大数据时代企业

『壹』 互联网大数据时代企业面临的挑战

没有人会否定疫情下数据给全国防控带来的帮助。得益于大数据、 云计算 、人工智能以及5G技术的发展,数据得以更好的共享以及分析,政府、企业推出的健康码、防疫行程卡等应用,使得人员流通、密切接触者排查有数可依。

也没有企业不清楚数据在这个年代对经营管理的价值。通过将数据沉淀、清洗,并挖掘、分析,企业运营效率将得以提升、成本得以优化,经营也将得以改善。

事实正是如此。在智能终端、 物联网 以及5G的推动下,全球数据量正呈指数般增长:2010年全球数据量刚刚突破1ZB,而今年全球数据量预计将超过40ZB。相关数据表明,到2025年时,全球的数据量将达到163ZB。

数据洪流下,全球也正从IT信息时代走向DT数据时代。由大数据引发的产业变革已经开始。IDC发布的《全球半年度大数据支出指南,2018H2》曾预计, 2019年大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益将达到1896.6亿美元,同比增长12.1%。

同时,在2019-2023年预测期内,全球大数据市场相关收益将实现13.1%的CAGR(复合年均增长率),并预计总收益于2023年达到3126.7亿美元。

具体到中国大数据市场, 2019-2023年预测期内的年CAGR(复合年均增长率)为23.5%,增速高于全球平均水平。到2023年,中国大数据市场规模则将增长至224.9亿美元。

尽管大数据市场前景一片光明,但真正能很好把握数据,充分发挥数据价值的企业,往往是少数在技术、资本、人才均占据优势的行业领导者。

而绝多数长尾企业,本就在行业竞争中处于劣势,在大数据产业变革中,尽管知道数据对经营管理那么重要。但受限于运营成本、人才以及技术,很难找到一款合适的工具,去抓住这些数据中蕴藏的商机。

数字经济下的企业经营困扰

众所周知的是,无论是国家层面“新基建”概念的提出,还是受疫情影响企业、组织加速数字化转型的步伐,这些均代表着数字经济时代的到来。

数据最直观:到2021年,全球数字经济规模将达到45万亿美元,全球数字经济的比重将超过50%。中国是全球数字经济的引领者之一。到2021年,中国数字经济规模将达到8.5万亿美元,其中数字经济所占比重将超过55%。截止目前,中国数字经济增速已连续3年排名世界第一。

但作为数字经济的推动者,企业在面对错综繁杂的 互联网 大数据时,依然不能采取行之有效的方案,将其妥善的用于经营管理。具体来看的话,企业在借助互联网大数据帮助经营管理时面临的挑战主要在以下几方面:

一是缺乏专业的市场研究工具或团队。 相比企业现在所使用的IT技术,大数据可以说是一门新技术。对于没有部署这一技术的企业而言,由于没有专业的市场研究工具或者研究团队,一方面将由于数据质量不佳面临产品开发设计难题。

这是因为企业无法对所处的市场进行量化统计分析,如市场规模是否增加,友商最近有何动态,是否有新入局者,该市场某细分市场是否有潜在机会。同时,由于不知道市场上有哪些爆款产品、创新产品,友商的竞品有何特性以及潜在市场的需求,导致企业在产品开发、策划、推广时没有针对性,难以形成爆款。

另一方面导致店铺运营效率不佳: 同样,由于缺乏专业的监控、分析工具,企业无法对友商线上渠道布局清晰掌握,无法实现自营/经销店铺的批量监控、店铺异动的自动记录以及爆款产品的促销复盘。并且,由于无法及时获取用户的吐槽、建议等,店铺在改善运营上也存在难度。

二是部署大数据技术面临的资金、周期等问题。 使用大数据改善经营管理是大势所趋,所以企业要么已经部署大数据要么考虑部署。而在自行部署大数据技术时,不免要多方考虑,既要考虑新硬件的采购费用或者云服务的购买费用,同时还要考虑开发人员的招聘费用,开发周期及运维等。而对 中小企业 而言,这无疑又是一项重大开支。

三是数据的安全问题。大数据技术从诞生到现在,其发展并不算太完善,因此自身安全性相对弱一些。同时,大数据平台又存在诸多组件,以Hadoop为例,至少包含了二三十个组件,这意味着黑客入侵某一个组件便可对整个组群整个平台进行控制。

不可避免,企业在开发大数据方案时需要与公司原有IT系统以及各部门数据间打通,这些入口也增加了大数据平台的安全风险。

不难看出,数字经济时代,企业在借助互联网大数据改善经营管理过程中,主要面临的便是大数据平台的部署、应用以及运维难题。

○本文节选自DOIT传媒《释放数据红利 美云智数互联网大数据与企业掘金数字经济》，图片为阴山所加。

『贰』 大数据给企业带来哪些决策

大数据对企业的作用：

1、实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。

2、及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。

3、为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。

4、大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。

5、提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，提高核心竞争力。大数据对现代企业管理决策的影响有哪些
在目前的企业管理过程中，也逐渐对大数据时代下的企业管理与决策模式引起了足够
的重视。结合目前的实际情况来看，企业在内外部的管理模式上涉及到的内容不断增多，
从而呈现出了非常明显的复杂性，这对于企业决策以及决定性关系的数据分析工作带来了
一定的影响。文章主要针对大数据对现代企业管理决策产生的影响进行了深入的分析，并
结合实际情况提出了一些有效的应对措施，希望能为相关人员提供合理的参考依据。
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关键词：大数据；现代企业；管理；决策;影响
如今，各国经济之间实现了有效的结合，这就造成企业在发展过程中所面临的市场竟
争压力不断的增加，对于相关的企业而言，而竞争不仅体现在了企业之间，同时还体现在
了企业的管理方面。针对这种现象，对于相关的决策人员而言，一定要对目前市场环境进
行全面的了解，从而才能保证最终所做的决策具备一定的合理性。因此，一定要对大数据
的真正含义进行全面的了解，这样才有助于企业的管理人员做出正确的管理决策，从而促
]进企业可以在未来实现更加稳定的发展。

『叁』 大数据对企业决策的影响

大数据影响了企业主体的轿顷判断和决策，改变了企业的传统文化氛围和基础立场。

大数据理念的提出，影响了整个人类社会的发展。

对于企业来说，通过大数据分析系统的应用，不仅影响了企业主体的判断和决策，同时也改变了企业的传统文化氛围和基础立场，使企业在原始积累的程度上不断创新，催生出全新的发展领域和经营范围，这对于企业来讲无疑是有利的。

但是，如果企业管理者一味依靠大数据闭隐陆分析结果，势必也会影响自身的判断，使企业的携迹发展陷入僵局。

大数据时代的到来，企业的经营主体也应该审时度势，作出基本的战略调整规划。

大数据时代下企业传统管理模式存在的弊端

1.管理人员对大数据的缺乏正确认知。

2.企业对大数据分析技术的掌握能力较差。

3.专业数据分析人才缺失严重。

『肆』 大数据时代对于企业的意义有哪些

第一，大数据可以增强客户体验。国外的亚马逊和谷歌，以及国内的阿里巴巴，自成立以来一直将数据置于他们的中心，这已充分证明了这一点。
第二，人们可以通过数据预测客户的行为并据此提供更合客户口味的服务，比如，国内的天猫、携程等。另外，所谓广告精准投放，也和大数据有关。企业通过各种各样的方法收集你的相关信息，或者说，你的各种上网轨迹，暴露了你的相关信息。比如你订了某个地方的酒店，或者买了某类产品，之后这个网站可能就会推送这类地方、价格相当的酒店折扣广告、或者该类产品以及和该类产品相关联的产品广告给你。

第三，数据可以提高运营效率，这对于任何企业来说都一样，不论是IT公司还是公共服务提供商。互联网灰色项目，例如木马病毒，通常会降低白领25-33%的生产力，而在多个应用程序上进行有效的数据清理和数据协调则可以减少遇到互联网灰色项目的概率。此外，当大数据和某些数据分析工具结合在一起，有助于实现更高效的跨部门工作。到时候，整合过的数据资产将会连同各种分析工具，一并提供给所有员工。这样，各类工作人员便能借助这些数据和分析工具，利用与其特定任务和职责相关的潜在信息更好地完成工作。就拿亚马逊和谷歌等老牌数字科技公司来举例，所有前线员工都会收到重要的外部数据，以便优化产品和客户体验。

『伍』 大数据时代，如何做好企业信息化建设

1、信息化体系要落实并匹配业务战略。

信息化落实业务战略往往容易成为一句口号。信息化作为一种投资，必然追求回报，因此信息化战略规划必须上升到如何落实企业战略的高度上来，需要对企业战略解码与深度解读是工作的前提。分析战略落实的主要举措、关注点，形成战略主题集，并对每个主题分析其关键成功要素、衡量标准、依赖条件，基本实现路径的梳理和分析，在此基础上突出信息化的应用重点，并详细分析实现的路径，依赖条件，管理及业务变革要求，最终整合到整体信息化架构中进行通盘考虑

2、信息化建设模式由需求驱动向规划驱动转变。

业界仍然普遍存在信息化建设工作的驱动模式由分散的、独立的业务部门需求进行驱动的建设模式，典型的后果是各个领域各自为战，局部可能最优，但极难保证整体最优，后期在系统集成、数据整合等方面带来大量问题，系统架构混乱，维护成本高，集成难度大，系统越做越“沉”，成为企业业务变革、经营管理模式调整不可突破的障碍，成为管理变革和创新的包袱。 

“规划驱动、架构约束”是解决当前信息化工作普遍存在问题的必然选择。信息化的具体工作不应由独立需求驱动，而应是在整体规划的情况下，由规划驱动，确保整体最优，整体一盘棋，得到良好的整合和统筹。具体到单独每一个项目或者系统推进时，在技术和实现方案层面通过完整的架构进行规范和约束，按照统一的架构进行子系统实现方案的准备和落实，确保整体架构的一致性、稳定性、灵活性。

3、云计算、大数据、移动互联网的应用

新技术的应用是不断试错和尝试的过程，企业信息化部门不仅仅是建设者，同时也是新技术应用的研究者，导入者，对于新技术的应用建议先导入前期的研究规划的工作，选定应用重点和模式，不断进行试点推进。

『陆』 大数据时代，企业数据蕴藏着的商业价值

如今大数据早已不再是什么新鲜词，它已经被大众熟悉，可以称作是移动互联时代流动的黄金。

据《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》（前瞻产业研究院发布）数据统计显示，中国大数据产业在2017年达到4700亿元的规模，同比增长30%，预计到2020年，中国大数据市场产值将突破万亿。随着大数据市场的快速发展，企业决策人员越来越重视对大数据的利用，如何借助大数据让企业快速成长也成为了人们的关注重点。

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

客户群体细分 ，然后为每个群体量定制特别的服务。

模拟现实环境 ，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

加强部门联系 ，提高整条管理链条和产业链条的效率。

降低服务成本 ，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，从亚马逊、Facebook、谷歌、LinkedIn，到腾讯、阿里、网络，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。

如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。

亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”（而非国内许多电商自己定位的“零售公司”），亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。

亚马逊CTO Werner Vogels早期在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。

长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说， “一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。” 从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。

推荐： 亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

预测： 用户需求预测（Demand Forecasting）是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求（Hard Line）的产品，你可以认为是“标品”（但也不一定）——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求（Soft Line）产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢…… 这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。

测试： 你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

记录： 亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。

以数据为导向的方法并不仅限于以上领域。对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。 对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。

还有一个很典型的案例，就是几年伴随社区营销火气来的小红书。

和其他电商平台不同，小红书是从社区起家 。2016年初，小红书将人工运营内容改成了机器分发的形式。通过大数据和人工智能，将社区中的内容精准匹配给对它感兴趣的用户，从而提升用户体验。

如今的小红书，已经不是简单的社交分享了，更多的是基于后台的大数据分析和智能推送，最终形成了良好的正向闭环反馈。

通过以上两个大数据服务案例，我们不难看出数据团队其实是一个独立性很强的团队，因为他们需要完成的事情很多，这其中包含从数据源开始到数据的输出。对研发而言，他们相当于纪检委，需要组织协调数据的周转，实现对数据的监控，同时也要配合研发完成一些数据聚合挖掘累开发。对业务而言，他们相当于研发，因为他们需要输出报表和相应的产品，所以如何构建一个高效的数据团队，对很多企业来说一直在探索，感觉隔雾看花，捉摸不清。

一个企业想要自主研发一个数据平台，创建一个数据分析团队，会是一个很庞大的工程量。企业数据的类型大致可分为三类：

传统企业数据： 包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

机器和传感器数据： 包括呼叫记录，智能仪表，工业设备传感器，交易数据等。

社交数据： 包括用户行为记录，反馈数据等。如微博、微信这样的社交媒体平台。

从理论上来看，大部分企业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，对于中小型的初创企业来说，独自开发的成本太高了。而有财力的传统企业呢，也产生了大量的数据，但是数据源很乱，也没有统一的存储方式，更别说研发了。即使招人来做数据分析，也不知道从何下手。该怎么办呢？

其实，数据的价值就是从获取数据，存储，加工到挖掘分析，最终实现可视化，辅助商业决策。想真正去应用在企业的流程中，多少要依赖于专业的工具或平台，归云智能打造的大数据系统解决方案，可以帮助传统企业完成数据化，智能化的升级改造。帮助企业建立稳定高效的运营机制，推动企业实现降本增效和业务的高速发展。

通过新兴的智能技术，企业可以有新的视野，探索更宽广的商业模式，实现最大的商业价值。产品部署使用方便，中小企业可以使用归云智能提供的云服务，大型企业可以选择私有化部署到自己的服务器。 感兴趣的总们可以访问官网:  http://www.guiyum.com ，了解详情。

『柒』 大数据时代如何进行企业伦理决策

建设大数据体系

要想利用大数据为企业进行决策，那么就要搭建一个完整的大数据体系。这个体系包含数据采集、整理、安全、数据分析和数据呈现。

1) 信息采集：一般的公司都已经有自己的系统，对于自己的企业都有了一定数据基础，对于企业的数据分析是一个基础。通过对于公司数据的整理采集，进行大数据分析。

2) 整理、安全：是指企业把好的、安全的数据进行整理。想要做好的数据分析，那么数据的质量是十分必要的。企业的数据分析，一定要有一个好的数据基础，才能为决策者提供有用的依据。

3) 分析、呈现：有大量的、质量高的数据之后，就是进行数据分析。一个企业有了高质量的数据，但是只是放在那里是无法体现其价值的，而进行数据分析，就是将数据的价值外显，通过分析、呈现为企业的决策者提供更好的数据依据，帮助决策者进行决策。

大数据对于企业决策的意义主要体现在以下几个方面

一是早期预警，二是实时感知，三是效果反馈。早期预警是根据大数据中显示的情况，根据数据的状况来帮助决策者进行决策分析。通过数据的分析来进行企业发展方向的决策。在中期可以进行大数据来描绘现实情况，帮助决策者制定计划。效果反馈是帮助决策者了解自己的决策方向是否正确，了解公司中存在的一定风险，帮助决策者做出提前的预防。

『捌』 [普元]大数据时代的自动化企业元数据管理平台

大数据时代的自动化企业元数据管理平台 - 功能组成 http://www.primeton.com/procts/metacube/compositions_2.php

元数据分析

血统分析 与影响分析类似，血统分析是建立在企业整体元数据整合的基础上，提供了跨IT系统、跨BI工具的元数据分析，实现以数据流向为主线的血缘追溯。血统分析的作用主要表现为以下几个方面，提升报表信息的可信度，为企业数据的合规性提供验证手段，帮助业务部门与IT支撑部门实现信息共享、提升协调工作效率。

问题数据分析模块对问题数据进行检索、分析，进而启动问题治理流程。所以检核结果铅慧分析模块是检核系统数据质量问题暴露的窗口，更是整个数据质量平台核心价值的体现。
在本模块中提供了对数据质量问题数据的检索、重点关注检核对象问题数据的监控、对问题数据数量变化的趋势分析、对问题数据不同检核类别的数据分布分析以及对问题数据的整体分析功能。
问题数据汇总与明细 在问题数据检索中，可根据不同条件进行组合检索，还可对查询结果（包括汇总数据和明细数据）进行自定义排序以及根据问题率对结果数据进行筛选。在查看结果明细数据时，用户可根据不同系统、不同检核类别定制自己的明细数据显示列，这部分可在系统配置模块中进行配扮唤置。
问题数据趋势分析 在趋势分析中，用户可选择一段时间内的同一个检核方法所检核出的问题数据量的变化趋势图，以更直观的方式查看数据质量问题的变化以及对质量问题的治理结果。
数据质量报告分析 数据质量报告提供了一个集中展示数据平台数据质量状况的窗口，数据质量管理人员召集相关人员对数据质量报告进行槐缺答分析讨论，以总结经验、沉淀知识和改进方法，不断提高各数据平台数据质量问题的处理能力。
数据质量报告支持图形化展现，并可支持钻取到明细页面，打通链路，支持实时导出即见即所得。
重点监控 对于访问用户的不同需求，为满足重点需要监控的检核方法进行集中化分析管理。