企業(yè)數據論文

　　企業(yè)管理離不開(kāi)大數據的應用，以下是小編收集的相關(guān)論文，僅供大家閱讀參考!

　　一、培養大數據高端人才

　　大數據管理與大數據應用都離不開(kāi)大數據技術(shù)，但更離不開(kāi)大數據人才。沒(méi)有人才，再先進(jìn)的設備只能是“豪華擺設”;沒(méi)有人才，再先進(jìn)的技術(shù)也只能是“紙上談兵”。因此，推進(jìn)大數據管理，除了需要培養一大批優(yōu)秀的IT人才外，還迫切需要培養一大批大數據人才———數據管理師、數據分析師，造就一批數據科學(xué)家等高端人才。因為只有他們才能駕輕就熟處理海量的信息，并從中挖掘出“數據財富”。此外，面對全體員工傳播大數據知識，普及大數據技術(shù)，培訓大數據技能，奠定推進(jìn)大數據管理的群眾基礎和技術(shù)基礎，同樣也是一項長(cháng)期而艱巨的任務(wù)。

　　二、構筑大數據管理“一站式”工程，建設“大數據管理智庫”新平臺

　　1．加強內、外部數據的“一站式”管理。對企業(yè)來(lái)說(shuō)，數據無(wú)處不在，無(wú)時(shí)不有，究其來(lái)源，無(wú)非企業(yè)內部和外部?jì)蓚�(gè)渠道。內部數據的活水源頭是各單位、各部門(mén)、各專(zhuān)業(yè)的統計報表提供的數據;外部數據一方面是國家管理部門(mén)、行業(yè)管理部門(mén)、權威機構等發(fā)布的統計數據，另一方面是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、各種傳感器等信息感知和采集終端采集的數據。這些數據，日積月累，最終“百川歸�！�，匯成大數據的海洋。大數據時(shí)代，企業(yè)通過(guò)建立“大數據管理智庫”，打破渠道的邊界，把不同來(lái)源的數據整合在一起，實(shí)施一站式管理，讓數據時(shí)時(shí)刻刻為企業(yè)提供服務(wù)。

　　2．注重數據挖掘環(huán)節的“一站式”管理。企業(yè)數據挖掘過(guò)程也是數據發(fā)現和梳理的過(guò)程，其有4個(gè)重要環(huán)節:采集、存儲、分析、預測。企業(yè)建立了“大數據管理智庫”，對這4個(gè)環(huán)節實(shí)施一站式管理，可以大大“提純”數據價(jià)值。首先是盡可能采集異源甚至是異構的數據，去偽存真，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云計算技術(shù)，分類(lèi)、過(guò)濾和去重，減少存儲量，同時(shí)加入便于檢索的標簽。第三是將高維數據降維后度量與處理，利用上下文關(guān)聯(lián)進(jìn)行語(yǔ)義分析，從大量動(dòng)態(tài)而且可能是模棱兩可的數據中綜合信息，導出可理解的內容。第四是將數據分析后預測出的結論應用到企業(yè)中去。

　　3．突出價(jià)值鏈上數據的“一站式”管理。企業(yè)價(jià)值鏈可以分為基本增值活動(dòng)和輔助性增值活動(dòng)兩大部分�；�本增值活動(dòng)，即一般意義上的“生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節”，如材料供應、成品開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)運行、成品儲運、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和售后服務(wù)。這些活動(dòng)都與商品實(shí)體的'加工流轉直接相關(guān);輔助性增值活動(dòng)，包括組織建設、人事管理、技術(shù)開(kāi)發(fā)和采購管理。價(jià)值鏈的每一個(gè)環(huán)節都有相伴而生的數據。過(guò)去這些數據處在分散狀態(tài)。大數據時(shí)代，企業(yè)通過(guò)“大數據管理智庫”平臺，對這些數據實(shí)施一站式管理，有利于每一個(gè)環(huán)節的價(jià)值再創(chuàng )造和價(jià)值鏈的增值。

　　三、構筑大數據管理“一體化”工程，打造“大數據管理融合”新生態(tài)

　　1．大數據與云計算技術(shù)融合。大數據作為非結構化和電子化的海量數據，數量之大、類(lèi)型之多、變化之快，前所未有。以云計算為代表的計算技術(shù)的不斷進(jìn)步，為我們提供了強大的計算能力，從而構建起了一個(gè)與物質(zhì)世界相平行的數字世界。國有企業(yè)推進(jìn)大數據管理，就必須建立和完善自己的云計算系統，否則，就是“巧婦難為無(wú)米之炊”。

　　2．大數據與市場(chǎng)調研的融合。大數據時(shí)代，沒(méi)有數據是不能的，但數據也不是萬(wàn)能的。比如:數據不懂社交、不知道背景;數據不能反映客戶(hù)的心理;數據分析擅長(cháng)的是“量”而非“質(zhì)”等。因此，國有企業(yè)在推進(jìn)大數據管理時(shí)，如果將傳統的市場(chǎng)調研智慧與大數據的巨大威力相結合，可能會(huì )在定性分析和定量分析方面產(chǎn)生巨大的優(yōu)勢。尤其在背景分析、心理分析方面，可以彌補大數據的短板。大數據時(shí)代，沒(méi)有調查研究、沒(méi)有大數據，就沒(méi)有發(fā)言權，就沒(méi)有決策權。

　　3．大數據與信息化建設融合。大數據發(fā)軔于信息化建設，伴隨著(zhù)信息化建設的進(jìn)程同步成長(cháng)，但同時(shí)又遵循自身發(fā)展的規律，自成一體。改革開(kāi)放以來(lái)，國有企業(yè)在信息化建設方面邁出了堅實(shí)的步伐，這為推進(jìn)大數據管理奠定了扎實(shí)的基礎和一個(gè)高的起點(diǎn)。大數據時(shí)代，可以真正實(shí)現大數據管理與信息化“一體化建設”，相互促進(jìn)，共同發(fā)展。

　　4．大數據與電子商務(wù)的融合。大數據與電子商務(wù)是“前店后廠(chǎng)”的關(guān)系。電子商務(wù)在前臺直接面對客戶(hù)，大數據則在后臺充當“幕后英雄”，默默無(wú)聞為前臺提供強大支撐和優(yōu)質(zhì)服務(wù)。電子商務(wù)作為一個(gè)新的商業(yè)模式從真正的興起、發(fā)展，也僅僅只有短短十多年的時(shí)間。實(shí)踐證明，電子商務(wù)相較傳統的鋼鐵貿易交易，能夠極大節約時(shí)間、人力、資金和渠道成本，能夠更快速、更深入、更廣泛的開(kāi)發(fā)消費市場(chǎng)，同時(shí)，也能夠密切聯(lián)系供應商、采購商、服務(wù)商等產(chǎn)業(yè)鏈上的各個(gè)環(huán)節，不斷拓展企業(yè)的發(fā)展空間。當前，由于制約鋼鐵企業(yè)電子商務(wù)發(fā)展的因素還很多，因此，鋼鐵企業(yè)電子商務(wù)發(fā)展非常緩慢，這顯然落后于時(shí)代前進(jìn)的步伐。相信在大數據時(shí)代，電子商務(wù)將煥發(fā)出勃勃生機，成為鋼鐵企業(yè)獨領(lǐng)風(fēng)騷的新的商業(yè)模式。