大数据对现代企业管理决策的影响有哪些
目前，随着我国社会经济的不断发展，企业在管理决策方面也因此发生了相应的转变。在大数据时代背景下，企业的管理决策在本质上发生了相应的改变。下面由小编为你分享关于大数据对现代企业管理决策的影响研讨，希望对你有所帮助!
在目前的企业管理过程中，也逐渐对大数据时代下的企业管理与决策模式引起了足够的重视。结合目前的实际情况来看，企业在内外部的管理模式上涉及到的内容不断增多，从而呈现出了非常明显的复杂性，这对于企业决策以及决定性关系的数据分析工作带来了一定的影响。文章主要针对大数据对现代企业管理决策产生的影响进行了深入的分析，并结合实际情况提出了一些有效的应对措施，希望能为相关人员提供合理的参考依据。
关键词：大数据;现代企业;管理;决策;影响
如今，各国经济之间实现了有效的结合，这就造成企业在发展过程中所面临的市场竞争压力不断的增加，对于相关的企业而言，而竞争不仅体现在了企业之间，同时还体现在了企业的管理方面。针对这种现象，对于相关的决策人员而言，一定要对目前市场环境进行全面的了解，从而才能保证最终所做的决策具备一定的合理性。因此，一定要对大数据的真正含义进行全面的了解，这样才有助于企业的管理
人员做出正确的管理决策，从而促进企业可以在未来实现更加稳定的发展。
一、大数据的含义和特点
(一)大数据的含义
大数据的含义可以分为狭义与广义两个方面，其中狭义的大数据指的就是大量的数据信息，实现了各种信息之间的整合。而广义上的大数据指的是一个综合的名词，不仅实现了大量数据的集合，并且还涉及到了一些大数据的技术，这些技术与以往的计算机技术相比具有一定的差异，属于一种全新的处理模式，可以完成对大量数据的分析以及处理等工作，并且还能实现对多种类型数据的有效处理，可以起到非常重要的决策力以及洞察力。在对数据处理的基础上，可以形成相应的信息资产体系，从而才能将大数据的核心价值充分的发挥出来。
(二)大数据的特点
结合实际情况可以了解到，大数据可以实现对相关信息的有效收集和整理，在现代的商业范围或者是科技范围中，大数据已经实现了非常广泛的应用。在现代社会发展以及生活当中，所涉及到的内容在其形式上都具有非常明显的差异，这也为大数据信息的全面数据以及未来发展提供了非常重要的基础条件。通常情况下，大数据的特点主要体现在了以下几个方面：第一，大容量。虽然还没有对大数据的具体规模进行严格的定义，但是大数据的基本特点主要体现在了容量方面。通常情况下，在对大数据进行集合的过程中，TB为最小的储存
单位，其中比TB大的储存单位为PB、EB等。比如沃尔玛的数据信息储存量就已经超出了3500TB。在大数据背景下，可以为相关数据的分析以及处理等工作提供非常重要的样本，并且样本的规模非常大，通过这种方式可以在很大程度上提升分析结果的准确性，从而对信息不对称等问题实现合理的解决。第二，数据类型的多样性。在大数据当中不但涉及到了文本数据，另外还包括了图像以及视频等多种类型的数据。因为数据类型具有一定的多样性，所以使得数据的容量更大，这样就可以为相关人员提供更加全面的数据信息，并且还能在很大程度上降低数据的处理与分析工作难度。第三，处理效率快。大数据技术在对数据进行处理的过程中，其处理效率要明显高于以往数据处理技术。在大量的数据信息当中，信息资产具有非常明显的时效性，只有在大量的数据当中找出这些信息，才能在最大程度上发挥出信息资产的作用，而大数据因为具有非常快的处理效率，所以充分体现出了企业的能力。
二、大数据对现代企业管理决策产生的影响
在一个企业实际的发展过程中，决策在其中起到了非常重要的决定性作用，在决策形成时，首先需要对相关的资料进行收集和整理，然后在对计划进行有效的制定，只有经过多个呈现之后才能做出一个正确的决策。针对于企业中的管理决策，其中涉及到了企业发展过程中的战略性决策，并且还包括了战略性决策应该进行怎样实施。企业的管理决策不但在企业发展以及环境等方面有着非常重要的预测作用，并且还能够实现对企业资源的合理配置。决策在企业发展过程中
属于一种管理行为，并且在整体上呈现出了一定的动态性与复杂性，可以完成对信息的收集以及筛选等过程，从而对信息冲突等问题实现合理的解决。在大数据不断成熟的背景下，各种信息之间出现了非常严重的碰撞现象，从而对企业的决策带来了非常巨大的影响。结合实际情况来看，大数据对现代企业管理决策产生的影响主要体现在了以下几个方面。
(一)大数据对企业决策环境产生的影响
结合目前的实际情况可以了解到，大数据正处于快速发展的重要时期，并且数据储存一直呈现出了上升的趋势。全球大概已经拥有了160亿台连接计算机网络环境的相关设备，并且在互联网当中，数据库的访问量每年按照55%的增幅进行上升。企业在对管理决策内容进行制定的过程中，通常都是按照大数据下的市场数据来进行，通过这种方式才能保证实现对市场信息数据的有效整理，同时还能实现对市场数据的合理使用，从而可以为企业发展提供非常重要的基础条件。在对云计算进行利用的过程中，大数据对企业数据进行有效的收集和分析，对于决策方案的制定和修改都产生了很大的影响。在我国企业发展过程中，通常情况下数据在其中起到了非常重要的促进作用。在大数据背景下，企业在对数据进行管理的过程中，应该保证在管理方法上具备一定的先进性，这些对于知识的储备以及相关指标的制定都有着非常重要的影响。
(二)大数据对企业主体产生的影响
在企业管理决策形成的过程中，其形成过程经常会受到企业文
化、组织以及环境等各个方面的影响，但决策的制定人员在其中发挥着十分重要的核心作用。通常情况下，企业的决策主体可以划分为两个方面，第一种为企业的管理人员，因为管理人员自身所具备的权限，所以在整个决策过程中发挥着十分重要的作用;另外一种为普通员工，对于这些决策主体而言，因为自身不能发挥出一定的决策作用，所以，最终所制作出的产品更具备一定的基础性，可以在很大程度上满足市场的相关需求。在员工对服务产品进行制作的过程中，可以加强对于客户之间的沟通交流工作，使客户可以参与到产品的设计过程中，通过这种方式才能保证产品可以满足客户的相关要求。另外，在产品上市的过程中，也应该进一步加强对于客户之间的沟通交流工作，根据客户所反映出的信息，可以对产品中存在的缺陷进行不断的完善和改进，从而促进企业可以实现非常快速的发展。在以往的企业决策权力中，通常情况下都是采用集中制的决策方式，这种方式呈现出了非常明显的片面性，不能对相关内容进行全面的覆盖，所以其中还存在着一些不全方位的缺陷。在经济全球网络化不断发展的背景下，相关产业之间出现了非常严重的交叉现象，并且之间存在的界限也呈现出了一定的模糊性。在大数据背景下，使企业传统的决策主体也发生了相应的转变，由原本的高层管理开始面向基层管理的方向不断发展，这样平时表现比较优秀的工作人员就可以参与到相应的决策过程中，从而使企业决策可以具备一定的多样性。另外，如果是站在企业决策的信息来源角度上进行分析，在我国网络技术不断发展的背景下，信息时代也可以使普通的民众参与到企业决策过程中，从而在
企业决策中发挥出一定的主体作用，从而可以体现出企业的决策主体具有一定的普遍性，使企业的管理人员面向普通民众不断发展。
(三)大数据对企业管理决策数据的影响
在我国大数据时代不断发展的背景下，企业在对管理决策内容进行制定以及储备等方面也发生了很大的改变。在现代企业管理决策当中，一定要在最大程度上保证数据具有一定的准确性，同时还应该对数据的质量提供良好的保障。数据只有在具备一定质量的基础上，才能对企业的发展起到非常重要的促进作用。如果企业没有认识到相关数据分析以及处理等工作的重要性，可能会对数据资源的完整性带来非常严重的影响，严重时可能会影响到企业在目前市场环境中的数据处理能力。在大数据管理过程中呈现出了非常明显的复杂性，需要落实对整体解决方案的检查工作，并从中获取到有用的数据，这样才能为相关数据分析工作的质量以及准确性提供良好的保障。在大数据分析决策当中，关于数据的处理和总结，主要是完成对各项信息数据的分析工作。通过加强对大数据内容管理以及知识储备等方面的探究工作，通过这种方式可以将企业内部对大数据的使用情况充分的体现出来，从而实现企业与大数据的共同发展。另外，在此基础上，可以对目前企业的发展模式进行有效的创新，从而使企业在市场中的竞争实力实现明显的提升。
(四)大数据对决策文化产生的影响
任何一个人在成长的过程中，其自身特点都会受到地域以及环境等各个方面的影响，这样就会在情感方面产生相应的变化。同样，决
策主体在对决策内容进行明确的过程中，目标的明确、设计方案的制定都会受到主体意识的影响。以往在对决策方案数据进行分析的过程中，其基础范围经常会受到一定的限制，主要是因为决策主体对企业的内部和外部的测评以及市场评估等工作会带来一定的影响，在整体上具有非常明显的主观性，所以在决策过程中具有一定的风险因素。在大数据背景下，为了对主观因素中经常产生的问题进行有效解决，可以实现对大数据分析技术的合理使用，这样可以保证数据体系具备一定的准确性与科学性，从而可以为企业决策人员提供非常重要的参考依据。同时有相关的学者指出，企业的决策人员应该对相关关系引起足够的重视，实现对现代科学技术的充分利用，在此基础上才能将数据资源的价值充分的发挥出来。而不是在决策过程中，将重点放在企业发展的思维方向上。
三、结语
综上所述，在我国社会经济不断发展的背景下，企业在管理模式以及发展方向上也发生了相应的转变。其中，大数据下的企业管理决策就属于一种新型的运行模式，对于企业相关的工作人员而言，在互联网基础上一定要对大数据中的相关数据资源实现合理的使用，这样才能在最大程度上发挥出企业管理以及决策的重要作用。另外，在大数据下，还会对企业的知识储存、决策主体以及决策方案等多个方面带来一定的影响，从而为企业的管理决策明确出了新的发展方向。
企业管理
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g
现代企业管理方法 现代企业管理方法作业三 一、名词解释 1. 职务分析 2.绩效考评 2. 股票期权 4.流水线 5.abc管理法 6.制造资源计划 二、简答题 1. 试比较职务丰富化瘀职务扩大化的异同。 2. 试分析比较企业内部搜寻与外部招聘的利弊。 3. 试用期望理论分析你所在单位一项奖金制度的成败。 4. 如何使工作丰富化更有效？
5. 分析生产过程的三种空间组织形式的利弊。 6. 描述全面质量管理的特征。 7. 制造资源计划与物资需求计划有何区别？ 三、计算分析题 1.某企业每年需要耗用1000件的某种物资，现已知该物资的单价为20元，同时已知每次的订货成本为5元，每件物资的年保管费率为20%，试求经济订货批量，年订货总成本以及年保管总成本。 2. 从某大学一年级学生中随机抽取36人，对公共理论课的考试面绩进行调查，结果如下：679066806765747087 858375586754657986 899578977678829456 609388768479767776 要求：根据以上数据将考试成绩等距分为5组，组距为10，编制频数表，根据频数表中的数据画出直方图； 四、案例分析
哈森有限责任公司 1997年4月，刚过而立之年的李洋被任命为哈森有限责任公司生产运作部部长。作为全公司整个生产运行的监控指挥中心，李洋深感责任重大，再加上他的前任是因为工作不力而被调离的，李洋压力又在无形中加重了几分。 一、公司背景 哈森有限责任公司是一家总部设在德国的大型跨国医药公司，主要从事各种医疗、保健药品及医疗设备的生产与分销工作。它的业务遍及世界各地，员工超过30000人，每年销售额可达120亿美元。 随着中国改革开放的深化，中国良好的投资环境、对外资企业的优惠政策令许多跨国公司心动，哈森公司也是其中之一。经过几年的考察，哈森公司决定在中国设立子公司。1992年，哈森有限责任公司在辽宁成立，经过几年的发展壮大，该子公司成为总公司最主要的药品和医疗设备生产基地之一，拥有
大数据在企业管理中的应用 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。 大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。 课程收益： 1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； 2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； 3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； 4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能； 5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。 课程模型：
课程时间：1-2天，6小时/天 课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑 课程大纲 前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产：传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1）什么是大数据基因：客户VS用户 2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验 第一讲：大数据的时代背景和正确认知 一、什么是大数据？ 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1）大——海量，平台级 2）数——信息结构化 3）据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1）时间 2）空间 3）行为 4）偏好 5）规律 6）预测 案例分享：五常大米，下单即送 4.大数据的类型 1）消费数据——多维度记录 2）机器和传感数据——图文、语音、影像
题目1 不正确 获得3.00分中的0.00分 未标记标记题目 题干 【单项选择题】以下属于外部招聘的优势的是( ) 。 选择一项： a. 有利于调动被企业职工的积极性 b. 有利于选出恰当的人选 c. 有利于开阔工作思路 d. 由于职位渗漏，可以出现较多的升职机会 反馈 正确答案是：有利于开阔工作思路 题目2 不正确 获得3.00分中的0.00分 未标记标记题目 题干 【单项选择题】管理方格理论的研究者认为，( )风格的管理者工作最佳。 选择一项： a. 中庸型管理 b. 乡村俱乐部型管理 c. 团队型管理 d. 任务型管理 反馈 正确答案是：团队型管理 题目3 正确 获得3.00分中的3.00分 未标记标记题目 题干 【单项选择题】前馈控制又称事前控制，进行前馈控制最主要的工作是( )。 选择一项： a. 制定计划时必须准确 b. 做好预测和估计工作 c. 及时关注计划的执行情况 d. 出现问题时要立刻纠正 反馈 正确答案是：做好预测和估计工作 题目4 不正确
获得3.00分中的0.00分 未标记标记题目 题干 【单项选择题】赫塞-----布兰查德认为在下属处于双低状态下，领导者应该( )。 选择一项： a. 充分发挥下级的自主性 b. 鼓励下级参与决策 c. 不断减少对下级关系的控制 d. 对下级进行明确而具体的指导 反馈 正确答案是：不断减少对下级关系的控制 题目5 不正确 获得3.00分中的0.00分 未标记标记题目 题干 【单项选择题】从员工开始第一份工作到25岁左右，这一时期称为，( )。 选择一项： a. 职业中期 b. 立业与发展 c. 职业后期 d. 职业探索 反馈 正确答案是：职业探索 题目6 不正确 获得3.00分中的0.00分 未标记标记题目 题干 【单项选择题】“需要层次论”认为，人的最低层需要是（）。 选择一项： a. 尊重需要 b. 安全需要 c. 社交需要 d. 生理需要 反馈 正确答案是：生理需要 题目7 未回答 满分3.00 未标记标记题目
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
题目：大数据环境下的企业管理问题 作者：唐梦梦 摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。 正文：第一章大数据时代的特点 视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。 在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。 第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革 当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。
大数据对企业管理决策的影响分析及其对策 摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。 关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软
187．大数据环境下社会舆情分析与决策支持研究 大数据环境下社会舆情分析：（理论发展、）方法改进和实践创新一、研究起点：背景与基础 （谢邦昌（子课题负责人）、魏谨瑞（执笔人）） 国际背景、国内背景、社会舆情调查与分析的发展阶段、大数据环境下社会舆情分析的学科属性（理论基础、理论元素）、大数据环境下社会舆情分析的方法论基础、大数据环境下社会舆情分析的范围与特点、大数据环境下社会舆情分析的未来发展方向，等等。 二、数据信息：采集与清洗（清理） （孙玉环、孙玉环） 数据信息的一般收集（传统）方法（什么是社会舆情信息，社会舆情信息采集的一般方法、该类方法遇到哪些挑战）、大数据环境下社会舆情信息的种类与特点、大数据环境下社会舆情信息的收集方法、大数据环境下社会舆情信息的抓取方法、大数据环境下社会舆情信息的清洗（清理）（清洗的重要性、清洗的利弊、清洗的方法、清洗程序）、大数据环境下社会舆情信息的留存（数据库建设与维护）三、分析方法：挖掘与模拟 （魏谨瑞、魏谨瑞） 四、应用研究： （付士民、王勇） 有哪些方面的应用？几个案例？我没想好，也不太明白。
五、决策支持：监控与预警 （金钰或刘丹丹、刘丹丹） 助推大数据环境下社会舆情调查与分析改进的政策体系、事前预警、过程监控、事后评估，等。 建议： 第五部分的内容包括两个部分： 一是政策体系。包括数据政策、技术创新、人才培养和数据共享机制； 二是决策支持系统。包括（1）大数据分析关键技术支持：大数据分析关键技术，强调数据由传统的、线形的、自下而上的精英决策模型向非线性、面向不确定性的、自下而上的决策模型转变；（2）“情景—应对”应急管理决策支持。管理决策范式由传统的“预测—应对”向“情景—应对”的转变。 第五部分重点要分析社会舆情情景推演与评估方法体系研究，包括对情景推演结果评判与应对实效评估。 另外，课题还应该包括第六部分，关于社会舆情分析数据的计算实验平台设计，这部分是为课题应用研究和决策支持服务的，可能包括标准化的计算实验、动态可视化显示与人机交互环境、开放交互式编程环境及配套工具等。当然，这部分内容，应该有相应计算机背景的课题组成员参加。
现代企业管理方法作业参考答案 作业一 一、单项选择 1．D 2．B 3．C 4．C 5．C 6．B 7．D 8．D 9．B 10．A 11．C 12．C 13．A 14．C 15．C 二、多项选择 1．ADE 2．AD 3．BCE 4．AB 5．ABCE 6．AC 7．ABCDE 8．ABC 9．CDE 10．ABC 三、问答题 1．如何理解管理是科学性与艺术性的统一？ 答：管理作为一种普遍的社会活动，具有一定的客观规律。人们经过长时间的研究，逐渐形成了一套比较完整的理论知识体系，为指导实践提供了根本的原理和方法，又在实践中不断丰富发展，就是说管理具有科学性。管理的艺术性就是强调实践性，管理者必须在管理实践中发挥积极性、创造性，因地制宜地将管理知识与具体管理活动相结合，才能进行有效的管理。 2．简述零基预算法的基本思想。 答：零基预算法是针对增量预算法往往不能反映下期各项活动的真实需要所造成的某些活动资金紧张而另一些活动却资金闲置的情况提出的一种预算方法，它的基本思想是：要求部门管理者重新论证他们的预算申请，不管以前是否有过拨款或拨款多少。在每个预算年度开始时，对所有还在继续开展的活动进行再评价，看看哪些拨款应当取消，哪些拨款应当减少，哪些应当维持目前的水平，哪些应当增加，即根据各项活动的实际需要重新编制预算。3．简述组织文化的构成。 答：（1）精神层（观念层），主要指领导者和员工共同信守、价值标准、职业道德及精神风貌。（2）制度层，又称为行为层，是组织文化的中间层，主要指对组织及其员工的行为产生规范性、约束性影响的部分，规定了组织成员在共同活动中应当遵守的行为准则。（3）物质层，它是组织创造的物质文化，是组织文化的表层部分。 4．简述计划工作的性质。 （1）目的性 （2）主导性 （3）普遍性 （4）效率性 （5）灵活性 四、计算分析题 1．某公司生产某产品的固定成本为50万元，单位可变成本为80元，产品单位售价为120元，若企业目标利润为30万元，问企业应完成多少产销量？
《大数据思维与决策》读后感 ——徐乾程学号652120100004 21世纪将是大数据的时代。 与《大数据预测》不同，《大数据思维与决策》并没有太多理论内容的介绍，作者主要通过大量例子说明近20年来大数据对传统行业、传统思维的冲击，从医学到教育领域到金融行业再到互联网，大数据思维的冲击都是史无前例的。其中给我印象比较深刻的主要有以下两点： 一、回归方程预测。从前人们的决策几乎全靠人为经验判断，作者在这个问题里举了“寻找棒球队员”的例子，传统的方式是经理人通过观看无数场球赛，观察球员的每一个细致动作，经理人根据经验判断该球员是否有潜力成为球星。该方式代价非常大且人为主观因素会影响决策正确率。大数据思维则是分析球员历史训练及比赛的记录数据，利用数理统计的回归方法分析数据，从而预测有潜力值球员。相对传统方式，大数据方法成本大大降低，且准确率更高。正如书中所说，数据比人客观，且现在大规模数据的获取更加容易，成本较低。 二、随机试验。作者提到的第二个很有用的方法是随机试验。基本思想是：随机抽取样本，控制单一变量，进行试验，分析试验数据检验哪个方式更加具有价值。这里采用的例子很多，其中一个就是某一个网站利用随机随机试验方法为网站开发者提供工具检测怎样的界面用户更加喜欢。文中列举“医生洗手对手术患者死亡影响”、“某一政策是否正确”等例子说明大数据下随机试验的利用。 但是，正如《大数据预测》里介绍的一样，大数据作为一种工具，必然存在两面性。大数据决策为我们提供很多快捷、准确的预测。但是，过分依赖数据则让我们在很多时候得出的结果相差很大。利用大数据进行决策，人为的经验还是不可或缺的，权值的设定，参数的调整，初值的设定等这些都是经验得来的，但是即使是这些经验，也不能太过依赖，因为数据在变化，世界在变化，以前正确的下一秒随时错误。总的来说，数据与人为经验相结合，互为促进。此外，随着科技发展，智能设备越来越普及，信息无处不在，数据无处不在。谷歌等都倡议数据共享，建立人人都可以利用的数据库。对于数据开发者、数据决策者而言的确是十分有利的。能够为客户创造价值,如机票预测是客户购买实惠机票很好的工具，这种情况客户也是乐意见到的。然而，一些恶意黑客当然也会因此入侵，获取用户数据，对人们生活带来很多干扰甚至是安全隐患。所以说，大数据下仍然很多问题，不过利益在驱动，还是会继续发展。大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，在思想上和技能上做好准备才能成为时代的弄潮儿。对于一家公司或一个国家，要从根本上改变思维和观念，尽早适应这种潮流。
一、大数据对工商行政管理的影响 在大数据时代，工商部门面临两类数据的处理。一是工商系统内部产生的数据，这些数据大多是标准化、结构化的。二是来自于外部的大数据，它包括各种企业网站、网络交易平台、物联网、社交网络媒体及其网络设备、传感器等自动生成、记录的信息，如WEB文本和点击流数据、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的图像文件等。由于来源不同，类型不同的数据可以反映同一个事物的不同方面，数据来源越广越全面，其分析的结果就越立体。越接近真实。2013年被看作大数据元年，大数据对各个行业的影响还未全面显现，对其作出任何预测可能还为时过早，因而就大数据对工商行政管理影响的分析也会具有猜测性、片面性。不过。从目前对大数据应用的描述和工商行政管理趋势来讲，至少可以指出以下几点： (一)利用大数据进行科学决策 大数据开发利用的根本目的是发现既有数据背后隐藏的规律，有助于作出更明智的决策，提高决策科学化与管理精细化的水平。就工商行政管理而言．工商部门在制定各种方针政策，出台各项监管执法措施前，尽多收集相关信息进行分析，可以使决策更加科学周全．有利于执法效能最大化。 (二)利用大数据实施监管执法 工商部门承担依法规范和维护市场秩序的责任，对市场行为的监管是商事登记制度改革后工商行政管理的工作重点，利用信息技术及时高效地完成市场监管任务，不仅需要工商部门内部积累的市场主体数据，
还需要依赖网络中的大数据。如利用网络监测技术，对主流媒体广告发布进行日常监测，及时统一分析监测数据，依法处理违法广告。利用大数据搜寻网络传销迹象，打击网络传销等。 (三)利用大数据防范经济风险和危机在危机的发现、预警与应对上，大数据具有无法比拟的优势，工商部门对搜集到的各类信息进行整理、分析，可以有效解决系统内部信息不足问题，提高系统防范潜在风险的能力。2013年国家工商总局发布的《基于企业发展与宏观经济发展关系研究的企业发展工商指数构建》研究报告提出，利用企业工商登记数据可以构建企业发展工商指数，可以提前1到2个季度预测宏观经济发展趋势。企业发展工商指数的分析数据来源于国家工商总局“金信工程”构建的国家经济户籍库。该项研究表明企业发展工商指数可以为国家宏观经济调控提供具有前瞻性的数据支撑．提升政府宏观经济管理能力：可以更好地服务市场监管，提升部门监管和服务能力；可以合理引导市场主体的经营活动，引导市场主体进行战略决策和业务调整。减少经营盲目性，避免市场风险，节约生产和交易成本，增强市场竞争力。虽然这是一项基于工商系统内部数据的分析应用，但笔者相信，随着工商部门信息利用能力的提高．大数据可以为工商系统有效防范各种经济风险提供支撑。
大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理
大数据对现代企业管理决策的影响有哪些 目前，随着我国社会经济的不断发展，企业在管理决策方面也因此发生了相应的转变。在大数据时代背景下，企业的管理决策在本质上发生了相应的改变。下面由小编为你分享关于大数据对现代企业管理决策的影响研讨，希望对你有所帮助! 在目前的企业管理过程中，也逐渐对大数据时代下的企业管理与决策模式引起了足够的重视。结合目前的实际情况来看，企业在内外部的管理模式上涉及到的内容不断增多，从而呈现出了非常明显的复杂性，这对于企业决策以及决定性关系的数据分析工作带来了一定的影响。文章主要针对大数据对现代企业管理决策产生的影响进行了深入的分析，并结合实际情况提出了一些有效的应对措施，希望能为相关人员提供合理的参考依据。 关键词：大数据;现代企业;管理;决策;影响 如今，各国经济之间实现了有效的结合，这就造成企业在发展过程中所面临的市场竞争压力不断的增加，对于相关的企业而言，而竞争不仅体现在了企业之间，同时还体现在了企业的管理方面。针对这种现象，对于相关的决策人员而言，一定要对目前市场环境进行全面的了解，从而才能保证最终所做的决策具备一定的合理性。因此，一定要对大数据的真正含义进行全面的了解，这样才有助于企业的管理
人员做出正确的管理决策，从而促进企业可以在未来实现更加稳定的发展。 一、大数据的含义和特点 (一)大数据的含义 大数据的含义可以分为狭义与广义两个方面，其中狭义的大数据指的就是大量的数据信息，实现了各种信息之间的整合。而广义上的大数据指的是一个综合的名词，不仅实现了大量数据的集合，并且还涉及到了一些大数据的技术，这些技术与以往的计算机技术相比具有一定的差异，属于一种全新的处理模式，可以完成对大量数据的分析以及处理等工作，并且还能实现对多种类型数据的有效处理，可以起到非常重要的决策力以及洞察力。在对数据处理的基础上，可以形成相应的信息资产体系，从而才能将大数据的核心价值充分的发挥出来。 (二)大数据的特点 结合实际情况可以了解到，大数据可以实现对相关信息的有效收集和整理，在现代的商业范围或者是科技范围中，大数据已经实现了非常广泛的应用。在现代社会发展以及生活当中，所涉及到的内容在其形式上都具有非常明显的差异，这也为大数据信息的全面数据以及未来发展提供了非常重要的基础条件。通常情况下，大数据的特点主要体现在了以下几个方面：第一，大容量。虽然还没有对大数据的具体规模进行严格的定义，但是大数据的基本特点主要体现在了容量方面。通常情况下，在对大数据进行集合的过程中，TB为最小的储存
国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？ 大数据类的公司1、大数据决策平台，帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube,数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。2、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop 是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。 3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。 4、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。BI Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS 是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟
期，同时也衍生出了一个庞大的生态圈，比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库，HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala 为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能，基于HIVE服务，并可共享HIVE的元数据。Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架，也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口，Hive是基于hadoop的数据分析工具。很多企业比如银行流水作业很多，数据都是实时更新且数据量很大。会采用hadoop作为底层数据库，借由中间商处理底层数据，然后通过BI系统去连接这些中间数据处理厂商的中间表，接入处理数据，尤其以星环、华为这类hadoop大数据平台商居多，使用也较为广泛。以星环大数据帆软大数据BI工具FineBI的结合为例。由于星环也是处理hadoop下的hive数据库，其本质都是差不多的，可以使用Hive提供的jdbc驱动，这个驱动同样可以让FineBI连接星环的数据库并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。将这些驱动拷贝到BI工程下面，然后重启BI服务器。重启后可以建立与星环数据库的数据连接，最后通过连接进行数据查询。关于FineBI的FineIndex和FineDirect功能hadoop是底层，hive是数据库，上述案例采用的是FineIndex （cube连）连接，用的是hiveserver的方式进行数据连接的；数据连接成功之后，将hive数据库中的表添加到业务包
关于大数据分析在企业管理中的应用探讨 【摘要】随着国家经济的迅猛发展，大数据互联网技术也伴随经济改革的大潮，得到了快速发展，人们的日常生活充斥着无数的信息数据，因此大数据分析技术也应运而生。在云计算技术强大运算能力的支持下，迅速扩大了大数据的使用范围。本文通过分析传统企业管理存在的问题，引出大数据在企业管理中的应用策略，并阐述了其产生的积极效果。 【关键词】大数据分析；企业管理；应用策略 在企业管理过程中，如何选定合理有效的战略方案，需要通过大数据技术进行系统的分析。比如分析企业周围的环境，协助企业做出正确的战略判断，对企业的信息有一个准确系统全面的把控，合理的规范指导企业行为，并最终最大限度的实现企业利益。大数据能够准确分析市场需求以及管理环节出现的问题，并构建相应的模型，为企业做出正确决策提供科学的依据。 一、运用传统办法管理企业存在的问题 1.容易产生错误的企业决策 管理者一般对传统的企业决策有着非常大的影响，对企业的决策往往是依靠自身敏锐的直觉、丰富的管理经验以及精准的判断力。以往，决策者往往能依靠自身的经验做出争
取的决策，促进企业的发展。但是现如今随着现代化进程的深入发展，产生了大量的没有规律且非常复杂的数据，人力难以进行准确全面的分析，此时如果依旧沿用传统的决策方式，势必会产生决策上的失误。 2.缺乏对市场需求变化的把控，导致其产品缺乏竞争力 企业在产品生产过程中制定的战略决策，主要是依据市场的发展形势以及客户的需求变化。传统企业主要是依靠诸如问卷分析、市场调查资料以及用户的体验来分析供求关系。但随着经济的快速发展，人们的需求时刻再发生着不同变化，这些传统搜集情报的方式已经无法适应当代企业发展的需要，而且搜集的内容难免会显得片面。并且伴随全球化进程加快的影响，外国企业生产的产品大量充斥到国内市场上，加剧了市场竞争。鉴于此，企业传统的分析方法已经无法跟上时代发展的步伐了。 二、如何在企业管理中发挥大数据的有效作用 1.战略决策管理与数据挖掘 知识的发展过程主要依循数据的选择清理，数据仓库的预先处理以及对模型的选择，而大数据在管理决策上的应用，就是将获取的信息通过假设检验的方法转化为知识方案的 过程。在数据挖掘技术领域，能够发现很多对企业决策有帮助的数学模型，可以将这些数学模型存储到信息库当中，在进行问题讨论以及做出企业计划或决策的时候，可以非常方
大数据分析在企业管理中的运用 为什么会有在线管理报告 几家体量较大，月均超过100万元的客户在公司内部授权、各项流程审批的方面都比较齐全和完善。但是，年末盘点全年数据情况时发现，整年差旅消费支出的金额庞大。因为该家公司缺乏差旅管理，没有相对应的差旅报告，使得差旅负责人从中发现问题。事中环节，监控员工的差旅行为，事后环节，统计、分析差旅数据，便于更好的规范和管理员工的差旅习惯。 如图所示，公司在差旅费用管理的重点包括五项：合规、效率、透明、节省和满意度。其中合规性的占比最高，达到30%。合规是税务核查的重点，效率是指员工的工作效率、自动化的效率，人员的数量或重复性工作人员的变动快慢都与效率提高有着密切的关系。其次是透明和节省。既然要对差旅费用进行管控，那数据应透明，以便于进行可视化的管理。通过一系列的管控之后，再对管理效果进行评估，查看节省的费用以及员工的满意度。公司的差旅费用是企业人力资源成本之外的第二大可控成本，据相关统计，超过91%的财务管理者认为差旅在财务管理中很重要，只要对差旅行为进行管控，差旅的成本就会随之而下降。所以越来越多的企业开始对差旅数据进行监控和管理。 近年来，“大数据”已经成为街头巷尾热议的话题。数据化管理一方面可以帮助企业发现差旅方面的潜在问题，另一方面通过数据进行深入的分析，帮助企业优化并提升差旅管理的流程。对于企业，如何让数据服务于差旅管理，将成为一项特别重要的内容。携程商旅在2014年上线了在线报告，差旅负责人可以通过商旅的网站直接察看企业员工的出差情况，包括消费的概况、机票、酒店、火车票等相关的内容。刚上线时，使用的企业客户不多，但是随着越来越多的企业发现差旅管理的重要性之后，都开通了在线报告。