自改革以来，我国社会经济取得了巨大的发展，同时也带动了各行各业的迅猛崛起和发展，市场竞争日益激烈。而随着大数据时代的到来，大数据分析逐渐成为当今社会各界的谈论热点，各大企业也想通过大数据分析来使自身的竞争力得到有效提升。但是每个企业对大数据分析的理解和应用等方面均存在部分差异，我们该如何使大数据分析充分发挥它应用的作用，进而有效提升企业的管理水平，这点成为企业需要解决的首要任务之一。本文将大数据分析在企业管理中的应用作为论述的重点，希望能为广大的管理人员提供帮助，进而有效促进我国企业管理水平的提升。

大数据分析在企业管理中的应用

杨伊蒙 

 

由于大数据时代的到来，大数据分析渐渐成为社会各界关注的重点之一，各个行业都或多或少地涉及以及正在应用大数据分析。有人曾说：在二十一世纪中，如果不紧跟大数据时代的发展步伐，就很可能与时代脱轨，在市场竞争中毫无优势可言。但现代很多企业对大数据的相关含义以及作用等的理解不够科学和全面，在这一前提下，要想使大数据分析真正发挥应有的效用是很难的。基于此，本文不但对大数据的含义做了简要介绍，还从企业管理方面出发，说明了大数据分析应用时需要注意的相关事项，旨在提高国内企业的管理水平。

  

大数据分析简述

近些年来，信息技术得到了惊人的发展和成熟，同时它也真正走入了人们的生产、生活中，各行业的日常运作和发展也离不开现代信息系统的支持。特别是上世纪90年代数据仓库技术产生后，给各行业的发展带来了翻天覆地的变化，同时信息、数据规模开始呈PB级增长的趋势。从前的企业仅仅将信息系统视为企业运行程序的一类辅佐系统，对其中庞大信息、数据并没有足够的重视，所以数据的作用并未得到真正的发挥。但通过长期的观察和研究，企业发现利用数据分析不但能减少工作人员的任务量，还能够对客户的多样化需求进行全面、准确地分析，进而有利于企业效益的增长，因此，“大数据分析”的概念就产生了。大数据分析的根本是在庞大的数据中寻找并发现价值，利用大数据分析充分挖掘潜藏的商业机遇与价值。但如果企业对大数据分析的理解仅仅停留在分析数据与数据分析的话，就会掉进技术的陷阱中，进而严重影响企业的经济效益。大数据分析中的“大”是由企业数据分析的原点和数据处理的方法共同决定的，因此大数据中的重点不该单单放在“大”上。大数据拥有“4V”的特性，也就是Variety(多样 )、Vohame(大 量 )、Value(价值 )、Velocity(高速 )。

大数据分析的中心理念是脱离以往数据分析的方式，并在庞大的数据里深入寻找和挖掘企业的潜在价值和机遇，进而提升企业的经济效益。当使用者脱离了信息系统的传统视角，所关心的重点从系统自身成功转移到信息筛选的数据上时，就可以在庞大的数据中充分发现潜在的企业价值和商机。

为了更加清晰全面的了解大数据分析在企业管理中的作用，下面将以Capital One公司为例进行说明。长时间以来, Capital One都是通过对客户行为数据的分析来针对客户具体情况制定产品以及相应服务方案的，大数据分析系统会对客户的人口统计特征及消费模式等进行分析，从而为用户指定针对性的服务方案。大数据分析技术在Capital One公司的应用不仅提升了Capital One的利润提升空间，同时对提升其在同类企业中的综合竞争实力也具有积极的意义。大数据分析技术应用之前，Capital One公司制定客户服务项目过程中存在着一定的盲目性，针对性不高，经常出现客户与产品不对应的情况，不仅公司利润增加不明显，同时部分客户也会对产品或者是服务产生一定的反感，对企业长远发展是十分不利的。如表1所示为Capital One公司大数据分析前后数据对比。

表1Capital One公司大数据分析应用前后对比

对比项目 大数据分析应用前 大数据分析应用后

营业收入（百万美元） 25098.0 35060.0

利润（百万美元） 4050.0 5235.0

资产（百万美元） 334048.0 402344.0

挖掘潜在客户（千万人） 569 2234

企业管理中大数据分析的作用

   提高企业内部数据统计的真实性。通常来说，企业内部需要收集的信息、数据是和企业管理或者运营有关的，以利于企业活动的正常开展。在以前，企业收集的数据均采用传统的人工统计，并使用报表方式，这样大大降低了数据统计的工作效率，也存在许多人为失误，导致数据统计的真实性始终得不到提高。数据统计结果的目的是为了帮助企业管理层做出正确、科学、合理的有关决策，但由于数据统计的可信度不高，所以很可能造成管理层的决策失误，进而影响企业的运营效益。但自从大数据分析出现后，操作人员能够对数据统计结果的真实性开展再次检验，并从多方位出发针对数据统计的结果开展深层次的解析，以有效保障统计数据的可靠性和真实性。

从前企业中各个部门为了增加自身的效益和绩效难免会擅自改动上报数据，由于采用的是单口径方式，所以最终将出现多种数据统计结果的现象，存在很大的干扰性。但如果利用了大数据分析，就可以从多方位对数据进行分析，不同部门的上报数据将彼此牵制和影响，从而有效保障了数据的真实性。需要注意的是，要想充分达到数据彼此牵制的目的，就必须利用数据结果的最终效益进行调节。  

例如，当生产车间定时上报自身的产量数据时，应当完成当天的产量兑现率、当周兑现率以及当月兑现率，而要想达到上报数据产量，就一定要按时达到产量。然后当月的上报总产量就将自动求和每天的产量，一旦中间过程产生冲突就说明车间上报数据存有问题，最后将准确地反映在企业的财务成本口径中，进而有效提高企业内部数据统计的真实性。

   给企业管理提供情报支持。通常来说，大中型的企业均将设立情报部门，它们的工作核心是深入、准确地探究企业产业的前沿情况、市场竞争情况等方面。从前企业的情报分析工作一般仅依靠情报员的相关经验与专业知识技能，由情报员自身的观察力与直觉进行情报收集和判断，进而得出情报探究的最终结果。尽管传统的人工情报分析可以获得一定成果结论，但其中的不确定性和风险性较大，因为情报员的主观洞察力和判断力的准确性是个未知数，不能有效保障结论的可靠性。然而由于近代科学信息技术的飞速发展和成熟，人的主观能动性所具有的局限性愈加突出，企业对情报员的相关标准和要求也在逐渐提升。

这时大数据分析的产生给现代企业的情报分析工作提供了无限可能，在一定程度上促进了企业管理水平的提高。大数据所具有的“4V”特征和现代企业情报分析的高标准、高要求等完全符合。具体来说就是高速化特征符合现代企业情报分析的时间性要求，数据分析注重数据的时效性；大规模特征符合现代企业情报分析的广泛性，数据分析注重数据的数量；多样化特征符合现代企业情报分析的来源广泛性，数据分析注重收集的多渠道化；价值特征符合现代企业情报分析的终极目标，也是大数据分析的本质，从数据中充分挖掘数据的价值。

大数据由两部分组成，分别为企业外部数据与企业内部数据。利用企业内部的大数据分析，就能够收集企业内部的各类信息、数据，包含相关的企业管理数据、运营数据等，这样一来企业管理人员就可以通过内部数据分析而充分掌握企业内部的运营情况。除此之外，企业还可以利用大数据分析对外部数据进行有效的分析，进而充分掌握市场竞争对手的情况。总而言之，利用大数据分析企业就能得到相关的有效情报，了解企业内、外部的各类数据，给企业管理提供情报支持，进而有利于企业的良好发展。

   缩短企业决策周期。以往企业的管理决策高层通常由各类精英主管以及技术专家等组成，所以大部分给出的决策均是取决于个人的思维与想法，导致决策的正确性和合理性得不到充分的保障。但是由于大数据分析应用范围的逐渐扩大，大数据分析所具有的优势和作用正在慢慢凸显出来，并为现代企业给出正确的管理决策做出了巨大贡献。大数据分析的结果可以更为精准、科学地发掘数据中潜藏的价值和知识，同时也能清晰地找出数据的内含规律，利用大数据分析使得企业所做出的决策更加科学化和正确化。企业高层依照大数据分析的结果开展相关决策，不但可以使大数据引导决策的进展，还可以获得潜在的企业价值，促进现代企业管理水平的不断提高，进而增加企业的经营效益。可以说现代企业管理决策方式的转变主要是受到大数据分析的影响，从而传统的企业决策被渐渐淘汰。在现代数据化管理的中大型公司中，大数据分析受到前所未有的重视，也发挥着重要作用，因为大数据分析能够有效提升企业决策的正确性，进而达到缩短决策周期的目的。

   推动产品创新。随着市场竞争的日益激烈以及消费需求多样化的出现，企业必须对消费者需求开展科学、精确的分析才能真正抓住消费者，并切实推动产品的创新。随着互联网时代的到来，很多消费者会在社交平台、购物平台等上反映自己的购物心得、评价以及感受等。利用这一点，企业可以有针对性地将这些信息、数据进行汇总和规整，并作为企业产品质量、服务等方面的消费者反馈数据，从而依照消费者反映出的不足、建议等，对企业产品质量和服务等开展逐步的改善，以切实提升企业市场竞争力。

举例来说，根据调查显示，消费者的消费动机中“有目的的去寻找需要的服务或产品”成为主流，达到40.5%，“随便逛逛”的也占到27.8%，显示仍有一部分消费者的消费是比较无目的的，这需要企业根据消费者数据分析制定出更符合消费者消费习惯的产品，加强自身服务品质和品牌宣传，培养消费者成熟的消费动机，促进企业产品市场的进一步扩大。

企业应用大数据分析的注意事项

   明确用户群体。随着大数据时代的到来，大数据得到了前所未有的发展，在这一大背景下，大数据就拥有了更庞大、更多样的客户群体，而使用大数据系统的人员类型则是决定大数据是否被成功应用的关键。给企业整体挖掘出潜在的价值和机遇是判断大数据成功的重点标志之一，所以现代企业中存在将重点放在战略层的用户，也存在将重点放在战术层的相关用户。

因此，大数据分析必须面向不同的用户群体而设立不同的数据，以切实满足不同用户群体的关注重点。在这一前提下，大数据进行数据范围的锁定时，应当依照不同的用户群体设立不同的数据范围，从而满足多元化需求。同时，由于不同的人所拥有的兴趣点各有差异，因此必须依照每个人关注的利益设计客户报表，从而让所有人都融合进来。例如，将企业生产的所有产品均详细地列出来就缺乏指定行，这是因为企业不同部门的管理者只关注自己部门产品的完成进程，因此企业应当把与用户个体相关的数据进行规整，做到在单个报表中就能够获取用户个体需要的数据结论，这样不但能有效满足用户个体的多元化需要，还可以提升企业的管理效率和质量。因此，明确用户群体是企业应用大数据分析时需要注意的一大事项。

   明确大数据分析的目的。只有目的足够明确，才能使结果达到预期效果，所以在进行大数据分析的过程中，一定要明确数据分析的目的。企业应用大数据分析的目的主要分为两方面，一方面是作为实际的分析结果，以获得实时的报表数值，最终目的是和企业目标进行有效比较，也就是对分析结果开展相关的评价。另一方面是利用大数据分析的结果得出相关的结论，因为报表自身并不能加以任何判断，而需要利用大量的数据进行解析才可以得出精确的结论。

因此，第一个目的就应当针对企业的管理者，因为大多数管理者仅需对分析结果开展相关的评价活动，而不会利用过多的时间对结果的好坏开展分析。但第二个目的主要是针对协助企业决策的人员，因为他们必须通过大量的数据分析来保障决策的正确性和可靠性，以帮助企业管理者做出决策。

随着市场竞争化的愈演愈烈，企业的生存、发展压力随之增大，为了有效提升市场竞争力，现代企业对大数据分析的重视程度有了很大的提升。大数据分析不单单对互联网、通信等行业有着重大影响，对普通的企业也有一定的影响和作用。在充分认识到这一点后，许多企业不再忽视数据的存在，而是将数据视为一种资源，进而利用大数据分析从企业中挖掘潜在价值和商机。正确、合理应用大数据分析不但将有效提升企业的管理效率，还将大大提升企业的管理水平。但企业在应用大数据分析的同时，必须要结合自身的实际经营情况，定制应用战略以及最终目标，不能盲目地仅仅为了数据分析而开展数据分析，应当以发掘企业价值为任务核心，进而促进企业的良好发展。

(作者单位：哈尔滨工业大学威海分校）