大数据时代企业经营管理的挑战与对策探讨

　　摘要：大数据时代的到来对于社会所产生的影响和引发的变革是空前巨大的，对于传统企业来说，如何应对大数据时代所带来的经营管理模式转变成为新的挑戰。本文在对企业经营管理问题进行研究中，将大数据和信息化所产生的社会影响作为宏观背景，探究企业在当前环境背景下所面临的诸多挑战以及困境，并从中总结相关问题，为企业经营管理提出建议。
　　关键词：企业经营管理；大数据；信息化时代；模式转变
　　大数据时代是指互联网应用下的信息时代，这一时期，由于软硬件水平的不断提升，利用数据来进行通信、联结以及统计、传感，成为这一时期的主流。大数据也被称为巨量数据，由于其所拥有的吞吐量和计算量巨大，使得信息咨询的处理更加快捷和清晰。对于企业发展来说，市场信息的资源获取事实上也是大数据的应用层面。企业管理者应当紧握时代主题，合理运用全新技术，开展体制革新。
　　一、大数据时代企业经营管理所面临的调整
　　我国大数据的发展和应用呈现出突飞猛进的势态，由此所引发的社会性信息化大数据浪潮也对一些传统行业产生了巨大影响，针对企业经营管理的问题和挑战也越发突出。
　　（一）计算数据量挑战
　　众所周知，大数据和信息化应用的主要优势，在于其能够对纷繁复杂的巨量数据进行统计和计算，从而获取其中具有价值的信息，透过数据的发展过程获取其未来发展趋势。对于企业来说，面向市场进行的经营管理，需要进一步深入地了解并统计市场环境，从中明确市场特征，最终形成基于市场的企业发展战略。相较于传统的企业管理方式来说，大数据时代的企业管理需要通过大数据平台对市场信息进行存储和整合，最终完成分析计算。但这一分析过程对于数据量的要求和数据的整合分析速度要求极高，我国目前大部分企业所建设的独立大数据计算平台难以很难达到大规模数据量的计算标准要求，因此导致数据计算和分析的效率相对低下，无法满足企业管理需求的时效性要求。
　　（二）信息安全挑战
　　随着互联网企业的逐渐发展，越来越多的互联网巨头开始投身大数据服务业务之中，通过搭建专门、专业的云计算平台，为绝大多数企业提供十分便捷的大数据分析服务。企业只需要将所获取的数据内容上传至云端，就可以由云端完成数据分析和数据计算，最终形成高效、便捷的数据统计结果，反馈给企业。不过企业所拥有的巨量数据内容，除了包含已经获取的市场数据信息之外，还包括企业经营过程中所产生的客户信息、业务信息以及企业的内部数据信息等，这些数据信息内容往往包含有大量的企业商业机密。一旦通过云服务来完成数据统计，就存在有机密泄露的风险问题，大部分企业在进行云服务是选择无不慎之又慎，一旦商业机密遭到窃取、备份甚至是泄露，都有可能对企业造成无可挽回的损失。
　　（三）管理层决策挑战
　　传统企业在面的市场发展问题进行企业决策和企业战略方向制定时，一般由企业领导层提出建设性意见，并最终由企业领导进行敲定。但是纵观其整个决策过程，决策所能够作为判断依据的信息分析和市场环境评判，往往仅停留在企业领导层的表层判断之中，大部分企业领导层在进行信息分析时，难以做到全面具体，以致于习惯于从某一个角度进行分析思考，导致信息分析难以客观地反应市场和企业发展困境的全貌。由于这一原因，企业领导者所进行的企业决策往往凭借个人经验，最终导致决策无法与市场发展相吻合，造成企业的经营失败。大数据时代的企业经营管理决策，要求企业管理者能够从客观的数据分析角度出发，通过对企业决策的风险把控和评估，完成科学分析，做出决策。这种决策方式对于传统企业来说，需要进一步适应。
　　（四）信息整合挑战
　　企业在经营过程中所能够获取信息数据的渠道多种多样，因此数据信息在企业内部进行统计分析时，也往往呈现出杂乱无章的状态。部分企业由于拥有多年的大数据分析实战经验，因此在面对纷繁复杂的数据信息时能够通过对其进行结构化处理，使数据信息以及其背后所反映出的市场现象得以清晰呈现。但在我国有超过八成的大数据应用企业在进行数据整理时采用了非结构化处理，这种处理方式相较于结构化处理最大的弊端体现在数据信息的反应和有效整合能力。除了影响企业管理效率之外，还会对数据分析结果的客观性和真实性产生影响，造成企业经营管理的诸多困境。
　　二、大数据时代企业经营管理对策
　　（一）建构专业的大数据处理平台
　　企业在大数据时代想要依托大数据和信息化技术取得企业的管理和突破，必须首先完成专业的数据分析平台的建设，利用专业的平台系统开展数据信息的统计和分析，提升企业在数据处理方面的效率。经过对市场型企业的调查和走访笔者发现，目前企业在进行非结构化或半结构化的数据处理中，往往采用数据采集→数据预处理→数据存储这一数据分析流程进行平台建构。但是随着数据量的逐渐增加，这种简单的数据处理流程已经不足以支撑企业经营管理的数据要求，因此应当对企业的数据处理方式进行创新。以某咨询服务企业为例，该企业在进行数据平台创新时，废弃了以往的非结构化数据处理方式，保留了拥有一定应用经验的半结构化数据处理方式，同时选购了市面上流行的开源软件hadoop，重新进行了数据平台建设。完成的数据平台当中增加了“数据清洗/去重”“数据挖掘”“人际交互”等模块，使得企业数据增强了可视化效果，进一步提升了数据分析的高效性和直观性，值得企业研究和借鉴。
　　（二）增强企业数据安全保障的技术实力
　　从宏观的角度来看待企业大数据管理可以看到，企业大数据分析实质上是信息化建设的主要过程，而信息化又可以从软硬件和网络两个方面进行分析。提升企业数据安全则也应当从这两个基本点入手。企业在软件方面应当锐意创新，通过开发诸如系统工具、中间件平台来保证企业数据库的安全。企业管理人员在进行系统操作时，则应当具备安全意识，通过管理控制、决策层分析等方式，完善企业软件的管控流程；在硬件方面，大数据处理平台主要由计算机服务器、数采传感器以及终端设备接口共同组成。为了提高企业数据安全，企业应当建设人机接口策略，通过设定特殊的接口协议，来保证数据库内容不被窃取和复制。在网络方面，应当由企业选用互联网传输协议，例如我国大型企业在进行网络信息传输和网络技术建设时，主要选用ICP/IP协议，从而保障企业能够在网络接入过程中，对网络信息的传输标准进行自定义。

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