大数据背景下企业经营管理的困境与对策思考

大数据背景下企业经营管理的困境与对策思考

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1、大数据背景下企业经营管理的困境与对策思考  摘要:伴随着社会发展,科技进步,中国各个领域有了较大的发展,人们的生活水平与生活质量都有了较高的提升,企业发展在此过程中具有十分重要的作用。企业经营管理中,最关键的任务是对数据的分析与处理。大数据时代的来临,给现代企业经营管理带来了巨大的冲击,企业经营管理出现一些困境,传统的模式和守旧的理念已经无法跟上大数据背景下企业经营管理的要求。大数据时代的来临虽为企业带来一些经营管理上的困境,但同时也给企业带来了提高市场竞争力的契机。在这个新时期,企业是否能有效利用和开发大数

2、据潜在的价值,决定了企业能否占领市场高地,获得更多的经济效益。因此,如何运用大数据提升企业生产力,开拓大数据背景下可行的企业经营管理模式,优化经营管理决策,推动企业发展,是我们当前应该关注的问题。  关键词:大数据企业经营管理困境对策:F270:A:1004-4914(2017)10-017-03进入21世纪以来,各类新生事物层出不穷,信息技术即在各行各业得到了广泛推广,引起了各大企业发生了翻天覆地的改变,信息化的大数据应时而生,已成为企业经营管理发展的重要因素与必然因素。企业的科学、健康的发展离不开科学的管

3、理模式和先进的经营理念,但与此同时,企业的发展也促进了大数据时代在各行各业的形成与应用,企业与大数据是相辅相成的。在这个信息化程度不断加深的关键时期,极速膨胀的大数据已经成为企业最重要的经营资源。但我们应该明白,它不是企业简单地掌握数据就可以了,而是要企业有效地利用数据,通过对数据进行有效整合和分析,从而做出最科学的、最适合企业的经营决策,以促进企业的价值效益提升。想要解决大数据背景下企业的这些问题,必须要明确大数据的重要性及企业在大数据背景下出现的困境,从而探索可行的应对策略。一、大数据概述(一)大数据发展

4、大数据的发展,最早可追溯到1980年,从著名未来学家阿尔文将大数据称为第三浪潮的华彩乐章之际,大数据便悄然无声地降落于人间,逐步影响和决定着这个世界,大约从2009年起大数据已成为了互联X行业最时髦的词汇。随之而来,互联X上的数据也以每年50%的速度向上增长,差不多两年都要翻上一番,就当前数据而言,90%以上的数据都是近几年产生出来的。此外,这里所说的大数据并不像我们所想象的那样简单,它不单单是指互联X上聚集的信息,也包括世界上很多的相关数据信息,诸如:汽车、电表、工业设备上的许多数码传感器,随时记录与传递有

5、关运动、位置、温度、湿度、震动甚至是大气中化学物质的变化等,这些不断变化的生息,无时无刻不在产生着巨大的数据,大数据时代已经成为当今世界不容忽视的新时代。从2009年到2012年,经历了艰难历程之后,大数据终于迎来它的辉煌时代,在众多领域中掀起了一场举世瞩目的变革巨浪。借着大数据时代的浪潮,各行各业蓬勃发展,世界各资源也提高了其利用价值。但其实我们都明白,大数据的核心价值不是堆砌软硬件,收集数据,而是在于挖掘数据中所蕴藏的信息价值。然而从海量的大数据中提取有用的信息、有利的价值,对X络信息及数据综合处理能力是

6、一个巨大的挑战。因此,针对不同领域的大数据,其应用大数据的模式也会有所不同,企业大数据的研究即是企业对经营管理模式研究的策略思考。(二)大数据意义大数据一般概念是指诸多由搜集而来的,以多元化形式存在的庞大数据库,简而言之,大数据是指传统的IT技术手段和数据库运行软件无法处理的、复杂的、海量数据的综合体。大数据的最显著的特点具有实时性,它数量大、更新快。与以前老式个人计算机、和互联X一样,随着大数据的来临,人类正步入第四波价值浪潮,对整个社会经济结构影响是巨大的。大数据时代的来临,为我国国民经济的发展提供了平台

7、,给企业传统经营管理模式带来巨大冲击。无论是社会还是企业,只要能够抓住大数据时代的发展特点,从根本上改变自身发展观念,创新发展理念,将大数据的重要特性发挥出来,才能做到有效推动企业发展。由此可见,大数据时代发展的意义巨大,大数据背景下企业经营管理不得不面临严谨的挑战,科学运用大数据,使之为企业有效服务已是企业发展的不可阻挡的趋势。二、大数据下企业经营管理的困境对于企业经营管理来说,无论什么样的时代,企业效率是企业发展的核心,企业经营管理效率是企业发展十分重要的表现因素,只有经营管理好工作,才会为企业发展提供良

8、好的环境和发展的平台。然而随着大数据时代的来临,企业在经营管理中出现了许多问题,甚至有的造成了企业经济效益的下降。(一)企业数据容量问题长久以来,企业经营管理一直遵循着传统的管理模式,这种情况下,无论是数据量的储备还是数据整合分析的程度占整体管理中所占比重并不大,甚至不需要使用信息技術与互联系即可进行统计、处理,也根本不需要担心数据的储存问题,更也不需要先进的储存设备。但随着大数据膨胀,传统的普通计

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