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大数据背景下企业财务管理的挑战与变革大数据技术的发展给企业带来了巨大的机遇和挑战，企业财务管理也面临着前所未有的变革和挑战。
本文将从大数据背景下企业财务管理的挑战与变革两个方面进行分析。
一、大数据背景下企业财务管理的挑战1. 数据量大、多样性强：大数据背景下，企业面临着海量数据的管理和分析，这对传统的财务数据处理系统提出了极高的要求。
如何在海量数据中准确、及时地获取有价值的信息，成为了企业财务管理的重要挑战。
2. 数据质量与数据安全：大数据背景下，数据质量问题成为了企业财务管理中的一个重要挑战。
数据质量低下会影响到企业决策的准确性和有效性。
大数据时代也给企业的数据安全带来了挑战，如何保护企业财务数据的安全成为了企业必须面对的问题。
3. 数据分析与应用：企业如何利用大数据进行财务分析和应用，也是一个重要的挑战。
传统的财务分析方法已经难以适应大数据时代的需求，如何通过大数据技术进行更精细化、个性化的财务分析，成为了企业财务管理中的重要问题。
二、大数据背景下企业财务管理的变革1. 数据驱动决策：在大数据背景下，企业财务管理从传统的以经验和直觉为基础的决策模式向数据驱动决策模式转变。
企业结合大数据分析技术，通过分析大量的数据，获得更全面、准确的信息，从而为决策提供有力的依据。
2. 数字化财务管理：随着大数据技术的发展，企业财务管理也在向数字化、智能化方向转变。
企业可以通过大数据技术实现财务数据的自动化采集、处理和分析，提高财务管理的效率和准确性，降低人工成本。
3. 更精细化的财务分析：大数据技术使得企业在进行财务分析时可以更精细、个性化。
企业可以根据大数据分析的结果，针对不同的情况进行差异化的财务分析，提供更准确的决策支持。
4. 数据安全与隐私保护：大数据时代，数据安全和隐私保护成为了企业财务管理的重要问题。
企业需要加强对财务数据的安全保护，采取相应的措施来防止数据泄露和滥用。
大数据背景下企业财务管理面临着巨大的挑战和变革。
大数据背景下企业财务管理的挑战与变革随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
大数据技术的兴起为企业的财务管理带来了挑战和变革。
在大数据背景下，企业财务管理面临着数据量大、数据类型多样、数据处理速度快、数据价值高等挑战。
大数据技术也为企业财务管理带来了智能化、高效化、精细化、统筹化的变革。
本文将就大数据背景下企业财务管理的挑战与变革展开详细阐述。
一、挑战：1. 数据量大：大数据时代的到来，企业财务管理面临着海量的数据。
从企业的日常交易数据到市场的行情数据，再到宏观经济的大数据，企业需要处理的数据量巨大。
传统的财务管理系统往往难以处理如此大量的数据，因此企业需要引入新的技术和方法来处理这些数据。
2. 数据类型多样：大数据时代的数据类型多种多样，不仅包括结构化数据（如关系数据库中的数据）、半结构化数据（如XML文件、JSON文件）还包括非结构化数据（如文档、图片、视频等）。
企业财务管理需要处理不同类型的数据，并从中提取有价值的信息和洞察，这对传统的财务管理系统提出了新的要求。
3. 数据处理速度快：在大数据时代，数据的生成速度非常快，要求企业财务管理系统能够及时地处理、分析和提取有价值的信息。
只有及时地获取和分析数据，企业才能更好地把握市场动态、调整企业战略。
4. 数据价值高：大数据时代的数据往往包含了更多的信息和洞察，如何从大数据中挖掘出有价值的信息成为了企业财务管理面临的挑战之一。
如何从海量的数据中提取出对企业决策有帮助的信息成了企业财务管理的一大挑战。
二、变革：1. 智能化：大数据技术为企业财务管理带来了智能化。
大数据技术可以通过机器学习、深度学习等技术，对海量的数据进行分析和挖掘，从而为企业提供智能化的决策支持。
企业可以通过大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息，辅助企业管理层进行决策。
2. 高效化：大数据技术可以提高企业财务管理的工作效率。
通过大数据技术，企业可以对海量的数据进行快速的分析和处理，提高数据处理的效率。
大数据时代数据管理的挑战与机遇在大数据时代，数据管理面临着前所未有的挑战与机遇。
随着互联网和信息技术的快速发展，海量的数据源不断涌现，数据的价值和影响力也日益凸显。
数据管理成为了企业和组织中不可或缺的一环，而如何应对这些挑战，并将其转化为机遇，成为了摆在我们面前的重要课题。
一、数据管理的挑战在大数据时代，数据管理面临着以下几个方面的挑战：1. 数据量的急剧增长：在互联网和物联网的驱动下，数据量以指数级增长。
企业和组织需要面对海量数据的获取、存储、处理和分析，而传统的数据管理方法和技术已无法胜任。
2. 数据多样性的增加：数据不再是以结构化数据为主，而是包含了结构化、半结构化和非结构化数据。
这些数据带来了新的分析挑战，需要采用更灵活和多样化的数据管理方式。
3. 数据质量的保证：数据质量对于数据管理至关重要。
然而，在大数据时代，数据的来源不尽相同，质量参差不齐，需要消除数据中的噪声和错误，并确保数据的准确性和完整性。
4. 数据安全与隐私保护：随着数据的增多和广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。
数据管理需要建立完善的安全机制，保护数据的机密性、完整性和可用性。
二、数据管理的机遇在挑战之中，数据管理也带来了许多机遇：1. 数据驱动决策的能力：大数据时代使得企业和组织能够基于更全面、准确的数据进行决策。
通过有效的数据管理，可以发现隐藏在数据背后的洞见，为企业创造新的机会，提高竞争力。
2. 智能化数据分析的能力：大数据时代的数据管理可以采用先进的数据分析技术，如机器学习、人工智能等，对海量的数据进行挖掘和分析，以发现数据中存在的规律和趋势，为企业决策提供更深入的参考。
3. 消费者洞察的能力：通过有效的数据管理，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，从而提供更个性化的产品和服务。
数据管理为企业提供了更多与消费者进行有效沟通的机会。
4. 创新与新业务模式：大数据时代的数据管理可以帮助企业发现新的商机和创新点。
浅谈大数据背景下企业财务管理面临的挑战及革新1. 引言1.1 背景介绍在大数据时代，数据规模庞大、信息爆炸的背景下，企业财务管理面临着前所未有的挑战和机遇。
随着互联网、人工智能、物联网等新兴技术的快速发展，企业财务管理需要适应和应对新的挑战。
大数据背景下企业财务管理的变革已成为当今企业管理的重要趋势。
传统的财务管理模式面临着数据量庞大、数据质量、数据分析与应用能力不足等问题，企业在进行财务管理时面临着各种挑战。
针对这些挑战，企业需要积极探索革新的路径，引入人工智能技术、建立完善的数据管理体系、加强数据分析团队建设、实现实时数据分析与决策，以应对大数据背景下的企业财务管理挑战。
本文将从背景介绍和问题提出的角度，探讨大数据背景下企业财务管理面临的挑战及革新措施，以期为企业在未来的财务管理中提供有益的参考和启示。
1.2 问题提出在大数据时代，企业财务管理面临着前所未有的挑战和机遇。
随着数据量的急剧增长，企业需要应对数据量庞大、数据质量、数据分析与应用能力不足等一系列挑战。
如何有效利用大数据技术和工具来优化财务管理，提高决策效率和精准性，是当前企业面临的重要问题。
随着企业的规模和复杂度不断增加，传统的财务管理方式已经无法满足日益复杂的商业环境和快速变化的市场需求。
企业如何在大数据背景下合理管理财务数据、挖掘数据潜力、快速作出决策，成为了摆在企业面前亟待解决的问题。
本文将就大数据背景下企业财务管理面临的挑战以及革新措施进行深入探讨，旨在帮助企业更好地应对挑战，实现财务管理的转型升级。
2. 正文2.1 大数据背景下企业财务管理面临的挑战随着大数据技术的迅速发展，企业在财务管理方面也面临着一系列挑战。
这些挑战主要源自于数据量庞大、数据质量问题以及数据分析与应用能力不足等方面。
数据量庞大是大数据背景下企业财务管理面临的首要挑战之一。
随着企业业务的扩张和信息化程度的提升，企业所产生的数据量急剧增加，传统的财务管理系统已经无法有效处理如此庞大的数据量。
大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革随着大数据时代到来，多种先进信息技术高速发展，数据呈现出海量增长态势，同时市场竞争较为激烈，企业在运营过程中，数据分析与处理工作更加复杂，将大数据技术运用在企业发展中，将推动企业进一步发展。
财务管理是一项重要内容，对企业高速发展具有重要意义，将大数据技术与财务管理工作相融合，能够为财务管理工作提供准确的数据信息，提升企业财务管理水平与企业经济效益。
大数据时代下，企业财务管理理念以及运作方式发生转变，有利于提高企业核心竞争力，实现企业良性运转。
一、大数据时代概述（一）大数据时代概念大数据主要指的是运用计算机，对海量数据信息进行分析，并从中获取有价值的信息。
大数据具有诸多特征，如高速性、多样性以及真实性等。
大数据时代到来，为企业发展提供了诸多机遇，企业强化对先进技术的运用，对内部财务数据进行处理与整合，确保数据信息处理的准确性，便于企业制定科学决策。
大数据时代在促进企业发展的同时，还存在一定劣势，首先大数据时代下，信息量较大，信息采集十分普遍，存在部分不法分子，会收集大量隐私信息并出售，信息安全性得不到保障。
其次虽然信息量较大，但却无法保证信息质量，存在片面性信息以及虚假信息。
（二）大数据时代对企业财务管理的重要性1．提高财务数据处理效率企业在开展财务管理工作中，往往需要按照相应流程开展工作，管理程序较多，数据信息处理效率低下，缺乏准确性，财务部门无法获取准确信息数据，财务管理质量受限。
将高速发展的大数据技术运用在财务管理中，转变传统财务管理方式，发挥技术优势，处理并分析数据，提升数据处理效率，缓解员工工作压力，保证工作质量。
2．有利于规避财务风险企业在运营过程中，财务风险客观存在，若财务风险处理不及时，必然会对企业发展产生影响，造成经济损失。
在大数据时代下，可利用大数据技术构建风险预警机制，对企业运营全过程进行动态监测，及时发现风险，便于企业采取风险应对措施，降低财务风险对企业的影响。
大数据时代企业管理工作面临的困境及对策分析大数据时代已经来临，对企业的管理工作提出了新的挑战和机遇。
大数据的发展为企业的决策提供了丰富的信息和数据支持，但同时也带来了一系列的困境和挑战。
本文将从企业管理工作面临的困境及对策进行分析，希望能够为企业在大数据时代下的管理工作提供一些参考和借鉴。
一、困境分析1. 数据混乱随着企业数据量的不断增长，数据变得越来越庞杂和混乱。
企业管理人员往往需要花费大量的时间和精力去整理、清洗和分析数据，这无疑增加了管理工作的难度和成本。
2. 数据安全大数据时代企业面临着数据安全的挑战。
随着数据的不断增加，数据泄露和数据安全问题成为了企业管理的重要难题。
一旦数据泄露将对企业的发展和利益造成重大损失。
3. 数据分析大数据时代企业面临着数据分析的困境。
一方面是企业管理人员对于数据分析技术的不足，另一方面是大量的数据需要进行分析和挖掘，这无疑增加了管理人员的工作负担和压力。
4. 数据应用大数据时代企业管理的另一个困境是如何将数据应用到实际的管理决策中。
虽然企业拥有了大量的数据，但如何有效地将数据转化为管理的决策和行动却是一项十分困难的工作。
二、对策分析1. 数据整合面对数据混乱的困境，企业可以通过建立数据整合平台和系统来解决。
通过数据整合平台，企业能够将各种数据源整合在一起，实现数据的统一管理、分析和应用。
2. 数据安全解决数据安全困境的关键在于建立完善的数据安全管理体系和技术手段。
企业可以采用加密技术、访问控制技术等手段来保护数据安全，建立完善的数据安全管理制度和流程。
3. 数据分析对于数据分析的困境，企业可以通过培训与引进人才的方式来提高企业管理人员的数据分析技能，同时可以借助第三方数据分析平台和工具来提高数据分析的效率和质量。
4. 数据应用对于数据应用的困境，企业可以建立数据驱动的决策模式，构建数据应用的管理流程和机制，将数据应用纳入到企业管理的决策和行动中。
大数据背景下企业财务管理所面临的挑战及应对措施【摘要】在大数据背景下，企业财务管理面临诸多挑战。
首先是数据量大、复杂，给财务分析带来了困难；其次是数据安全和隐私保护问题亟待解决；数据质量和准确性也是企业面临的难题；缺乏数据分析技术和人才更让企业难以有效管理财务信息。
为了解决这些问题，企业可以采用先进的数据管理技术和工具，加强数据安全和隐私保护措施，建立完善的数据质量管理体系，以及加强人才的培养和引进。
只有通过合理的应对措施，企业才能在大数据时代中立于不败之地。
未来，随着技术的不断发展，企业财务管理将迎来更多机遇和挑战。
【关键词】关键词：大数据、企业财务管理、挑战、应对措施、数据量、数据安全、数据质量、数据分析技术、人才培养、数据管理技术、数据安全保护、数据质量管理、未来展望1. 引言1.1 背景介绍在当前大数据时代，企业面临着前所未有的海量、复杂的数据处理挑战。
企业财务管理作为企业经营的重要环节，也面临着诸多挑战和压力。
随着数字化转型的加速，企业财务数据的规模和种类不断增加，数据量大且日益复杂，传统的财务管理工作已经无法胜任。
数据安全和隐私保护成为财务管理中的重要问题，一旦数据泄露或损坏，将对企业财务稳定和声誉造成严重影响。
数据质量和准确性问题也日益突出，不良数据质量会导致财务决策的失误和风险增加。
数据分析技术和人才匮乏也是企业财务管理中的痛点，企业需要加强对数据分析技术的引进和人才的培养。
为了应对这些挑战，企业需要采用先进的数据管理技术和工具，加强数据安全和隐私保护措施，建立完善的数据质量管理体系，加强人才培养和引进。
未来，随着技术的不断进步和应用，企业财务管理也将迎来更多机遇和挑战。
2. 正文2.1 挑战一：数据量大、复杂在大数据背景下，企业面临着数据量大、数据复杂的挑战。
随着科技的快速发展和互联网的普及，企业生成的数据量呈指数级增长。
海量的数据需要企业进行存储、管理和分析，这对企业财务管理提出了更高的要求。
大数据时代企业管理工作面临的困境及对策分析大数据时代，企业管理工作面临着新的挑战和机遇。
随着信息技术的快速发展和大数据技术的普及应用，企业管理者需要面对越来越庞大、复杂的数据信息，同时也需要更加深入的了解市场和消费者的需求。
大数据时代企业管理工作也会面临一系列的困境，本文将就这些困境进行分析，并提出对策，以期帮助企业更好地应对大数据时代的挑战。
一、困境分析1.数据碎片化和信息过载在大数据时代，企业面临着海量的数据碎片化和信息过载的问题。
大量数据繁杂、杂乱无章，对企业管理者来说很难分辨出重要的信息，从而导致信息无法得到充分的利用，其价值也无法被充分挖掘。
2.数据安全与隐私保护大数据时代，企业需要处理大量敏感数据，而数据泄露和隐私保护问题也成为了企业管理面临的困境。
一旦敏感数据泄露，将给企业带来严重的经济损失和声誉损害。
3.数据分析和利用能力不足大数据时代企业管理者需要具备强大的数据分析和利用能力，但是目前很多企业的管理者对于大数据的理解和运用还存在着较大的不足，导致大数据不能被充分利用来指导企业的经营管理。
4.挑战传统管理模式传统的企业管理模式在大数据时代已经不再适用，不能明确反应大数据时代带来的新的管理需求和模式。
企业需要调整管理模式，加强对大数据分析和利用能力的培训和引导，才能更好地适应大数据时代的快速变化。
二、对策分析1. 建立健全的数据管理系统企业应针对数据碎片化和信息过载问题建立健全的数据管理系统，包括数据采集、存储、清洗和分析等环节，确保数据的有效利用。
同时需要建立数据归档和分类的规范，以便在需要时能够快速准确地找到需要的信息。
2. 加强数据安全和隐私保护企业需要加强数据安全和隐私保护意识，建立健全的数据安全管理制度和隐私保护机制，同时加强对员工的数据安全教育和培训，确保敏感数据不被泄露。
可以考虑引入新的数据加密和安全技术，提高数据的安全性。
3. 提升数据分析和利用能力企业管理者需要加强自身的数据分析和利用能力，可以通过培训和学习不断提升自己的数据分析技能，也可以考虑组建专业的数据分析团队，为企业提供更专业、更精准的数据分析服务，指导企业的经营管理决策。
大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革探讨1. 引言1.1 大数据时代的来临随着互联网技术的不断发展和普及，大数据概念逐渐走入人们的视野，成为当今社会的热门话题。
大数据时代的来临，标志着信息技术已经从单纯的数据处理阶段进化到更高级的数据分析和利用阶段，为企业管理带来了全新的机遇和挑战。
在大数据时代，企业面临的信息量巨大且呈指数级增长。
传统的数据技术已经无法满足企业对数据处理的需求，因此企业需要借助先进的数据分析技术来充分利用大数据的潜力，从中挖掘出有价值的信息进行决策分析。
大数据时代的来临也使得企业财务管理面临着新的挑战。
随着数据量的增加，企业在进行财务管理和监控时需要处理更加庞大、复杂的数据，财务风险也因此变得更加不确定和多变。
企业在面对大数据时代的财务管理挑战时，需要不断更新自己的数据处理技术和管理方式，以适应未来数据爆炸式增长的趋势。
1.2 企业财务管理面临的挑战企业财务管理在大数据时代面临着诸多挑战，这些挑战主要来自以下几个方面：1. 数据量大幅增加：随着大数据时代的到来，企业所面临的数据量呈现爆炸式增长的态势。
大量的数据需要被采集、存储、处理和分析，这给企业财务管理带来了前所未有的挑战。
2. 数据质量和准确性要求提高：在大数据时代，数据的质量和准确性对企业的财务决策至关重要。
但是由于数据量的巨大增加，企业面临着数据质量控制的难题，需要采取有效的措施来确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析技术要求提升：随着大数据技术的快速发展，企业需要不断更新和提升数据分析技术，以更好地利用大数据来进行财务管理和决策。
4. 数据安全和隐私保护：在大数据时代，企业面临着数据安全和隐私保护的重大挑战。
企业需要加强数据保护意识，建立完善的数据安全策略和措施来保护企业数据的安全和隐私。
面对这些挑战，企业需要不断创新，积极应对，以适应大数据时代的发展趋势，实现企业财务管理的转型和升级。
2. 正文2.1 大数据对企业财务管理的影响大数据为企业提供了更多的数据来源和信息量。
大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革随着大数据技术的发展和普及，企业的财务管理面临着许多挑战与变革。
大数据技术的广泛应用使得企业能够从海量的数据中获取更多有价值的信息，这对企业财务管理提出了更高的要求，也带来了诸多变革。
本文将从几个方面分析大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革。
一、挑战与变革1. 挑战：数据规模急剧增长随着大数据时代的到来，企业内部和外部数据规模都在急剧增长。
企业要处理的数据量越来越大，管理成本也逐渐增加。
数据的质量和准确性也面临着挑战。
变革：传统的财务管理系统已经无法满足大数据时代对数据处理和分析的需求。
企业需要升级财务管理系统，引入大数据分析技术，以更高效、更准确地处理和分析海量的数据。
2. 挑战：数据来源多样化大数据时代，数据来源的多样化是一个突出的挑战。
企业要处理来自各个渠道的数据，包括内部数据（如财务会计数据、人力资源数据）、外部数据（如市场销售数据、社交媒体数据），以及非结构化数据（如文本、图片、视频等）。
变革：企业需要建立更加完善的数据采集体系，并运用大数据技术整合和处理不同来源的数据。
也需要加强对非结构化数据的挖掘和分析，以获取更多有价值的信息。
3. 挑战：数据的分析和应用能力大数据时代，不仅仅是数据的采集和整合，更重要的是数据的分析和应用能力。
企业需要从海量的数据中发现有意义的信息，从而指导企业决策和业务发展。
变革：很多企业需要提升自身的数据分析能力，培养更多数据分析人才，引入先进的数据分析工具和技术，从而更好地挖掘和应用数据。
4. 挑战：数据安全和隐私保护在大数据时代，企业处理的数据量大幅增加，数据安全和隐私保护面临着更大的挑战。
特别是一些敏感数据，如客户信息、财务数据等，一旦泄漏将带来巨大的风险。
变革：企业需要加强数据安全和隐私保护的意识，建立健全的数据安全管理制度，采用先进的数据加密和安全技术，以确保数据的安全和隐私。
二、应对策略1. 建立完善的数据采集和整合体系企业需要建立统一的数据平台，整合不同渠道和来源的数据，确保数据的准确性和一致性。
大数据时代下企业管理所面临的挑战与创新作者：奉梅
来源：《现代企业》2014年第11期
自大数据正式进入公众眼帘后，越来越多企业开始意识到并且不同程度地感受到大数据时代的价值与力量。
海量繁杂的数据一方面给企业管理带来了更加多元、更加全面、更加综合的信息参考，另一方面也对企业在数据搜集整合，管理应用等方面提出了更高的要求与更大的挑战。
在“适者生存”这一竞争法则下，企业要想在激烈的市场竞争中赢得先机，拔得头筹，就必须正视大数据时代下其在管理层面上所面临的挑战并巧妙地借助时代所具有的优势来提高自身的企业管理能力。
一、大数据时代含义与特征
1.基本含义。
大数据，也可称之为巨量资料、海量数据。
它指的是其所包括及涵盖到的资料数量繁杂，规模庞大，其程度难以凭借目前的主流软件工具，在经济效益最大化的时间范围内被选择、管理并整合成为帮助企业决策者进行战略规划的资讯及信息。
大数据时代正是在大数据这一背景下产生的，并被大数据所依附着的时代。
通俗地讲，大数据时代指的是人们目前正处于被海量庞杂数据所包围及影响的时代。
2.主要特征。
其一，来源广且多。
数据的来源除了传统的年鉴、量表、数据表、数据库、文献资料外，还包括搜索引擎、社交网站、移动通讯工具、口头沟通等。
其二，类型多且杂。
在多渠道数据来源的基础上，数据的表现形式既可以是来自文本的文字数据、也可以是来自视频的影音数据等，其结构日益多元。
其三，更新快且短。
大量密集的数据以及复杂多样的种类对数据的处理与更新速度提出了更高的要求。
特别是随着信息搭乘工具的多样化与丰富化，从过去的电视、报纸、广播到现在的互联网、微博、微信等，信息的更新速度越来越快。
二、大数据时代下企业管理所应具备的能力
1.数据的预测能力。
预测能力是企业管理中具有前瞻性指导意义的能力之一。
以制造业为例，不论是生产计划的制定、原材料的采购，还是机器设备的增加，作业人员的扩招等，都必须要提前预测以便生产活动的顺利开展，这一切都离不开各个环节的数据体现。
譬如原材料价格的浮动变化、劳动力成本的变化等，企业应当科学地利用过去及当下的数据来合理预测下一阶段企业管理的成本变化及活动需要等。
2.数据的管理能力。
一方面，企业需要更加精准地搜集数据。
海量的数据为企业决策提供了多维度的参考依据，但同时也对企业的信息筛选能力与信息鉴别能力提出了更高的要求。
因此，企业要选择合适的渠道来搜集信息，选择合适的方式来存储信息，以提高信息使用的方便性。
另一方面，企业需要更加有效地整合数据。
在获取充足的，合适的信息后，企业应当拥有
对数据的整合能力，即将零散的、碎片化的数据通过分类、归整的方式进行有机整合，以形成相对独立的体系，从而提高信息使用的有效性。
3.数据的应用能力。
在大数据背景下，企业最关键也是最重要的管理能力就是对数据的应用能力。
一方面，企业应当学会如何运用信息以提高管理决策的科学性及有效性。
另一方面，企业应当懂得如何运用信息来及时应对市场的挑战并随时调整内部安排，以提高企业生存的适应性及持久性。
总的来讲，企业应当提高对数据应用的科学性与深入性，学会由此及彼、举一反三的数据利用能力。
三、大数据时代下企业管理将产生的问题
1.发展战略的模糊。
发展战略是企业根据自身的经营理念、发展目标等制定出来的，用于规定并指导企业实际运营过程的发展决策。
企业在制定发展战略时，既要立足企业实际，又要结合外部市场环境等诸多因素。
在大数据时代下，由于来自外部的数据信息非常庞杂且鱼目混珠，这对企业在进行外界环境的判断力造成了一定影响。
以消费者对该品类的满意度搜集为例，企业既可以通过传统的面对面问卷调查、网络邀请调查、也可以通过手机端的微博、微信调查等。
不同调查渠道所代表的消费者不同，其所获得的信息也各不相同。
企业假如在大量繁杂的数据面前没有清晰的数据鉴别能力，就可能出现判断失误，最终导致其所制定的发展战略模糊不清。
2.计划组织的紊乱。
计划组织是企业执行发展战略、分解发展目标并对企业资源进行合理分配与统筹安排的过程。
以生产计划组织为例，企业需要考虑的因素包括生产所需投入的资金（包括固定资产投入与可变人工投入）、市场对产品的可能需求量、生产过程中的损耗量等诸多因素。
在大数据时代下，数据的更新速度快且更新周期短。
企业在这个时间点所搜寻得出的数据结果在下个时间点可能会发生变化。
假如企业的生产计划组织时刻根据企业搜集数据的导向结果来进行调整，则不仅容易出现资源过度损耗等成本增加问题，而且可能因为数据的快速变化而出现脱离实际市场变化的危险，最终导致企业计划组织的紊乱。
3.创新改革的不足。
创新是企业兴旺不衰，充满生机的重要保障与重要驱动。
创新的幅度可大可小，创新的方向也各不相同。
在大数据时代下，企业既面临着宏观数据所指示的发展方向，又面临着微观数据所指示的改进方向。
数据分析既可以帮助企业发现创新机遇，又可以帮助企业预见创新危机。
但大量繁杂的数据给企业呈现了多个维度创新契机的同时也在一定程度上分散了企业的注意力与创新重心，企业很可能陷入多方面尝试改进但每个方面却流于表面的“形式主义创新”，其所导致的结果就是企业并没有对自身的某个方面做出实际性、深入性地改变与优化，表现于外就是企业整体的创新改革力度不足，效果不明显。
四、大数据时代下提高企业管理能力的对策
1.提高数据鉴别能力以提高发展战略的科学性。
企业在制定发展战略时需要一定的数据进行参考与支持，在这一过程中，企业应当重视提高自身对数据的鉴别能力。
具体来讲，其一，应当鉴别数据的实效性。
由于数据的更新速度快且周期短，这在无形中缩短了个体数据的实效性。
不同阶段的数据所呈现的结果各不相同，企业应当选择接收与市场实际情况最接近的数据。
例如企业在制定中期发展规划时，距离该时间段越近的数据，其权重应越高，距离越远的数据，其权重应当越低。
其二，应当鉴别数据的真伪性。
随着网络开发程度的日益提高，信息来源出处的增多，越来越多的平台可以用于发布信息，其中不可避免地会存在有干扰市场发展甚至破坏市场秩序的虚假信息，因此，企业在搜集信息前应当对数据的真伪性进行判断，避免被虚假错误的信息所误导。
总的来讲，企业在面对海量繁杂的数据时，应当提高对数据的鉴别能力，由此才能借助数据为发展战略的制定提供更多科学化的参考依据。
2.提高数据预测能力以提高计划组织的合理性。
企业在进行组织的计划与资源的统筹时，一般需要提前进行。
如企业决定在下半年增设一个新的项目，则在项目正式开展前必须提前做好人员的招聘、资源的采购、资金的拨付到位等，诸如此类的安排通常都离不开对项目需求的提前预测，因此，企业需要通过提高数据的预测能力以提高计划组织的合理性。
具体来讲，其一，应当提高对风险的预测能力。
特别是在开始一个新的项目时，企业需要尽可能全面地预测到因为资源不到位而可能造成的风险、因为外部竞争而可能造成的风险、因为国家政策法律法规的更新而可能造成的风险等。
与此同时，企业也应当提前制定最低的防御底线及止损系数，避免因项目失利给整个企业造成过大的冲击。
其二，应当提高对盈利的预测能力。
因为企业的运营过程是流动的、变化的，特别是资金的流动更是灵活多变的。
企业提前预测企业运营所可能带来的盈利将有助于提高资金流动的有效性。
3.提高数据整合能力以提高创新改革的精准性。
企业在决定将有限的资源应用于某一领域的创新时，必须要合理地对现有的企业运营过程进行综合的比对评价，从中发现当前最亟需改进的或者最值得尝试创新的部分。
其一，应当提高对数据的融合能力。
即要将来自各个维度的数据进行统一管理，并且将具有共同性及互补性的数据交融在一起。
特别是在大数据时代下，大部分的数据均呈现出零散、分散的特点，因此，企业更加需要将其粘合起来以呈现出完整的数据信息。
其二，应当提高对数据的应用能力。
即是在融合数据的基础上，进一步深入解读并利用数据所呈现的信息。
例如通过数据反映出的企业员工办事效率较低，项目审核周期较长，后续跟进维护不足等，其实质问题可能是企业流程的设计不够合理。
因此，企业在创新改革之前应当提高对数据的整合能力，以便有的放矢地进行优化改进。
基于现今时代背景，企业要想提升管理能力，就应当正视海量数据、庞杂数据给企业管理所带来的影响，充分挖掘数据背后隐藏的价值并最大程度地进行开发利用。
通过提高数据鉴别能力来提高发展战略的科学性，通过提高数据预测能力来提高计划组织的合理性，通过提高数据整合能力来提高创新改革的精准性。
只有企业能够运用富有前瞻性的管理智慧去分析挖掘大数据时代的先机与资源，就能够合理地计划组织企业运营、协调控制企业资源，从而最大程度地提高企业管理的效率与质量，最终实现企业发展追求与目标。
（作者单位：西南科技大学）。
