浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化；1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强，在；2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增；大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化；业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的；3.企业创造价值的方式发生改变；在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依；化思维，将传统数据信息方法与大
浅谈大数据平台建立对企业管理的影响 随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大，数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的&大数据&时代，数据将成为企业的核心资产，在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。
1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强， 在大数据时代来临之前，数据作为特殊“资产”，人们更多的是从历史数据中总结规律，查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来，也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷，以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解，但自己所在的企业不能，那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险，在数据时代，这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中，体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。
2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。
大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化发展，对于企业来说，企业价值体现在其企业管理组织架构中，企
业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代，企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础，提高企业在市场经济的核心竞争力，也就是说，企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化，大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去，大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动，从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。
3.企业创造价值的方式发生改变
在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平，这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法，但在未来，数据驱动模式将代替业务驱动模式，大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法，从而分析问题出现的原因，并帮助决策者做出正确决策，这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响，也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型，全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息
化思维，将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。利用有效的
4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变
企业传统的决策模是高层管理者进行决策，大数据的建立和数据收集处理的建设可以为其提供科学、及时、准确的为其决策提供数据之策。但是企业的管理决策是一个多变复杂的系统工程。
我们就要保证大数据系统的多样性和全面性。在大数据的应用过程中也会产生负面效应。
1、数据支撑决策的准确性
管理决策发生在精密的数字化的分析上。如果数字化分析依托对象是有规律的物体，则可能问题问题不大。但如果是对经济市场，市场风险、市场导向、的大规模数据的分析。数据的支撑将会变得渺小，我们可以这样认为，人有可预知的部分也有不可预知的部分，前者属于理性，可以交给大数据，后者属于感性，无法用数字衡量，如果想通过大数据全部还原和分析人本身，进而作为商业发展的判断依据，大有可为。但不是万能的解决方案。
2、 数据存储
大数据发展面临的问题是来自不同地方、不同标准、数据量
大、多种结构形式、实时性等多样化要求的数据信息。这些问题无疑增加了数据采集和整合的困难，数据分析是大数据处理流程的核心，因为大数据的价值就产生于分析的过程，但是它同样带来了很大的挑战。首先，数据量大带来更大价值的同时也带来了更多的数据噪音，在进行数据清洗等预处理工作时必须更加谨慎，若清洗的粒度过细，很容易将有用的信息过滤掉，而清洗的粒度过粗，又无法达到理想的清洗效果，因此在质与量之间需要进行仔细的考量和权衡，同时也对机器硬件和算法都是严峻的考验［其次，传统的数据仓库系统对处理时间的要求并不高，而在很多大数据应用场景中，不仅要考虑算法的准确性，还要考虑实时性的要求。 3 、数据显示
与数据分析相比，很多用户往往更关心数据结果的显示。传统的以文本形式输出结果或者直接在电脑终端上显示结果的方法在面对小数据量或许是很好的选择，但是对于形式复杂的海量数据是不可行的。这就需要引入可视化技术来可视化最终甚至是中间的计算结果，此外，还需要人机交互技术或者数据起源技术，使得用户在得到结果的同时更好的理解结果的由来。
4 、数据安全
数据的持续增长带来了数据的安全问题。首先，大数据因为目标大而在网络上更容易被发现；其次，大数据存在更敏感
更有价值的数据，对潜在攻击者的吸引力更大。近两年来，有些互联网公司用户信息泄露的数据量非常庞大，此外，个人信息的曝露，也会造成个人安全的问题。
因此面对大数据平台的建立毫不夸张地说，当前网络信息化时代已经是大数据的时代，在大量的数据信息中，企业能够通过正确利用这些巨量数据而方便。与此同时，大数据技术在推广与应用过程中仍然存在诸多需要技术人员去解决与克服的问题，这就要求我们应当正视大数据技术的作用与意义，着力推动社会活动的发展变革，为现代化建设发挥其应有的作用。
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大数据对企业决策者的重要性
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在传统的企业经营活动中，者要科学地预测来进行决策是很难的事情，随着互联网时代的到来，尤其是社交网络、电子商务与移动互联的繁荣，导致传统的决策行为习惯越来越受到挑战，者要做到所有决策都有精确原因，已经非常艰难，大数据时代，传统的企业经营管理与决策方法无法处理如此大量的&非结构数据&所呈现出的信息。《时代杂志》更是断言：&依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域、商业领域、公共服务领域等，大数据决策的时代已经到来。&在大数据技术的支撑下，科学的决策并非难事，者的决策方式将不可避免地发生改变。
　　&2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑，海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上就推断出世界贸易发生变化了。&马云对未来的预测，是建立在对用户行为分析的基础上。通常，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大，用户行为模型的准确性有所保证。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。
　　者在决策过程中，往往习惯于&找到问题的根本原因&，习惯于问&为什么&。但者对原因的执着探索往往不能帮助其弄清楚原因，甚至带领管理者走向错误的方向。大数据时代关注的是全部数据，者决策的精确性要求下降，管理决策因果关系也不再重要，而是更注重经营决策的相关性分析。这很大程度上改变了者固有的因果关系思维模式。
　　事实上，大数据的应用已经遍地开花，在互联网行业，Zynga通过数据分析修改游戏等产品背后的数据，航空业机票打折和延误的预测。金融行业通过大数据来鉴别个人的信用风险，快递领域通过大数据来确定行驶路线，减少等候时间，纽约市政府通过大数据来找出最容易发生火灾和井盖爆炸的地点，商场通过大数据发现产品之间的关联。这一切都改变着我们决策的行为习惯。
　　大数据对者的决策方式的最大转变就是决策思维方式的改变：&不要随机样本，而要全部数据&,&不要精确性，而要混杂性&,&不要因果关系，而要相关关系&。凡事不问原因，只看数据所呈现出来的结果，也就是说只要知道&是什么&，而不要知道&为什么&。不必要什么都清楚了原因才能做决策，者通过大数据的相关分析，可以直接明了得出结论，直接做出判断和决策。由于大数据更多的是依赖于数据的相关性分析,而不是企业业务特性的因果分析，常常关注的是数据敏感性分析。因此，者甚至可以在对业务完全陌生的情况下，借助于大数据分析，直接发现&是什么&，从而做出正确决策。大数据让者的决策思维超越了眼前事实。
　　大数据对决策的主体也会产生影响。传统的决策主体是对应的&业务专家&,对应的&精英高管&,而非普通大众人物。随着社会化媒体和大数据应用的深入，企业经营活动真正有影响力的决策主体正从&专家和精英高管&转向拥有数据信息的&普通大众&。社会化自媒体的出现加速了信息传播的范围和效力，社交网络的普及增进了知识的共享和信息的交互，社会公众及其意见领袖通过意见的表达、信息的传递，迅速成为企业商业经营决策的依据，也成为者决策的外部压力。
　　同时，决策的信息依据也从结构化数据转向非结构化、半结构化和结构化混合的信息。正如美国海军陆战队，真正决策打击地点信息是发自拥有战场数据的陆战队一线队员。Google翻译的进化过程也是典型的分析决策主体的进化过程,有了语言专家参与翻译的准确度和使用率还不如完全采用计算机工程师使用大数据方法的翻译高，这也是Google翻译后来放弃使用语言专家参与的原因。
　　大数据促使者的决策方式从&业务经验驱动&向&数据量化驱动&转型。在大数据时代，数据渗透各行各业，数据成为企业核心资产和创新驱动力。拥有数据的规模、质量以及收集、分析、利用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以支配市场，意味着巨大的投资回报。如果管理者只依靠业务现状与主观经验对市场进行判断，将导致战略与决策定位不准，存在很大风险。在大数据时代，企业通过收集和分析大量内部和外部数据，获取有价值的信息，进行智能化决策分析。据有关数据统计表明：在美国，数据智能化每提高10%，产品和服务质量提高14.6%。
　　大数据还促使者的决策过程从&事后诸葛&向&事先预测&转变。在大数据时代，原材料、生产设备、顾客和市场等因素越来越不固定，传统决策过程的被动式&事后诸葛&难以适应这一变化。大数据为者实现事先预测提供了坚实的技术基础和可行性。全球复杂网络专家巴拉巴西通认为：93%的人类行为是可以预测的。当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。生活如此抵触随机运动，渴望朝更安全、更规则的方向发展。人类行为看上去很随意、很偶然，却极其容易被预测。
　　大数据可以大幅度提高者制定决策的能力。但是，大数据大部分都是分散存在，是非结构化数据；一旦集中管理，那么拥有者将会形成无所不能的&资源垄断者&，拥有&垄断决策权&，比如交易数据。互联网上，每天新浪微博用户发博量超过1亿条，百度大约要处理数十亿次搜索请求，淘宝网站的交易达数千万笔，联通的用户上网记录一天达到10TB等等，而Google、Facebook依靠着上亿用户的&数据资产&而获得了千亿级市值。正如，《大数据时代》中所说的，它们牢牢占据着&大数据产业链&的最高端，其地位正如同石油时代的洛克菲勒，传统企业却面临着商业命脉落于他人之手的危险。这对于者来说，对大数据本身的管理仍然是一个重大挑战。
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