企業數據論文

　　企業管理離不開大數據的應用，以下是小編收集的相關論文，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大數據技術，但更離不開大數據人才。沒有人才，再先進的設備只能是“豪華擺設”;沒有人才，再先進的技術也只能是“紙上談兵”。因此，推進大數據管理，除了需要培養一大批優秀的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，培訓大數據技能，奠定推進大數據管理的群眾基礎和技術基礎，同樣也是一項長期而艱巨的任務。

　　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。對企業來說，數據無處不在，無時不有，究其來源，無非企業內部和外部兩個渠道。內部數據的活水源頭是各單位、各部門、各專業的統計報表提供的數據;外部數據一方面是國家管理部門、行業管理部門、權威機構等發布的統計數據，另一方面是來自互聯網、移動互聯網、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“百川歸海”，匯成大數據的海洋。大數據時代，企業通過建立“大數據管理智庫”，打破渠道的邊界，把不同來源的數據整合在一起，實施一站式管理，讓數據時時刻刻為企業提供服務。

　　2．注重數據挖掘環節的“一站式”管理。企業數據挖掘過程也是數據發現和梳理的過程，其有4個重要環節:采集、存儲、分析、預測。企業建立了“大數據管理智庫”，對這4個環節實施一站式管理，可以大大“提純”數據價值。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，分類、過濾和去重，減少存儲量，同時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，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態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中去。

　　3．突出價值鏈上數據的“一站式”管理。企業價值鏈可以分為基本增值活動和輔助性增值活動兩大部分。基本增值活動，即一般意義上的“生產經營環節”，如材料供應、成品開發、生產運行、成品儲運、市場營銷和售后服務。這些活動都與商品實體的'加工流轉直接相關;輔助性增值活動，包括組織建設、人事管理、技術開發和采購管理。價值鏈的每一個環節都有相伴而生的數據。過去這些數據處在分散狀態。大數據時代，企業通過“大數據管理智庫”平臺，對這些數據實施一站式管理，有利于每一個環節的價值再創造和價值鏈的增值。

　　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

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

　　2．大數據與市場調研的融合。大數據時代，沒有數據是不能的，但數據也不是萬能的。比如:數據不懂社交、不知道背景;數據不能反映客戶的心理;數據分析擅長的是“量”而非“質”等。因此，國有企業在推進大數據管理時，如果將傳統的市場調研智慧與大數據的巨大威力相結合，可能會在定性分析和定量分析方面產生巨大的優勢。尤其在背景分析、心理分析方面，可以彌補大數據的短板。大數據時代，沒有調查研究、沒有大數據，就沒有發言權，就沒有決策權。

　　3．大數據與信息化建設融合。大數據發軔于信息化建設，伴隨著信息化建設的進程同步成長，但同時又遵循自身發展的規律，自成一體。改革開放以來，國有企業在信息化建設方面邁出了堅實的步伐，這為推進大數據管理奠定了扎實的基礎和一個高的起點。大數據時代，可以真正實現大數據管理與信息化“一體化建設”，相互促進，共同發展。

　　4．大數據與電子商務的融合。大數據與電子商務是“前店后廠”的關系。電子商務在前臺直接面對客戶，大數據則在后臺充當“幕后英雄”，默默無聞為前臺提供強大支撐和優質服務。電子商務作為一個新的商業模式從真正的興起、發展，也僅僅只有短短十多年的時間。實踐證明，電子商務相較傳統的鋼鐵貿易交易，能夠極大節約時間、人力、資金和渠道成本，能夠更快速、更深入、更廣泛的開發消費市場，同時，也能夠密切聯系供應商、采購商、服務商等產業鏈上的各個環節，不斷拓展企業的發展空間。當前，由于制約鋼鐵企業電子商務發展的因素還很多，因此，鋼鐵企業電子商務發展非常緩慢，這顯然落后于時代前進的步伐。相信在大數據時代，電子商務將煥發出勃勃生機，成為鋼鐵企業獨領風騷的新的商業模式。