互聯網論文大數據技術在企業戰略管理應用

　　在大數據隱藏的巨大社會效益和經濟效益的牽引下，本篇互聯網論文建議數據科學研究和相關人才培養已經引起政府、高校和企業的高度重視。《互聯網周刊》(半月刊)創刊于1998年，由科學出版社主辦。《互聯網周刊》雜志發表文章主要針對的新商業主體，包括IT人士、信息化人士以及廣大網民。他們構成商業社會的新中堅力量。《互聯網周刊》針對的新增長空間，重點在新機會的把握、新模式的消化和新觀念的普及。

　　摘要：近年來，大數據技術已成為企業戰略管理過程中關注的熱點，管理者如何利用大數據技術進行有效地商業分析和預測對于提高企業管理具有重要意義。因此，實現大數據技術與企業戰略管理的技術融合成為重中之重。在大數據時代，企業管理者應該深入剖析企業戰略管理過程，并結合現有大數據技術在企業戰略管理中的應用，提出如何利用大數據技術搭建企業數據分析平臺，最終實現提升企業整體核心實力與環境應變能力。

　　關鍵詞：大數據技術;戰略管理;營銷策略;數據分析平臺;應用分析

　　1 引言

　　在大數據時代，我們的行為、位置等每一點變化都變成了可被分析和記錄的數據，面對一場新的商業管理模式逐漸形成，企業紛紛吹響了進行數據決策的號角。

　　在傳統的決策模式中，由于很難分析全部數據，管理者更傾向于依賴已有的經驗和直覺做出決策。大數據時代，面對迅速生成且結構復雜的數據，借助大數據技術極大地節約了搜索信息的成本，管理者通過大數據技術使用多種數學方法建模分析，可以讓決策信息獲取更加容易，并依據這些決策信息進行商業決策，實現了幫助企業核心競爭力的提高。

　　在未來幾年，我國中小企業數量將會不斷增加，我們希望通過研究大數據技術，挖掘數據在企業中的潛在價值，幫助企業實現快速發展。大數據技術的分析與預測作用可以重點推動業務單位戰略和職能戰略的分析與選擇，使企業趨于良性發展。所以，在不同階段用好大數據技術，可以起到事半功倍的效果。

　　2 大數據技術下的企業戰略管理剖析

　　企業戰略管理是企業根據外部環境和內部運營要素，通過分析、預測、規劃和控制等手段，實現充分利用企業的資源達到優化管理，提高經濟效益的目的。企業戰略管理具體可分為確定企業使命，對各種可能的方案進行戰略分析，綜合內外部因素，進行戰略選擇，戰略實施，最后根據方案的運行效果進行戰略評價。

　　在戰略分析中，細致分析企業所在環境是正確制訂戰略的基礎，我們應該充分利用大數據技術對企業的環境進行分析，準確把握企業的環境信息，合理規劃組織架構。對傳統企業環境分析方法：PEST分析、產業環境分析和市場需求分析等，我們都可以利用大數據技術建立起相應的方法、模型數據庫，例如在社會流動性、生活方式的變化、消費心理等方面我們可以建立PEST分析模型，為企業的決策和發展提供支持。

　　此外，在大數據技術的輔助下，企業戰略變革的時機選擇均為提前性變革，信息是管理者認識變革力量大小的根據，由于大數據技術是進行信息技術融合分析的工具，具有一定的預測作用，能夠預測危機的到來，使企業能快速協調企業資源避免遭受巨大損失。因此，企業戰略變革在大數據技術指引下是漸進變化，并使企業不斷趨于良性發展。

　　企業戰略管理是一個循環上升的過程，企業通過對戰略管理過程的監控和評價來不斷修正原來的分析、選擇與實施工作。只有這樣企業才能夠慢慢變得強大起來。

　　3 大數據技術在企業戰略管理中的應用

　　3.1 大數據技術下的企業營銷策略

　　大數據技術在企業營銷策略中的應用將帶來更為科學、精準的多元化營銷模式，它以消費者需求為導向，更加人性化地為消費者提供服務，幫助企業贏得市場先機。

　　1) 精準化營銷策略

　　大數據時代，企業在營銷策略中充分利用大數據技術，通過收集并分析消費者行為，預測需求實現精準營銷。在大數據技術指引下企業可以跟蹤消費者的日�；顒雍蜆I務記錄，總結規律，從而完善產品做到適時促銷。這樣才能引導消費者選擇，實行精確的點對點營銷，企業才能不斷發展和形成持久的競爭力 [1] 。

　　例如電子商務交易平臺，在這個平臺內能夠對消費者數據進行收集，包括消費者的搜索、瀏覽、成交、評價信息等行為記錄，而且還擁有會員的年齡、地域等個人數據庫，企業使用這些數據為每位消費者都建立數據分析模型，然后得出分析結果且充分利用，比如廣告和產品的投放，實現與消費者相關產品的差異化推薦。

　　2) O2O營銷模式

　　O2O營銷模式為促成線上消費者與線下商品和服務的交易，抓住了互聯網、大數據帶來的數據爆炸式增長優勢，實行跨地域對海量消費者數據實時分析，充分挖掘了線下資源，O2O營銷模式的典型代表就是團購模式。

　　在O2O營銷模式下的消費者反饋中：線上平臺使用大數據技術分析和處理消費者的反饋信息，預測消費者需求進而吸引其他消費者做出消費決策，也能夠讓本地企業信息庫更加完善。線上平臺作為線上消費者和本地企業的溝通渠道，本地企業可以借助線上平臺的分析幫助企業維護消費者關系，使消費者成為企業的回頭客。

　　3) C2B營銷模式

　　C2B營銷模式是指企業通過與消費者交流，以有效的整合消費者創意為核心，經過精細的策劃將消費者資源轉化為對企業產品的注意力，從而改變企業營銷內容與模式。C2B營銷模式改變了原有生產者和消費者的關系，既滿足了個性需求，又降低了消費成本。對于企業來講，可以做到無庫存的生產銷售，不再去憑老板的“拍腦袋”來做決策，大大降低了生產風險，提高了生產利潤[2]。

　　C2B營銷模式成功的典型代表就是小米手機，小米手機在C2B營銷模式經營下可以事先獲得部分生產資金，同時也收獲了很好地市場。因此，C2B營銷模式具有很強的市場目標指向性，通常市場營銷的成功率會比較大。

　　3.2 大數據技術對品牌認知的影響

　　在大數據時代，消費者對品牌忠誠度逐漸降低。消費者作為網絡搜尋的主體，他們可以根據網站上相關消費者的評論調整自己對品牌的認知，微信、論壇等新媒體都可以為消費者提供相關產品的信息。他們還可以根據其他消費者的體驗判斷目標商品是否符合他們的標準，再決定是否購買，而不只是看品牌。所以，企業應該多與消費者溝通，了解消費者的需求[3]。

　　在意識到消費者的這種轉變時，企業要充分利用大數據技術，分析消費者的使用習慣，形成企業與消費者的良性互動，全面提升消費者對企業品牌的整體認知，增加消費者對產品品牌的黏性。例如：O2O營銷模式借助于互聯網，以擴大互聯網運營網點覆蓋率和智能終端的應用為保證，以提升消費者的體驗為導向，不斷地積累消費者，保證他們走到哪、玩到哪，形成商業服務的良性循環。

　　3.3 大數據技術降低企業新產品研發成本

　　將傳統工業與大數據產業相結合，利用大數據技術進行新需求的探索和新產品的研發，既能降低研發成本，又能縮短新產品研發設計周期。

　　例如：在一些生產型企業中，為快速占領并增加市場占有率，經常對產品增加許多新功能，但是，一些新功能并不會被消費者所使用，而有些真正需要的功能卻容易被忽略。面對這種狀況，大數據技術可以對消費者需求數據進行收集，并根據這些數據形成有價值的分析報告，讓企業更有針對性地研發新產品，實現降低企業研發成本和提高市場占有率的企業目標。

　　3.4大數據技術下企業員工的差異化勞動

　　每個企業都擁有記錄員工各方面原始能力和員工個人素質的原始數據，這些數據信息真實反映了員工受訓情況的能力水平，包括員工培訓經歷、接受專業培訓課程的時長和內容、培訓考核情況、解決問題的能力、參加比賽結果、獎懲情況等等[4]。

　　人力資源管理部門使用這些數據可以客觀地了解員工的學習效果，科學地制定人力資源培訓計劃。并根據員工的能力差異安排工作崗位，最大化的提高企業的工作效率，實現物盡其才，人盡其能。

　　3.5 大數據技術對決策支持系統的影響

　　以網絡技術為基礎的大數據時代，分散式決策成為大數據下決策的主要形式。企業面對管理網絡化、決策知識分散化，人人都成為企業決策的參與者，這個更加復雜的決策環境，決策的時效性變得尤為重要，傳統的決策支持系統已經不能滿足企業發展的需要。

　　大數據技術為企業帶來更加科學地決策分析，傳統企業結構必將被權力分散的扁平化企業結構所替代。我們要通過推進決策模式的創新，建立適應大數據環境的群決策體系結構和協同工作模型，建立促進成員之間信息溝通、共享的群決策交互平臺;同時結合現有云服務平臺，搭建大數據下的數據、知識、模型和方法的資源池;構建基于服務的、智能分析、快速自主決策的大數據決策支持系統接口，針對性的對接不同層次的智能決策信息系統。只有充分認識到大數據技術對企業管理決策帶來的影響，才能提高企業管理決策能力和效率[5]。通過運用大數據技術能夠對所要分析數據的各個變量之間的數據關系進行更加深入探索，并借助決策分析模型提升公司進行風險決策時的準確性。

　　4 大數據技術平臺的搭建

　　4.1 大數據技術實施基礎

　　1) 思維的轉變

　　維克托·邁爾·舍恩伯格指出：“大數據時代最大的變革就是，放棄對因果關系的渴求，關注相關關系”。即：我們只需知道“是什么”，而不用知道 “為什么”。面對大數據的沖擊，管理者首先要對海量數據進行量化分析，得出結果，最后再進行決策。這就要求我們在思維上要與時俱進，樹立大數據的思想意識，確立構建和應用大數據的戰略地位。

　　2) 數據意識的轉變

　　大數據的價值源自于它對海量的、碎片化的數據分析，探索數據之間的關聯模式，挖掘數據中的信息，并快速獲取影響未來信息的能力是大數據技術的魅力所在。企業為了能更好地進行管理和實施決策，最重要的是進行數據的獲取。所以，企業要劃定數據收集范圍，準確區分基礎數據和專屬數據，充分保證數據收集的準確性和一致性。

　　另外，我們要從大數據的特性出發把握好數據價值的稀疏性，注意數據清洗的“質”與“量”的關系，數據處理應該有來自一線的數據，通過全面、完整的數據判斷決策是否正確。

　　3)管理模式的轉變

　　企業在面臨大數據技術的挑戰時，企業要把數據管理作為發展的主線，了解數據是什么，通過科學的數據分析方法讓數據說話，作出有利于企業發展的分析和決策。因此，挖掘數據的潛在價值就成為我們轉變管理模式的主要依據，從而告別管理者根據已有的經驗進行決策和管理。建立起適應大數據時代的新管理模式“海量數據收集——分析數據得出結論——研究討論確立終極決策方案——數據存儲二次利用”。這種管理模式可以讓管理者科學地對企業內部和外部客戶進行管理，實現企業對客戶進行增值服務的附加值;更能夠為企業發展帶來商機、提供豐厚的商業財富。

　　作為新的管理模式面對多部門大量的異構數據，不僅整合難度大，而且技術復雜。只有建立一個科學地數據管理團隊，利用大數據技術平臺，進行跨部門協調才能有效地收集、處理各個業務系統的數據，才能實現跨部門的信息資源共享。這樣，管理模式轉變也才變得更合理，更科學。

　　4.2 大數據技術平臺的搭建

　　俗話說：“七分管理，三分技術”;“云計算”的不斷發展和應用，為大數據技術平臺的數據整合提供了新的技術支撐。云計算作為一種技術模式可以對大量異構數據進行管理、處理和轉換。利用大數據技術平臺，企業能從多種非傳統渠道中及時獲取以前無法獲得或無法使用的數據(包括非結構、半結構等)，實現對傳統數據的關聯補充和快速整合。

　　企業建立基于云計算的大數據技術平臺，可以提高企業的風險應對能力，而且可以快速適應未來的市場需求，挖掘出企業客戶潛在風險，對企業的戰略變革等也都能應對自如。此外，在云端使用數據虛擬化能夠促進大數據集成管理。滿足企業數據分析需求，提升在復雜大數據環境下的信息服務質量，加快決策問題求解。

　　在搭建大數據技術平臺的硬件設施方面，主要涉及新技術背景下的數據采集，“傳感器”將成為大數據技術應用中的重要一環。而軟件設施不但涉及新數據的采集，而且還要針對舊有數據進行分析和挖掘;此外，軟件的升級包括算法的更新，分析方法和數據處理方法的改進等。

　　企業可以通過云平臺在內部建立統一的大數據技術平臺，其架構可以參考如圖1所示：

　　1)數據分析平臺：主要解決數據存取、分析、處理的問題，將現有各業務部門公共數據進行整合、歸檔，通過挖掘數據之間的關聯，預測業務發展的方向，提供決策需要的關鍵數據。例如：人事信息、管理信息系統的數據信息等。此外，建立統一的數據分析平臺還可以為企業各個業務部門提供數據支撐和使用。

　　2)業務支撐數據平臺(主業務支撐平臺和其他業務支撐平臺)：主要解決數據采集的問題，企業內各部門根據業務需要在企業統一規劃下建立各自的業務平臺。

　　通過業務集成、數據整合來建立基于云的大數據技術平臺，不僅可以作為企業一種管理方式變革的指導，而且可以增強業務系統間的協作關系;通過建立統一的數據標準，遵循數據間操作的規范協議，可以向其他業務系統提供數據服務;通過數據轉換、共享，將數據整合起來，能夠消除企業各部門信息化中存在的信息孤島現象，有效地提高數據的使用率。

　　4.3 大數據技術在企業戰略管理中的優勢分析

　　企業在戰略管理實施中使用大數據技術的優勢主要表現在以下幾個方面：

　　第一，大數據技術簡化了企業的組織結構，扁平化的企業結構縮短了數據分析時間，必將成未來企業的發展趨勢;同時，在業務數據支撐平臺的數據和信息可以直接反饋到管理者手中，避免了消息傳遞過程中發生的扭曲。

　　第二，大數據技術平臺解決了傳統企業部門具有涇渭分明的界限實則數據不能共享的特點;而且大數據技術平臺加速了企業數據分析和共享，消除企業內部的冗余數據，節約了存儲空間。

　　第三，大數據技術平臺提供的其他業務支撐平臺補充了企業原來只能采集結構化數據的不足。加強了對消費者個人偏好管理，對企業部門的界限也有很好的補充作用。

　　大數據技術平臺實現了實時高效的數據信息收集、數據集成處理、數據分析結果可視化和實現輔助決策。這些都簡化了原來數據處理模式，變得更加簡單、形象和易于理解。例如對營銷策略、市場環境分析、潛在對手影響度分析和對企業客戶或項目的潛在危險分析等等，這些所有在企業戰略管理涵蓋數據問題的，在大數據技術分析下都能提供給你一個合理、可供支撐的科學數據，利用數據虛擬化手段實時方便的呈現給企業管理者。

　　5 結論

　　在2016年貴陽數博會期間，大數據產業發展引起國家領導人高度關注，極大地推動了大數據的戰略定位、收集分析和行業應用;而且云南、四川、北京等地在今年也獲得審批開始進入數據科學家的培養行列;百度、阿里巴巴等數據資源型和研發應用型企業大量涌現，并引領大數據產業的發展。

　　現在，以大數據技術為基礎的精準管理為企業提供了決策工具，通過大數據分析、預測更好地把握企業管理脈絡，使企業管理決策更科學準確。在預測企業未來的發展中，將構建大數據技術作為企業戰略管理的手段，必須要了解企業戰略管理的流程、企業風險追求和核心競爭力，才能有助于大數據技術的實施，才能提升企業綜合實力，從而為大數據技術提供了廣闊的發展空間。

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