大數據時代的企業管理模式分析

『壹』 大數據時代企業應如何通過管理方法管控各項財稅指標

管理會計是一種內部報告會計，其與財務會計在報告對象以及功能方面都有著很大的不同，隨著大數據時代的到來，管理會計也逐漸走向信息化。現代管理會計，將管理會計的基本實務操作與信息化系統結合，極大程度地節約了的物力人力，並進一步提高管理會計的科學性。由六個子系統所構成由於會計信息系統包括財務會計信息系統和管理會計信息系統，因此會計信息化應包括財務會計信息化和管理會計信息化。管理會計信息系統主要由六個子系統所構成，其分別為財務管理系統、會計決策支持系統、全面預算系統、標准成本系統、存貨控制系統與業績評價系統。每個子系統既是獨立的操作系統，又與其他系統有著密切的聯系，共同為管理會計發揮重要作用。利用信息化的會計資料直接進行管理會計核算，可以減少工作量，但管理會計的一些特殊處理無法在財務會計核運算元系統中進行。因此，為實現管理會計信息化，要建立獨立的管理會計信息系統。財務管理系統是管理會計信息化的基礎環節。現代管理會計是一個信息系統，這也是管理會計信息化的基本前提。管理會計系統是對一切經濟活動進行管理和處理。一些非財務指標(如設備事故等)對的經濟效益也產生影響，因此，管理會計也要從價值角度對其影響程度進行管理和處理。會計決策支持系統是決策支持系統的一個重要應用領域，是會計信息系統發展的最高階段。它是以現代管理科學和信息技術為基礎，以財務管理和管理會計提供的模型為基本方法，綜合運用數量經濟學、模糊數學、控制論、模型技術和資料庫技術等，對會計信息和其他信息進行分析和挖掘，主要從價值和風險以及戰略等角度對管理特別是價值管理中半結構化和非結構化問題進行決策輔助支持的人機交互系統。大數據環境下的會計決策是會計決策支持系統的重要應用，其主要通過群體決策支持系統、智能決策支持系統、數據倉庫和數據挖掘這四項技術，實現會計決策的智能化。使決策支持系統能夠更充分地應用人類的知識，如關於決策問題的描述性知識，決策過程中的過程性知識，求解問題的推理性知識，通過邏輯推理來幫助解決復雜的決策問題的輔助決策系統。全面預算系統是管理會計信息化的另一個重要應用。在預算編制、預算實施、預算考核與 分析、預算控制等全面預算管理流程方面，充分利用了ERP系統的集成性，使通過它可以更加方便和實用地編制出全面預算，這解決了傳統手工或其它條件下編制全面預算的不足，使能夠做出及時、快速和科學的決策。要將這六個系統緊密結合標准成本系統是為了克服實際成本計算系統的缺陷，尤其是不能提供有助於成本控制的確切信息的缺點而研究出來的一種會計信息系統和成本控制系統。標准成本系統主要包括標准成本系統的基本操作要點與標准成本系統開發。標准成本系統可以最大程度節約的成本費用，提高的經濟效益。採用標准成本制度結合變動成本法，對全面預算和責任預算的執行情況進行追蹤、計量和登記，然後根據本內部管理的實際需要，定期編制業績報告，可以實現內部控制的標准化與流程化。存貨控制系統主要為進行存貨事中控制提供信息，其主要是為進行存貨管理同時服務於會計控制的子系統。其一方面為提供及時的存貨信息，以便做 出相應的會計決策，另一方面能夠快速反映的銷售及運營情況，為戰略制定提供支持。 業績評價系統的基本功能是定期生成業績評價報告，並對各責任中心的經濟活動業績進行考核與分析。為適應不同用戶對各責任中心評價的不同要求，業績評價模系統應提供定義業績評價報告、生成業績評價報告及輸出業績評價報告等功能。隨著大數據時代的到來，信息技術的完善為充分實現管理會計的職能提供了可能。管理會計的職能主要有預測、規劃、決策、控制和業績評價，無論哪一種職能，都必須通過會計資料的儲存和收集處理為管理者提供有效信息。計算機在管理會計中的應用，即要構建相應的管理會計信息系統，使管理人員能夠通過計算機快速、准確地了解經營管理狀況，及時收集、處理有關信息，並通過信息子系統各模塊間依存關系進行信息反饋。只有將這六個系統緊密結合，組成完整的管理會計系統框架，才能真正實現管理會計信息化，為的進一步發展壯大發揮作用。

『貳』 為什麼說互聯網時代大數據驅動運營管理

大數據時代，企業戰略將從「業務驅動」轉向「數據驅動」。基於大數據的專智能化決策是企屬業未來發展方向。過去很多企業對自身經營發展的分析只停留在數據和信息的簡單匯總層面，缺乏對客戶、業務、營銷、競爭等方面的深入分析。如果決策者只憑主觀與經驗對市場進行估測而制定決策，將導致戰略定位不準，存在很大風險。在大數據時代，企業通過收集、挖掘大量內部和外部的數據，可以預測市場需求，進行智能化決策分析，從而制定更加行之有效的戰略。在這樣的環境之下，傳統的經營管理模式都將改變成為數據驅動的企業。

『叄』 鍏鍙哥＄悊妯″紡鏈夊摢鍑犵

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『肆』 如何做好企業大數據管理分析

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思軟體從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

『伍』 大數據 引發企業管理變革

大數據 引發企業管理變革

大數據帶來新一輪信息革命的同時，掀起了一場管理革命，在經營管理層面上給企業帶來諸多變化。

目前，國內大數據已基本具備發展土壤：企業數據從數量和多樣性上有質的提升，數據價值得到較高認同。本文嘗試以大型國企(央企)為研究對象，探索大數據對企業管理變革的影響及企業的應對之策，希望對企業大數據管理和利用有所裨益。

大數據引發企業管理變革

從理論角度來講，之所以說大數據掀起企業管理變革，背後有兩個密切關聯的因素。

一是大數據的本質與管理的核心因素高度契合。一般認為，管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞，而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘，由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性，甚至可以說大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業，信息即財富，從企業戰略著眼，利用大數據，充分發揮其輔助決策的潛力，可以更好地服務企業發展戰略。

二是大數據由資源到資產的轉變。大數據時代，數據在各行業滲透，漸漸成為企業戰略資產。擁有數據的規模、質量直接決定了企業的核心競爭力以及市場洞察力，也影響著企業的戰略調整，數據意味著巨大的投資回報。

央企大數據管理機遇與挑戰並存

大數據發展對不同行業、發展階段及規模的國有企業有著不同影響。特別是大型央企，在利用大數據方面起點相對較高，受益更大。對於央企來說，大數據對其經營管理意味著什麼？

第一，機遇方面。一是體現在信息化建設投入上。大型央企有實力對企業的信息技術進行投資，應用較先進的技術，保障企業數據有效管理和利用。此外，國有企業管理延續性較強，總體較穩定。二是體現在頂層設計上。大型央企在大數據管理的頂層設計上具有優勢，可以對企業數據化管理進行系統規劃。三是體現在政策優勢及人才隊伍上。

第二，面臨的挑戰。一是信息體系建設十分迫切。一般大型國有企業數據量龐大，從信息挖掘層面講，這需要合理的技術搭配。此外，從組織結構來說，大數據對信息技術部門與業務部門之間的密切配合提出了更高要求。二是注意信息安全防範。三是人才儲備不足，對相關數據挖掘分析人才的吸引力和培養水平有待提高。

央企開展大數據管理的探索與展望

如何開展大數據管理？對於國內央企來說，要有一條符合自身發展特點的大數據管理路徑，在信息化建設中，打造「數據化企業」。

第一，做好大數據資產的篩選和評估。對國內央企來說，這分為事前和事後兩個階段。事前是從思想上重視大數據對企業的影響，將數據作為企業的核心資源來看待。事後是要在企業內部對大數據進行從資源到資產的篩選，對什麼樣的大數據可以成為資產進行評估。

第二，集約開展頂層設計、系統規劃。大型央企下屬單位眾多，企業管理結構不同，情況相對復雜。要發揮系統優勢，必須對數據化進行統一科學設計，避免重復建設、各行其是、互不兼容，充分發揮信息技術對數據分析的作用。

第三，強化數據管理，重視數據安全。在數據管理上，央企可以結合現有企業信息化建設，將企業數據管理推向縱深。數據管理事關企業核心競爭力和戰略目標，必須有戰略高度。數據收集和管理要「廣撒網」，發揮各部門的協同效應。不僅要關注綜合性數據和關鍵數據，而且要關注基礎數據，要深度利用、挖掘數據。同時，要特別重視數據安全，從技術和制度層面保障數據安全。

第四，優化內部運營模式，加強外部合作。央企應確立面向客戶的價值服務導向，針對需求，重新制定、優化企業的制度、流程，增加數據收集、管理和分析環節，設計適應市場競爭的商業模式和內部運營模式。要加強與外部的合作。與外部企業、科研院所、行業協會等機構進行交流合作，實現數據技術、資源和平台互補。同時，加強上下游產業鏈相關企業的數據管理合作，在數據收集、分析、共享方面開展互助。

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『陸』 大數據時代數據管理方式研究

大數據時代數據管理方式研究
1數據管理技術的回顧
數據管理技術主要經歷了人工管理階段、文件系統階段和資料庫系統階段。隨著數據應用領域的不斷擴展，數據管理所處的環境也越來越復雜，目前廣泛流行的資料庫技術開始暴露出許多弱點，面臨著許多新的挑戰。
1.1 人工管理階段
20 世紀 50 年代中期，計算機主要用於科學計算。當時沒有磁碟等直接存取設備，只有紙帶、卡片、磁帶等外存，也沒有操作系統和管理數據的專門軟體。該階段管理的數據不保存、由應用程序管理數據、數據不共享和數據不具有獨立性等特點。
1.2 文件系統階段
20 世紀 50 年代後期到 60 年代中期，隨著計算機硬體和軟體的發展，磁碟、磁鼓等直接存取設備開始普及，這一時期的數據處理系統是把計算機中的數據組織成相互獨立的被命名的數據文件，並可按文件的名字來進行訪問，對文件中的記錄進行存取的數據管理技術。數據可以長期保存在計算機外存上，可以對數據進行反復處理，並支持文件的查詢、修改、插入和刪除等操作。其數據面向特定的應用程序，因此，數據共享性、獨立性差，且冗餘度大，管理和維護的代價也很大。
1.3資料庫階段
20 世紀 60 年代後期以來，計算機性能得到進一步提高，更重要的是出現了大容量磁碟，存儲容量大大增加且價格下降。在此基礎上，才有可能克服文件系統管理數據時的不足，而滿足和解決實際應用中多個用戶、多個應用程序共享數據的要求，從而使數據能為盡可能多的應用程序服務，這就出現了資料庫這樣的數據管理技術。資料庫的特點是數據不再只針對某一個特定的應用，而是面向全組織，具有整體的結構性，共享性高，冗餘度減小，具有一定的程序與數據之間的獨立性，並且對數據進行統一的控制。
2大數據時代的數據管理技術
大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據有 3 個 V,一是大量化（Volume），數據量是持續快速增加的，從 TB級別，躍升到 PB 級別；二是多樣化（Variety），數據類型多樣化，結構化數據已被視為小菜一碟，圖片、音頻、視頻等非結構化數據正以傳統結構化數據增長的兩倍速快速創建；三是快速化 （Velocity），數據生成速度快，也就需要快速的處理能力，因此，產生了「1 秒定律」,就是說一般要在秒級時間范圍內給出分析結果，時間太長就失去價值了，這個速度要求是大數據處理技術和傳統的數據挖掘技術最大的區別。
2.1 關系型資料庫（RDBMS）
20 世紀 70 年代初，IBM 工程師 Codd 發表了著名的論文「A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks」,標志著關系資料庫時代來臨。關系資料庫的理論基礎是關系模型，是藉助於集合代數等數學概念和方法來處理資料庫中的數據，現實世界中的實體以及實體之間的聯系非常容易用關系模型來表示。容易理解的模型、容易掌握的查詢語言、高效的優化器、成熟的技術和產品，使得關系資料庫占據了資料庫市場的絕對的統治地位。隨著互聯網 web2.0 網站的興起，半結構化和非結構化數據的大量涌現，傳統的關系資料庫在應付 web2.0 網站特別是超大規模和高並發的 SNS（全稱 Social Networking Services,即社會性網路服務） 類型的 web2.0 純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題。
2.2 noSQL資料庫
順應時代發展的需要產生了 noSQL資料庫技術，其主要特點是採用與關系模型不同的數據模型，當前熱門的 noSQL資料庫系統可以說是蓬勃發展、異軍突起，很多公司都熱情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapRece 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那個公司的 noSQL資料庫都圍繞著大數據的 3 個 V,目的就是解決大數據的 3個 V 問題。因此，在設計 noSQL 時往往考慮以下幾個原則，首先，採用橫向擴展的方式，通過並行處理技術對數據進行劃分並進行並行處理，以獲得高速的讀寫速度；其次，解決數據類型從以結構化數據為主轉向結構化、半結構化、非結構化三者的融合的問題；再次，放鬆對數據的 ACID 一致性約束，允許數據暫時出現不一致的情況，接受最終一致性；最後，對各個分區數據進行備份（一般是 3 份），應對節點失敗的狀況等。
對數據的應用可以分為分析型應用和操作型應用，分析型應用主要是指對大量數據進行分類、聚集、匯總，最後獲得數據量相對小的分析結果；操作型應用主要是指對數據進行增加、刪除、修改和查詢以及簡單的匯總操作，涉及的數據量一般比較少，事務執行時間一般比較短。目前資料庫可分為關系資料庫和 noSQL資料庫，根據數據應用的要求，再結合目前資料庫的種類，所以目前資料庫管理方式主要有以下 4 類。
（1）面向操作型的關系資料庫技術。
首先，傳統資料庫廠商提供的基於行存儲的關系資料庫系統，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精確性、系統可恢復性，在事務處理方面仍然是核心引擎。其次，面向實時計算的內存資料庫系統，如 Hana、Timesten、Altibase 等通過把對數據並發控制、查詢和恢復等操作控制在內存內部進行，所以獲得了非常高的性能，在很多特定領域如電信、證券、網管等得到普遍應用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 為代表的 new SQL 宣稱能夠在保持 ACDI 特性的同時提高了事務處理性能 50 倍 ~60 倍。
（2）面向分析型的關系資料庫技術。
首先，TeraData 是數據倉庫領域的領頭羊，Teradata 在整體上是按 Shared Nothing 架構體系進行組織的，定位就是大型數據倉庫系統，支持較高的擴展性。其次，面向分析型應用，列存儲資料庫的研究形成了另一個重要的潮流。列存儲資料庫以其高效的壓縮、更高的 I/O 效率等特點，在分析型應用領域獲得了比行存儲資料庫高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一個典型的基於列存儲技術的資料庫系統。
（3）面向操作型的 noSQL 技術。
有些操作型應用不受 ACID 高度一致性約束，但對大數據處理需要處理的數據量非常大，對速度性能要求也非常高，這樣就必須依靠大規模集群的並行處理能力來實現數據處理，弱一致性或最終一致性就可以了。這時，操作型 noSQL資料庫的優點就可以發揮的淋漓盡致了。如，Hbase 一天就可以有超過 200 億個到達硬碟的讀寫操作，實現對大數據的處理。另外，noSQL資料庫是一個數據模型靈活、支持多樣數據類型，如對圖數據建模、存儲和分析，其性能、擴展性是關系資料庫無法比擬的。
（4）面向分析型的 noSQL 技術。
面向分析型應用的 noSQL 技術主要依賴於Hadoop 分布式計算平台，Hadoop 是一個分布式計算平台，以 HDFS 和 Map Rece 為用戶提供系統底層細節透明的分布式基礎架構。《Hadoop 經典實踐染技巧》傳統的資料庫廠商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等紛紛轉向 Hadoop 的研究，如微軟公司關閉 Dryad 系統，全力投入 Map Rece 的研發，Oracle 在 2011 年下半年發布 Big Plan 戰略計劃，全面進軍大數據處理領域，IBM 則早已捷足先登「,沃森（Watson）」計算機就是基於 Hadoop 技術開發的產物，同時 IBM 發布了 BigInsights 計劃，基於 Hadoop,Netezza 和 SPSS（統計分析、數據挖掘軟體）等技術和產品構建大數據分析處理的技術框架。同時也涌現出一批新公司來研究Hadoop 技術，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。
3數據管理方式的展望
通過以上分析，可以看出關系資料庫的 ACID 強調數據一致性通常指關聯數據之間的邏輯關系是否正確和完整，而對於很多互聯網應用來說，對這一致性和隔離性的要求可以降低，而可用性的要求則更為明顯，此時就可以採用 noSQL 的兩種弱一致性的理論 BASE 和 CAP.關系資料庫和 noSQL資料庫並不是想到對立的矛盾體，而是可以相互補充的，根據不同需求使用不同的技術，甚至二者可以共同存在，互不影響。最近幾年，以 Spanner 為代表新型資料庫的出現，給資料庫領域注入新鮮血液，這就是融合了一致性和可用性的 newSQL,這種新型思維方式或許會是未來大數據處理方式的發展方向。
4 結束語
隨著雲計算、物聯網等的發展，數據呈現爆炸式的增長，人們正被數據洪流所包圍，大數據的時代已經到來。正確利用大數據給人們的生活帶來了極大的便利，但與此同時也給傳統的數據管理方式帶來了極大的挑戰。