吳雅軒　劉建基

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的價(jià)值和應(yīng)用越來越引起管理者的重視。作為一項(xiàng)重要戰(zhàn)略資源，企業(yè)越來越重視對大數(shù)據(jù)潛在信息價(jià)值的挖掘。本文基于企業(yè)管理視角探究了大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，為推動企業(yè)的發(fā)展提供一定啟示。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；應(yīng)用價(jià)值

一、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展，人們的交流方式、行為習(xí)慣、興趣愛好等逐步實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)據(jù)化，寰球數(shù)據(jù)和信息實(shí)現(xiàn)快速增長，呈現(xiàn)爆炸式發(fā)展，世界已經(jīng)步入大數(shù)據(jù)時(shí)代。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)在企業(yè)管理和決策中發(fā)揮著越來越重要的作用，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源。真正能夠挖掘行業(yè)大數(shù)據(jù)潛在商業(yè)價(jià)值的企業(yè)才能在行業(yè)競爭中脫穎而出。本文將從企業(yè)管理視角探討大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為學(xué)術(shù)領(lǐng)域和實(shí)踐領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，但至今大數(shù)據(jù)的概念仍未達(dá)成共識。筆者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是指所涉及數(shù)據(jù)量龐大到需要借助云計(jì)算等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，進(jìn)而獲得高潛在價(jià)值信息的巨量資料?？梢?，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量龐大、潛藏高價(jià)值的信息、數(shù)據(jù)復(fù)雜等特點(diǎn)，這就意味著對企業(yè)數(shù)據(jù)的處理、挖掘、分析等能力提出了更高的要求。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代特點(diǎn)

1.用于分析的數(shù)據(jù)量龐大

如今，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)管理過程中不可或缺的支撐點(diǎn)，企業(yè)迫切期望能通過對海量數(shù)據(jù)分析預(yù)測未來行業(yè)的發(fā)展趨勢來提高自身競爭力[1]。小數(shù)據(jù)時(shí)代，由于收集、存儲和分析數(shù)據(jù)的局限性，企業(yè)一般依據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理問題，從少量的數(shù)據(jù)中最大限度的挖掘所需要的信息。然而，隨機(jī)抽樣存在不少弊端，它的可靠性取決于所選取的樣本需要絕對隨機(jī)，不能帶有主觀性，但實(shí)現(xiàn)絕對隨機(jī)的可能性相當(dāng)小。因此，從某種程度來說，這嚴(yán)重制約了分析結(jié)果的精準(zhǔn)性，從而制約著企業(yè)的發(fā)展與壯大。隨著技術(shù)條件的不斷提高，大規(guī)模收集、處理數(shù)據(jù)成為可能，大數(shù)據(jù)時(shí)代一個(gè)最鮮明的觀點(diǎn)就是樣本即總體：它追求利用全體數(shù)據(jù)，而不僅僅依賴隨機(jī)樣本。這不僅能夠提高解決問題的精確性，而且還能挖掘出樣本數(shù)據(jù)無法顯示的信息。

2.數(shù)據(jù)的精確性要求降低

在數(shù)據(jù)規(guī)模相當(dāng)有限的小數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)能夠通過建立專業(yè)的數(shù)據(jù)庫，盡可能精確的量化記錄以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因?yàn)槿绻麑π∫?guī)模數(shù)據(jù)的分析中有一個(gè)細(xì)微的疏忽，都有可能被放大，從而導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)量越來越全面，實(shí)現(xiàn)絕對精準(zhǔn)同樣也不能成為大數(shù)據(jù)時(shí)代所追求的目標(biāo)。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率也相應(yīng)上升，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)而言，其中某個(gè)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，對最終分析結(jié)果來說，不會產(chǎn)生任何影響。企業(yè)要做的不是追求數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，而是從中挖掘潛在價(jià)值信息。

3.尋找事物之間的相關(guān)性

大數(shù)據(jù)時(shí)代與小數(shù)據(jù)時(shí)代的主要區(qū)別還在于事物之間的因果關(guān)系不再是研究的焦點(diǎn)，研究的重心向探尋事物之間的相關(guān)性傾斜。以往研究事物之間的某種關(guān)聯(lián)時(shí)，通常在收集數(shù)據(jù)之前，先提出假設(shè)，然后通過分析、處理收集的樣本數(shù)據(jù)來驗(yàn)證假設(shè)。然而，大數(shù)據(jù)時(shí)代摒棄了這種方式，通過從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中挖掘出潛在信息，探索事物之間的關(guān)聯(lián)[2]。

四、大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

隨著大數(shù)據(jù)的到來，企業(yè)越來越重視數(shù)據(jù)的管理，深入挖掘大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的潛在價(jià)值和應(yīng)用，以期為高層管理者制定未來發(fā)展決策和推動企業(yè)發(fā)展提供信息支持和數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中發(fā)揮著不可替代的作用，主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面：

1.促進(jìn)精準(zhǔn)營銷

隨著移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展和社交網(wǎng)絡(luò)的興起，消費(fèi)者的購物習(xí)慣、興趣愛好、行為方式、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等會以文字、圖片、視頻等形式體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中，從而形成實(shí)時(shí)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)化的大數(shù)據(jù)。企業(yè)利用云計(jì)算等挖掘技術(shù)對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)化行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，根據(jù)顧客的行為特點(diǎn)、愛好取向等進(jìn)行市場細(xì)分，根據(jù)細(xì)分結(jié)果選擇企業(yè)的目標(biāo)顧客，從而有目的地進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。用戶的大數(shù)據(jù)為企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)營銷提供了數(shù)據(jù)支持和信息支持。大數(shù)據(jù)技術(shù)和云存儲技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對消費(fèi)者行為實(shí)時(shí)觀察和記錄，大大提高了企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)營銷的效率[3]。

2.推動產(chǎn)品創(chuàng)新

企業(yè)基于大數(shù)據(jù)對顧客消費(fèi)需求進(jìn)行分析，有利于推動產(chǎn)品或服務(wù)的創(chuàng)新。隨著社交網(wǎng)絡(luò)及電子商務(wù)的發(fā)展，消費(fèi)者對產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量、功能、特點(diǎn)等的評價(jià)會及時(shí)反映在網(wǎng)絡(luò)平臺（例如微博、空間、售后評價(jià)等）上。企業(yè)首先需要通過數(shù)據(jù)搜索技術(shù)抓取顧客在網(wǎng)上有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的相關(guān)評價(jià)信息，然后進(jìn)行根據(jù)顧客提出的問題和建議來改善產(chǎn)品或服務(wù)，并按照顧客的創(chuàng)意性反饋適時(shí)生產(chǎn)新產(chǎn)品，從而提高企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新意識和服務(wù)意識。

3.加強(qiáng)產(chǎn)品流程優(yōu)化

隨著科技的發(fā)展，企業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)逐步實(shí)現(xiàn)以機(jī)器代替人工操作，實(shí)現(xiàn)智能化、信息化生產(chǎn)運(yùn)作。特別是云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)信息技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)逐步實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品生產(chǎn)制造的全過程監(jiān)控和管理。產(chǎn)品生產(chǎn)制造全生命周期可以全程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化、信息化、智能化。大數(shù)據(jù)技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用可以對產(chǎn)品生產(chǎn)制造（包括產(chǎn)品的設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)工藝、運(yùn)營管理等）數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以把企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和深入挖掘，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)模型進(jìn)行產(chǎn)品流程優(yōu)化，可以為企業(yè)高管進(jìn)行決策提供數(shù)據(jù)支持和技術(shù)支持。

五、總結(jié)

綜上分析，大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中商業(yè)價(jià)值并不在于其海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，而是通過對海量數(shù)據(jù)分析挖掘其潛在價(jià)值。隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，企業(yè)越來越重視從大數(shù)據(jù)中挖掘潛在的商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用價(jià)值主要在于促進(jìn)精準(zhǔn)營銷，推動產(chǎn)品或服務(wù)創(chuàng)新，加強(qiáng)產(chǎn)品生產(chǎn)流程優(yōu)化，從而降低企業(yè)運(yùn)營成本，提高企業(yè)運(yùn)營效率，增強(qiáng)企業(yè)的核心競爭力。

參考文獻(xiàn)：

[1]王珊等.架構(gòu)大數(shù)據(jù)—挑戰(zhàn)、現(xiàn)狀與展望[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2011（10）：1741-1752.

[2]維克托·邁爾舍-恩伯格，肯尼思·庫克耶著.大數(shù)據(jù)時(shí)代[M].浙江人民出版社：27-94.

[3]馮芷艷，郭訓(xùn)華等.大數(shù)據(jù)背景下商務(wù)管理研究若干前沿課題[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2013（1），1-8