大數據時代企業

『壹』 互聯網大數據時代企業面臨的挑戰

沒有人會否定疫情下數據給全國防控帶來的幫助。得益於大數據、 雲計算 、人工智慧以及5G技術的發展,數據得以更好的共享以及分析,政府、企業推出的健康碼、防疫行程卡等應用,使得人員流通、密切接觸者排查有數可依。

也沒有企業不清楚數據在這個年代對經營管理的價值。通過將數據沉澱、清洗,並挖掘、分析,企業運營效率將得以提升、成本得以優化,經營也將得以改善。

事實正是如此。在智能終端、 物聯網 以及5G的推動下,全球數據量正呈指數般增長:2010年全球數據量剛剛突破1ZB,而今年全球數據量預計將超過40ZB。相關數據表明,到2025年時,全球的數據量將達到163ZB。

數據洪流下,全球也正從IT信息時代走向DT數據時代。由大數據引發的產業變革已經開始。IDC發布的《全球半年度大數據支出指南,2018H2》曾預計, 2019年大數據與商業分析解決方案全球市場的整體收益將達到1896.6億美元,同比增長12.1%。

同時,在2019-2023年預測期內,全球大數據市場相關收益將實現13.1%的CAGR(復合年均增長率),並預計總收益於2023年達到3126.7億美元。

具體到中國大數據市場, 2019-2023年預測期內的年CAGR(復合年均增長率)為23.5%,增速高於全球平均水平。到2023年,中國大數據市場規模則將增長至224.9億美元。

盡管大數據市場前景一片光明,但真正能很好把握數據,充分發揮數據價值的企業,往往是少數在技術、資本、人才均占據優勢的行業領導者。

而絕多數長尾企業,本就在行業競爭中處於劣勢,在大數據產業變革中,盡管知道數據對經營管理那麼重要。但受限於運營成本、人才以及技術,很難找到一款合適的工具,去抓住這些數據中蘊藏的商機。

數字經濟下的企業經營困擾

眾所周知的是,無論是國家層面「新基建」概念的提出,還是受疫情影響企業、組織加速數字化轉型的步伐,這些均代表著數字經濟時代的到來。

數據最直觀:到2021年,全球數字經濟規模將達到45萬億美元,全球數字經濟的比重將超過50%。中國是全球數字經濟的引領者之一。到2021年,中國數字經濟規模將達到8.5萬億美元,其中數字經濟所佔比重將超過55%。截止目前,中國數字經濟增速已連續3年排名世界第一。

但作為數字經濟的推動者,企業在面對錯綜繁雜的 互聯網 大數據時,依然不能採取行之有效的方案,將其妥善的用於經營管理。具體來看的話,企業在藉助互聯網大數據幫助經營管理時面臨的挑戰主要在以下幾方面:

一是缺乏專業的市場研究工具或團隊。 相比企業現在所使用的IT技術,大數據可以說是一門新技術。對於沒有部署這一技術的企業而言,由於沒有專業的市場研究工具或者研究團隊,一方面將由於數據質量不佳面臨產品開發設計難題。

這是因為企業無法對所處的市場進行量化統計分析,如市場規模是否增加,友商最近有何動態,是否有新入局者,該市場某細分市場是否有潛在機會。同時,由於不知道市場上有哪些爆款產品、創新產品,友商的競品有何特性以及潛在市場的需求,導致企業在產品開發、策劃、推廣時沒有針對性,難以形成爆款。

另一方面導致店鋪運營效率不佳: 同樣,由於缺乏專業的監控、分析工具,企業無法對友商線上渠道布局清晰掌握,無法實現自營/經銷店鋪的批量監控、店鋪異動的自動記錄以及爆款產品的促銷復盤。並且,由於無法及時獲取用戶的吐槽、建議等,店鋪在改善運營上也存在難度。

二是部署大數據技術面臨的資金、周期等問題。 使用大數據改善經營管理是大勢所趨,所以企業要麼已經部署大數據要麼考慮部署。而在自行部署大數據技術時,不免要多方考慮,既要考慮新硬體的采購費用或者雲服務的購買費用,同時還要考慮開發人員的招聘費用,開發周期及運維等。而對 中小企業 而言,這無疑又是一項重大開支。

三是數據的安全問題。大數據技術從誕生到現在,其發展並不算太完善,因此自身安全性相對弱一些。同時,大數據平台又存在諸多組件,以Hadoop為例,至少包含了二三十個組件,這意味著黑客入侵某一個組件便可對整個組群整個平台進行控制。

不可避免,企業在開發大數據方案時需要與公司原有IT系統以及各部門數據間打通,這些入口也增加了大數據平台的安全風險。

不難看出,數字經濟時代,企業在藉助互聯網大數據改善經營管理過程中,主要面臨的便是大數據平台的部署、應用以及運維難題。

○本文節選自DOIT傳媒《釋放數據紅利 美雲智數互聯網大數據與企業掘金數字經濟》，圖片為陰山所加。

『貳』 大數據給企業帶來哪些決策

大數據對企業的作用：

1、實時准確地監控、追蹤競爭對手動態，是企業獲取競爭情報的利器。

2、及時獲取競爭對手的公開信息以便研究同行業的發展與市場需求。

3、為企業決策部門和管理層提供便捷、多途徑的企業戰略決策工具。

4、大幅度地提高企業獲取、利用情報的效率，節省情報信息收集、存儲、挖掘的相關費用，是提高企業核心競爭力的關鍵。

5、提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的「競爭情報數據倉庫」，提高核心競爭力。大數據對現代企業管理決策的影響有哪些
在目前的企業管理過程中，也逐漸對大數據時代下的企業管理與決策模式引起了足夠
的重視。結合目前的實際情況來看，企業在內外部的管理模式上涉及到的內容不斷增多，
從而呈現出了非常明顯的復雜性，這對於企業決策以及決定性關系的數據分析工作帶來了
一定的影響。文章主要針對大數據對現代企業管理決策產生的影響進行了深入的分析，並
結合實際情況提出了一些有效的應對措施，希望能為相關人員提供合理的參考依據。
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關鍵詞：大數據；現代企業；管理；決策;影響
如今，各國經濟之間實現了有效的結合，這就造成企業在發展過程中所面臨的市場竟
爭壓力不斷的增加，對於相關的企業而言，而競爭不僅體現在了企業之間，同時還體現在
了企業的管理方面。針對這種現象，對於相關的決策人員而言，一定要對目前市場環境進
行全面的了解，從而才能保證最終所做的決策具備一定的合理性。因此，一定要對大數據
的真正含義進行全面的了解，這樣才有助於企業的管理人員做出正確的管理決策，從而促
]進企業可以在未來實現更加穩定的發展。

『叄』 大數據對企業決策的影響

大數據影響了企業主體的轎頃判斷和決策，改變了企業的傳統文化氛圍和基礎立場。

大數據理念的提出，影響了整個人類社會的發展。

對於企業來說，通過大數據分析系統的應用，不僅影響了企業主體的判斷和決策，同時也改變了企業的傳統文化氛圍和基礎立場，使企業在原始積累的程度上不斷創新，催生出全新的發展領域和經營范圍，這對於企業來講無疑是有利的。

但是，如果企業管理者一味依靠大數據閉隱陸分析結果，勢必也會影響自身的判斷，使企業的攜跡發展陷入僵局。

大數據時代的到來，企業的經營主體也應該審時度勢，作出基本的戰略調整規劃。

大數據時代下企業傳統管理模式存在的弊端

1.管理人員對大數據的缺乏正確認知。

2.企業對大數據分析技術的掌握能力較差。

3.專業數據分析人才缺失嚴重。

『肆』 大數據時代對於企業的意義有哪些

第一，大數據可以增強客戶體驗。國外的亞馬遜和谷歌，以及國內的阿里巴巴，自成立以來一直將數據置於他們的中心，這已充分證明了這一點。
第二，人們可以通過數據預測客戶的行為並據此提供更合客戶口味的服務，比如，國內的天貓、攜程等。另外，所謂廣告精準投放，也和大數據有關。企業通過各種各樣的方法收集你的相關信息，或者說，你的各種上網軌跡，暴露了你的相關信息。比如你訂了某個地方的酒店，或者買了某類產品，之後這個網站可能就會推送這類地方、價格相當的酒店折扣廣告、或者該類產品以及和該類產品相關聯的產品廣告給你。

第三，數據可以提高運營效率，這對於任何企業來說都一樣，不論是IT公司還是公共服務提供商。互聯網灰色項目，例如木馬病毒，通常會降低白領25-33%的生產力，而在多個應用程序上進行有效的數據清理和數據協調則可以減少遇到互聯網灰色項目的概率。此外，當大數據和某些數據分析工具結合在一起，有助於實現更高效的跨部門工作。到時候，整合過的數據資產將會連同各種分析工具，一並提供給所有員工。這樣，各類工作人員便能藉助這些數據和分析工具，利用與其特定任務和職責相關的潛在信息更好地完成工作。就拿亞馬遜和谷歌等老牌數字科技公司來舉例，所有前線員工都會收到重要的外部數據，以便優化產品和客戶體驗。

『伍』 大數據時代，如何做好企業信息化建設

1、信息化體系要落實並匹配業務戰略。

信息化落實業務戰略往往容易成為一句口號。信息化作為一種投資，必然追求回報，因此信息化戰略規劃必須上升到如何落實企業戰略的高度上來，需要對企業戰略解碼與深度解讀是工作的前提。分析戰略落實的主要舉措、關注點，形成戰略主題集，並對每個主題分析其關鍵成功要素、衡量標准、依賴條件，基本實現路徑的梳理和分析，在此基礎上突出信息化的應用重點，並詳細分析實現的路徑，依賴條件，管理及業務變革要求，最終整合到整體信息化架構中進行通盤考慮

2、信息化建設模式由需求驅動向規劃驅動轉變。

業界仍然普遍存在信息化建設工作的驅動模式由分散的、獨立的業務部門需求進行驅動的建設模式，典型的後果是各個領域各自為戰，局部可能最優，但極難保證整體最優，後期在系統集成、數據整合等方面帶來大量問題，系統架構混亂，維護成本高，集成難度大，系統越做越「沉」，成為企業業務變革、經營管理模式調整不可突破的障礙，成為管理變革和創新的包袱。 

「規劃驅動、架構約束」是解決當前信息化工作普遍存在問題的必然選擇。信息化的具體工作不應由獨立需求驅動，而應是在整體規劃的情況下，由規劃驅動，確保整體最優，整體一盤棋，得到良好的整合和統籌。具體到單獨每一個項目或者系統推進時，在技術和實現方案層面通過完整的架構進行規范和約束，按照統一的架構進行子系統實現方案的准備和落實，確保整體架構的一致性、穩定性、靈活性。

3、雲計算、大數據、移動互聯網的應用

新技術的應用是不斷試錯和嘗試的過程，企業信息化部門不僅僅是建設者，同時也是新技術應用的研究者，導入者，對於新技術的應用建議先導入前期的研究規劃的工作，選定應用重點和模式，不斷進行試點推進。

『陸』 大數據時代，企業數據蘊藏著的商業價值

如今大數據早已不再是什麼新鮮詞，它已經被大眾熟悉，可以稱作是移動互聯時代流動的黃金。

據《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》（前瞻產業研究院發布）數據統計顯示，中國大數據產業在2017年達到4700億元的規模，同比增長30%，預計到2020年，中國大數據市場產值將突破萬億。隨著大數據市場的快速發展，企業決策人員越來越重視對大數據的利用，如何藉助大數據讓企業快速成長也成為了人們的關注重點。

大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：

客戶群體細分 ，然後為每個群體量定製特別的服務。

模擬現實環境 ，發掘新的需求同時提高投資的回報率。

加強部門聯系 ，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。

降低服務成本 ，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

對於企業來說，100條理論確實不如一個成功的標桿有實踐意義，從亞馬遜、Facebook、谷歌、LinkedIn，到騰訊、阿里、網路，都因其擁有大量的用戶注冊和運營信息，成為天然的大數據公司。

如果全球哪家公司從大數據發掘出了最大價值，截至目前，答案可能非亞馬遜莫屬。

亞馬遜也要處理海量數據，這些交易數據的直接價值更大。作為一家「信息公司」（而非國內許多電商自己定位的「零售公司」），亞馬遜不僅從每個用戶的購買行為中獲得信息，還將每個用戶在其網站上的所有行為都記錄下來：頁面停留時間、用戶是否查看評論、每個搜索的關鍵詞、瀏覽的商品等等。這種對數據價值的高度敏感和重視，以及強大的挖掘能力，使得亞馬遜早已遠遠超出了它的傳統運營方式。

亞馬遜CTO Werner Vogels早期在CeBIT上關於大數據的演講，向與會者描述了亞馬遜在大數據時代的商業藍圖。

長期以來，亞馬遜一直通過大數據分析，嘗試定位客戶和和獲取客戶反饋。「在此過程中，你會發現數據越大，結果越好。為什麼有的企業在商業上不斷犯錯？那是因為他們沒有足夠的數據對運營和決策提供支持，」Vogels說， 「一旦進入大數據的世界，企業的手中將握有無限可能。」 從支撐新興技術企業的基礎設施到消費內容的移動設備，亞馬遜的觸角已觸及到更為廣闊的領域。

推薦： 亞馬遜的各個業務環節都離不開「數據驅動」的身影。在亞馬遜上買過東西的朋友可能對它的推薦功能都很熟悉，「買過X商品的人，也同時買過Y商品」的推薦功能看上去很簡單，卻非常有效，同時這些精準推薦結果的得出過程也非常復雜。

預測： 用戶需求預測（Demand Forecasting）是通過歷史數據來預測用戶未來的需求。對於書、手機、家電這些東西——亞馬遜內部叫硬需求（Hard Line）的產品，你可以認為是「標品」（但也不一定）——預測是比較準的，甚至可以預測到相關產品屬性的需求。但是對於服裝這樣軟需求（Soft Line）產品，亞馬遜幹了十多年都沒有辦法預測得很好，因為這類東西受到的干擾因素太多了，比如：用戶的對顏色款式的喜好，穿上去合不合身，愛人朋友喜不喜歡…… 這類東西太易變，買得人多反而會賣不好，所以需要更為復雜的預測模型。

測試： 你會認為亞馬遜網站上的某段頁面文字只是碰巧出現的嗎？其實，亞馬遜會在網站上持續不斷地測試新的設計方案，從而找出轉化率最高的方案。整個網站的布局、字體大小、顏色、按鈕以及其他所有的設計，其實都是在多次審慎測試後的最優結果。

記錄： 亞馬遜的移動應用讓用戶有一個流暢的無處不在的體驗的同時，也通過收集手機上的數據深入地了解了每個用戶的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，內嵌的Silk瀏覽器可以將用戶的行為數據一一記錄下來。

以數據為導向的方法並不僅限於以上領域。對於亞馬遜來說，大數據意味著大銷售量。數據顯示出什麼是有效的、什麼是無效的，新的商業投資項目必須要有數據的支撐。 對數據的長期專注讓亞馬遜能夠以更低的售價提供更好的服務。

還有一個很典型的案例，就是幾年伴隨社區營銷火氣來的小紅書。

和其他電商平台不同，小紅書是從社區起家 。2016年初，小紅書將人工運營內容改成了機器分發的形式。通過大數據和人工智慧，將社區中的內容精準匹配給對它感興趣的用戶，從而提升用戶體驗。

如今的小紅書，已經不是簡單的社交分享了，更多的是基於後台的大數據分析和智能推送，最終形成了良好的正向閉環反饋。

通過以上兩個大數據服務案例，我們不難看出數據團隊其實是一個獨立性很強的團隊，因為他們需要完成的事情很多，這其中包含從數據源開始到數據的輸出。對研發而言，他們相當於紀檢委，需要組織協調數據的周轉，實現對數據的監控，同時也要配合研發完成一些數據聚合挖掘累開發。對業務而言，他們相當於研發，因為他們需要輸出報表和相應的產品，所以如何構建一個高效的數據團隊，對很多企業來說一直在探索，感覺隔霧看花，捉摸不清。

一個企業想要自主研發一個數據平台，創建一個數據分析團隊，會是一個很龐大的工程量。企業數據的類型大致可分為三類：

傳統企業數據： 包括CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。

機器和感測器數據： 包括呼叫記錄，智能儀表，工業設備感測器，交易數據等。

社交數據： 包括用戶行為記錄，反饋數據等。如微博、微信這樣的社交媒體平台。

從理論上來看，大部分企業都會從大數據的發展中受益。但由於數據缺乏以及從業人員本身的原因，對於中小型的初創企業來說，獨自開發的成本太高了。而有財力的傳統企業呢，也產生了大量的數據，但是數據源很亂，也沒有統一的存儲方式，更別說研發了。即使招人來做數據分析，也不知道從何下手。該怎麼辦呢？

其實，數據的價值就是從獲取數據，存儲，加工到挖掘分析，最終實現可視化，輔助商業決策。想真正去應用在企業的流程中，多少要依賴於專業的工具或平台，歸雲智能打造的大數據系統解決方案，可以幫助傳統企業完成數據化，智能化的升級改造。幫助企業建立穩定高效的運營機制，推動企業實現降本增效和業務的高速發展。

通過新興的智能技術，企業可以有新的視野，探索更寬廣的商業模式，實現最大的商業價值。產品部署使用方便，中小企業可以使用歸雲智能提供的雲服務，大型企業可以選擇私有化部署到自己的伺服器。 感興趣的總們可以訪問官網:  http://www.guiyum.com ，了解詳情。

『柒』 大數據時代如何進行企業倫理決策

建設大數據體系

要想利用大數據為企業進行決策，那麼就要搭建一個完整的大數據體系。這個體系包含數據採集、整理、安全、數據分析和數據呈現。

1) 信息採集：一般的公司都已經有自己的系統，對於自己的企業都有了一定數據基礎，對於企業的數據分析是一個基礎。通過對於公司數據的整理採集，進行大數據分析。

2) 整理、安全：是指企業把好的、安全的數據進行整理。想要做好的數據分析，那麼數據的質量是十分必要的。企業的數據分析，一定要有一個好的數據基礎，才能為決策者提供有用的依據。

3) 分析、呈現：有大量的、質量高的數據之後，就是進行數據分析。一個企業有了高質量的數據，但是只是放在那裡是無法體現其價值的，而進行數據分析，就是將數據的價值外顯，通過分析、呈現為企業的決策者提供更好的數據依據，幫助決策者進行決策。

大數據對於企業決策的意義主要體現在以下幾個方面

一是早期預警，二是實時感知，三是效果反饋。早期預警是根據大數據中顯示的情況，根據數據的狀況來幫助決策者進行決策分析。通過數據的分析來進行企業發展方向的決策。在中期可以進行大數據來描繪現實情況，幫助決策者制定計劃。效果反饋是幫助決策者了解自己的決策方向是否正確，了解公司中存在的一定風險，幫助決策者做出提前的預防。

『捌』 [普元]大數據時代的自動化企業元數據管理平台

大數據時代的自動化企業元數據管理平台 - 功能組成 http://www.primeton.com/procts/metacube/compositions_2.php

元數據分析

血統分析 與影響分析類似，血統分析是建立在企業整體元數據整合的基礎上，提供了跨IT系統、跨BI工具的元數據分析，實現以數據流向為主線的血緣追溯。血統分析的作用主要表現為以下幾個方面，提升報表信息的可信度，為企業數據的合規性提供驗證手段，幫助業務部門與IT支撐部門實現信息共享、提升協調工作效率。

問題數據分析模塊對問題數據進行檢索、分析，進而啟動問題治理流程。所以檢核結果鉛慧分析模塊是檢核系統數據質量問題暴露的窗口，更是整個數據質量平台核心價值的體現。
在本模塊中提供了對數據質量問題數據的檢索、重點關注檢核對象問題數據的監控、對問題數據數量變化的趨勢分析、對問題數據不同檢核類別的數據分布分析以及對問題數據的整體分析功能。
問題數據匯總與明細 在問題數據檢索中，可根據不同條件進行組合檢索，還可對查詢結果（包括匯總數據和明細數據）進行自定義排序以及根據問題率對結果數據進行篩選。在查看結果明細數據時，用戶可根據不同系統、不同檢核類別定製自己的明細數據顯示列，這部分可在系統配置模塊中進行配扮喚置。
問題數據趨勢分析 在趨勢分析中，用戶可選擇一段時間內的同一個檢核方法所檢核出的問題數據量的變化趨勢圖，以更直觀的方式查看數據質量問題的變化以及對質量問題的治理結果。
數據質量報告分析 數據質量報告提供了一個集中展示數據平台數據質量狀況的窗口，數據質量管理人員召集相關人員對數據質量報告進行槐缺答分析討論，以總結經驗、沉澱知識和改進方法，不斷提高各數據平台數據質量問題的處理能力。
數據質量報告支持圖形化展現，並可支持鑽取到明細頁面，打通鏈路，支持實時導出即見即所得。
重點監控 對於訪問用戶的不同需求，為滿足重點需要監控的檢核方法進行集中化分析管理。