基于大数据的企业价值创造路径分析

合集下载

基于大数据时代下企业财务管理的创新路径

基于大数据时代下企业财务管理的创新路径

基于大数据时代下企业财务管理的创新路径随着大数据时代的到来,企业财务管理模式也需要进行创新。

在大数据的支持下,企业可以实现更加智能化的财务管理,从而提高决策效率和准确度。

以下是基于大数据时代下企业财务管理的创新路径:一、财务管理智能化利用大数据技术和人工智能技术,将财务数据进行分析和挖掘,让企业能够更好地了解财务状况和未来趋势,并对财务决策提供更科学的支持。

例如,企业可以通过智能化的预算系统来优化预算流程,降低预算的风险和误差;利用智能财务报表系统来实现自动数据分析和可视化展示,使决策者更直观地了解企业的财务状况。

二、数据集成化将企业各部门的数据进行集成和整合,构建完整的数据生态系统。

这样能够在数据的共享和协同中,提高对内对外沟通协调效率和精准度。

例如,企业可以利用大数据和云计算技术将财务和人力资源等各种数据进行整合,从而更好地了解员工的福利状况、成本结构等,为企业决策提供参考。

三、风险管理的智能化利用机器学习和数据挖掘技术,对企业可能面临的风险进行预测和分析,及时采取相应的措施,实现风险的识别、监测、评估和控制。

例如,利用大数据技术分析历史数据及行业数据,预测市场风险以及政策风险,帮助企业及时作出决策。

四、利用区块链技术打造数字化财务生态利用区块链技术,建立数字化财务生态,实现企业的财务信息安全、透明和去中心化。

区块链技术的去中心化和不可篡改性也能够加强企业与金融机构之间的信任,提高金融服务的效率和质量。

总之,大数据时代已经来临,对企业财务管理提出了更高的要求。

只有不断创新,将大数据技术与财务管理结合起来,并打造数字化财务生态,才能实现财务管理的智能化、数据集成化、风险管理的智能化、数字化财务生态等目标,从而实现企业的可持续发展。

企业数字化转型中的价值创造分析

企业数字化转型中的价值创造分析

企业数字化转型中的价值创造分析随着信息技术的发展,数字化转型已经成为了企业发展的必由之路。

而企业数字化转型的核心目标,就是要通过信息技术的应用,实现企业的全面数字化,并以此为基础,进行全方位的价值创造。

本文将围绕企业数字化转型中的价值创造分析,从多个角度进行深入探讨。

一、数字化转型能够带来的价值在讨论数字化转型对企业的价值创造时,首先需要考虑的就是数字化转型所能够带来的价值。

数字化转型对企业带来的价值主要包括以下几个方面:1、提升效率:随着企业数字化的推进,企业内部的各项业务流程将会被数字化、自动化,从而极大地提升企业的效率。

2、创新业务模式:数字化转型可以帮助企业构建更加智能、透明的商业模式,从而创造出更多的商业机会。

3、增强客户体验:通过数字化技术的应用,企业可以更好地了解客户的需求,并针对性地进行服务,从而增强客户体验。

4、降低成本:数字化技术的应用可以降低企业的生产成本、销售成本、管理成本等各项成本,从而提高企业的盈利水平。

二、数字化转型的实施路径数字化转型对企业的价值创造是非常显著的,但实施数字化转型的过程也是非常复杂和耗时的。

一般而言,企业数字化转型的实施路径可以分为以下三个步骤:1、重新定义业务流程:数字化转型的第一步是要对企业内部的各项业务进行重新定义和优化,从而保证数字化技术的有效应用。

2、部署数字化技术:在企业的业务流程被重新定义之后,就需要开始对数字化技术进行部署和应用,包括大数据、人工智能、物联网等多项技术。

3、建立数字化化管理体系:企业数字化转型的最终目标是要实现全面数字化的管理体系,从而实现全方位的价值创造。

三、数字化转型的风险与挑战虽然数字化转型对企业价值创造的帮助非常显著,但数字化转型也存在一定的风险和挑战。

这些风险和挑战主要包括以下几个方面:1、人员培养成本:数字化转型需要企业内部的员工具备相关的数字技能,因此企业需要付出一定的人员培养成本。

2、数据安全风险:数字化转型需要企业大量使用数据,而数据泄露或被黑客攻击的风险也会相应增加。

数据治理与数据价值创造机制

数据治理与数据价值创造机制

数据治理与数据价值创造机制一、数据治理的概念与范畴数据治理是一个涉及组织内部各个层面和业务流程的综合性概念,旨在确保数据的高质量、安全性、合规性以及有效利用。

它涵盖了一系列的活动、流程、角色和技术,用于管理和优化数据资产。

1. 数据治理的定义与重要性- 数据治理可定义为对数据资产进行管理和控制的一系列活动,其重要性体现在多个方面。

在当今数字化时代,数据已成为企业最重要的资产之一,如同企业的“血液”,贯穿于企业的运营、决策、创新等各个环节。

高质量的数据能够为企业提供准确的信息支持,帮助企业做出明智的决策,提高运营效率,降低成本,增强市场竞争力。

例如,精准的市场数据分析可以使企业更好地了解客户需求,优化产品和服务,从而提高客户满意度和市场份额。

同时,有效的数据治理有助于确保数据的安全性和合规性,保护企业免受数据泄露、法律风险等问题的困扰。

2. 数据治理的主要范畴- 数据质量管理:这是数据治理的核心环节之一。

数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等多个维度。

不准确的数据可能导致错误的决策,如企业在进行市场预测时,如果使用了错误的销售数据,可能会高估或低估市场需求,从而影响生产计划和资源配置。

不完整的数据可能使企业无法全面了解业务情况,例如客户信息缺失关键的联系方式,会影响客户关系管理和营销活动的开展。

一致性问题可能在不同系统或部门之间的数据整合时出现,导致数据冲突和混乱。

时效性差的数据则可能使企业错过最佳的决策时机,例如使用过时的市场趋势数据来制定产品策略。

- 数据安全管理:随着数据泄露事件的频繁发生,数据安全管理愈发重要。

企业需要采取一系列措施来保护数据免受未经授权的访问、使用、披露、修改或破坏。

这包括建立严格的访问控制机制,确保只有授权人员能够访问敏感数据;进行数据加密,无论是在传输过程中还是存储时,以防止数据被窃取;制定数据备份和恢复策略,以应对数据丢失或损坏的情况;同时,还需要防范内部人员的违规操作和外部的网络攻击。

数字时代企业管理文化特点及创新路径总结

数字时代企业管理文化特点及创新路径总结

数字时代企业管理文化特点及创新路径总结目录一、数字时代企业管理文化特点 (2)1.1 企业文化的重要性 (3)1.2 数字化转型对企业文化的影响 (4)1.3 企业文化与战略的融合 (5)二、数字时代企业管理创新路径 (6)2.1 创新思维的培养 (7)2.2 技术创新的推动 (8)2.3 组织结构的优化 (9)2.4 企业文化的重塑 (10)三、数字时代企业管理实践案例分析 (12)3.1 腾讯公司的数字化转型 (13)3.2 阿里巴巴的企业文化建设 (14)3.3 特斯拉的组织变革与企业文化 (15)四、数字时代企业管理面临的挑战与对策 (16)4.1 数据安全与隐私保护 (18)4.2 技术更新与人才培训 (19)4.3 企业文化与社会责任 (21)五、数字时代企业管理未来发展趋势展望 (22)5.1 企业文化与人工智能的结合 (24)5.2 企业文化的全球化趋势 (25)5.3 企业文化的可持续发展 (26)一、数字时代企业管理文化特点信息透明化:数字技术的广泛应用使得企业内部信息传递更加迅速和便捷,企业内部的沟通和协作更加高效。

这使得企业管理需要适应信息透明的特点,建立开放、透明的管理氛围,提高员工的信息素养。

数据驱动决策:数字技术使企业能够收集和分析大量的数据,为企业决策提供有力的支持。

企业需要建立以数据分析为核心的决策机制,利用数据驱动业务决策,提高决策效率和准确性。

客户导向:数字时代,企业需要紧密关注客户需求和市场变化,以客户为中心进行产品和服务创新。

企业需要建立以客户为导向的文化,加强与客户的互动,深入了解客户需求,提供个性化的产品和服务。

创新文化:数字技术的发展为企业带来了巨大的机遇和挑战,企业需要培养创新文化,鼓励员工敢于尝试新的思路和方法,推动企业的持续发展和竞争优势。

知识管理:数字时代,知识已成为企业最重要的资源之一。

企业需要建立完善的知识管理体系,促进知识的快速传播和应用,提高员工的技能水平和创新能力。

基于大数据时代下企业财务管理的创新路径

基于大数据时代下企业财务管理的创新路径

基于大数据时代下企业财务管理的创新路径摘要:随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经到来,成为企业未来可持续发展的重要支撑。

企业的财务管理也将面临新的挑战和机遇。

本文分析了大数据时代下企业财务管理面临的问题和机遇,提出了创新的路径,包括建立基于大数据的财务预测、分析和决策支持系统,推进财务数字化转型,注重人才培养和技术创新。

通过这些创新路径,可以在大数据时代下提高企业财务管理水平,提升企业的竞争力和效益。

关键词:大数据,财务管理,财务预测,数字化转型,人才培养正文:一、引言随着信息技术的发展,社会进入了大数据时代,人类社会的生产、生活和消费方式正在发生深刻的变革。

大数据具有海量、高速、多样和价值密度大等特点,为企业提供了前所未有的机遇和挑战。

企业财务管理是企业决策和运营的核心,大数据时代下,如何利用大数据技术提高财务管理水平,成为企业必须深入研究的问题。

二、大数据时代下企业财务管理的问题和机遇在大数据时代下,企业财务管理面临的问题和机遇是相辅相成的。

一方面,数据量、复杂性和速度的增加使财务管理更加困难,财务决策的风险也随之增加。

另一方面,大数据的出现为财务管理提供了更多的数据支持,提高了财务决策的精度和效率,同时也为未来的财务管理带来了更多的机遇。

三、基于大数据的财务预测、分析和决策支持系统为了充分利用大数据技术来提高企业财务管理水平,企业需要建立基于大数据的财务预测、分析和决策支持系统。

这种系统可以通过大数据分析技术,对企业财务数据进行识别、抽取、清洗、转换和可视化,进一步分析财务数据的趋势、模式和关联性,为决策层提供决策支持。

四、推进财务数字化转型数字化转型是大数据时代下企业发展的趋势,在财务管理中也非常重要。

通过财务数字化转型,可以使企业实现数字化核算、数字化报表、数字化控制和数字化支付等功能,提高财务管理效率和精度,降低企业成本,提高决策效果。

五、注重人才培养和技术创新在大数据时代下,企业需要注重人才培养和技术创新。

集团公司财务数智化建设问题及路径——基于大数据时代价值增值模式的思考

集团公司财务数智化建设问题及路径——基于大数据时代价值增值模式的思考

集团公司财务数智化建设问题及路径——基于大数据时代价值增值模式的思考我国《会计改革与发展“十四五”规划纲要》和《会计信息化发展规划》明确提出加快推进会计数字化转型是贯彻落实国家信息化发展战略、建设数字中国的必然选择。

《关于中央企业功加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》提出“应充分发挥财务作为天然数据中心的优势,推动财务管理从信息化向数字化、智能化转型,实现以核算场景为基础向业务场景为核心转换,努力成为企业数字化转型的先行者、引领者、推动者,为加快产业数字化、数字产业化注智赋能”。

数字经济时代,主动应用数字领域新一代技术,将沉淀的数据向上挖掘并贯通链接,打通业务和财务壁垒,强化数字驱动,深化财务管理改革,提高企业内部资源配置效率,优化产业链和生态链,逐步实现智能财务,是财务领域发展变革的总体趋势。

一、财务数智化的内涵和意义(一)财务数智化的内涵财务数智化是企业实现数智化管理的核心驱动力,绝非纯粹的信息系统升级,而是数字技术嵌入财务管理变革之中,需要深层次的管理变革和全系统、全流程的分析重塑。

财务数智化的主要内容包括:在云计算、人工智能(AI)、光学字符识别(OCR)、物联网、流程自动化机器人(RPA)等技术支持下,对财务数字化进行转型升级,借助财务管理体系的变革,拓展传统财务的生态边界,深度挖掘数据价值。

根据企业数字化的发展需求,逐步向大财务中台转变,从流程驱动向数据驱动转变,实现事项会计和场景会计,提高管理的精细度和颗粒度。

通过云平台和智能互联网,实时连通社会化信息,实现银企互联、企税互通、云端商旅、智慧司库、产业链协同结算等,整合有效业务信息、管理信息、生产要素信息、企业资产信息以及行业信息,逐步建立战略财务、业务财务、共享财务和专业财务,打造价值整合型业财一体化分级智能管理体系。

(二)财务数智化的意义1.提高财务工作效率和质量财务数智化通过智能核算和财务共享,实现信息集成和关联,缩短各部门、各单位之间的信息沟通时间,加快信息传递速度,各层级人员可以及时智能化获取远近端信息,包括深度关联信息、远端疑似关联信息和宏观环境信息。

基于大数据时代的企业财务分析优化路径

基于大数据时代的企业财务分析优化路径

基于大数据时代的企业财务分析优化路径企业的财务分析需要大量的基础数据,而且随着时间的推移,其规模会越来越大,从而给企业的数据存储和分析造成很大的压力。

由于采用了大数据技术,可以实现对财务数据的自动分析、统计、显示等多种功能,因此,以大数据为基础的财务分析与管理模式具有显著的优越性。

一、大数据对企业财务分析的影响大数据,也就是所谓的海量数据,这是一种新的数据资源,需要一种新的数据处理方式,才能让公司的决策和分析变得更好。

随着大数据的引入,金融共享服务模式的产生,使得金融业务由集中式向分享型转变,从而拓展了金融管理的途径。

正确的大数据为金融分析提供了宏观数据支持,主要体现在三个方面。

第一,运用大数据的方法,可以从营销、产品质量、人员的工作热情、创新、客户满意、生命周期、价值链等多个角度进行分析。

通过这些数据的分析,我们可以将企业的策略转变成政策,将企业的意愿变成实际的行为。

随着计算机技术的飞速发展,数据挖掘技术的出现,传统产业将会经历信息化“洗礼”,从大量的数据中提炼出具有重要意义的关联规则或者其它隐性信息,然后利用数据分析、数据收集、预处理、特征抽取、数据挖掘等方法,为企业建立一个高效的数据库。

第二,通过数据库内部的信息系统,可以根据收入和消费层次,为产品的销售做出有针对性的产品,同时还可以从多个角度分析产品的销售收入、利润、存货进销存、地区差异,从而为公司的发展提供数据支持。

第三,传统的“漏斗式”的会计核算方式,会计人员在进行会计核算时,仅仅把原始凭证中的结构信息转移到记账凭证上,从而对大量不具结构性的重要信息进行筛选,但由于技术因素的制约,一些与决策有关的资料没有得到充分的重视,或是因为资料分类的不同,使得资料的集成和利用变得困难、效率低下。

但是,利用大数据可以提高企业的财务管理数据的精确度。

大数据不仅能为企业的财务分析提供宏观数据,还能为企业的财务管理提供更多的信息,从而为企业管理提供更多的信息。

大数据时代企业数字化转型的路径与方法

大数据时代企业数字化转型的路径与方法

大数据时代企业数字化转型的路径与方法在当今的大数据时代,企业数字化转型已经成为了一个非常重要的议题。

越来越多的企业开始尝试将传统业务与数字化技术相结合,以此来提升业务效率、降低成本、提高用户满意度等方面的目标。

然而,数字化转型并不是一个简单的任务,每个企业都需要针对自己的实际情况,制定一套适合自己的数字化转型方案。

本文将从路径和方法两个角度,总结一些数字化转型的经验和技巧,为正在进行数字化转型的企业提供一些借鉴和思考的方向。

路径从路径的角度来看,数字化转型的路径通常可分为四个阶段:数字化前期、基础建设、数字化应用、数字化转型。

数字化前期数字化前期是数字化转型的起点,它通常包括三个方面的准备工作:明确业务方向、建立数字化文化、确定数字化目标。

在进行数字化转型之前,每个企业应该清楚自己的核心业务是什么,以及有哪些方面可以通过数字化技术来提升业务效率。

同时,企业还需要建立数字化文化,让员工逐渐适应数字化工作方式,并且了解数字化技术的优势和应用场景。

最后,企业需要确定数字化目标,即通过数字化转型达到哪些目的,例如提高营业额、降低成本、提高客户满意度等等。

基础建设基础建设阶段是数字化转型的第二个阶段,它主要是围绕数字化基础设施和数据建设展开的。

首先,企业需要建立强大的数字化基础设施,包括网络设备、服务器、存储设备、安全设备等等。

其次,企业需要积极开发数据能力,通过数据挖掘、数据分析等技术来挖掘和利用数据价值。

最后,企业还需要制定完善的数据安全策略和措施,保证数据不受到泄露、破坏等威胁。

数字化应用数字化应用阶段是数字化转型的核心阶段,它主要是基于数字化技术,将传统业务进行优化、改进和创新,提升业务效率和竞争力。

企业可以通过应用数字化技术来实现业务流程自动化、提高生产力、改进客户服务、提高营收等。

数字化应用的范围非常广泛,企业可以根据自己的业务需要,在数字化应用中发现更多的机会。

数字化转型数字化转型是数字化转型的最终目标,它主要是通过持续不断的数字化创新和优化,引领企业实现业务模式的变革和产业的变革。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

基于大数据的企业价值创造路径分析
作者:程瑛
来源:《中国集体经济》2018年第06期
摘要:近年来,互联网、云计算等信息技术在不断兴起,大数据也应运而生。

在环境更加复杂的的市场竞争中,大数据为企业价值创造开起了新路径。

大数据时代,企业基于大数据的价值创造是围绕客户,获得与客户相关的数据资源并加以分析利用的途径,是一个整合虚实价值链的复杂系统工程。

关键词:大数据;企业价值创造;路径
大数据价值链在本质上属于数字化价值链,它整合了大数据的获取、存储、处理、分析及形成信息和知识管理的一系列虚拟化的价值创造活动,对虚拟价值链的本质有更加深入的认识。

企业基于大数据的价值创造是围绕客户,获得与客户相关的数据资源并加以分析利用的途径,是一个整合虚实价值链的复杂系统工程。

将大数据支持下的信息和知识用于企业商品或者服务中,可以增大商品或服务的附加价值,并且更具创新性,最后能够在市场交易中将价值传递给客户,体现了大数据的价值创造始于客户,又终于客户的特点,形成了一种基于大数据的价值螺旋上升式的价值创造循环体系。

一、基于大数据的价值系统构建
企业获得大数据的渠道有互联网、物联网、智能终端等,例如客户诉求平台、网络社交平台、定位搜索等都可以获得客户数据和企业运营数据,以此用于企业商品的研发、生产、物流和销售等。

基于大数据的价值创造就是企业将客户数据和运营数据通过大数据技术的加工处理,从而获得有效的数据信息,实现基于大数据的虚实价值链有效整合的价值创造体系,有效提高了企业运营效率和减少了运营成本。

(一)基于信息协同的价值创造
传统价值链的优点是各个价值创造活动公开独立作用效果较好,但是在整体方面协作性差,无法形成一个统一体。

而基于大数据的价值体系,能有效的增加虚实价值链中价值创造活动的协同性,改变了企业内部信息孤立的格局,实现了部门之间信息的高度共享,提高了企业整体的协同性和各部门职能的联动性。

基于大数据的价值创造体系,将企业实体价值链中获取的大数据转化到虚拟价值链中,实现了实体价值创造活动运营管理向虚拟化、信息化和智能化的转变。

企业实体价值创造活动的虚拟化,可以便于对价值创造体系管理全过程的监察和调控,并且可以将分散的业务活动的信息流、物流、资金流整合在一起,提高价值创造活动管理的有效性。

例如,在企业研发环节
中,在大数据基础上,将企业共享的数据、信息及软件等资源虚拟化模拟仿真、动态调整或整合起来,以便于企业商品的研发设计;在企业生产环节中,可以利用物联网动态监测和质量跟踪企业的设备、半成品和成品等运营中的数据和信息,通过反馈的信息进行及时的预警并确定问题所在位置,在一定程度上避免企业的损失。

(二)基于价值链重构的价值创造
大数据促使了企业价值链的重构,可以用增加、删除、逆流或者整合的方法重构价值链。

当前,企业市场日趋复杂,企业间的竞争日趋激烈,这就要求企业价值链具备高度灵活性和组织性。

但是对传统企业而言,企业固有的价值创造模式已无法适应信息化市场,在竞争中处于劣势,甚至可能被市场淘汰。

当前传统企业迫切需要大数据下的价值链的重构,以整合虚实价值链为前提,以客户的需求为依据,重新审视、优化企业的价值链,并且对该体系进行再设计。

第一,基于大数据审视价值链。

企业的指导方向是客户的需求,通过大数据技术对客户需求的分析、对价值创造体系的动态监测,改善了企业对价值创造活动的看法,促使企业对如何优化或设计价值链的深思,使得企业为客户提供更好更多的产品、服务和体验等。

第二,基于顾客需求优化价值链。

企业通过审视产品生命周期过程中价值创造活动情况,及时缩减或删除无效、高成本、多余的活动,加强对核心技术的研究及核心产品的包装销售,保证专业化在一定水平上,保障价值的创造力。

第三,基于价值链重构实现企业转型。

企业发展足够成熟时,为了进一步的发展,要在大数据技术的基础上,重新探究价值创造活动,在资源、技术和能力等优势上,从价值链的研发端与服务端延伸,帮助企业转型升级。

二、基于大数据的知识管理
基于大数据的知识管理,可以帮助企业在最新科学信息技术的支持下大范围的收集外部环境中的数据和信息,以便于获得更多的客户信息,甚至可以将海量数据和信息中的客户知识实质化,管理企业已有的客户知识,并对其更新、扩充和整合,应用于实际的过程。

知识管理不但能在企业价值创造能力方面起到积极作用,还能在企业竞争方面增加优势。

知识管理要把组织内部的共享和外部环境动态匹配相并重。

具有大数据思维的企业就能够深入分析和挖掘传统企业无法获得的新的商业机遇。

企业价值创造要想对原有知识体系进行升级和突破,就要对外部环境信息和知识进行搜集、吸收融合及创新。

因此,基于大数据的知识管理主要途径包括知识搜寻、知识融合和知识创新。

(一)基于知识搜寻的价值创造
基于大数据的知识搜寻的价值创造可以使企业具备掌握客户需求的功能,并以此为基础对原有的知识体系进行改进。

大数据下的知识搜寻在最新科学技术的支持下,对市场经济进行扫描和监测,在大数据的搜集、处理和分析的帮助下,企业可以获得更多的客户信息。

收集客户信息的途径有很多,如通过上网习惯得出客户需求;通过客户上网搜索记录得出客户需求;通过客户出行习惯得出客户使用的交通工具;通过客户经常出现的地方结合消费记录得出客户需
求。

客户知识是能够反映客户基本材料的信息;来自顾客的知识是指反映顾客态度及价值判断的信息;顾客需要的知识是指企业满足顾客产品或服务认知需要而储备的知识。

企业在大数据下搜寻的顾客知识是一种互补性的无形资产,能够有效弥补管理者认知上的短缺,帮助企业的管理和决策。

随着互联网及移动智能终端的应用和普及,例如:淘宝、腾讯、百度、共享单车企业等,可以将消费者行为时时刻刻记录下来,形成海量的用户信息及行为数据,为企业进行大数据分析提供了有关顾客的知识资源。

(二)基于知识耦合的价值创造
基于知识耦合的价值创造体现在基于大数据的顾客知识的获取和存储、基于大数据获取消费者对产品和服务的建设性改进意见和基于大数据的精准营销。

基于大数据的顾客知识的获取和存储,在企业知识的搜寻能力和储存能力方面发挥了极大的作用,使企业知识量不断增多;基于大数据获取消费者对产品和服务的建设性改进意见,需要辩证的眼光看待,做到有则改之无则加勉,促使企业原有产品和服务趋于完善,这种创新方式在本质上没有发生变化;基于大数据的精准营销,大数据智能化的分析了消费者购物、社交、网页浏览等行为数据,明白了客户所需,然后有针对性的推荐产品或服务信息,就是按照客户需求智能化匹配企业产品和服务,向消费者传递所需要知识,从而增加顾客对企业产品或服务的认知度和需求度,以增大产品或服务的销售量。

还可以激发客户的潜在消费力,有时消费者可能不了解其潜在需求或忽视了其内在需求,所以需要及时向其推送有针对性的产品或服务信息。

(三)基于知识创新的价值创造
大数据下的知识创新是企业新知识在大数据及新一代信息技术的条件下融合企业的产品和服务,使得企业的产品和服务能够取得创新性的突破,甚至可能产生一种新的商业模式。

知识创新是在知识的搜集、融合和转化的基础上,形成的企业在特定时期所特有的新知识过程,并将新知识与企业产品、技术、工艺产生联系,使得企业运营方面有了很大的提升。

知识创新不论在知识的新颖度上,还是在对企业创造新价值的多少方面都十分重视。

企业知识创新在企业产品、服务、商业模式等方面都有应用,不仅在企业的产品价值、服务价值和体验价值上有了很大的提高,在客户感官价值方面更加显著。

其余大数据的知识创新是将客户需求作为出发点,目的在于客户信息与产品、服务的融合,促使企业产品、服务和商业模式的创新。

企业知识创新的重点表现是在于产品、服务和商业模式的创新。

大数据已成为现今企业发展必不可少的技术。

基于大数据的企业价值创造路径,本文给出了两条:基于大数据企业价值体系的构建和基于大数据的知识管理。

相信,大数据将成为今后一段时间内的发展主流,基于大数据的企业在严峻的竞争局势中会发展的更长远。

参考文献:
[1]佚名.基于财务数据形象化的理论创新与价值创造——记财务数据图示法的发明[J].冶金财会,2013(09).
[2]孟杰.基于大数据技术应用的商业模式设计路径探析[D].东南大学,2015.
[3]冯莹.基于大数据产业链的商业模式研究[J].江苏商论,2016(24).
(作者单位:东莞市凯信财税咨询服务有限公司)。

相关文档
最新文档