大数据分析在企业管理中的应用实践

2023-05-09 00:49:13   第一文档网     [ 字体: ] [ 阅读: ] [ 文档下载 ]
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数据分析,实践,企业管理,应用

大数据分析在企业管理中的应用实践

摘要:随着新一代信息技术的融合发展,企业信息化进入了大数据时代。大数据分析为企业管理带来了新的机遇,也迎接了信息化的新挑战。实践表明,在企业管理中大数据的分析与应用,将成为提高企业核心竞争力的关键因素,推动企业数字化转型,发展企业数据化经济。基于此,本文就大数据分析在企业管理的应用开展探究与分析。

关键词:大数据分析;企业管理;应用实践

大数据时代的到来,进一步推动了互联网信息技术,让云计算、机器学习、人工智能、区块链、物联网等新一代的信息技术应用与实践助力企业发展。大数据不仅是海量信息资源的象征,而且可以通过大量数据的关联、整合、分析、挖掘,发现新知识、创造新价值。在国内市场经济竞争不断加剧的阶段,传统的企业管理模式受到了极大的冲击,大数据不仅给企业管理带来了巨大的挑战,也带来了全新的发展机遇。在这种情况下,企业应充分认识大数据企业管理优化中的重要作用,将大数据科学应用于企业管理中,针对企业管理的不足,实施多方面的优化,从而全面提高企业管理质量。 一、大数据概述

大数据涵盖了各种结构化、非结构化和半结构化数据,产生了不同类型的传感器数据、多媒体数据、社交数据、移动数据等,大数据分析处理技术主要包括:数据采集。基于物化或ETL引擎、数据流引擎、中间件引擎、搜索引擎等技术,可以对离散数据源数据进行提取、清理、集成;数据储存。分布式文件存储、云存储、负载均衡等技术可以实现数据的访问、管理、储存,具有良好的可扩展性;数据分析。利用统计分析、数据挖掘和模型预测等方法可以提取有用的信息,并加以运用[1]

1 大数据平台 二、大数据价值体现

整合IT资源,构建企业级数据中心,实现企业内外部数据的全面聚合,海量数据的存储,通过对数据的集群化管理,元数据的标准化建设,各数据分类分级管理,对数据进行关联整合,分析数据关联关系等提升优化企业数据的综合查询能力,数据分析能力及数据的安全管控,为企业数据的增值应用提供强有力的大数据支撑。企业数据中心数据的不断沉淀,建立一套统一架构体系,统一数据存储,统一数据建模,统一计算分析,统一资源共享,上层不断进行应用创新,将企业大数据打造成为企业信息数据联盟的管理者、企业数据交换枢纽、企业大数据应用的孵化者。

三、大数据分析在企业管理中的应用 (一)决策支持-领导驾驶舱

伴随着企业经营管理向精细化管理发展趋势和信息化管理脚步的加速,企业采集到的销售市场顾客及内控管理数据信息愈来愈多、愈来愈趋于即时,通过一站式领导驾驶舱系统,轻松多方位、全天地把控公司运作情况。将收集的数据信息根据各种各样普遍的数据图表(速度表、声音柱、预警雷达、雷达探测球)可视化、艺术化、形象化、直观化,即时体现


公司运作的重要指标值(KPI),形象化的检测企业经营生产状况,供公司管理层即时查阅分析,回望生产经营情况、比对、找到差别、制订改进方案,多维度、全方位实时高效辅助决策分析。

(二)人员招聘

双向匹配。大数据分析技术可以提取高素质人才的序列,生成企业高素质人才数据库,为企业提供个性化的匹配服务,实现高素质人才与企业岗位的双向自动匹配,为求职者提供个性化的职业发展规划、人才招聘信息,实现双向对接与匹配。个性化招聘。大数据技术改变了传统的招聘模式,可以利用软件进行应聘简历的自动筛选,实现人岗匹配。同时,基于高质量人才数据库的建设,可以大大优化企业的招聘管理成本,满足日常管理的需要。优化招聘软件。企业可以利用软件共享内部工作生活的内容,吸引应聘者参加活动,使应聘者能够了解企业文化、企业动态。同时,也可以进行交流和共享,满足企业和求职者的相互需求。

(三)财务管理

大数据分析技术可以应用于企业财务管理活动中,利用数据采集系统和大数据中心跟踪获取用户购买需求、习惯等信息数据,扩展数据的深度和广度。同时,企业可以利用数据挖掘技术发现更多的关系数据,发现数据之间隐藏的关联,找到盈利性最大的客户,并根据客户对产品服务的粘合度进行产品销售预测等,从而实现财务预测和分析[4]。此外,通过建立财务预警模型,获取非财务风险信息,利用大数据技术识别和评价财务风险,从而有效地规避和防范财务风险。 (四)绩效管理

大数据技术可以挖掘和提取企业员工的绩效数据,分析绩效数据之间的内在联系,及时发现绩效管理存在的不足之处,及时进行沟通和反馈,从而挖掘企业员工的自身潜力,提高企业的互动管理能力。同时,大数据技术可以利用现代网络载体,构建扁平化管理模式,筛选、分析和使用绩效数据信息,保证企业与员工之间具有和谐良好的关系。 (五)工业大数据

在工业4.0的大背景下,工业大数据驱动智慧制造,分析工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据,以及工业互联网、物联网平台中的数据等促进工业数字化转型,推进信息化与工业化深度融合。 有效利用工业大数据,深度挖掘,实现工业自动化、机器人作业、生产全流程监控、全流程质量跟踪、数字孪生、设备在线诊断与预测、科学的智能生产调度等新一代技术架构下的应用扩展,推进生产过程智能化,培育新型生产方式,全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。 结束语:

综上所述,大数据时代的到来,不仅给企业的发展带来了新的机遇,也带来了巨大的挑战。在这种情况下,企业应认识到大数据在促进自身管理优化中的重要作用,积极创新管理理念,在各个管理缓解优化管理机制,通过对信息资源的整合和分析,准确预测和掌握市场变化和客户需求,把控生产质量与成本,做出有针对性的管理调整,从而提高企业的整体管理效率。 参考文献:

[1]周卓华.大数据和人工智能时代企业人力资源管理策略探析[J].领导科学202012):98-101.

[2]王斐.探讨大数据对企业财务管理的影响[J].财会学习,2020,(19):15-16.


[3]韩凯轩.简述大数据时代企业管理会计应用[J].财经界,2020,(17):148-149. [4]王洪泉.基于大数据系统的企业项目管理研究[J].通讯世界,2020275):221-222. [5]杨兴粉. 大数据时代下数理统计方法在企业管理中的运用[J]. 现代经济信息,201723):66.

[6]吴琼. 通信企业基于大数据的管理会计应用探索与实践[J]. 统计与管理,2017000005):144-145.




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