常金玲 劉青青

（1.鄭州航空工業(yè)管理學院信息科學學院，河南 鄭州 450046；2.航空經濟發(fā)展河南省協(xié)同創(chuàng)新中心，河南 鄭州 450046）

目前，隨著信息技術的不斷發(fā)展，移動互聯(lián)網、云計算等在社會生活中的大量應用，大數(shù)據(jù)正在逐漸深入社會的各個方面。在大數(shù)據(jù)時代背景下，對企業(yè)傳統(tǒng)的管理模式提出了嚴峻的考驗。黨的十九大報告指出，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經濟體系的戰(zhàn)略支撐，要建立以企業(yè)為主體、市場為導向、產學研深度融合的創(chuàng)新體系［1］。

1 大數(shù)據(jù)的相關概述

1.1 大數(shù)據(jù)的概念

大數(shù)據(jù)又被稱為“巨量資料”，這種數(shù)據(jù)具體指日常管理決策時企業(yè)使用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)管理，它是由不同信息來源的多種數(shù)據(jù)形式組合而成，對企業(yè)有一定的時效性。要想使大數(shù)據(jù)具有較強的洞察力和決策力，需要使用更先進的軟件技術，把復雜數(shù)據(jù)流整合在一起，進行分析管理。

1.2 大數(shù)據(jù)的特點

1.2.1 大數(shù)據(jù)的大量化。大數(shù)據(jù)的來源和承載方式來自于社會生產和人類生活的方方面面，如移動互聯(lián)網、物聯(lián)網、云計算、車聯(lián)網等各種傳感器，數(shù)據(jù)的計算單位依次以1024倍遞增，從GB、TB、PB上升至EB，甚至是ZB。2012-2020年全球數(shù)據(jù)總量年增長率將維持在50%左右，企業(yè)數(shù)據(jù)正在以55%的速度逐年增長。經IDC（國際數(shù)據(jù)公司）預測，到2020年全球數(shù)據(jù)總量將達到40ZB，40ZB相當于整個世界人口（到2020年為76億）全年每天觀看14.5小時的高清視頻流所產生的數(shù)據(jù)量［2］。數(shù)據(jù)量的快速增長已經遠遠超越單個計算機存儲和處理能力，數(shù)據(jù)中心處理能力變得日益重要。

1.2.2 大數(shù)據(jù)類型多樣化。隨著傳感器、智能設備以及社交協(xié)作技術的飛速發(fā)展，組織中的數(shù)據(jù)也變得更加復雜。因為它不僅包含傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)，還包含來自于網頁、點擊流數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、文檔、視頻和圖像等大量結構化和非結構化數(shù)據(jù)。據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，大數(shù)據(jù)總量的80%～90%為非結構化數(shù)據(jù)，它的增長速度比結構化數(shù)據(jù)快10～50倍，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的10～50倍。

1.2.3 大數(shù)據(jù)的生成高速化。數(shù)據(jù)生成速度和處理速度特別快，有“1秒定律”之稱。數(shù)據(jù)在產生、獲取、處理、分析的過程中，速度的持續(xù)增加形成了高速的數(shù)據(jù)流，據(jù)統(tǒng)計，網絡數(shù)據(jù)的傳輸總量與20年前相比，基本上是每兩年翻一番［3］。在維克托的《大數(shù)據(jù)時代》中也提到［4］，與世界經濟增長速度相比，數(shù)據(jù)增長速度是它的5倍，計算機處理數(shù)據(jù)能力的增長速度是它的10倍。

1.2.4 大數(shù)據(jù)的價值密度低。大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景較為廣闊，但海量數(shù)據(jù)中價值密度較低，例如在連續(xù)不間斷的視頻監(jiān)控中，具有利用價值的信息很短僅有幾秒，導致造成數(shù)據(jù)大量生成，數(shù)據(jù)價值密度低的問題。因此，對大數(shù)據(jù)的挖掘和分析顯得尤為重要。通過在大量數(shù)據(jù)中尋找相關性、模式和其他有用的信息，應用到科研、經濟和社會生活等方面，促進各個領域的持續(xù)創(chuàng)新，對未來趨勢與模式的可預測分析和深度復雜分析，幫助企業(yè)更好地應對外界環(huán)境變化，并做出更明智的決策。

2 大數(shù)據(jù)時代企業(yè)傳統(tǒng)管理模式的弊端

由于受到傳統(tǒng)觀念和外界環(huán)境的影響，在我國很多企業(yè)中，與大數(shù)據(jù)時代不符的傳統(tǒng)管理模式仍舊存在，對企業(yè)的發(fā)展造成了負面影響。

2.1 企業(yè)管理停留于對大數(shù)據(jù)的表層認識

依據(jù)前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的《中國大數(shù)據(jù)產業(yè)發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》表明，目前除了6.9%的企業(yè)外，大多數(shù)企業(yè)已經認可了大數(shù)據(jù)創(chuàng)造的高價值。但是，將大數(shù)據(jù)應用到實際管理決策中的企業(yè)卻很少，大多數(shù)企業(yè)僅停留于表面認識，企業(yè)利用數(shù)據(jù)的情況如下圖1所示。據(jù)預測，到2017年全球有超過85%的財富500強企業(yè)將在大數(shù)據(jù)競爭中失去優(yōu)勢，這種發(fā)展趨勢在國內同樣不可避免。尤其在數(shù)據(jù)基礎系統(tǒng)架構和數(shù)據(jù)分析方面，現(xiàn)代中國大部分企業(yè)面臨著挑戰(zhàn)，根據(jù)產業(yè)信息網調查，目前國內大部分企業(yè)的系統(tǒng)架構在應對大量數(shù)據(jù)時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等問題。

圖1 數(shù)據(jù)管理及使用情況

2.2 未掌握先進分析技術，難以提取核心價值

面對呈爆炸態(tài)增長的數(shù)據(jù)，企業(yè)做出戰(zhàn)略決策時常常會受到干擾，難以快速提取核心價值，因為傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)分析技術在復雜的數(shù)據(jù)環(huán)境中，難以發(fā)揮有效價值。隨著信息技術的不斷進步，各種新技術逐漸興起，例如：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱BI）最早由加特納集團在1996年提出，它依據(jù)企業(yè)的預定業(yè)務目標，通過信息管理、數(shù)據(jù)挖掘、知識管理和人工智能等多學科領域的應用，探索、識別和挖掘隱藏的知識系統(tǒng)，對企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供幫助［5］。另外，對于Hadoop、Storm、Apache Drill、Rapid Miner、Pentaho BI等大數(shù)據(jù)管理的先進軟件以及平臺，很多企業(yè)處于觀望階段，并未掌握和普遍使用。

2.3 企業(yè)共享數(shù)據(jù)平臺建設不足

由于企業(yè)的擴展性發(fā)展，同一企業(yè)存在著多種不同的產業(yè)和業(yè)務，各產業(yè)依據(jù)各自的需求，建立了不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺，產生的數(shù)據(jù)被存儲在不同的數(shù)據(jù)庫中，這樣就造成了不同業(yè)務模塊的數(shù)據(jù)處于割裂狀態(tài)，難以實現(xiàn)共享和關聯(lián)。同時，不同企業(yè)建立了各自信息數(shù)據(jù)庫，各企業(yè)之間無統(tǒng)一的處理系統(tǒng)和導入導出接口，不同企業(yè)間存在的業(yè)務需求缺少共享渠道，但同行業(yè)基本信息卻相同，因而造成了數(shù)據(jù)重復處理。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，實現(xiàn)跨業(yè)務、跨企業(yè)平臺數(shù)據(jù)的關聯(lián)與整合，才能夠確保企業(yè)戰(zhàn)略決策更加科學合理，這是目前企業(yè)面臨的巨大問題。

3 大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)創(chuàng)新管理模式的必要性

大數(shù)據(jù)時代背景下，對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是增值經濟價值的關鍵，因此企業(yè)需要創(chuàng)新經營管理模式。

3.1 為決策提供科學支持，提升核心競爭力

在大數(shù)據(jù)背景下，利用電子軟件技術等對數(shù)據(jù)群進行搜索、比較、分析、加工并歸納總結［6］，企業(yè)以組織利用分析后得到的信息為依據(jù)，搜集與本企業(yè)經營有關的數(shù)據(jù)，使用數(shù)學方法進行分析與建模，構建企業(yè)科學戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)；同時，從企業(yè)業(yè)務以及同企業(yè)經營相關的數(shù)據(jù)信息中，挖掘其背后隱藏的經濟價值，不但幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產品，還能促進企業(yè)數(shù)據(jù)信息的高效增長，提升企業(yè)核心競爭力。

3.2 提高企業(yè)管理決策的速度

大數(shù)據(jù)能夠隨著社會結構的不斷變化，使許多數(shù)據(jù)不再趨于靜止不動，而是更加具有動態(tài)感［7］。這些數(shù)據(jù)不僅包含維護公司顧客關系的日常管理數(shù)據(jù)，還有來自社交媒體、電子商務網站、顧客來訪紀錄等其他來源的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)價值變更快，如下圖2所示。但當前很多企業(yè)仍然遵循傳統(tǒng)的決策程序，通過基層市場數(shù)據(jù)搜集，調查取證，中層進行數(shù)據(jù)分析、制定方案，最后由高層評估方案和選擇最終方案，這種決策程序復雜，耗時較長，往往使企業(yè)對大數(shù)據(jù)帶來的變化反應過慢，錯失調整的良機，給企業(yè)造成巨大經濟損失。企業(yè)只有利用互聯(lián)網先進技術，簡化流程，創(chuàng)新戰(zhàn)略決策模式，搶占市場先機，才能提高企業(yè)管理決策的速度。

3.3 提高企業(yè)的商業(yè)智能化程度

圖2 數(shù)據(jù)價值的變更

企業(yè)商務智能化的信息平臺，是建立在聯(lián)機集中處理分析和數(shù)據(jù)挖掘技術的數(shù)據(jù)倉庫基礎之上，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)跨業(yè)務合作。同時，它可以集合企業(yè)的經濟生產效益，發(fā)現(xiàn)經濟背后隱藏的價值規(guī)律，為企業(yè)管理者提供新的知識，增強競爭性。例如：企業(yè)充分利用大數(shù)據(jù)，對大量消費者提供的產品或服務進行精準營銷定位，分析各類客戶的特征和喜歡購買商品之間的聯(lián)系，對促銷活動或向客戶提供的商品做服務轉型，這些都會無形中增加企業(yè)的經濟效益。

4 企業(yè)的創(chuàng)新管理模式研究

隨著大數(shù)據(jù)的深入發(fā)展，其為企業(yè)提供了更為深刻、全面的洞察能力和前所未有的空間與潛力。企業(yè)管理者必須及時轉變管理思維，創(chuàng)新企業(yè)管理模式，這就決定著大數(shù)據(jù)環(huán)境下的企業(yè)管理創(chuàng)新模式與傳統(tǒng)模式有著諸多的不同，如下表1所示：

4.1 改變傳統(tǒng)決策方式，基于數(shù)據(jù)決策和運營

表1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下與傳統(tǒng)的企業(yè)管理創(chuàng)新比較

傳統(tǒng)的管理決策方式主要依據(jù)管理者積累的管理經驗，而在大數(shù)據(jù)時代下，依據(jù)數(shù)據(jù)分析所做的決策更加具有科學性，企業(yè)管理者通過建立的數(shù)據(jù)管理平臺，對收集到的網絡數(shù)據(jù)進行整理決策［8］，這在一定程度上可以預防潛在風險的發(fā)生。例如：法國電信Orange集團旗下的波蘭電信公司，利用大數(shù)據(jù)分析技術，收集客戶每天的百萬個電話記錄，依據(jù)打電話對象和打電話頻率把客戶分為不同的種類，通過數(shù)據(jù)管理工作的監(jiān)測和監(jiān)控，幫助電信服務供應商深入洞悉一系列問題，從大量客戶中快速識別出金牌客戶、預流失客戶和潛在客戶，針對不同的客戶，對提供實時化產品信息展示和服務方式進行決策［9］，公司通過這一方式，客戶流失預測模型的準確率提升了47%。

4.2 利用數(shù)據(jù)挖掘技術，創(chuàng)新客戶價值模式

市場調查是了解市場的傳統(tǒng)方法，但隨著數(shù)據(jù)的快速增長，這種方式具有滯后性，跟不上市場變化。大數(shù)據(jù)時代，通過在線關注市場的動向變化，拉近與消費者的距離、深刻理解需求、高效分析信息并做出預判。利用數(shù)據(jù)挖掘技術分析客戶消費愛好和意愿，推送其可能感興趣的優(yōu)惠信息；整合每個地區(qū)消費者行為以及綜合消費者在社交媒體上對某產品的評價，了解客戶資源優(yōu)勢，為其提供本地化特色服務；精確劃分出不同地區(qū)、不同消費群體的購買畫像，以數(shù)據(jù)來驅動制定化，具體模式如下圖3所示。針對不同的情況做出不同的決策，清晰掌握消費者的需求、數(shù)量、消費及帶來的利潤情況。例如：在電商中，亞馬遜利用大數(shù)據(jù)確定消費者的消費形式，消費習慣，為每一個客戶制定個性化服務專屬頁面，提供客戶感興趣的商品，這種創(chuàng)新模式獲得的企業(yè)效益比同期可增長27%［10］。

圖3 產品消費與用戶匹配

4.3 加強產學研結合，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)管理人才

產學研的緊密結合可以提升智力因素和高科技成果在經濟增長中的決定作用，使高校大數(shù)據(jù)的研究成果在企業(yè)中得到應用，變理論為實際效益，從而推動區(qū)域經濟的增長，而其中，專業(yè)的數(shù)據(jù)技術人員是充分發(fā)揮企業(yè)信息數(shù)據(jù)作用的重要基礎，可以通過企業(yè)高校協(xié)作的模式培養(yǎng)人才。例如：清華大學交叉信息研究院和微軟亞洲研究院合作開設了《大數(shù)據(jù)基礎與應用》課程［11］，介紹大數(shù)據(jù)相關方向的前沿研究進展和最新成果，并展示微軟亞洲研究院在大數(shù)據(jù)研究和應用方面的若干實例，學生們也有機會在微軟的Azure云計算平臺上完成課程實驗。為企業(yè)培養(yǎng)兼?zhèn)錉I銷能力、數(shù)據(jù)處理能力、企業(yè)運營管理的高素質人才，這部分人才在重要的戰(zhàn)略性決策中發(fā)揮作用，為管理者提供決策的新思路。

4.4 采取業(yè)務驅動和數(shù)據(jù)驅動“雙驅動”創(chuàng)新策略

傳統(tǒng)的企業(yè)管理模式主要為發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，即問題驅動型策略［12］，但這種策略具有一定的風險性，因為在尋求新方案的過程中，管理中的問題疏忽已經造成了經營危機，與數(shù)據(jù)時代不相適應。傳統(tǒng)的決策也以業(yè)務驅動為基礎。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，依據(jù)業(yè)務需求驅動業(yè)務進程同樣適用，以便科學安排業(yè)務流程等模式。同時，依據(jù)數(shù)據(jù)分析結果作為決策的創(chuàng)新管理模式，為企業(yè)提供了新的思路，即數(shù)據(jù)驅動。因此，企業(yè)應構建的決策“雙驅動”模型如圖4所示：

4.4.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境。企業(yè)日常工作時時刻刻都在產生數(shù)據(jù)，分為內部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。內部數(shù)據(jù)如業(yè)務數(shù)據(jù)、web數(shù)據(jù)、機器數(shù)據(jù)；外部數(shù)據(jù)如社會化媒體數(shù)據(jù)、移動商務數(shù)據(jù)等。二者構成了大數(shù)據(jù)的工作環(huán)境，通過企業(yè)的內部信息管理系統(tǒng)存儲在業(yè)務數(shù)據(jù)庫中。

4.4.2 數(shù)據(jù)驅動階段。通過數(shù)據(jù)抽取（E）、數(shù)據(jù)轉換（T）、數(shù)據(jù)清洗（C）和數(shù)據(jù)裝載（L）等技術處理［13］，對數(shù)據(jù)進行存儲加工和挖掘。然后，利用可擴展的存儲系統(tǒng)，把研究的大量相關性數(shù)據(jù)通過尋找特定模式，建立數(shù)據(jù)庫并存儲其中，為業(yè)務利用作準備。

4.4.3 業(yè)務驅動階段。依據(jù)企業(yè)實際業(yè)務需要從數(shù)據(jù)庫中抽取價值信息，分析、設計、選擇并實施信息系統(tǒng)，建立以流程為中心的面向解決方案框架，以滿足企業(yè)的實際業(yè)務需求，驅動企業(yè)業(yè)務，業(yè)務又會產生新的大數(shù)據(jù)環(huán)境，循環(huán)反饋。

圖4 “雙驅動”的企業(yè)創(chuàng)新管理模型

5 結語

大數(shù)據(jù)環(huán)境正在改變人們的認知方式與生活方式，未來企業(yè)要不斷依靠新的理念和新的技術，結合國家有關研究機構的優(yōu)勢與特色，對大數(shù)據(jù)獲取方式、組織與管理、關聯(lián)與發(fā)現(xiàn)、分析與可視化等方面進行研究，探索大數(shù)據(jù)的潛在發(fā)展前景與效益，研究大數(shù)據(jù)的協(xié)同創(chuàng)新、科研模式變革、服務模式、產業(yè)化探索等問題，為國民經濟持續(xù)、穩(wěn)定、協(xié)調發(fā)展打下堅實的基礎。

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