【摘要】本文旨在通过在对大数据定义和性质详细解读的前提下，明确在大数据时代背景下企业管理所面临的机遇和挑战，并指出大数据可以实际运用在企业财务管理、人力资源管理及营销管理中的途径和方法。
【关键词】大数据 企业管理 机遇 挑战
一、大数据的定义及性质
大数据，是指涉及的资料量的规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，亦即它是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。
大数据的特性包括：第一容量大。数据中的非结构数据比结构数据增长快10～50倍，占数据总量的80%～90%。第二格式多。数据具有很多不同的形式，如文本、图像、视频、机器数据等，没有固定的模式且模式不明显，而且语法或句义也并不连贯。第三价值高。通过对大量不相关信息的提纯，可以对未来趋势进行可预测分析，或者进行深度复杂分析。第四速度快。可以立竿见影的对数据进行实时分析。通过对其特性的分析，可见利用大数据的实质也就在于对大数据内部信息的关联、挖掘，通过对大量数据的整合和分析，发现新知识、创造新价值，带来新发展。在新在监管体制日益完善，企业管理制度逐渐固化，资源又日益匮乏的年代，要想利用有限的资源获得最大的收益，充分利用信息等无形资产提高企业的软实力至关重要。信息时代的竞争，已经从劳动生产率的竞争转变为知识生产率的竞争。数据是信息的载体，是知识的源泉。所以，基于知识的竞争，将集中表现为基于数据的竞争，这将成为经济社会发展的必然，大数据的商业价值也显而易见。
二、大数据时代企业管理的机遇
那么，大数据时代的企业管理会得到哪些前所未有的机遇呢？
（一）从大数据中充分及时的挖掘顾客的需求
大数据的出现使得人们不再需要通过调查问卷等形式来了解客户群，对大数据的利用和整合使得人们能清楚地看到顾客的偏好。比如，在网络购物盛行的今天，我们经常在邮箱中收到根据我们的偏好所推荐的产品等信息，而这些偏好信息从哪里来，当然是根据我们在网络购物中所浏览的产品、收藏的产品以及订单购买的产品。而商家通过网络平台，可以很轻易的收到这些信息，根据这些信息，不仅可以向顾客推荐降价优惠产品，也可以调整自己的生产库存量，产品设计倾向，还可以在顾客的消费评价中找到需要改进的地方。在这种情况下，与其说是方便了消费者，更是为商家提供了一条捷径。
（二）针对客户的需求和评价随时对产品做出改进
对大数据的应用和分析可以使生产者们可以了解到顾客需要什么以及什么时候需要，针对他们对已购买商品的评价可以对已生产的产品做出改进，针对产品需求的发展趋势可以对做出新的产品设计。最重要的是，这些信息通过大数据是可以及时收集到的。所以，在现代的消费者导向市场，对大数据的应用更是势在必行。当然，大数据对于生产者的有用性，不仅适用于线上产品生产商，同时也适用于线下产品生产商。也就是说，获取大数据信息既可以通过直接的途径，也可以通过间接的途径。
（三）寻找新的市场和商业机会
通过利用大数据，企业甚至可以预知顾客尚未提出的需求，而这通过企业掌握的数据模式和回归分析即可实现。大数据也可以帮助企业发现哪个市场适合首先推出新产品。
（四）高效节约的组织管理企业
通过对企业所掌握的大数据的分析，可以轻易地发现组织管理中效率较低的地方，从而改进目前的管理制度设计和方法，使得企业管理变得更加高效。特别是在物流业中，将道路状况、交通信息和天气条件以及客户的位置结合起来进行配送安排，可以大大减少资源的浪费。比如，沃尔玛的成功即源自于其对大数据的成功应用，它的采购、库存、订货、配送和销售已实现一体化，在节省很多时间的前提下，加快了物流的循环。高效的运行效率，使其总是先人一步，进而从激烈的市场竞争中脱颖而出。
（五）加强企业风险管理
对企业经营的各个过程进行风险预测、风险监督和风险控制是企业管理的一个重要方面。利用大数据，可以针对企业的生产经营以及接触的客户或供应商确定其风险类别。特别是在保险业，对大数据的应用可以确定客户在未来可能的损失，帮助保险公司以恰当的价格和时间范围为客户提供恰当的产品，并降低索赔成本和避免客户骗保行为。当然，在除了保险业以外的其他行业，该项技术应用都是非常有用的，对于向外界提供贷款的金融行业来说，利用大数据对客户进行全方面分析，也是当务之急。
三、大数据时代企业管理的挑战
大数据除了为企业管理提供了很多机遇，又为企业管理带来哪些挑战呢？
全球各国企业对大数据应用的迫切需求，也突显出了一个严重的问题，就是各国普遍缺乏数据科学家，国内对大数据的应用虽然才刚开始，但也需要面临这些重大挑战。
（一）数据分析人才不足
企业对于大数据的应用首先要对大数据进行处理才能实现，而在对大数据的处理环节，数据科学家是能否点燃大数据价值的关键。通过数据科学家对数据关系的重新建构，赋予数据新的意义，才能为企业所利用，构筑企业核心竞争力。
但是，成为合格的数据科学家，必须同时具备3种能力：一是熟悉数据分析工具操作。二是熟悉企业业务运作细节。三是具备数据勘探知识。所以，可以同时具备这3种能力专长的人才，还是非常稀缺的。目前国内所有的数据分析师，他们都擅长于为已经发生的问题找出问题源头并排除问题，却大都缺乏发掘未知问题的能力。所以，企业在对大数据进行处理的过程中，大多需要国外顾问飞来国内解决问题，而这所花费的时间与成本，也让大数据处理的效益大打折扣。更根本的是，国内的企业长期以来对于数据的价值都没有充分的认识，也没有依赖数据做出决策的习惯，甚至很多还忽视数据的存在，所以，很多企业都没有长期性的保留数据与应用数据的计划，这也使得数据分析的前提都难以满足。 （二）数据存储能力的限制
从大数据的定义中可以知道，大数据是指所涉及的数据量的规模巨大到无法通过人工在合理时间内进行获取、管理、处理并整理成为人们所能解读的信息。视频作为数据体量最大的一部分，数据量也正以55%的速度逐年增长。目前单节点的存储设备已无法满足很多企业巨大数量的视频监控数据的管理需求，其发展也很难跟上数据的增长速度。目前视频文件的存储主要存在以下三个问题：第一存储设备管理接口不统一。第二存储资源的管理和分配制度还需补充完善。第三以文件系统为核心的数据存储方式存在很多弊端，例如，写文件会导致文件系统元数据区频繁的持续更新，从而导致文件系统的元数据区被损坏，进而导致文件系统不可用。视频存储的重要性因其作为图像数据和报警事件记录的基础载体不必多说，其存储的需求已经不是一台或几台设备就能够满足，我们需要的是建立一个平台来作为解决方案。但是这些条件，目前还难以满足。
（三）数据安全的隐患
虽然海量信息的集中存储会使数据的分析处理更加便捷，但在管理不当的情况下，反而容易导致数据泄露、丢失或损坏，继而使得企业利益遭受重大损失。数据安全的威胁长期存在，研究表明，目前在泄密事故中由内部人员所导致的泄密事故占75%以上，虽然通过管理制度规范、访问控制约束以及审计手段威慑等防护措施能在很大程度上降低内部泄密风险，但在个人灵活掌握终端的情况下，这些防护手段仍然很脆弱。一旦终端信息脱离组织内部环境，泄密情况就很可能会发生。所以，为了保护信息的安全，必须采取更完善的措施对信息进行加密，才能实现整个信息生命周期的有效保护，从根本上解决数据泄密的问题。
综上所述，对于企业来说，大数据既是机遇也是挑战，大数据中所潜在的巨大价值必然会掀起一场商业模式和管理决策的深刻变革。企业在大数据时代为了获得领先优势，必须转换思维，变革管理模式，充分、有效地利用大数据，挖掘其中蕴含的附加价值，力求在瞬息万变的全球化经济环境中赢得竞争，发展壮大。
四、如何在企业管理中正确应用大数据
大数据的兴起会颠覆既有的企业管理体系。简单的来说，大数据就是打破存储壁垒，对企业多年积累的业务、财务、市场和人事等方面的信息进行深入挖掘和分析，从而发现阻碍业务发展的症结所在，从而对症下药，解决问题。
（一）财务管理中大数据的应用
在大数据时代，首席财务官的工作职责已经从管理财务延伸到企业整体绩效的提升。他们可以利用各种数据分析工具对企业进行分析，从而将有限的资源配置在高增长领域，并且制定行之有效的财务流程对企业进行现金流管理、兼并管理及风险管理等。
以前，企业在大力推行财务管理的信息化和标准化时，主要强调要内部统一标准的建立，以确保财务和业务信息的统一。但在大数据的条件下，由于数据采集和分析的工具更为先进，在数据格式不统一的情况下仍能对其进行高效分析，这也就为原本信息基础架构很差的企业提供了转型升级的机会。
此外，在大数据时代，企业财务转型升级的大势所趋是管理会计与财务会计的融合。如今在数据环境下，财务领域的不断崛起会是企业在激烈的市场竞争中的最强有力的支撑者，而财务也是最擅于从大数据里发现未来发展机遇和趋势的开拓者。管理会计与财务会计的融合必能使得财务成为数据挖掘利用的强者，一方面为企业经营管理者作出决策提供科学依据，另一方面也为企业面对大数据的冲击提供了有利武器。
（二）人力资源管理中大数据的应用
全球范围内大数据处理技术应用的迅猛增长，将整个社会推动进入到大数据时代。而大数据处理技术本身也将成为中国人力资源管理与招聘行业制胜的重点。近年来，在人力资源管理与招聘行业中，以大数据技术为支撑的产品和解决方案在全球范围得到了快速增长。人力资源行业企业开始通过出售经过分析处理的商业报告来获取收益，这种新的商业模式的出现就是基于对商品化的大数据的应用。与此同时，人力资源管理与招聘行业的大数据处理技术还得到了一些欧美政府部门的注意。据此，伴随大数据时代的来临，中国的人力资源管理与招聘行业也会而告别过去依靠市场投入驱动增长的粗放发展模式，进入以技术竞争，尤其是以大数据技术为代表的高壁垒竞争时代，从而使这个行业的发展更加成熟。
事实证明，利用大数据下研发的智能系统可以帮助人力资源管理从经验模式逐步转化为事实数据模式，从而让人力测评逐渐由主观经验测评转向数据建模测评，测评结果也将更加客观可靠。而所谓的大数据人力资源智能系统，它主要解决的问题是利用数据对整个人力资源过程进行控制分析，即通过建立一系列基于企业人力资源管理过程的数据分析模型，利用智能系统强大的分析统计功能和丰富的展现形式等特点，实现对企业人力资源管理分析决策的支持。这个人力资源智能系统可以通过其多维数据仓库功能进行数学建模，提高人力资源管理决策分析效率，使得人力资源管理体系能够不断找到问题所在，从而不断进行调整和优化，以更好的支撑企业发展和满足企业整体发展战略的需要。
在数据爆发的时代背景下，每个企业都已经重新开始确立自己的定位，将对数据资源的整合及分析归置到核心战略中，并据此衍生出一系列新的产品和服务。各大招聘网站也利用先进的大数据技术，研发出了一系列以社交网络和大数据技术为基础为企业招聘提供服务的产品。也有一些公司通过提供人力资源管理解决方案和行业宏观分析报告，包括将这些方案和报告提供给猎头、企业人力资源管理部门、媒体、政府等来获得收益。例如Wanted Analytics和Forensic JobStats这两家公司的做法就比较典型，它们可以通过了解在哪里可以找到候选人等方法，快速确定在何处放置招聘广告，轻松填补职位空缺，帮助企业更快速的找到了合适的求职者。51job的“个人竞争力”分析即与Wanted Analytics的功能类似， 企业通过它可以直接看到投递该职位的应聘者人数、工作年限、学历等信息，这样企业就能更为直观的比较应聘者的竞争力。
（三）大数据在营销管理中的应用
从商业本质上来说，营销的过程就是就是明确需求、提供价值、完成交易、实现利润的过程。互联网金融的迅速发展，逐渐改变了消费者的消费模式和行为习惯，也迅速改变着传统的商业模式。在“大数据”时代之前，企业更多的是依靠CRM或BI系统获得顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据以及企业官网一些数据，但这些信息只能满足企业日常营销管理需求的10%，并不足以洞察和发现规律。而其他90%的数据，诸如社交媒体数据、邮件数据、地理位置数据、音频视频数据等这些不断增加的信息数据，还有逐渐广泛应用、数据量更大、以传感器为主的物联网信息，以及风起云涌的移动4G互联网信息等，这些都是大数据中所说的非结构性或者被称为多元结构性的数据，它们更多以图片、视频等方式存在，几年前这些数据一直处于被置之度外无法运用的状态，但如今在大数据能进一步提高算法和机器分析作用的情况下，这类数据竞争激烈的市场中就日益宝贵起来，它们的作用突出，也能被大数据技术所充分挖掘、运用。但目前，虽然大数据展示了非凡的前景和巨大作用，大数据营销仍面临很多问题与挑战。首先面临的问题是技术和工具困境，毕竟大数据技术还处在发展期，各方面技术并不太扎实，各项工具仍需要进一步完善。况且真正启动大数据营销，我们所面临的不仅仅是技术和工具问题，更重要的是要转变经营思维和组织架构，才可以真正开始挖掘这座数据金矿。
