開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的1篇大數據背景下企業管理模式探究，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。

１大數據概述

自２０１２年美國奧巴馬政府“大數據研究和發展倡議”以來，英、法、德、日等諸多國家也紛紛了各自的大數據規劃。抓住大數據發展機遇，２０１５年８月，中國國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》。同年１０月，黨的十八屆五中全會提出“實施國家大數據戰略”，標志著大數據正式成為我國重要的發展戰略。有研究表明，到２０２０年，我國大數據相關產業營業收入或將突破１萬億元，這表明我國將逐步從以信息流為中心的ＩＴ時代邁向以數據流為中心的ＤＴ時代。屆時，數據將不再只是一個字符，一串編碼，它將深刻地影響我們的生活、學習和工作，甚至還會改變我們的認知和思維方式。對企業而言，運用大數據技術創新企業管理模式，解決企業現行管理難題，以保持企業持續健康發展，具有重要現實意義。

２現行企業管理難題

２．１數據孤島問題嚴重

隨著互聯網的蓬勃發展，２０世紀９０年代中后期的企業開始著手內部信息系統建設。限于當時的技術水平和認知觀念，許多企業并沒有形成一套完整的內部信息化解決方案。而是每一個部門根據自身業務需求，建立一套信息系統。從企業業務流程的一個點來看，這種模式下的業務過程是通過信息化來管控的。但從業務流程的整個面來看，其業務過程是被劃分為多個不同的塊進行處理的。且塊與塊之間數據傳輸并不暢通，需要大量的人為干涉。信息系統確實有效提高了員工的工作效率，為企業積累了大量的過程數據財富。但由于部門壁壘，通常情況下，對外公布的數據都是經過各個部門內部分析處理過的。這些數據通常是與該部門業務相關的結果數據。大量的該部門認為無價值的或不相關的過程數據被屏蔽。而能讓這些貌似無用的數據產生巨大價值的其他部門卻根本不知道這些數據的存在。或者就算知道這些數據的存在，想要獲取這些內部數據，也必須要與該部門管理者達成一致協議才行。這種管理模式不僅大大降低了數據的流通速率，嚴重破壞了數據鏈的完整性，甚至還會丟失一部分有用數據。各個子系統間信息的不實時、不完整嚴重影響了企業管理的科學發展。

２．２知識傳承困難

知識管理一直是企業管理中的一個難題，很難依靠制度和傳統的技術來解決。首先，雖然很多企業建立了統一的企業知識管理系統，但是里面存儲的知識大多都是從各個子單位搜集來的已固化信息。盡管有些員工也會根據自身工作需要自發上傳資料，但這部分資料的內容和格式都沒有統一標準。它們大多都是半結構化或非結構化數據，傳統技術很難將這類資料形成知識。其次，當代企業大量的知識還是離散地存儲在各個信息化系統、個人辦公電腦、檔案館的紙質文件以及某些員工的頭腦中。這種形式的知識存儲不僅耗費了大量人力、物力以及財力，增加了人們搜尋有效知識的時間成本，還大大降低了人們的工作效率。再者，如果企業內骨干員工突然離職，他所負責的大部分業務資料和數據就有可能會遺失，這樣不僅浪費企業資源還會延緩企業發展進程。最后，由于企業內部沒有形成完整的知識體系，新員工入職時只能做一些簡單的雜事或者跟著老員工一步一步學習，很難快速進入工作狀態，人才培養效率低下。

２．３基于經驗和結果數據的管理

傳統的金字塔式組織結構，注重層級管理，逐級上報。在這種結構下，企業的管理決策模式往往是集中式的。大多數的管理決策由企業高層甚至是最高管理者憑借個人工作經驗或依據下屬上報的企業運營結果數據制訂。雖然這種模式下的決策也有數據支撐，但是這些數據大多源自企業內部信息系統，主要是企業的一些運營狀態數據和財務數據，通常只有結果信息。且經過層層審批的數據，沒有形成完整的數據鏈，也無法對其真實性進行追溯校驗，往往會有所失真。在這種情況下，企業的管理決策由少數人決定，而決策所依據的數據也是片面的。這種帶有運氣成分的企業管理模式降低了管理決策的準確性，增加了決策風險，有時甚至會給企業造成巨大的經濟損失。

３企業管理發展方向

３．１主數據管理

主數據是指經過清洗的參與企業業務活動的標準化和規范化的數據。主數據并不是所有信息系統的唯一數據庫，而是意味著所有的數據都可以在主數據中找到唯一有效版本。主數據管理不產生新數據，僅保存各系統按規則推送的數據，并校驗數據的唯一合法性。由于很多數據具有多個來源，內容沖突，雜亂無章，企業在進行大數據處理時，需要對這些數據進行清洗。因此，主數據管理尤為重要。例如，企業內部可能會存在多個信息系統，而每個信息系統都會涉及企業組織機構。在沒有主數據的情況下，若組織機構變更，每個信息系統均需調整一次組織機構信息。這樣不僅耗費大量的人力，還會因維護人員習慣不同或使用簡寫等問題，導致各系統間組織機構表述不統一。而這時如果再按組織機構來處理不同系統間的數據，就會存在因機構不能對應而造成的數據缺失問題。管理主數據以確定唯一合法的數據來源，具有重要意義。一旦數據因業務需求發生變更，其原系統將變更后的數據推送到主數據，其他系統則可以從主數據同步最新的相關數據。這樣不僅降低了人為干涉產生差錯的頻率，提高了數據的規范性，也為數據分析打下了堅實的基礎。

３．２知識挖掘與管理

在大數據時代，學習型的組織是企業在當前競爭激烈的社會中屹立不倒的重要基石。知識作為企業的無形資產，是推動企業發展的動力，對企業的管理決策和發展具有重要影響。管理大師彼得?德魯克指出，“在新的經濟體系內，知識并不是和人才、資本、土地相并列的社會生產資源之一，而是唯一有意義的資源，其獨到之處，正在于知識是資源本身，而不僅是資源的一種。”因此，如果企業要保持長期穩定健康發展，就必須運用科學的方法挖掘和管理企業知識。企業采集和存儲大量的數據，使用大數據技術進行分析，抑或是對現有知識進行二次挖掘，可以識別出有效的，新穎的和潛在有用的知識。這樣不僅豐富了企業的知識庫，還釋放了大量的對數據進行標準化和結構化的人力資源。例如，在制造企業中，一個產品的最終性能可能和一個或多個貌似與該性能不相關的參數有關，但傳統的數據處理技術很難識別這些有用信息。然而，只要有足夠的樣本數量，運用大數據技術就可以輕易地挖掘出不同參數與產品性能之間的關系。因此，現代企業應主動運用大數據技術，對知識進行科學地挖掘與管理，以促進企業持續健康發展。

３．３基于完整數據鏈的運營和決策

隨著大數據技術的成熟，企業處理數據的能力得到空前提升，甚至出現了專業數據服務公司。企業可以訪問的數據范圍越來越廣，數量越來越大，類型越來越豐富。能夠支撐企業決策的數據越來越多，也越來越真實。基層員工也獲得了更多的參與企業重大決策的機會，企業傳統的金字塔組織結構也逐漸在瓦解，網絡化的節點型組織架構模式正在建立。在這種背景下，企業管理者也清楚地認識到，僅憑結果數據和少數人的集中決策已不能滿足現代企業的管理需求。深入探尋市場和企業內部數據產生的源頭，追蹤數據傳遞路徑，構建完整的數據鏈條，形成企業數據網絡，迫在眉睫。此外，充分調動普通員工參與企業決策也勢在必行。以數據網絡為基礎，員工眾智為利刃，才能切實減少企業決策風險，提高企業優秀競爭力。

４結論

對企業管理而言，大數據不僅是一種技術，更是一種改革思路。在大數據環境下，企業的組織機構、決策模式、數據類型和知識體系等都發生了重大變化，為企業管理提供了新思路新方法。大數據技術的發展才剛剛起步，企業只有在思想上充分重視，工作中不斷實踐，才能抓住這一歷史機遇，從而捕獲先機，贏得健康、持續、穩定的發展。

參考文獻

［２］工信部．大數據產業發展規劃（２０１６－２０２０年）［Ｒ］．北京：工業和信息化部，２０１６．

［３］朱寬勝．互聯網金融發展的現狀、問題以及風險防范研究［Ｊ］．經濟研究導刊，２０１４，（３４）：７７－７８．

［４］王爽．淺析企業在金字塔式結構下的組織結構優化［Ｊ］．商場現代化，２００７，（１８）：７４．

［６］彼得?德魯克．２１世紀對管理的挑戰［Ｍ］．北京：機械工業出版社，１９９９．

［７］趙淑媛．淺析數字檔案信息資源的知識挖掘技術［Ｊ］．蘭臺世界，２０１７，（Ｓ１）：３６－３７．

作者:羅倩文 單位:民辦四川天一學院