大數(shù)據(jù)背景下的企業(yè)創(chuàng)新管理模式研究

常金玲 劉青青

（1.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院信息科學(xué)學(xué)院，河南 鄭州 450046；2.航空經(jīng)濟發(fā)展河南省協(xié)同創(chuàng)新中心，河南 鄭州 450046）

目前，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等在社會生活中的大量應(yīng)用，大數(shù)據(jù)正在逐漸深入社會的各個方面。在大數(shù)據(jù)時代背景下，對企業(yè)傳統(tǒng)的管理模式提出了嚴峻的考驗。黨的十九大報告指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐，要建立以企業(yè)為主體、市場為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研深度融合的創(chuàng)新體系［1］。

1 大數(shù)據(jù)的相關(guān)概述

1.1 大數(shù)據(jù)的概念

大數(shù)據(jù)又被稱為“巨量資料”，這種數(shù)據(jù)具體指日常管理決策時企業(yè)使用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)管理，它是由不同信息來源的多種數(shù)據(jù)形式組合而成，對企業(yè)有一定的時效性。要想使大數(shù)據(jù)具有較強的洞察力和決策力，需要使用更先進的軟件技術(shù)，把復(fù)雜數(shù)據(jù)流整合在一起，進行分析管理。

1.2 大數(shù)據(jù)的特點

1.2.1 大數(shù)據(jù)的大量化。大數(shù)據(jù)的來源和承載方式來自于社會生產(chǎn)和人類生活的方方面面，如移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、車聯(lián)網(wǎng)等各種傳感器，數(shù)據(jù)的計算單位依次以1024倍遞增，從GB、TB、PB上升至EB，甚至是ZB。2012-2020年全球數(shù)據(jù)總量年增長率將維持在50%左右，企業(yè)數(shù)據(jù)正在以55%的速度逐年增長。經(jīng)IDC（國際數(shù)據(jù)公司）預(yù)測，到2020年全球數(shù)據(jù)總量將達到40ZB，40ZB相當于整個世界人口（到2020年為76億）全年每天觀看14.5小時的高清視頻流所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量［2］。數(shù)據(jù)量的快速增長已經(jīng)遠遠超越單個計算機存儲和處理能力，數(shù)據(jù)中心處理能力變得日益重要。

1.2.2 大數(shù)據(jù)類型多樣化。隨著傳感器、智能設(shè)備以及社交協(xié)作技術(shù)的飛速發(fā)展，組織中的數(shù)據(jù)也變得更加復(fù)雜。因為它不僅包含傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)，還包含來自于網(wǎng)頁、點擊流數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、文檔、視頻和圖像等大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，大數(shù)據(jù)總量的80%～90%為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它的增長速度比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)快10～50倍，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的10～50倍。

1.2.3 大數(shù)據(jù)的生成高速化。數(shù)據(jù)生成速度和處理速度特別快，有“1秒定律”之稱。數(shù)據(jù)在產(chǎn)生、獲取、處理、分析的過程中，速度的持續(xù)增加形成了高速的數(shù)據(jù)流，據(jù)統(tǒng)計，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的傳輸總量與20年前相比，基本上是每兩年翻一番［3］。在維克托的《大數(shù)據(jù)時代》中也提到［4］，與世界經(jīng)濟增長速度相比，數(shù)據(jù)增長速度是它的5倍，計算機處理數(shù)據(jù)能力的增長速度是它的10倍。

1.2.4 大數(shù)據(jù)的價值密度低。大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景較為廣闊，但海量數(shù)據(jù)中價值密度較低，例如在連續(xù)不間斷的視頻監(jiān)控中，具有利用價值的信息很短僅有幾秒，導(dǎo)致造成數(shù)據(jù)大量生成，數(shù)據(jù)價值密度低的問題。因此，對大數(shù)據(jù)的挖掘和分析顯得尤為重要。通過在大量數(shù)據(jù)中尋找相關(guān)性、模式和其他有用的信息，應(yīng)用到科研、經(jīng)濟和社會生活等方面，促進各個領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新，對未來趨勢與模式的可預(yù)測分析和深度復(fù)雜分析，幫助企業(yè)更好地應(yīng)對外界環(huán)境變化，并做出更明智的決策。

2 大數(shù)據(jù)時代企業(yè)傳統(tǒng)管理模式的弊端

由于受到傳統(tǒng)觀念和外界環(huán)境的影響，在我國很多企業(yè)中，與大數(shù)據(jù)時代不符的傳統(tǒng)管理模式仍舊存在，對企業(yè)的發(fā)展造成了負面影響。

2.1 企業(yè)管理停留于對大數(shù)據(jù)的表層認識

依據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》表明，目前除了6.9%的企業(yè)外，大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)認可了大數(shù)據(jù)創(chuàng)造的高價值。但是，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到實際管理決策中的企業(yè)卻很少，大多數(shù)企業(yè)僅停留于表面認識，企業(yè)利用數(shù)據(jù)的情況如下圖1所示。據(jù)預(yù)測，到2017年全球有超過85%的財富500強企業(yè)將在大數(shù)據(jù)競爭中失去優(yōu)勢，這種發(fā)展趨勢在國內(nèi)同樣不可避免。尤其在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)和數(shù)據(jù)分析方面，現(xiàn)代中國大部分企業(yè)面臨著挑戰(zhàn)，根據(jù)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)調(diào)查，目前國內(nèi)大部分企業(yè)的系統(tǒng)架構(gòu)在應(yīng)對大量數(shù)據(jù)時均有擴展性差、資源利用率低、應(yīng)用部署復(fù)雜、運營成本高和高能耗等問題。

圖1 數(shù)據(jù)管理及使用情況

2.2 未掌握先進分析技術(shù)，難以提取核心價值

面對呈爆炸態(tài)增長的數(shù)據(jù)，企業(yè)做出戰(zhàn)略決策時常常會受到干擾，難以快速提取核心價值，因為傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)在復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境中，難以發(fā)揮有效價值。隨著信息技術(shù)的不斷進步，各種新技術(shù)逐漸興起，例如：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱BI）最早由加特納集團在1996年提出，它依據(jù)企業(yè)的預(yù)定業(yè)務(wù)目標，通過信息管理、數(shù)據(jù)挖掘、知識管理和人工智能等多學(xué)科領(lǐng)域的應(yīng)用，探索、識別和挖掘隱藏的知識系統(tǒng)，對企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供幫助［5］。另外，對于Hadoop、Storm、Apache Drill、Rapid Miner、Pentaho BI等大數(shù)據(jù)管理的先進軟件以及平臺，很多企業(yè)處于觀望階段，并未掌握和普遍使用。

2.3 企業(yè)共享數(shù)據(jù)平臺建設(shè)不足

由于企業(yè)的擴展性發(fā)展，同一企業(yè)存在著多種不同的產(chǎn)業(yè)和業(yè)務(wù)，各產(chǎn)業(yè)依據(jù)各自的需求，建立了不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被存儲在不同的數(shù)據(jù)庫中，這樣就造成了不同業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)處于割裂狀態(tài)，難以實現(xiàn)共享和關(guān)聯(lián)。同時，不同企業(yè)建立了各自信息數(shù)據(jù)庫，各企業(yè)之間無統(tǒng)一的處理系統(tǒng)和導(dǎo)入導(dǎo)出接口，不同企業(yè)間存在的業(yè)務(wù)需求缺少共享渠道，但同行業(yè)基本信息卻相同，因而造成了數(shù)據(jù)重復(fù)處理。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，實現(xiàn)跨業(yè)務(wù)、跨企業(yè)平臺數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與整合，才能夠確保企業(yè)戰(zhàn)略決策更加科學(xué)合理，這是目前企業(yè)面臨的巨大問題。

3 大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)創(chuàng)新管理模式的必要性

大數(shù)據(jù)時代背景下，對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是增值經(jīng)濟價值的關(guān)鍵，因此企業(yè)需要創(chuàng)新經(jīng)營管理模式。

3.1 為決策提供科學(xué)支持，提升核心競爭力

在大數(shù)據(jù)背景下，利用電子軟件技術(shù)等對數(shù)據(jù)群進行搜索、比較、分析、加工并歸納總結(jié)［6］，企業(yè)以組織利用分析后得到的信息為依據(jù)，搜集與本企業(yè)經(jīng)營有關(guān)的數(shù)據(jù)，使用數(shù)學(xué)方法進行分析與建模，構(gòu)建企業(yè)科學(xué)戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)；同時，從企業(yè)業(yè)務(wù)以及同企業(yè)經(jīng)營相關(guān)的數(shù)據(jù)信息中，挖掘其背后隱藏的經(jīng)濟價值，不但幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品，還能促進企業(yè)數(shù)據(jù)信息的高效增長，提升企業(yè)核心競爭力。

3.2 提高企業(yè)管理決策的速度

大數(shù)據(jù)能夠隨著社會結(jié)構(gòu)的不斷變化，使許多數(shù)據(jù)不再趨于靜止不動，而是更加具有動態(tài)感［7］。這些數(shù)據(jù)不僅包含維護公司顧客關(guān)系的日常管理數(shù)據(jù)，還有來自社交媒體、電子商務(wù)網(wǎng)站、顧客來訪紀錄等其他來源的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)價值變更快，如下圖2所示。但當前很多企業(yè)仍然遵循傳統(tǒng)的決策程序，通過基層市場數(shù)據(jù)搜集，調(diào)查取證，中層進行數(shù)據(jù)分析、制定方案，最后由高層評估方案和選擇最終方案，這種決策程序復(fù)雜，耗時較長，往往使企業(yè)對大數(shù)據(jù)帶來的變化反應(yīng)過慢，錯失調(diào)整的良機，給企業(yè)造成巨大經(jīng)濟損失。企業(yè)只有利用互聯(lián)網(wǎng)先進技術(shù)，簡化流程，創(chuàng)新戰(zhàn)略決策模式，搶占市場先機，才能提高企業(yè)管理決策的速度。

3.3 提高企業(yè)的商業(yè)智能化程度

圖2 數(shù)據(jù)價值的變更

企業(yè)商務(wù)智能化的信息平臺，是建立在聯(lián)機集中處理分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)之上，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)跨業(yè)務(wù)合作。同時，它可以集合企業(yè)的經(jīng)濟生產(chǎn)效益，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟背后隱藏的價值規(guī)律，為企業(yè)管理者提供新的知識，增強競爭性。例如：企業(yè)充分利用大數(shù)據(jù)，對大量消費者提供的產(chǎn)品或服務(wù)進行精準營銷定位，分析各類客戶的特征和喜歡購買商品之間的聯(lián)系，對促銷活動或向客戶提供的商品做服務(wù)轉(zhuǎn)型，這些都會無形中增加企業(yè)的經(jīng)濟效益。

4 企業(yè)的創(chuàng)新管理模式研究

隨著大數(shù)據(jù)的深入發(fā)展，其為企業(yè)提供了更為深刻、全面的洞察能力和前所未有的空間與潛力。企業(yè)管理者必須及時轉(zhuǎn)變管理思維，創(chuàng)新企業(yè)管理模式，這就決定著大數(shù)據(jù)環(huán)境下的企業(yè)管理創(chuàng)新模式與傳統(tǒng)模式有著諸多的不同，如下表1所示：

4.1 改變傳統(tǒng)決策方式，基于數(shù)據(jù)決策和運營

表1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下與傳統(tǒng)的企業(yè)管理創(chuàng)新比較

傳統(tǒng)的管理決策方式主要依據(jù)管理者積累的管理經(jīng)驗，而在大數(shù)據(jù)時代下，依據(jù)數(shù)據(jù)分析所做的決策更加具有科學(xué)性，企業(yè)管理者通過建立的數(shù)據(jù)管理平臺，對收集到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行整理決策［8］，這在一定程度上可以預(yù)防潛在風險的發(fā)生。例如：法國電信Orange集團旗下的波蘭電信公司，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，收集客戶每天的百萬個電話記錄，依據(jù)打電話對象和打電話頻率把客戶分為不同的種類，通過數(shù)據(jù)管理工作的監(jiān)測和監(jiān)控，幫助電信服務(wù)供應(yīng)商深入洞悉一系列問題，從大量客戶中快速識別出金牌客戶、預(yù)流失客戶和潛在客戶，針對不同的客戶，對提供實時化產(chǎn)品信息展示和服務(wù)方式進行決策［9］，公司通過這一方式，客戶流失預(yù)測模型的準確率提升了47%。

4.2 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，創(chuàng)新客戶價值模式

市場調(diào)查是了解市場的傳統(tǒng)方法，但隨著數(shù)據(jù)的快速增長，這種方式具有滯后性，跟不上市場變化。大數(shù)據(jù)時代，通過在線關(guān)注市場的動向變化，拉近與消費者的距離、深刻理解需求、高效分析信息并做出預(yù)判。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶消費愛好和意愿，推送其可能感興趣的優(yōu)惠信息；整合每個地區(qū)消費者行為以及綜合消費者在社交媒體上對某產(chǎn)品的評價，了解客戶資源優(yōu)勢，為其提供本地化特色服務(wù)；精確劃分出不同地區(qū)、不同消費群體的購買畫像，以數(shù)據(jù)來驅(qū)動制定化，具體模式如下圖3所示。針對不同的情況做出不同的決策，清晰掌握消費者的需求、數(shù)量、消費及帶來的利潤情況。例如：在電商中，亞馬遜利用大數(shù)據(jù)確定消費者的消費形式，消費習慣，為每一個客戶制定個性化服務(wù)專屬頁面，提供客戶感興趣的商品，這種創(chuàng)新模式獲得的企業(yè)效益比同期可增長27%［10］。

圖3 產(chǎn)品消費與用戶匹配

4.3 加強產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)管理人才

產(chǎn)學(xué)研的緊密結(jié)合可以提升智力因素和高科技成果在經(jīng)濟增長中的決定作用，使高校大數(shù)據(jù)的研究成果在企業(yè)中得到應(yīng)用，變理論為實際效益，從而推動區(qū)域經(jīng)濟的增長，而其中，專業(yè)的數(shù)據(jù)技術(shù)人員是充分發(fā)揮企業(yè)信息數(shù)據(jù)作用的重要基礎(chǔ)，可以通過企業(yè)高校協(xié)作的模式培養(yǎng)人才。例如：清華大學(xué)交叉信息研究院和微軟亞洲研究院合作開設(shè)了《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與應(yīng)用》課程［11］，介紹大數(shù)據(jù)相關(guān)方向的前沿研究進展和最新成果，并展示微軟亞洲研究院在大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用方面的若干實例，學(xué)生們也有機會在微軟的Azure云計算平臺上完成課程實驗。為企業(yè)培養(yǎng)兼?zhèn)錉I銷能力、數(shù)據(jù)處理能力、企業(yè)運營管理的高素質(zhì)人才，這部分人才在重要的戰(zhàn)略性決策中發(fā)揮作用，為管理者提供決策的新思路。

4.4 采取業(yè)務(wù)驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動“雙驅(qū)動”創(chuàng)新策略

傳統(tǒng)的企業(yè)管理模式主要為發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，即問題驅(qū)動型策略［12］，但這種策略具有一定的風險性，因為在尋求新方案的過程中，管理中的問題疏忽已經(jīng)造成了經(jīng)營危機，與數(shù)據(jù)時代不相適應(yīng)。傳統(tǒng)的決策也以業(yè)務(wù)驅(qū)動為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，依據(jù)業(yè)務(wù)需求驅(qū)動業(yè)務(wù)進程同樣適用，以便科學(xué)安排業(yè)務(wù)流程等模式。同時，依據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果作為決策的創(chuàng)新管理模式，為企業(yè)提供了新的思路，即數(shù)據(jù)驅(qū)動。因此，企業(yè)應(yīng)構(gòu)建的決策“雙驅(qū)動”模型如圖4所示：

4.4.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境。企業(yè)日常工作時時刻刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，分為內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、web數(shù)據(jù)、機器數(shù)據(jù)；外部數(shù)據(jù)如社會化媒體數(shù)據(jù)、移動商務(wù)數(shù)據(jù)等。二者構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的工作環(huán)境，通過企業(yè)的內(nèi)部信息管理系統(tǒng)存儲在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中。

4.4.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動階段。通過數(shù)據(jù)抽?。‥）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（T）、數(shù)據(jù)清洗（C）和數(shù)據(jù)裝載（L）等技術(shù)處理［13］，對數(shù)據(jù)進行存儲加工和挖掘。然后，利用可擴展的存儲系統(tǒng)，把研究的大量相關(guān)性數(shù)據(jù)通過尋找特定模式，建立數(shù)據(jù)庫并存儲其中，為業(yè)務(wù)利用作準備。

4.4.3 業(yè)務(wù)驅(qū)動階段。依據(jù)企業(yè)實際業(yè)務(wù)需要從數(shù)據(jù)庫中抽取價值信息，分析、設(shè)計、選擇并實施信息系統(tǒng)，建立以流程為中心的面向解決方案框架，以滿足企業(yè)的實際業(yè)務(wù)需求，驅(qū)動企業(yè)業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)又會產(chǎn)生新的大數(shù)據(jù)環(huán)境，循環(huán)反饋。

圖4 “雙驅(qū)動”的企業(yè)創(chuàng)新管理模型

5 結(jié)語

大數(shù)據(jù)環(huán)境正在改變?nèi)藗兊恼J知方式與生活方式，未來企業(yè)要不斷依靠新的理念和新的技術(shù)，結(jié)合國家有關(guān)研究機構(gòu)的優(yōu)勢與特色，對大數(shù)據(jù)獲取方式、組織與管理、關(guān)聯(lián)與發(fā)現(xiàn)、分析與可視化等方面進行研究，探索大數(shù)據(jù)的潛在發(fā)展前景與效益，研究大數(shù)據(jù)的協(xié)同創(chuàng)新、科研模式變革、服務(wù)模式、產(chǎn)業(yè)化探索等問題，為國民經(jīng)濟持續(xù)、穩(wěn)定、協(xié)調(diào)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。

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