大数据时代的企业管理模式分析

『壹』 大数据时代企业应如何通过管理方法管控各项财税指标

管理会计是一种内部报告会计，其与财务会计在报告对象以及功能方面都有着很大的不同，随着大数据时代的到来，管理会计也逐渐走向信息化。现代管理会计，将管理会计的基本实务操作与信息化系统结合，极大程度地节约了的物力人力，并进一步提高管理会计的科学性。由六个子系统所构成由于会计信息系统包括财务会计信息系统和管理会计信息系统，因此会计信息化应包括财务会计信息化和管理会计信息化。管理会计信息系统主要由六个子系统所构成，其分别为财务管理系统、会计决策支持系统、全面预算系统、标准成本系统、存货控制系统与业绩评价系统。每个子系统既是独立的操作系统，又与其他系统有着密切的联系，共同为管理会计发挥重要作用。利用信息化的会计资料直接进行管理会计核算，可以减少工作量，但管理会计的一些特殊处理无法在财务会计核算子系统中进行。因此，为实现管理会计信息化，要建立独立的管理会计信息系统。财务管理系统是管理会计信息化的基础环节。现代管理会计是一个信息系统，这也是管理会计信息化的基本前提。管理会计系统是对一切经济活动进行管理和处理。一些非财务指标(如设备事故等)对的经济效益也产生影响，因此，管理会计也要从价值角度对其影响程度进行管理和处理。会计决策支持系统是决策支持系统的一个重要应用领域，是会计信息系统发展的最高阶段。它是以现代管理科学和信息技术为基础，以财务管理和管理会计提供的模型为基本方法，综合运用数量经济学、模糊数学、控制论、模型技术和数据库技术等，对会计信息和其他信息进行分析和挖掘，主要从价值和风险以及战略等角度对管理特别是价值管理中半结构化和非结构化问题进行决策辅助支持的人机交互系统。大数据环境下的会计决策是会计决策支持系统的重要应用，其主要通过群体决策支持系统、智能决策支持系统、数据仓库和数据挖掘这四项技术，实现会计决策的智能化。使决策支持系统能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。全面预算系统是管理会计信息化的另一个重要应用。在预算编制、预算实施、预算考核与 分析、预算控制等全面预算管理流程方面，充分利用了ERP系统的集成性，使通过它可以更加方便和实用地编制出全面预算，这解决了传统手工或其它条件下编制全面预算的不足，使能够做出及时、快速和科学的决策。要将这六个系统紧密结合标准成本系统是为了克服实际成本计算系统的缺陷，尤其是不能提供有助于成本控制的确切信息的缺点而研究出来的一种会计信息系统和成本控制系统。标准成本系统主要包括标准成本系统的基本操作要点与标准成本系统开发。标准成本系统可以最大程度节约的成本费用，提高的经济效益。采用标准成本制度结合变动成本法，对全面预算和责任预算的执行情况进行追踪、计量和登记，然后根据本内部管理的实际需要，定期编制业绩报告，可以实现内部控制的标准化与流程化。存货控制系统主要为进行存货事中控制提供信息，其主要是为进行存货管理同时服务于会计控制的子系统。其一方面为提供及时的存货信息，以便做 出相应的会计决策，另一方面能够快速反映的销售及运营情况，为战略制定提供支持。 业绩评价系统的基本功能是定期生成业绩评价报告，并对各责任中心的经济活动业绩进行考核与分析。为适应不同用户对各责任中心评价的不同要求，业绩评价模系统应提供定义业绩评价报告、生成业绩评价报告及输出业绩评价报告等功能。随着大数据时代的到来，信息技术的完善为充分实现管理会计的职能提供了可能。管理会计的职能主要有预测、规划、决策、控制和业绩评价，无论哪一种职能，都必须通过会计资料的储存和收集处理为管理者提供有效信息。计算机在管理会计中的应用，即要构建相应的管理会计信息系统，使管理人员能够通过计算机快速、准确地了解经营管理状况，及时收集、处理有关信息，并通过信息子系统各模块间依存关系进行信息反馈。只有将这六个系统紧密结合，组成完整的管理会计系统框架，才能真正实现管理会计信息化，为的进一步发展壮大发挥作用。

『贰』 为什么说互联网时代大数据驱动运营管理

大数据时代，企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。基于大数据的专智能化决策是企属业未来发展方向。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行估测而制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。在大数据时代，企业通过收集、挖掘大量内部和外部的数据，可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。在这样的环境之下，传统的经营管理模式都将改变成为数据驱动的企业。

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『肆』 如何做好企业大数据管理分析

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思软件从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

『伍』 大数据 引发企业管理变革

大数据 引发企业管理变革

大数据带来新一轮信息革命的同时，掀起了一场管理革命，在经营管理层面上给企业带来诸多变化。

目前，国内大数据已基本具备发展土壤：企业数据从数量和多样性上有质的提升，数据价值得到较高认同。本文尝试以大型国企(央企)为研究对象，探索大数据对企业管理变革的影响及企业的应对之策，希望对企业大数据管理和利用有所裨益。

大数据引发企业管理变革

从理论角度来讲，之所以说大数据掀起企业管理变革，背后有两个密切关联的因素。

一是大数据的本质与管理的核心因素高度契合。一般认为，管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以说大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。

二是大数据由资源到资产的转变。大数据时代，数据在各行业渗透，渐渐成为企业战略资产。拥有数据的规模、质量直接决定了企业的核心竞争力以及市场洞察力，也影响着企业的战略调整，数据意味着巨大的投资回报。

央企大数据管理机遇与挑战并存

大数据发展对不同行业、发展阶段及规模的国有企业有着不同影响。特别是大型央企，在利用大数据方面起点相对较高，受益更大。对于央企来说，大数据对其经营管理意味着什么？

第一，机遇方面。一是体现在信息化建设投入上。大型央企有实力对企业的信息技术进行投资，应用较先进的技术，保障企业数据有效管理和利用。此外，国有企业管理延续性较强，总体较稳定。二是体现在顶层设计上。大型央企在大数据管理的顶层设计上具有优势，可以对企业数据化管理进行系统规划。三是体现在政策优势及人才队伍上。

第二，面临的挑战。一是信息体系建设十分迫切。一般大型国有企业数据量庞大，从信息挖掘层面讲，这需要合理的技术搭配。此外，从组织结构来说，大数据对信息技术部门与业务部门之间的密切配合提出了更高要求。二是注意信息安全防范。三是人才储备不足，对相关数据挖掘分析人才的吸引力和培养水平有待提高。

央企开展大数据管理的探索与展望

如何开展大数据管理？对于国内央企来说，要有一条符合自身发展特点的大数据管理路径，在信息化建设中，打造“数据化企业”。

第一，做好大数据资产的筛选和评估。对国内央企来说，这分为事前和事后两个阶段。事前是从思想上重视大数据对企业的影响，将数据作为企业的核心资源来看待。事后是要在企业内部对大数据进行从资源到资产的筛选，对什么样的大数据可以成为资产进行评估。

第二，集约开展顶层设计、系统规划。大型央企下属单位众多，企业管理结构不同，情况相对复杂。要发挥系统优势，必须对数据化进行统一科学设计，避免重复建设、各行其是、互不兼容，充分发挥信息技术对数据分析的作用。

第三，强化数据管理，重视数据安全。在数据管理上，央企可以结合现有企业信息化建设，将企业数据管理推向纵深。数据管理事关企业核心竞争力和战略目标，必须有战略高度。数据收集和管理要“广撒网”，发挥各部门的协同效应。不仅要关注综合性数据和关键数据，而且要关注基础数据，要深度利用、挖掘数据。同时，要特别重视数据安全，从技术和制度层面保障数据安全。

第四，优化内部运营模式，加强外部合作。央企应确立面向客户的价值服务导向，针对需求，重新制定、优化企业的制度、流程，增加数据收集、管理和分析环节，设计适应市场竞争的商业模式和内部运营模式。要加强与外部的合作。与外部企业、科研院所、行业协会等机构进行交流合作，实现数据技术、资源和平台互补。同时，加强上下游产业链相关企业的数据管理合作，在数据收集、分析、共享方面开展互助。

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『陆』 大数据时代数据管理方式研究

大数据时代数据管理方式研究
1数据管理技术的回顾
数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。
1.1 人工管理阶段
20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。该阶段管理的数据不保存、由应用程序管理数据、数据不共享和数据不具有独立性等特点。
1.2 文件系统阶段
20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。其数据面向特定的应用程序，因此，数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。
1.3数据库阶段
20 世纪 60 年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。
2大数据时代的数据管理技术
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。大数据有 3 个 V,一是大量化（Volume），数据量是持续快速增加的，从 TB级别，跃升到 PB 级别；二是多样化（Variety），数据类型多样化，结构化数据已被视为小菜一碟，图片、音频、视频等非结构化数据正以传统结构化数据增长的两倍速快速创建；三是快速化 （Velocity），数据生成速度快，也就需要快速的处理能力，因此，产生了“1 秒定律”,就是说一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了，这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。
2.1 关系型数据库（RDBMS）
20 世纪 70 年代初，IBM 工程师 Codd 发表了著名的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,标志着关系数据库时代来临。关系数据库的理论基础是关系模型，是借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的实体以及实体之间的联系非常容易用关系模型来表示。容易理解的模型、容易掌握的查询语言、高效的优化器、成熟的技术和产品，使得关系数据库占据了数据库市场的绝对的统治地位。随着互联网 web2.0 网站的兴起，半结构化和非结构化数据的大量涌现，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站特别是超大规模和高并发的 SNS（全称 Social Networking Services,即社会性网络服务） 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。
2.2 noSQL数据库
顺应时代发展的需要产生了 noSQL数据库技术，其主要特点是采用与关系模型不同的数据模型，当前热门的 noSQL数据库系统可以说是蓬勃发展、异军突起，很多公司都热情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapRece 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那个公司的 noSQL数据库都围绕着大数据的 3 个 V,目的就是解决大数据的 3个 V 问题。因此，在设计 noSQL 时往往考虑以下几个原则，首先，采用横向扩展的方式，通过并行处理技术对数据进行划分并进行并行处理，以获得高速的读写速度；其次，解决数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合的问题；再次，放松对数据的 ACID 一致性约束，允许数据暂时出现不一致的情况，接受最终一致性；最后，对各个分区数据进行备份（一般是 3 份），应对节点失败的状况等。
对数据的应用可以分为分析型应用和操作型应用，分析型应用主要是指对大量数据进行分类、聚集、汇总，最后获得数据量相对小的分析结果；操作型应用主要是指对数据进行增加、删除、修改和查询以及简单的汇总操作，涉及的数据量一般比较少，事务执行时间一般比较短。目前数据库可分为关系数据库和 noSQL数据库，根据数据应用的要求，再结合目前数据库的种类，所以目前数据库管理方式主要有以下 4 类。
（1）面向操作型的关系数据库技术。
首先，传统数据库厂商提供的基于行存储的关系数据库系统，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精确性、系统可恢复性，在事务处理方面仍然是核心引擎。其次，面向实时计算的内存数据库系统，如 Hana、Timesten、Altibase 等通过把对数据并发控制、查询和恢复等操作控制在内存内部进行，所以获得了非常高的性能，在很多特定领域如电信、证券、网管等得到普遍应用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 为代表的 new SQL 宣称能够在保持 ACDI 特性的同时提高了事务处理性能 50 倍 ~60 倍。
（2）面向分析型的关系数据库技术。
首先，TeraData 是数据仓库领域的领头羊，Teradata 在整体上是按 Shared Nothing 架构体系进行组织的，定位就是大型数据仓库系统，支持较高的扩展性。其次，面向分析型应用，列存储数据库的研究形成了另一个重要的潮流。列存储数据库以其高效的压缩、更高的 I/O 效率等特点，在分析型应用领域获得了比行存储数据库高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一个典型的基于列存储技术的数据库系统。
（3）面向操作型的 noSQL 技术。
有些操作型应用不受 ACID 高度一致性约束，但对大数据处理需要处理的数据量非常大，对速度性能要求也非常高，这样就必须依靠大规模集群的并行处理能力来实现数据处理，弱一致性或最终一致性就可以了。这时，操作型 noSQL数据库的优点就可以发挥的淋漓尽致了。如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。
（4）面向分析型的 noSQL 技术。
面向分析型应用的 noSQL 技术主要依赖于Hadoop 分布式计算平台，Hadoop 是一个分布式计算平台，以 HDFS 和 Map Rece 为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。《Hadoop 经典实践染技巧》传统的数据库厂商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等纷纷转向 Hadoop 的研究，如微软公司关闭 Dryad 系统，全力投入 Map Rece 的研发，Oracle 在 2011 年下半年发布 Big Plan 战略计划，全面进军大数据处理领域，IBM 则早已捷足先登“,沃森（Watson）”计算机就是基于 Hadoop 技术开发的产物，同时 IBM 发布了 BigInsights 计划，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（统计分析、数据挖掘软件）等技术和产品构建大数据分析处理的技术框架。同时也涌现出一批新公司来研究Hadoop 技术，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。
3数据管理方式的展望
通过以上分析，可以看出关系数据库的 ACID 强调数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对这一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，此时就可以采用 noSQL 的两种弱一致性的理论 BASE 和 CAP.关系数据库和 noSQL数据库并不是想到对立的矛盾体，而是可以相互补充的，根据不同需求使用不同的技术，甚至二者可以共同存在，互不影响。最近几年，以 Spanner 为代表新型数据库的出现，给数据库领域注入新鲜血液，这就是融合了一致性和可用性的 newSQL,这种新型思维方式或许会是未来大数据处理方式的发展方向。
4 结束语
随着云计算、物联网等的发展，数据呈现爆炸式的增长，人们正被数据洪流所包围，大数据的时代已经到来。正确利用大数据给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时也给传统的数据管理方式带来了极大的挑战。