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摘要：随着大数据时代的到来，海量数据的处理方式发生转变，企业面临巨大的机遇和挑战。如何正确地利用好这个机遇，为企业的发展带来更大效益，成为大数据时代下企业更为迫切的需求。本文结合企业组织结构特点，为大数据在企业中的经济应用进行了梳理和解读。
关键词：大数据；企业；经济应用
1.大数据的研究背景
过去数年中，信息技术和网络技术的发展使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长，大数据时代随之而来。大数据（big data），又称巨量资料，是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到抓取、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。大数据有四大特点：大量、高速、多样和及时性。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据成为云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术革命。企业内部的经营交易信息、商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为企业决策乃至个人生活服务，是大数据时代的核心议题，也是企业发展的生命线。
互联网商业模式的发展，促使数据规模进一步增长，其中既包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。每天大量的消费者信息购买信息被服务器记录下来，成为了宝贵的资源。
2.信息的应用现状
从已有的研究中不难看出，大数据时代存在着巨大的机遇和挑战，企业对于信息有如下简单使用。
一是快餐业的视频分析，快餐公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物；如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。通过收集到的视频信息对服务内容进行相应的调整，提高了快餐公司的经营效率。
二是沃尔玛连锁超市通过一名高中女孩搜索商品的关键词以及社交网站中的行为，捕捉到了她的怀孕信息，从而发放了带有婴儿用品的优惠券。虽然此行为引来非议，但是沃尔玛通过对客户信息的搜集，有针对性的对产品进行营销，是成功的企业数据应用。
三是淘宝网凭借对于往年的销售情况进行分析，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯进行综合分析，在十一黄金周期间创下了191亿的销售额，这在以往是难以想象的。
3.大数据在企业中的应用策略
大数据和预测分析可以帮助企业优化物流、更精确地预测需求或掌握更好的产品上市时间，从而进一步提高效率。它几乎对所有行业都意义深远，无论是工业产品，还是娱乐业。因此，应该采取相应的策略正确应用大数据。
（1）宏观层面。宏观层面上，企业是一个组织。管理学中西蒙提出，组织的决策是介于完全理性和非理性之间的，即有限理性。因为在传统决策中，决策者无法获得全部的信息，也无法穷尽所有的备选方案，不可能做到完全的理性，因此组织的决策是相对理性的。
大数据时代使得企业决策时可以获得充足的信息，这使得完全理性的决策成为了可能。同时企业运营过程中的各种信息都是通过数据反映出来的，通过数据分析，可以发现企业运营过程中的规律，从而对未来的生产活动、市场活动等提供科学指导。
以往大量数据通过报表等方法进行统计，只能得到一般意义上的信息反映，利用大数据则可以发现许多深层次的规律，对整体趋势作出预测，从而帮助决策者针对市场变化的环境，做出快速、准确的判断。而且大数据时代下，信息不对称的现象不复存在，企业的大部分业务可以实现外包，通过对信息的挖掘和分析，企业可以找到完美的外包合作伙伴，企业组织结构极端扁平化，更加灵活且富有效率。
（2）微观层面。微观层面上，企业可以建立起相关的信息系统，将这些数据按照业务概念来组织，利用相关工具从中随机提取、分析，为企业管理人员制定策略、开发市场、营销产品等行为提供数据基础。
生产环节中，产品研发人员利用数据能够挖掘消费者的消费习惯和喜好，在凌乱纷繁的数据背后找到符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地优化调整，实现精细生产，这就是大数据的价值；流通环节中，传统的企业在经营过程中存在不同程度的库存积压，很大一部分资本是以库存商品的形式存在，极大的影响了企业的盈利能力。但是在大数据时代，信息极端对称，企业可以对产品仓储、配送各环节的数据以及市场信息进行深入分析，对存销比、库存周转率、市场满足率等指标设置监控体系，科学合理的设定库存水平，建立高效的供应链，真正实现精益物流；销售环节中，企业可以实现精准营销。企业可以通过营销系统记录每个商户以及每笔订单的详细信息，例如商户名称、业态、规模、位置，订购产品的数量、金额等，通过加工和处理这些数据。一是可以准确把握市场需求，提高市场预测准确率，实现按订单组织货源，有效提高客户满意度；二是可以分析出每个商户的需求偏好，在订货系统中进行个性化的推介。在售后服务环节，企业利用大数据可有效加强客户管理，增进客户关系。一是通过分析客户的信息，对客户进行细致分类，提供更具针对性的服务，提高服务水平；二是挖掘潜在客户、跟踪现有客户、维护重点客户，降低服务成本和客户流失率，通过满足客户的个性化需求，最大化的挖掘潜在购买额度，提高客户的忠诚度和利润贡献率，全面提升企业的盈利能力和竞争力。
但是从目前情况来看，虽然大部分企业建立了一些信息系统，但是由于各个系统相对独立，数据格式、存储形式存在较大差异，难以利用现有的数据处理技术进行分析。大多数企业还存在一个普遍现象，就是将信息简单堆在一起，进行基本的统计和查询，而不是将它们作为战略转变的工具，“数据丰富、信息贫乏”的现象比较普遍，制约了经济分析和决策能力。
因此为了应对大数据时代的到来，企业亟需解决的是构建统一的数据仓库系统，将企业内分散的原始数据和来自外部的数据汇集在一起，形成一个中心数据集，从而为企业提供完整、及时、准确的基础数据。同时在数据仓库的基础上建立决策支持系统，组织具有相关技能的人员和设备，打破原有统计分析的模式，通过对数据多维的处理分析，挖掘出数据中蕴含的、对决策有潜在作用的信息，为企业的经营活动提供科学依据。
4.结语
大数据在为企业提供经济利益的同时也会带来更多的挑战。企业面临的是一个更加透明的市场，企业的行为能够被竞争对手和消费者熟知，使得企业面临更加残酷的竞争。而且数据挖掘的价值飙升，将原来的竞争阵地由商品转移到前端的数据阶段，如果企业不加大数据挖掘方面的投入力度，将会在大数据时代的市场竞争中处于不利位置。小企业是没有资金实力参与竞争的，如果不采取措施，最终只能被淘汰。
总之，大数据是企业未来发展的必然趋势，企业必须积极适应这场变革，通过先进的信息技术不断提升生产经营水平和基础管理水平，为企业的发展提供坚实的信息支撑。（作者单位：山东财经大学公共管理学院）
参考文献：
[1]冯芷艳，郭迅华，曾大军，等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题（1）[J].管理科学学报， 2013： 1-9.
[2]韩晶.大数据服务若干关键技术研究_韩晶[D].北京邮电大学， 2013.
[3]孟小峰，慈祥.大数据管理_概念_技术与挑战[J].计算机研究与发展， 2013： 146-169.
[4]黄晓斌，钟辉新.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].图书与情报，2012： 9-14.
关键词：大数据；企业；经济应用
1.大数据的研究背景
过去数年中，信息技术和网络技术的发展使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长，大数据时代随之而来。大数据（big data），又称巨量资料，是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到抓取、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。大数据有四大特点：大量、高速、多样和及时性。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据成为云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术革命。企业内部的经营交易信息、商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为企业决策乃至个人生活服务，是大数据时代的核心议题，也是企业发展的生命线。
互联网商业模式的发展，促使数据规模进一步增长，其中既包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。每天大量的消费者信息购买信息被服务器记录下来，成为了宝贵的资源。
2.信息的应用现状
从已有的研究中不难看出，大数据时代存在着巨大的机遇和挑战，企业对于信息有如下简单使用。
一是快餐业的视频分析，快餐公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物；如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。通过收集到的视频信息对服务内容进行相应的调整，提高了快餐公司的经营效率。
二是沃尔玛连锁超市通过一名高中女孩搜索商品的关键词以及社交网站中的行为，捕捉到了她的怀孕信息，从而发放了带有婴儿用品的优惠券。虽然此行为引来非议，但是沃尔玛通过对客户信息的搜集，有针对性的对产品进行营销，是成功的企业数据应用。
三是淘宝网凭借对于往年的销售情况进行分析，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯进行综合分析，在十一黄金周期间创下了191亿的销售额，这在以往是难以想象的。
3.大数据在企业中的应用策略
大数据和预测分析可以帮助企业优化物流、更精确地预测需求或掌握更好的产品上市时间，从而进一步提高效率。它几乎对所有行业都意义深远，无论是工业产品，还是娱乐业。因此，应该采取相应的策略正确应用大数据。
（1）宏观层面。宏观层面上，企业是一个组织。管理学中西蒙提出，组织的决策是介于完全理性和非理性之间的，即有限理性。因为在传统决策中，决策者无法获得全部的信息，也无法穷尽所有的备选方案，不可能做到完全的理性，因此组织的决策是相对理性的。
大数据时代使得企业决策时可以获得充足的信息，这使得完全理性的决策成为了可能。同时企业运营过程中的各种信息都是通过数据反映出来的，通过数据分析，可以发现企业运营过程中的规律，从而对未来的生产活动、市场活动等提供科学指导。
以往大量数据通过报表等方法进行统计，只能得到一般意义上的信息反映，利用大数据则可以发现许多深层次的规律，对整体趋势作出预测，从而帮助决策者针对市场变化的环境，做出快速、准确的判断。而且大数据时代下，信息不对称的现象不复存在，企业的大部分业务可以实现外包，通过对信息的挖掘和分析，企业可以找到完美的外包合作伙伴，企业组织结构极端扁平化，更加灵活且富有效率。
（2）微观层面。微观层面上，企业可以建立起相关的信息系统，将这些数据按照业务概念来组织，利用相关工具从中随机提取、分析，为企业管理人员制定策略、开发市场、营销产品等行为提供数据基础。
生产环节中，产品研发人员利用数据能够挖掘消费者的消费习惯和喜好，在凌乱纷繁的数据背后找到符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地优化调整，实现精细生产，这就是大数据的价值；流通环节中，传统的企业在经营过程中存在不同程度的库存积压，很大一部分资本是以库存商品的形式存在，极大的影响了企业的盈利能力。但是在大数据时代，信息极端对称，企业可以对产品仓储、配送各环节的数据以及市场信息进行深入分析，对存销比、库存周转率、市场满足率等指标设置监控体系，科学合理的设定库存水平，建立高效的供应链，真正实现精益物流；销售环节中，企业可以实现精准营销。企业可以通过营销系统记录每个商户以及每笔订单的详细信息，例如商户名称、业态、规模、位置，订购产品的数量、金额等，通过加工和处理这些数据。一是可以准确把握市场需求，提高市场预测准确率，实现按订单组织货源，有效提高客户满意度；二是可以分析出每个商户的需求偏好，在订货系统中进行个性化的推介。在售后服务环节，企业利用大数据可有效加强客户管理，增进客户关系。一是通过分析客户的信息，对客户进行细致分类，提供更具针对性的服务，提高服务水平；二是挖掘潜在客户、跟踪现有客户、维护重点客户，降低服务成本和客户流失率，通过满足客户的个性化需求，最大化的挖掘潜在购买额度，提高客户的忠诚度和利润贡献率，全面提升企业的盈利能力和竞争力。
但是从目前情况来看，虽然大部分企业建立了一些信息系统，但是由于各个系统相对独立，数据格式、存储形式存在较大差异，难以利用现有的数据处理技术进行分析。大多数企业还存在一个普遍现象，就是将信息简单堆在一起，进行基本的统计和查询，而不是将它们作为战略转变的工具，“数据丰富、信息贫乏”的现象比较普遍，制约了经济分析和决策能力。
因此为了应对大数据时代的到来，企业亟需解决的是构建统一的数据仓库系统，将企业内分散的原始数据和来自外部的数据汇集在一起，形成一个中心数据集，从而为企业提供完整、及时、准确的基础数据。同时在数据仓库的基础上建立决策支持系统，组织具有相关技能的人员和设备，打破原有统计分析的模式，通过对数据多维的处理分析，挖掘出数据中蕴含的、对决策有潜在作用的信息，为企业的经营活动提供科学依据。
4.结语
大数据在为企业提供经济利益的同时也会带来更多的挑战。企业面临的是一个更加透明的市场，企业的行为能够被竞争对手和消费者熟知，使得企业面临更加残酷的竞争。而且数据挖掘的价值飙升，将原来的竞争阵地由商品转移到前端的数据阶段，如果企业不加大数据挖掘方面的投入力度，将会在大数据时代的市场竞争中处于不利位置。小企业是没有资金实力参与竞争的，如果不采取措施，最终只能被淘汰。
总之，大数据是企业未来发展的必然趋势，企业必须积极适应这场变革，通过先进的信息技术不断提升生产经营水平和基础管理水平，为企业的发展提供坚实的信息支撑。（作者单位：山东财经大学公共管理学院）
参考文献：
[1]冯芷艳，郭迅华，曾大军，等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题（1）[J].管理科学学报， 2013： 1-9.
[2]韩晶.大数据服务若干关键技术研究_韩晶[D].北京邮电大学， 2013.
[3]孟小峰，慈祥.大数据管理_概念_技术与挑战[J].计算机研究与发展， 2013： 146-169.
[4]黄晓斌，钟辉新.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].图书与情报，2012： 9-14.