(天津國土資源和房屋職業(yè)學院，天津 300270)

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)，云計算的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及，和智能終端，應用存儲，視頻監(jiān)控，爆炸性增長的全球數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。大數(shù)據(jù)時代”提供了空間和迄今未知的潛力是更深刻的，為企業(yè)獲得廣泛的洞察力。與此同時，也對企業(yè)管理模式提供了新的思維模式。

一、“大數(shù)據(jù)”的定義與基本特征

(一)大數(shù)據(jù)的定義

“大數(shù)據(jù)”這一概念最早來自美國。全球注明咨詢公司麥肯錫很早就對“大數(shù)據(jù)時代”進行了定義。麥肯錫稱：數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產(chǎn)因素。維基百科的定義：無法在允許的時間里用常規(guī)的軟件工具對內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合是“大數(shù)據(jù)”，簡而言之，“大數(shù)據(jù)”就是傳統(tǒng)IT技術和數(shù)據(jù)庫軟件無法處理的海量數(shù)據(jù)。

(二)大數(shù)據(jù)的基本特征

一般來說，“大數(shù)據(jù)”3V的顯著特點。即Volume(大量化)、Variety(多樣化)、Velocity(快速化)。隨著進一步的數(shù)據(jù)挖掘和分析，第4個V的特征日益突顯，即Value(價值)。

1．大數(shù)據(jù)的大量化

大批的數(shù)據(jù)從種種源頭通過各種渠道定期產(chǎn)生，數(shù)據(jù)的量級已從GB、TB、PB發(fā)展至EB，甚至是ZB(澤字節(jié)，等于270字節(jié))。由浙江人民出版社出版，維克多邁爾-舍恩伯格和Kenneth kukye的作品“大數(shù)據(jù)時代”的譯文說：2013年，世界各地的數(shù)據(jù)量已達到1.2 ZB。假如這些數(shù)據(jù)都記錄在書上，這些書能覆蓋到52個美國；；假如將這些數(shù)據(jù)儲存在光盤里，就能延伸至月球5個來回。經(jīng)IDC(國際數(shù)據(jù)公司)預測，到2020年全世界以電子形式存儲的數(shù)據(jù)量將達到32ZB(1021字節(jié))。

2．大數(shù)據(jù)類型多樣化

數(shù)據(jù)的類型包括結構化的數(shù)據(jù)、半結構化的數(shù)據(jù)和非結構化的數(shù)據(jù)(如網(wǎng)頁、音頻、文檔、視頻和圖像等)。隨著電子商務、移動互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡的快速發(fā)展，非結構化的數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)爆炸式的增長，至到2012 年末時已占整個數(shù)據(jù)量的75%以上。

3．大數(shù)據(jù)的生成快速化

數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、獲取、處理、分析的速度持續(xù)增加，形成高速的數(shù)據(jù)流。維克托在《大數(shù)據(jù)時代》中說到，數(shù)據(jù)增長速度是世界經(jīng)濟增長速度的5倍，計算機處理數(shù)據(jù)的能力的增長速度則是世界經(jīng)濟速度的10倍。

4．大數(shù)據(jù)所創(chuàng)造價值

大數(shù)據(jù)中含有著巨大的科研、經(jīng)濟和社會價值，能夠有效地挖掘和充分的使用，促進了各個領域的持續(xù)創(chuàng)新，這些將對社會經(jīng)濟的發(fā)展和科學研究產(chǎn)生巨大的影響作用，其運用前景也是十分廣闊的。

二、大數(shù)據(jù)時代給企業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時代，正是企業(yè)經(jīng)歷多樣化、規(guī)?；⒏咚倩魬?zhàn)的時代。大數(shù)據(jù)時代帶來了一場信息社會的大變革。大量數(shù)據(jù)的結構化和非結構化以及數(shù)據(jù)流的廣泛應用，從而使企業(yè)需要重新思考和定位已有的經(jīng)營模式；在同時，基于信息化的革命，大數(shù)據(jù)時代將促進企業(yè)轉型。借助大數(shù)據(jù)帶來的大洞察，使企業(yè)能夠獲取更多的發(fā)展機會和商業(yè)價值，在激烈的市場競爭中脫穎而出。大數(shù)據(jù)時代主要給企業(yè)帶來了以下幾點挑戰(zhàn)：

(一)整合多種類型的數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)收集的數(shù)據(jù)除了包括傳統(tǒng)渠道獲得的結構化信息之外，還普遍存在于社交網(wǎng)絡、電子商務、物聯(lián)網(wǎng)中的圖片、音頻、視頻、網(wǎng)絡日志等非結構化數(shù)據(jù)中。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，企業(yè)現(xiàn)具有的數(shù)據(jù)處理方法往往只適用于結構化的數(shù)據(jù)處理，但企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中含有的大量數(shù)據(jù)都屬于非結構化數(shù)據(jù)。大量的半結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)的處理對企業(yè)來說仍是巨大的挑戰(zhàn)。此外，半結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)與結構化數(shù)據(jù)的分析、有效整合也是目前企業(yè)面臨的又一重要挑戰(zhàn)。

(二)對數(shù)據(jù)進行實時分析

在經(jīng)濟全球化條件下，企業(yè)目前處于突飛猛進的變化中，需要快速處理大量的數(shù)據(jù)并進行實時有效的分析，迅速掌握運營狀況，并及時應對不斷變化的市場形勢。企業(yè)的數(shù)據(jù)無限量在快速增長，這些數(shù)據(jù)的不斷變化有待企業(yè)進行更加深入、全面地分析與挖掘。

(三)數(shù)據(jù)驅動的決策制定

企業(yè)決策受到越來越大數(shù)據(jù)的影響，對數(shù)據(jù)進行分析、決策相比根據(jù)經(jīng)驗和直覺的決策要更加有助于減少企業(yè)管控風險。很多企業(yè)對自身目前業(yè)務發(fā)展狀態(tài)分析，只停留在粗淺層面的數(shù)據(jù)和信息簡單的匯總，在同行業(yè)的競爭中缺乏對自身業(yè)務、客戶需求等方面的深層分析。管理者若能根據(jù)數(shù)據(jù)并進行客觀、科學、全面的分析后再做決定，將有助于減少管控風險。因此，如何利用大數(shù)據(jù)來進行決策，也是企業(yè)面臨的重大難題。

(四)海量數(shù)據(jù)的安全保障

企業(yè)的海量數(shù)據(jù)包括大量公司信息和客戶信息，其中包括大量的個人信息。在發(fā)展大數(shù)據(jù)項目的之時，如何保證個人隱私、恢復、商業(yè)秘密和數(shù)據(jù)備份等安全問題，對企業(yè)考慮的重點問題。

三、大數(shù)據(jù)時代下對企業(yè)管理模式的創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)蘊藏著巨大價值，它將掀起一場商業(yè)模式和管理決策模式上的重大變革，企業(yè)的每個細節(jié)將受到這場變革的影響，企業(yè)管理者應及時轉變管理思維，創(chuàng)新企業(yè)管理模式。企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代的背景下，不僅需要掌握更多更優(yōu)質的數(shù)據(jù)信息，還要有高超的領導能力，先進的管理模式，才能在企業(yè)競爭中獲得優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)時代，創(chuàng)新的企業(yè)管理模式將從以下幾個方面體現(xiàn)：

(一)基于數(shù)據(jù)的運營與決策

大數(shù)據(jù)時代，除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)企業(yè)平臺以外，可建立一個非結構化的集影像、文本、社交網(wǎng)絡、微博數(shù)據(jù)為一體的數(shù)據(jù)平臺，通過做內(nèi)容挖掘或者企業(yè)搜索，開展聲譽度分析、輿情化分析以及精準營銷等；企業(yè)可隨時監(jiān)控、監(jiān)測變化的數(shù)據(jù)，開展提供實時的產(chǎn)品與服務，即實時的最佳行動推薦。企業(yè)的創(chuàng)新、發(fā)展、改革，除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)之外，還要把非結構化數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)用在日常企業(yè)業(yè)務當中，對產(chǎn)品、流程、客戶體驗進行實時記錄和處理。企業(yè)可融合不同類型數(shù)據(jù)，互相配合急性分析，以突破傳統(tǒng)的商業(yè)分析模式，帶來業(yè)務創(chuàng)新和變革。

企業(yè)可通過從微博、社交媒體中把需要的文檔、文章，放進非結構化的數(shù)據(jù)平臺中，對其中的內(nèi)容進行分字、詞、句法分析、情感分析，同時還有一些關系實體的識別。通過這些內(nèi)容，企業(yè)聲譽的關系分析，服務質量，品牌，跟蹤市場趨勢，產(chǎn)品和服務的評價，監(jiān)測和輿論的企業(yè)級監(jiān)控?？蓪⒖蛻粼谏缃痪W(wǎng)絡上、交互數(shù)據(jù)、媒體上的一些數(shù)據(jù)集和在一起，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)結合在一起，使客戶查看完整的觀點，全面了解客戶，以實現(xiàn)營銷活動管理、客戶的微觀細分、風險的信譽評估以及競爭對手的分析。可對客戶微博上對企業(yè)、對產(chǎn)品的言論進行急性語意分析，提取關鍵詞，建立模型，制定規(guī)則，自動識別客戶反映的問題或需求。

(二)首席數(shù)據(jù)官的培養(yǎng)

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)技術人員的價值將不斷凸顯出來。對數(shù)據(jù)的分析和處理需要同時具有市場營銷知識、信息技術知識、運營管理知識等綜合素質的人才來調(diào)配，CDO(Chief Data Officer，首席數(shù)據(jù)官)應運而生，應用歸 IT 部門，數(shù)據(jù)歸業(yè)務部門，這一概念已被人們廣泛接受，但挑戰(zhàn)這一想法的時刻，在大多數(shù)組織中，業(yè)務部門并不想擁有數(shù)據(jù)，他們的也不是為管理數(shù)據(jù)而存在的。通過數(shù)據(jù)推進企業(yè)與社會的對話，挖掘信息化過程中更為潛在的價值是首席數(shù)據(jù)官的主要職能。他們視數(shù)據(jù)為資產(chǎn)，負責運營數(shù)據(jù)，通過分析來自網(wǎng)絡流量、傳感器、社會網(wǎng)絡評論等多方面的數(shù)據(jù)，為企業(yè)的決策提供多方面參考。首席數(shù)據(jù)官必須能夠理解的商業(yè)語言”，從數(shù)據(jù)的角度分析企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)從而幫助管理者。另外從組織結構方面來說，企業(yè)應該重視CDO人才的培養(yǎng)與引進，CDO在企業(yè)未來發(fā)展過程中的起著重要作用，企業(yè)高層應及時意識到并給予其更多的話語權。企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)的理解從數(shù)據(jù)的角度來幫助管理者。

(三)樹立以社會公眾為決策主體的觀念

傳統(tǒng)管理模式中，一些著名的商業(yè)精英和咨詢公司以及企業(yè)的中高層管理者一直被認為是決策的主體，然而隨著社交網(wǎng)絡的普及以及社會化媒體的出現(xiàn)，削弱傳統(tǒng)的決策模式具有合理性和正確性。社會公眾為決策主體的觀念企業(yè)應及時樹立，將決策的理念由狹隘的企業(yè)高層轉移到廣泛的社會公眾，通過社交網(wǎng)絡、移動互聯(lián)網(wǎng)等平臺的收集社會公眾的建議和意見。根據(jù)Gartner 預測，在未來的5年中，企業(yè)數(shù)據(jù)是現(xiàn)在的8倍，其中的80%是非結構化數(shù)據(jù)。大量的非結構化數(shù)據(jù)，使得原材料、市場、生產(chǎn)設備等因素越來越?jīng)]有明確的定義，產(chǎn)業(yè)邊界也變得模糊不清，因此“大數(shù)據(jù)”增加了企業(yè)決策的不確定性、不合理性和不可預測性，企業(yè)應注重管理和決策模型的發(fā)展以公眾為主體。

(四)建立生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)網(wǎng)絡

企業(yè)可以將生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈資源化、產(chǎn)業(yè)化、創(chuàng)新化；重新建立供應商、客戶、合作伙伴、企業(yè)與員工之間的關系創(chuàng)新企業(yè)管理模式；整合資源，協(xié)同創(chuàng)新價值鏈，提供新的產(chǎn)品與服務，創(chuàng)造一個新的商業(yè)模式，這都是建立在大數(shù)據(jù)時代為現(xiàn)代企業(yè)的運營管理模式帶來深度的變革。事實上，基于企業(yè)大數(shù)據(jù)的新型企業(yè)決策模式和管理理念正在企業(yè)管理發(fā)展中迅速涌現(xiàn)?，F(xiàn)代企業(yè)應逐漸拋棄“以產(chǎn)品為中心”注重微觀方面的產(chǎn)品、成本、營銷和競爭等要素的傳統(tǒng)的管理模式，并轉變?yōu)椤耙苑諡橹行摹?，集中在宏觀層面，資源，創(chuàng)造價值的能力，發(fā)展與產(chǎn)業(yè)聯(lián)合作和其他元素。“社會媒體的互聯(lián)網(wǎng)集團，集團企業(yè)，在一個企業(yè)網(wǎng)絡生態(tài)系統(tǒng)中和諧共處”的新的管理模式。結合社會媒體和互聯(lián)網(wǎng)集團的業(yè)務數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量，對競爭協(xié)同進化的企業(yè)集團進行有限公司生產(chǎn)的研究，是基于企業(yè)網(wǎng)絡生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展，對于企業(yè)管理與決策具有非常重要的意義。

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Discussion on Creative Management of Enterprise During Data Age