【摘" 要】隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)在商業(yè)經(jīng)濟管理中的應用日益廣泛。論文在分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟管理中的應用情況的基礎(chǔ)上，從強化大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加強大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)與引進、建立健全大數(shù)據(jù)管理制度與標準、拓展大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用廣度與深度、強化大數(shù)據(jù)安全管理與隱私保護等方面提出了優(yōu)化策略。論文結(jié)合A公司供應鏈管理的實際案例，闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在供應鏈優(yōu)化中的應用實踐，從而為企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化商業(yè)經(jīng)濟管理提供參考。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；商業(yè)經(jīng)濟管理；優(yōu)化策略

【中圖分類號】：F270.7" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）09-0129-03

1 引言

當前，數(shù)據(jù)已成為繼土地、勞動力、資本之后的第四大生產(chǎn)要素。大數(shù)據(jù)以其數(shù)據(jù)量大、類型多樣、處理速度快等特點，為商業(yè)經(jīng)濟管理注入了新的活力。將大數(shù)據(jù)技術(shù)應用于營銷、供應鏈、風險管控等商業(yè)經(jīng)濟管理領(lǐng)域，有助于提升企業(yè)管理的科學化、精細化水平，增強企業(yè)的市場競爭力。然而，大數(shù)據(jù)在帶來機遇的同時，也對企業(yè)的管理能力和技術(shù)水平提出了更高要求。因此，深入研究大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟管理中的應用情況以及優(yōu)化策略，對于推動大數(shù)據(jù)與商業(yè)經(jīng)濟管理的深度融合具有重要意義。本文將在案例分析的基礎(chǔ)上，為企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化商業(yè)經(jīng)濟管理提供決策參考。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟管理中的應用

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念與特征

大數(shù)據(jù)是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合，正在成為國家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。一般而言，具備Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）等5V特征的海量數(shù)據(jù)可稱之為大數(shù)據(jù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)日益成為信息化時代的顯著特征。依托強大的存儲、計算和分析能力，大數(shù)據(jù)技術(shù)可從海量數(shù)據(jù)中快速獲取有價值信息，已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等眾多領(lǐng)域得到廣泛應用[1]。

2.2 商業(yè)經(jīng)濟管理的概念

商業(yè)經(jīng)濟管理是指企業(yè)在商業(yè)活動中，通過計劃、組織、指揮、協(xié)調(diào)、控制和監(jiān)督等手段，合理分配和利用人力、物力、財力等資源，以達到經(jīng)濟效益最大化和社會效益最優(yōu)化的目標。隨著市場競爭的日益激烈和消費者需求的不斷變化，商業(yè)經(jīng)濟管理面臨著越來越多的挑戰(zhàn)和機遇。

在這個過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為信息化時代重要的技術(shù)手段，為商業(yè)經(jīng)濟管理注入了新的活力。通過應用大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)能夠收集、分析和利用海量的市場數(shù)據(jù)和消費者信息，從而更加精準地把握市場動態(tài)和消費者需求。這種基于數(shù)據(jù)的決策方式，不僅有助于企業(yè)優(yōu)化資源配置和生產(chǎn)流程，提高經(jīng)營效率和盈利能力，還能為企業(yè)帶來更加長遠的競爭優(yōu)勢。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)與商業(yè)經(jīng)濟管理的融合已成為企業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

2.3 商業(yè)經(jīng)濟管理中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用領(lǐng)域

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟管理中得到了廣泛應用，成為驅(qū)動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要力量。大數(shù)據(jù)應用覆蓋了商業(yè)運營的各個環(huán)節(jié)，主要集中在以下領(lǐng)域：客戶關(guān)系管理，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集、分析客戶行為數(shù)據(jù)，準確把握客戶特征與偏好，為其提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，提升客戶滿意度和忠誠度；精準營銷，依托大數(shù)據(jù)平臺整合線上線下營銷數(shù)據(jù)，實現(xiàn)營銷全流程管理，并通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)用戶畫像、產(chǎn)品推薦，大幅提高營銷的精準度和轉(zhuǎn)化率；供應鏈優(yōu)化，通過對供應鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的實時采集與分析，優(yōu)化供應鏈流程，降低庫存成本，提高供應鏈運作效率；風險管控，綜合運用大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計、機器學習等方法，建立風險預警模型，提高金融風險、運營風險等重大風險的識別和防范能力；運營決策，利用算法模型從企業(yè)內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)中自動抽取關(guān)鍵信息，形成數(shù)據(jù)化、可視化的業(yè)務(wù)洞察，為戰(zhàn)略規(guī)劃、預算管理等提供科學決策支持[2]。

2.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟管理中的應用優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)技術(shù)是在云計算、人工智能等新興技術(shù)的支撐下發(fā)展起來的，其強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力為商業(yè)經(jīng)濟管理變革帶來了新的動力。大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟管理中的應用優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下方面：驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可深度挖掘數(shù)據(jù)資源，探索新的業(yè)務(wù)增長點，創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)模式，培育新的利潤增長極；優(yōu)化運營管理，大數(shù)據(jù)分析能夠揭示經(jīng)營管理中的問題與不足，并提供改進決策依據(jù)，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高運營效率；強化風險管控，大數(shù)據(jù)技術(shù)可實現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，提高風險識別的廣度、深度與準確性，增強企業(yè)的風險防范能力；賦能精細化管理，通過收集分析業(yè)務(wù)全流程數(shù)據(jù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)透明，使管理決策更加精準，推動管理向精細化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型；提高市場響應力，大數(shù)據(jù)分析有助于企業(yè)快速感知內(nèi)外部環(huán)境變化，提高市場洞察力，增強應對市場變化的敏捷性。

3 利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化商業(yè)經(jīng)濟管理的策略

3.1 強化大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

企業(yè)應加大資金投入，完善以數(shù)據(jù)中心、云計算平臺為核心的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作，并引進先進的大數(shù)據(jù)存儲、計算、分析等軟硬件系統(tǒng)，提供大數(shù)據(jù)應用的堅實支撐。企業(yè)要立足自身管理需求，分步實施，循序漸進，避免一蹴而就、盲目投資。同時，鼓勵有條件的企業(yè)加強與科研機構(gòu)、大數(shù)據(jù)服務(wù)商的合作，借助外部力量彌補資源和技術(shù)短板[3]。此外，政府應加大政策扶持、資金投入力度，營造良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境，推動大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

3.2 加強大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)與引進

加快培養(yǎng)一批既精通大數(shù)據(jù)技術(shù)，又熟悉行業(yè)業(yè)務(wù)的復合型人才，是大數(shù)據(jù)應用的關(guān)鍵。一方面，要依托高校、科研機構(gòu)等，開設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)和課程，加強大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的校企聯(lián)合培養(yǎng)。另一方面，企業(yè)要創(chuàng)新用人機制，采取柔性引才方式，從市場、社會廣泛吸納數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方面的優(yōu)秀人才。同時，企業(yè)要加大對大數(shù)據(jù)人才的內(nèi)部培養(yǎng)力度，定期開展專業(yè)培訓，并建立與大數(shù)據(jù)人才成長相適應的考核與激勵機制[4]。

3.3 建立健全大數(shù)據(jù)管理制度與標準

企業(yè)應盡快建立健全適應大數(shù)據(jù)應用的管理制度與數(shù)據(jù)標準。在管理制度方面，應明確大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃、平臺建設(shè)、數(shù)據(jù)開發(fā)利用、安全保護、績效考核等方面的原則與要求。在數(shù)據(jù)標準方面，要加快構(gòu)建橫跨采集、傳輸、存儲、處理、交換等環(huán)節(jié)的企業(yè)數(shù)據(jù)標準體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化、標準化管理，為數(shù)據(jù)高效集成和應用夯實基礎(chǔ)。同時，要強化制度和標準的執(zhí)行力，將其嵌入數(shù)據(jù)全生命周期的管理當中，推動大數(shù)據(jù)管理工作規(guī)范化、制度化。

3.4 拓展大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用廣度與深度

企業(yè)要以大數(shù)據(jù)為技術(shù)核心驅(qū)動力，結(jié)合管理創(chuàng)新的實際需求，全面推動業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化與再造，以及管理模式的根本性變革。在企業(yè)內(nèi)部，應牢固樹立“數(shù)據(jù)引領(lǐng)決策”的先進理念，加速構(gòu)建以數(shù)據(jù)洞察為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)運營體系和管理決策框架，確保大數(shù)據(jù)分析能夠無縫嵌入并增強業(yè)務(wù)操作的每一個環(huán)節(jié)。

實踐中，可優(yōu)先選取采購管理、生產(chǎn)制造、市場營銷、客戶服務(wù)等關(guān)鍵業(yè)務(wù)板塊，率先開展大數(shù)據(jù)應用的試驗性項目，通過不斷迭代數(shù)據(jù)分析模型，持續(xù)提升數(shù)據(jù)價值挖掘與應用的能力。此外，應著力加強大數(shù)據(jù)平臺與ERP（企業(yè)資源計劃）、CRM（客戶關(guān)系管理）、SCM（供應鏈管理）等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的深度整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的實時互通與共享，從而充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在推動管理精細化、決策科學化方面的獨特優(yōu)勢。

3.5 強化大數(shù)據(jù)安全管理與隱私保護

強化大數(shù)據(jù)安全管理與隱私保護是大數(shù)據(jù)健康發(fā)展的重要保障。首先，企業(yè)要建立大數(shù)據(jù)分級分類管理制度，依據(jù)數(shù)據(jù)的機密程度、敏感程度劃分保護等級，并采取相應的管控措施；其次，要完善身份認證、訪問控制、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等安全防護機制，防范數(shù)據(jù)泄露、非授權(quán)訪問等風險；再次，要遵循最小夠用原則收集個人信息，保障用戶知情權(quán)，嚴防用戶隱私被侵犯；最后，要加強安全意識教育，增強全員數(shù)據(jù)安全意識，將數(shù)據(jù)安全融入企業(yè)文化建設(shè)，筑牢大數(shù)據(jù)應用安全防線[5]。

4 項目案例

下文以某大型制造企業(yè)A公司大數(shù)據(jù)平臺優(yōu)化供應鏈管理的項目實踐為例，探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)經(jīng)濟管理中的應用。

4.1 項目背景與目標

A公司是一家跨國制造企業(yè)，在全球擁有上百家分子公司和數(shù)千家供應商，供應鏈管理面臨諸多痛點：存在信息孤島，上下游協(xié)同不暢；需求預測偏差大，生產(chǎn)與庫存頻繁失衡；物流配送效率低，經(jīng)常出現(xiàn)斷貨問題；供應商績效考核主觀性強，優(yōu)勝劣汰機制不健全。為此，公司決定運用大數(shù)據(jù)技術(shù)重塑供應鏈流程，實現(xiàn)端到端的供應鏈協(xié)同優(yōu)化。項目目標如下：搭建供應鏈大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集成共享；開發(fā)需求預測與庫存優(yōu)化模型，提高計劃的準確性和柔性；優(yōu)化采購、生產(chǎn)、配送環(huán)節(jié)，縮短交付周期；建立供應商評價指標體系，加強供應商績效管控。

4.2 大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與數(shù)據(jù)源整合

項目組采用開源的Hadoop平臺構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過Sqoop等工具將ERP、MES、WMS等系統(tǒng)數(shù)據(jù)導入Hive數(shù)據(jù)倉庫，利用Kafka實現(xiàn)工廠設(shè)備、物流單證等數(shù)據(jù)的實時采集。在數(shù)據(jù)處理方面，利用MapReduce、Spark等組件進行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，通過HBase、Redis等實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和查詢。在數(shù)據(jù)應用層面，綜合運用機器學習算法庫、OLAP分析工具、可視化展現(xiàn)工具，為業(yè)務(wù)應用提供靈活多樣的大數(shù)據(jù)分析和服務(wù)能力。

同時，項目組與業(yè)務(wù)部門密切配合，系統(tǒng)梳理了供應鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)源，包括銷售數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)等，并與外部數(shù)據(jù)源如天氣數(shù)據(jù)、物價指數(shù)等進行關(guān)聯(lián)，形成了跨部門、多維度的供應鏈數(shù)據(jù)資產(chǎn)。總計涉及結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)約100 TB。

4.3 供應鏈數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化模型構(gòu)建

基于大數(shù)據(jù)平臺，項目團隊開展了供應鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析與應用，并構(gòu)建了一系列優(yōu)化模型：

第一，需求預測模型。綜合運用時間序列、機器學習等算法，結(jié)合歷史銷售、促銷、庫存等數(shù)據(jù)，建立分SKU級的中長期需求預測模型，預測準確率達85%以上。第二，庫存優(yōu)化模型。通過對銷量、需求波動、供貨周期等進行綜合分析，動態(tài)優(yōu)化安全庫存、補貨點等庫存參數(shù)，有效降低缺貨率和庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)。第三，生產(chǎn)計劃模型。利用整數(shù)規(guī)劃、啟發(fā)式算法等，結(jié)合需求預測、產(chǎn)能、物料等約束，優(yōu)化生產(chǎn)排程和產(chǎn)線平衡，使產(chǎn)能利用率和準時交付率均提升5個百分點以上。第四，配送優(yōu)化模型。利用大數(shù)據(jù)分析配送線路、車輛裝載、到貨時間等，通過動態(tài)路徑優(yōu)化和智能調(diào)度，使車輛周轉(zhuǎn)效率提高20%，準時送達率達95%以上。第五，供應商評價模型。開發(fā)了涵蓋交付、質(zhì)量、成本、服務(wù)、創(chuàng)新等多維度的供應商評價指標，通過加權(quán)求和形成供應商綜合績效得分，每月自動生成供應商績效報告。

通過供應鏈數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化模型構(gòu)建，公司供應鏈運營效率和敏捷性大幅提升，總體成本降低8%，產(chǎn)品上市時間縮短25%。

4.4 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的供應鏈決策支持系統(tǒng)開發(fā)

項目組在供應鏈數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，開發(fā)了一套供應鏈決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括三大功能模塊：

第一，供應鏈控制塔。通過業(yè)務(wù)駕駛艙，為高層管理者提供供應鏈運行狀況的全局視圖，并設(shè)置了一系列預警指標，及時發(fā)現(xiàn)供應鏈風險并采取應對措施。第二，數(shù)字化協(xié)同平臺。打通供應鏈上下游，實現(xiàn)從客戶需求到交付全流程的可視化、可追溯，使供應鏈各方能夠及時獲取所需信息，降低了人工協(xié)調(diào)成本，供應鏈協(xié)同效率提升30%以上。第三，供應鏈優(yōu)化引擎。將之前構(gòu)建的優(yōu)化模型封裝為標準服務(wù)，業(yè)務(wù)部門可通過參數(shù)配置靈活調(diào)用各類優(yōu)化服務(wù)，使業(yè)務(wù)決策更加智能化。

系統(tǒng)上線后，高層管理者可隨時掌握供應鏈運行態(tài)勢，并借助系統(tǒng)智能分析功能，快速識別供應鏈中的風險隱患和優(yōu)化機會。業(yè)務(wù)部門也能結(jié)合實際需求靈活使用智能決策服務(wù)，提高供應鏈決策的科學性和執(zhí)行力。

4.5 項目實施效果評估與經(jīng)驗總結(jié)

通過大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)和應用，A公司實現(xiàn)了供應鏈數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，大幅提升了供應鏈管理水平。從財務(wù)數(shù)據(jù)來看，項目實施當年，公司供應鏈管理成本同比降低12%，庫存周轉(zhuǎn)率提高8%，產(chǎn)品交付準時率達98%，經(jīng)營利潤率增加1.5個百分點。從流程效率來看，供應鏈計劃、執(zhí)行、協(xié)同等環(huán)節(jié)的人力投入減少30%以上，供應鏈運作效率顯著提升。從業(yè)務(wù)評價來看，公司高層和業(yè)務(wù)部門對供應鏈管理滿意度超過95%。

本項目的成功實施得益于以下經(jīng)驗做法：一是高度重視，組建了由公司領(lǐng)導任組長、各部門負責人參與的項目領(lǐng)導小組，為項目實施掃清障礙；二是制定了切實可行的數(shù)據(jù)治理策略，構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管控、數(shù)據(jù)安全防護等制度體系，夯實了大數(shù)據(jù)應用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；三是堅持需求導向，聚焦痛點難點問題開展應用，從單點突破到整體優(yōu)化，分步推進，快速見效；四是注重復合型人才培養(yǎng)，通過內(nèi)部培養(yǎng)和外部引進相結(jié)合，組建了一支懂業(yè)務(wù)、善技術(shù)、能落地的大數(shù)據(jù)團隊；五是強化變革管理，及時傳達共識，調(diào)整績效考核，并從流程、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)使用等方面開展培訓，為大數(shù)據(jù)應用創(chuàng)造良好的組織環(huán)境。

5 結(jié)語

隨著數(shù)字經(jīng)濟時代的到來，大數(shù)據(jù)正在成為提升商業(yè)經(jīng)濟管理水平、驅(qū)動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。然而，大數(shù)據(jù)在賦能商業(yè)決策的同時，也對企業(yè)的數(shù)據(jù)治理能力、技術(shù)創(chuàng)新能力、跨界協(xié)同能力提出了更高要求?？v觀本文案例，A公司能夠成功應用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化供應鏈管理，源于其在頂層設(shè)計、數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)牽引、人才建設(shè)、組織變革等方面的系統(tǒng)思考和有效舉措，值得借鑒。未來，企業(yè)應以數(shù)據(jù)為核心資產(chǎn)，以業(yè)務(wù)應用為牽引，加快推進大數(shù)據(jù)與商業(yè)經(jīng)濟管理的深度融合，在數(shù)字化時代的浪潮中搶占先機、贏得未來。

【參考文獻】

【1】鄧金娥.數(shù)字經(jīng)濟時代大數(shù)據(jù)與財務(wù)管理專業(yè)群高質(zhì)量發(fā)展的對策研究[J].商業(yè)會計，2024（10）：122-126.

【2】蔡寧，趙德海.數(shù)字經(jīng)濟下社區(qū)商業(yè)數(shù)據(jù)的保護與利用研究——以智慧社區(qū)為例[J].商業(yè)經(jīng)濟，2024（3）：1-5.

【3】申傲然.利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升商業(yè)銀行個人信貸風險管理水平[J].中國商界，2023（7）：189-191.

【4】李迎港，蔡檸.數(shù)字經(jīng)濟下超級平臺數(shù)據(jù)商業(yè)化利用的規(guī)制研究[J].北方金融，2024（6）：54-59.

【5】盧鑫瑜.大數(shù)據(jù)時代下檔案信息資源的優(yōu)化利用與管理創(chuàng)新——以醫(yī)院為例[J].機電兵船檔案，2024（2）：114-116.