摘    要：　在大数据时代, 大数据管理与应用已成为现代企业的核心竞争力。在企业管理决策过程中, 重视对数据的开发与应用, 能够有效提高企业管理的科学性和实效性, 进而提高企业的管理效益。文章从企业数据管理的基本内涵及应对数据管理的基本对策浅析了大数据运用的策略, 力图为企业的大数据管理提供借鉴和启示。

　　关键词：　大数据; 组织; 跨界; 共生; 诚信;
 

　　Abstract：　In the era of big data, management of big data has become the core competitiveness of modern enterprises.In the daily management and decision-making, enterprises should pay attention to the collection and analysis of data, which can improve the effectiveness of enterprise management.This paper analyzes the basic skills and strategy of big data management, and tries to provide reference and suggestion for enterprise big data management.

　　Keyword：　big data; organization; crossover; co-existence; honesty;

　　随着移动互联网、云计算、网络社交媒体、共享经济的快速发展, 数据资料的增长正在呈井喷式爆发, 大数据时代已经到来。大数据正在逐步影响着人们的思维方式和价值取向。对于企业而言, 大数据使企业的性质、组织架构、商业模式、决策流程都发生了根本的改变。大数据已成为企业的一种基础性战略资源, 它对助力企业及时发现市场需求变化并预测行业发展趋势, 提高产品或服务研发效率和经济效益, 具有不可估量的潜在市场价值。正如《大数据时代》的作者维克托·迈尔教授所说, 大数据正在开启重大的时代转型, 一旦世界被数据化, 就只有企业想不到, 而没有信息做不到的事情。在大数据时代, 惊喜危机无处不在。本文从企业数据管理的基本内涵及应对数据管理的基本对策浅析了大数据运用的策略, 力图为企业的大数据管理提供借鉴和启示。

　　1、 企业数据管理的基本内涵

　　大数据时代处理数据的三大变化:一是处理的是全息数据而非随机样本;二是不求数据的准确性, 而是通过接受混杂性去发现未曾被发现的另一个新世界;三是数据因果关系的重要性正在被数据之间的相关关系所取代。笔者认为, 结合上述变化, 在大数据时代, 任何企业在激烈的市场竞争中求生存求发展都必须具备足够强大的大数据管理能力。大数据管理能力主要包括以下四种基本能力。

　　1.1、 数据收集能力

　　拥有强大的数据收集能力, 是企业运用大数据的前提条件。“什么是有用的数据”“去哪里找有用的数据”是企业数据收集能力的重要体现。通过有的放矢地、有重点地收集来自网络虚拟平台、企业组织内部外部公众的各类与企业发展相关的数据及其所运载的信息是所有企业数据决策的出发点和基础。

　　1.2、 数据分析能力

　　大数据的特性决定了大数据是全数据而非样本, 是数据的大集合。数据分析的意义在于在庞大的数据中通过判断和分析筛选出蕴含企业重要决策信息的数据。数据给予每一个企业的机遇是均等的, 但是数据背后所运载的信息并不是每个企业都能洞察和把握的。善于捕捉和运用数据背后对企业有价值的信息是企业的一种实实在在的能力。

　　1.3、 数据整合能力

　　数据整合包括数据再利用、重组、扩展等, 如何使数据发挥“1+1>2”的作用检验的是企业的数据整合能力。在数据分析的基础上, 进一步挖掘其内在深层次的关联性、因果性和必然性决定了企业能走多远、走多好。因此, 收集数据是重要的, 但比收集数据更重要的是企业还需具备一套能最大限度发现数据价值并进行再利用的整合能力。

　　1.4、 数据运用能力

　　数据收集、分析和整合的最终落脚点是运用, 也就是数据的价值变现能力。一旦确立了数据的运用方向, 如果不能及时或正确地运用到企业的各项经营业务中去, 有用的数据很快就会变为明日黄花。因此, 数据运用能力背后体现的是企业的决策机制、管理的灵活性和跨界力。数据的价值甚至迫使企业改变他们既有的商业模式。

　　2、 企业应对大数据管理的基本对策

　　2.1、 树立大数据思维理念

　　大数据思维是一种理念, 是一种用多视角、多维度看问题的理念。有的学者甚至认为, 大数据时代最重要的既不是大数据, 也不是技术, 而是大数据思维, 因为直觉判断和经验估计正一次又一次地在与数字分析的竞争中失利。企业管理者对数据管理要有时不我待的紧迫感和危机感, 提高对数据的重视程度和敏感性, 养成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的思维方式。只有不断培养这种思维, 具有这种理念, 才能未雨绸缪、运筹帷幄。纵观10年前的世界500强企业到现在的世界500强企业, 那些折戟沉沙的企业不是败在技术、资金和人才上, 而是理念, 是理念的滞后导致企业的致命失败。

　　根据美国西北大学凯洛格商学院教授的论述, 大数据时代的大数据战略思维特征主要表现为:定量、跨界、执行和怀疑。世界本质上由信息构成, 无法量化就无法管理。定量就是指企业的管理者在进行企业重要决策时, 应该养成“数据怎么说”的思维习惯。跨界则是指“一切都有关联”的思维模式。管理者应逐步建立将看似不相干的事物联系起来的想象力, 发挥企业各经营板块间甚至企业之间的协同性。创新商业模式, 构建新的价值链, 用时下流行的话来概括就是“羊毛出在猪身上”。而执行更多是指一种创新模式坚持走下去的决心。因为与大数据时代相伴随的企业创新在发展的道路上会遇到很多障碍, 不仅来自硬件和软件, 还来自供应链、合作关系和政策问题。任何一种障碍都可能成为放弃的理由。坚持在大数据时代尤其重要。怀疑、批判的精神是指对数据分析的结果要进行全面的思考和深入的调研, 不盲从大数据, 并勇于实践, 在实践中包容失败和错误, 在失败和错误中寻找成功的路径。

　　2.2、 形成与大数据相匹配的组织特性

　　(1) 连接力。连接力已然成为企业的重要能力。工业时代的标准化、集权化、集中化的组织风格必须向多元化、个性化、扁平化转变。通过连接力, 组织变得更有弹性, 变得既大又小。“小”指的是市场和员工对市场变化具有高度灵敏度, 组织对员工不是高高在上的形象, 而是具有较强的亲密度。“大”是指一旦企业的人、价值链聚合起来, 能产生足够大的能量, 在市场中产生重要影响。企业既是大象又是跳蚤, 高效集中又能各成体系。当目标出现的时候, 无数跳蚤聚合起来成为大象共同完成目标。当目标消失或目标达成后, 跳蚤又能快速散去, 通过各自的优势和渠道寻找新的猎物。

　　(2) 共生性。即与外部投资者、合作伙伴、内部员工建立利益共享、风险共担的共生机制, 从而凝聚智慧、分享成果、共同成长。组织不再是一个司令部, 而是个开放的生态圈, 这个生态圈更强调“超越控制”, 更重视关系管理、愿景领导以及文化建设。通过赋能和平台支持, 让员工实现自驱动、自成长、自成就;通过开放资源、产业间的相互合作, 与合作伙伴实现共赢;通过创新驱动、产业升级和变革管理为投资者创造价值。

　　(3) 边界度。如果说前两者是关于组织的开放和协同, 那么后者是关于组织的安全。鉴于大数据与企业管理的深度融合, 组织的外延和弹性变得无限放大, 组织数据信息流动导致的信息安全问题正在成为众多企业心中的“痛”。这几年, 包括谷歌、脸书在内的互联网巨擘数据泄露事件频频发生。因此, 作为企业, 在准备好了拥抱大数据的同时, 千万不要忘了在大后方要一块一块垒起数据信息安全的隐形“万里长城”。制度体系需要涵盖数据规划架构、采集开发、运用存储、范围权限、数据管理、备份保障等各方面, 使数据在相关的制度体系下, 在一定的边界里流动并产生商业价值。尤其要重视对经营数据、财务信息、客户信息等核心数据的保护。

　　2.3、 建立与企业发展息息相关的数据库

　　(1) 搭建自身数据收集平台。大数据是一个交互平台, 是一个信息储存、信息交互、信息运用的平台。企业要尽快搭建并优化自身的大数据平台架构, 合理区分数据采集、数据处理、数据分析、数据应用、数据管理等各个层面的功能与职责, 实现对海量数据实时抓取、深入挖掘分析、快速运用决策。

　　(2) 巧借第三方技术力量。除了中国的互联网企业, 绝大多数中国企业在大数据运用经验和技术积累方面还处于初级阶段。因此, 在搭建自身平台的同时, 作为运用大数据的企业, 须树立数据合作共享的理念。通过合作或外包的形式, 与数据服务公司进行合作, 共同定制与企业发展相关的“菜单式”“个性化”商业智能解决方案。

　　(3) 建立内外部数据技术人员合作机制。一方面充分发挥企业内部信息技术人员的作用, 因为他们具有对企业商业模式和阶段性工作任务较为了解的优势;另一方面要充分发挥第三方数据处理专家的作用, 因为他们具有较强的数据判断专业性和数据处理的经验。一个独立、客观、专业的数据收集处理工作机制在大数据管理工作中是必需的。

　　2.4、 着手培养大数据领域的人才

　　(1) 大数据专技人才。企业应首先积极培育大数据系统研发人才, 主要负责大规模数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库架构、解决数据库中心设计以及数据集群的日常运作和系统的监测等。同时, 企业应加强与高校的联系, 通过资源共享、优势互补的方式, 建立校企合作培育大数据专业人才的新模式。

　　(2) 大数据分析人才。此类人才主要负责数据挖掘工作, 专门从事行业和企业内部的数据收集、整理、分析, 并作出研究、评估和预测, 让数据显露出事实真相。企业数据分析师还要拥有营销、管理等理论知识, 不断创新和突破数据研究的方法, 不断完善数据解决方案。

　　(3) 大数据管理人才。大数据管理人才不但要有较强的沟通力、学习力、执行力, 还需要强大的逻辑推理能力、归纳演绎能力, 能快速学习全新领域的商业模式和市场生态, 及时把大数据的分析结果可视化, 使企业管理层可依此制定可行性落地方案, 最终使企业的数据转化为有用的商业价值。

　　3、 增强企业诚信和危机意识

　　大数据时代, 企业不但是数据的收集者, 也是大数据的生产者。企业向社会提供的元数据一旦形成, 立即能被社会公众认识、认知、追溯。企业数据造假在大数据时代是不可能瞒天过海的。因此, 诚信是大数据时代企业发展的基石, 而实事求是是企业诚信形象的指导原则。它要求企业在任何情况下都要坚持说真话、办实事的精神, 决不能让其他任何要求凌驾于事实之上, 始终保持值得社会公众信赖的企业形象。同时, 企业要积极完善建设企业自身的信用数据, 拥有良好的信用记录或信用报告, 珍惜自己的羽毛, 为企业未来的信用发展打牢坚实基础。

　　此外, 与传统时代相比, 在大数据时代, 一件小事情如果不加处理而任其在网络自媒体中传播发酵, 引发的蝴蝶效应更为凸显, 最终会变成企业的大灾难。因此, 企业管理人员一方面要根据日常收集到的各方面信息数据, 及时发现经营风险点和管理盲点, 并采取相应的对策, 避免危机的发生或将危机造成的损害和影响减少到最小。另一方面, 还要提升危机时期传播工具的整合运用能力。当前, 微信、微博等新媒体传播具有及时迅速、范围广泛、互动性强的优势, 已经成为企业危机传播管理过程中重要的沟通工具之一。企业应充分利用新媒体平台与利益相关群体沟通对话, 在第一时间发布准确的信息, 使社会公众随时了解事态的进展, 从而有效加强舆论引导、消除公众的猜测、重塑企业形象。

　　大数据时代的本质是科技颠覆史, 它不是一场改革, 更像一场进化。企业间的竞争不再局限于行业内, 也渐渐出现在其他产业, 颠覆的范围正逐步扩大。面对这场史无前例的进化, 企业已无路可退, 无处可躲, 无章可循。只有那些拥抱变革、转型和创新的企业才能在这个时代乘风破浪, 一往无前。

　　参考文献：

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