理，同时在市场营销方面更灵活和位于行业先河。
3. 关注技术人才培养企业决策者需要关注企业技术人才的培养，比如专业技能培养、学习机会提供、发展升迁、鼓励创新等。
大数据时代企业经营管理面临的挑战及其应对措施
大数据时代企业经营管理面临的挑战及其应对措施随着科技的日新月异，大数据已逐渐成为企业运营和管理的重要一环。
大数据不仅为企业提供了更为精细、全面的数据信息，同时也为企业带来了更多的机遇和挑战。
在面临“信息爆炸”的时代，企业需要了解、掌握和应对大数据时代带来的挑战，才能在市场中占得一席之地。
一、面临的挑战：1.数据来源多元化大数据时代企业管理面临的第一个挑战是数据来源的多元化。
随着互联网、物联网和云计算的迅速发展，数据的来源越来越多样化，数据量也越来越庞大。
如何从海量数据中有效发掘、分析和利用，依然是企业在大数据时代面临的难题。
2.数据安全性大数据时代，数据的安全性成为了企业管理面临的另一个挑战。
随着企业对大数据的需求越来越高，数据攻击的风险也随之增加。
因此，如何保护数据的安全，防止数据泄露，成为了企业很重要的任务之一。
3.数据分析的难度数据分析是企业运营和管理中的关键工作。
大数据时代，数据的量和种类变得更加复杂，数据分析的难度也随之增加。
企业必须拥有一套完整的数据分析工具和适合的人才，才能够有效地面对数据分析的挑战。
4.智能化应用随着人工智能和深度学习的不断发展，智能化应用已成为企业在大数据时代面临的另一个挑战。
如何将大数据与人工智能相结合，实现自动化、智能化的管理，让企业获得更高的效率和竞争力，将是企业不断探索的方向。
二、应对措施：1.建立数据管理体系企业在大数据时代，需要建立一套完整的数据管理体系，加强对数据的采集、存储、处理和分析。
同时，对敏感数据需要严格保密，采取有效措施加强数据的安全性。
2.招募专业人才企业在面对大数据时代的变革时，需要招募一批专业人才来应对该领域的挑战，如数据科学家、数据工程师等。
专业人才不仅能够帮助企业更好地利用和分析数据，还能够建立起企业数据管理的核心团队。
企业在大数据时代，需要采用一套适用的数据分析工具，来提高分析效率和准确性。
同时，需要对数据分析工具进行定期维护和更新，以满足企业不断变化的需求。
大数据时代的企业管理
大数据时代的企业管理在大数据时代，企业管理面临着前所未有的挑战和机遇。
随着科技的飞速发展，企业面临着海量的数据，如何能够充分利用这些数据，为企业决策提供精准的支持，成为了企业管理者亟待解决的问题之一。
本文将就大数据时代的企业管理进行探讨。
一、大数据对企业管理的影响大数据的到来，给企业管理带来了革命性的变化。
借助大数据的分析，企业可以更加全面地了解市场和消费者的需求，从而制定出更加精准的营销策略；同时，大数据的分析也可以帮助企业准确预测市场趋势，降低市场风险；此外，大数据还可以支持企业的供应链管理，提高运营效率。
总之，大数据为企业管理者提供了更多的数据支持和决策依据，帮助企业更加科学地运营。
二、大数据技术在企业管理中的应用1. 数据采集和处理在大数据时代，企业需要从各种渠道收集和处理数据。
通过网络爬虫、传感器等技术，企业可以获取海量的数据。
但是，如何对这些数据进行处理和分析，成为了企业管理者面临的新问题。
因此，企业需要建立完善的数据采集和处理系统，以保证数据的准确性和实时性。
2. 数据分析和挖掘企业在获取数据之后，需要进行数据分析和挖掘，发掘出其中的潜在价值。
大数据分析技术可以帮助企业揭示数据之间的关联性和规律性，从而为企业提供决策支持。
例如，通过对消费者购买行为的分析，企业可以预测市场需求的变化，调整产品线；通过对供应链数据的分析，企业可以降低成本，提高效率。
3. 数据安全和隐私保护在大数据时代，企业管理者需要重视数据的安全和隐私保护。
大数据中蕴含着大量的商业机密和个人隐私信息，一旦泄露出去，将给企业和消费者带来严重的损失。
因此，企业应该加强数据安全意识，建立起完善的数据安全保护机制，确保数据的安全和隐私。
三、大数据对企业管理者的要求1. 数据驱动的思维在大数据时代，企业管理者需要转变思维方式，从经验驱动转向数据驱动。
企业管理者需要具备良好的数据分析能力和数据驱动决策能力，以更好地利用数据为企业发展提供支持。
大数据时代企业运营管理和数据分析
大数据时代企业运营管理和数据分析在大数据时代，企业运营管理和数据分析是至关重要的。
通过有效的运营管理和数据分析，企业可以更好地理解市场需求、优化业务流程、提高效率和利润，并做出更明智的决策。
一、企业运营管理企业运营管理是指通过合理的资源配置、优化流程和提高效率，使企业能够实现预期目标的过程。
在大数据时代，企业运营管理需要借助数据分析来支持决策和优化运营。
1. 数据收集与整理企业需要收集各种与业务相关的数据，包括销售数据、生产数据、客户数据等。
这些数据可以通过企业内部系统、第三方平台、传感器等多种渠道获取。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储与管理企业需要建立一个稳定可靠的数据存储和管理系统，以便存储和管理大量的数据。
这可以是一个企业内部的数据库系统，也可以是云服务提供商提供的存储服务。
数据存储和管理系统需要具备高可用性、高性能和安全性。
3. 数据分析与决策支持企业可以利用各种数据分析工具和技术，对收集到的数据进行分析和挖掘。
数据分析可以帮助企业发现潜在的问题和机会，提供决策支持。
例如，通过分析销售数据，企业可以了解产品的热销情况和市场需求，从而调整生产和营销策略。
4. 运营流程优化通过对运营流程的数据分析，企业可以发现流程中的瓶颈和问题，并提出改进方案。
例如，通过分析生产数据，企业可以找出生产过程中的低效环节，优化生产流程，提高生产效率和质量。
5. 员工绩效管理企业可以利用数据分析来评估员工的绩效和工作表现。
通过分析员工的工作数据和业绩指标，企业可以识别出优秀员工和有待改进的员工，并采取相应的措施，提高员工的工作效率和满意度。
二、数据分析数据分析是指通过对大量的数据进行统计、建模和分析，从中发现有价值的信息和洞察，并为决策提供支持。
在大数据时代，数据分析可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化产品和服务，提高竞争力。
1. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。
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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、显微镜下单位分区内的细菌分布数等。
(k=0,1,2,…)但在大数据时代，泊松分布对人类社会的预测有极大的提升空间。
在数据不够充沛的情况下，泊松分布在预测人类社会的事件时，事件的可预测性与偶然性是等同而视的。
人具有主观能动性，从表面上看增大了预测了难度，但是在大数据的视角下，人的活动其实有极大的可预测空间，偶然性对人活动的影响是相对来说小得多的影响因素。
我们不能忽视的一点是：每个人都是习惯的奴隶。
在泊松分布的应用中，对某电话交换机收到的呼叫，来到某公交汽车站的乘客，是假设以固定的平均瞬时速率λ随机且独立的出现，这其实是值得商榷的，因为按照这样的假设就出现上班高峰等现象的概率是极低的，但高峰每天按时按点地出现。
上班高峰只要经过一天的观察我们便可以准确的得出，也就是一天的数据量足以成为常量。
而大数据的意义就在于在经过整理处理大量数据后，那些本难以察觉的现象规律可以为我们所发现，使它从一个变量成为常量。
《爆发》中指出：“偏离了随机性通常意味着某种基本规律有待人类发现”是深刻的概括，说明预测的不准确性往往说明事件并非是随意性的。
因为在预测时，将各种无法一时明了的因素都作为随机变量，而结果的不准确也恰恰说明了其中的一些“变量”自有其韵律。
大数据的典型特点就是区分可预测性与偶然性的事件，提升预测与管理水平。
合理而充分地运用大数据来提升预测水平、管理水平是在进入大数据时代后所必须面对的。
信息时代的竞争，不是劳动生产率的竞争，而是知识生产率的竞争。
数据是信息的载体，是知识的源泉。
基于知识的竞争，将集中表现为基于数据的竞争，而这种数据的竞争将成为经济发展的必然。
这种竞争要求公司制定流线型的商业过程，各个过程之间必须无缝隙、无摩擦地对接，保证每一个商业决策明智、正确，在竞争的过程中不犯错误。
一家企业要做到这些，必须广泛地推行以事实为基础的决策方法。
在战略层面，大量使用数据分析来预测制定企业发展计划；在运营层面，通过数据分析来优化企业的各个环节，激发每一分潜在的价值，从而节约成本，战胜竞争对手。
三、大数据与战略趋同现在，各种战略分析模型以及深入到企业的战略制定中，包括：战略框架、基准化分析法、SWOT分析法、波士顿（BCG）矩阵法、GE矩阵法、价值导向模型等等。
随着各种模型不断地被应用，虽然这些看似差异的模型，却都指向合理地制定计划，这不可避免地出现了一个现象：战略趋同。
产生的原因不外这些：其一，表现为领导层的“从众“心态和追求“不会错”的心理。
在产业鼎盛时期，战略趋同自然无可非议——谁能抵挡市场良机的诱惑呢？而在产业低潮时期，战略受挫也也很好找到理由——大家都错了！其二，参与和影响战略制定的经理人和咨询顾问体系和思维模式的同一化。
我们现在的管理理论和教育正日益成为一种参与市场交换的商品，而在形式差异化的外衣下该商品的核心正不断被标准化。
其次，战略趋同是企业间竞争的结果——成功的模式广泛学习和标杆管理的使用。
成功案例所产生的强大感召力自然吸引其他企业的广泛学习。
“案例驱动”知识体系下的咨询公司又把“成功模式的复制”推上了顶峰。
最后，稳定性和确定性更加脆弱的经营环境也是促成战略趋同的因素之一。
中小企业更是“机会导向型”战略的崇拜者，他们的目标很简单，就是抓住短期机遇，实现成长。
对于短期机会的追逐便是多变市场环境下促成战略趋同的一个重要原因。
总的来说，战略趋同必将由于丧失差异化而使竞争激烈化，从而削弱行业平均收益率，随之而来的就是优胜劣汰。
但胜败的结果有很大不确定性，多因素同时影响着最终胜利者的产生，“先发优势”和“铺路石效应”所带来的大量截然相反的案例使战略的倡导者和跟随者都没有十足的把握。
倡导者凭借先发优势，抢先在目标市场和用户心目中建立差异化的现象，以期在进入者到来前形成足够的壁垒和竞争优势。
另一方面，战略的学习者在牺牲了先机和主动的情况下也减少了判断错误和迷路的风险，并且能在先行者的结果中学习经验和修正错误。
一旦战略创新有误，先行者敲响了警钟并了大部分学习成本，而后来者也容易抽身而出。
即便先行者实现局部成功，跟随者也有机会从中取长补短，展开更有力的挑战。
在种关键的情节下，不论是先行者还是跟随者谁能快速地响应需求谁才能从中胜出，此时此刻的每一决策都直接影响企业的发展：作为先行者，稍有迟钝，先行优势将不复存在，并将为此支付巨大的研发成本和新产品推出时的宣传费用；作为跟随者，能够敏捷地发现新的契机并分得一杯羹将实现企业的跨越式发展。
两者是利益相互对立的双方，高度信息化的现代商业社会，他们的竞争将更加激烈。
但大数据时代是两面的，加剧竞争的同时，透过大数据也使决策更加精确，能以从前无法想象的速度快速响应需求。
利用大数据，先行者的战略决策能够极大地接近实际，在第一波就推出符合市场需求的产品而非仅仅作为先行者为其他企业开拓新的领域自己却倒下了。
跟随者在这样的时代拥有极大的优势，充分利用信息能快速发现商机，但在众多的跟随者中，如何快速判断新产品的是否拥有前景，是否跟进到新产品的生产中去，企业能够凭借大数据能在极短的时间内做出正确判断。
在对外部环境进行的分析和判断以确定战略决策时，有效的市场分析和预测是科学决策的前提。
企业战略决策所需要的主要外部信息包括：主要产品市场容量及未来增长、竞争对手市场占有率和竞争力、消费者群体及消费力、进出口情况；投资情况、技术革新、政策及经济社会环境信息等等。
企业做决策必须要做市场调研。
但市场调研也好，统计数据也好，都有人为因素。
只有大数据，加上分析技术，才可能是接近市场真实信息。
大数据和市场调研相互印证，更能提高决策的正确概率。
此时企业内部的数据量是远远不够的，如何借助外界力量显得十分重要。
比如百度已初步形成一个海量知识数据汇集、互动与共享体系，为知识提供、搜索、分享、利用创造了高效率平台，通过海量离散知识提供者和海量知识需求者相匹配，改变了学习活动的时空限制，大大降低了成本。
利用百度大数据，或可解决决策信息的部分问题。
但是，如何充分利用这些数据也是一个严峻的考验，企业扔掉的数据比收集使用的数据多得多。
据国外报告显示，多数企业只用到了收集到数据总量的0.5%来进行决策。
但对数据的低效率利用反而带来了巨大的商业机会，“目前有些公司已经开始重新回收数据进行分析，然后再卖给其他企业。
”国内已经出现了一些以提供专业数据服务为主的智库，解决企业决策所需的外部数据服务问题，像中经网、万德资讯、新华08等。
四、大数据在企业管理中的具体应用1、真正实时的了解客户在过去，企业普遍通过采用小组和调查问卷的方式找出我们的客户在哪里。
而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了。
而利用大数据，这种状况将不再发生。
大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的DNA。
充分了解客户是有效的与客户达成生意合作的关键。
当然，企业要确保客户的隐私不受威胁，大数据可以为企业提供针对个体客户的十分个性化的见解。
使用互连的社交媒体数据、移动数据、网络分析和其他数据分析，企业可以充分了解每一位客户，实时的知道他们想要什么，以及何时想要。
真正了解客户，意味着可以结合客户的个性化特点，给出有针对性的建议或显示广告。
亚马逊已然将这一点做到了极致，他们为客户推荐的产品绝不是一个巧合。
亚马逊的推荐引擎完全是基于客户在过去一段时间的购买行为所做的：客户的购物车中所收藏的商品、客户喜欢的商品、其它用户浏览或购买的商品。
亚马逊使用的该算法，为每位客户定制了专属的个人主页。
利用该策略是：该公司在其第三财政季度期间销售增长27%，达到了131.8亿美元，而去年同期的销售额则为96亿美元。
2、企业共同创建、实时改进和创新产品大数据分析可以帮助企业更好地了解客户所想要的产品。