双循环大数据下的企业管理创新企业管理论文管理论文Word文档下载推荐.docx

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创新

引言

提出要在危机中育新机、中开新局，“构建形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”，绘就了后疫情时代，我国经济发展的新蓝图。

虽然，疫情给我国经济发展带来影响，但是以数字经济为代表的新业态在其间取得了亮眼的成绩，为经济发展按下了快进键。

以大数据为代表的数字技术为企业提供了发展新动力，是今后企业生存和发展的必由之路。

1大数据的定义和商业价值

互联网时代，企业间的竞争不再仅是劳动生产率的竞争，更体现为知识生产率的竞争。

数据作为知识的载体，创造商业价值，已成为一种商业资本和重要的经济投入。

研究大数据须先了解大数据的定义及其商业价值。

1.1大数据的定义

大数据，顾名思义，一个庞大的数据集合。

起初，大数据并不是一个确切的概念，指因超出了一般电脑处理数据时使用的内存，需改进处理数据的工具。

麦肯锡全球研究对大数据的定义是一种规模大到在获取、储存、管理、分析方面超出传统数据库管理软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

1.2大数据的商业价值

现在，已不再是单纯的数字媒体时代，大数据重新定义了生产制造、生产资料，引发了市场新变革。

对于管理者而言，单纯的海量数据并没有多大意义，更重要的是其多样化的来源和形态，以及对其有高度依赖的深度分析能力。

因此，对于企业而言，掌握大数据的核心在于深度开发大数据的商业价值。

（1）精准定位客户群体，抢占市场发展机遇。

企业通过大数据分析客户应用的具体场景，解构客户的生活方式和生活密码，对客户群体进行细分，发掘各类客户群体潜藏的有效需求和潜在需求，并适时为不同群体客户精准地推送其所需的商品和服务，逐步实现对客户群体的精准定位。

企业通过大数据获取的关于客户的漏斗型转化分析，及时掌握、回应客户的需求，与客户之间建立更为深层的可信赖的双赢关系，提升了客户忠诚度，这为企业抢占市场发展先机和获取市场竞争的主动权创造了有利条件。

（2）模拟实境，提高投入回报。

大数据实现了产品设计、研发、生产、仓储等环节的数据化，企业通过建立大数据模拟实景，可大幅提高投入回报。

以往，企业在产品研发和设计阶段要生产出相当数量的实物以测评其性能，成本随着实验次数的增加而增加。

然而，有了大数据分析技术后，企业可利用模拟实境分析、评估和优化原有的研发和设计环节，减少工艺更改，缩短研发时间，降低成本。

大数据在产品仓储、配送等方面的运用也使供应链更加优化，产品销售效率更高，企业投入成本更低。

此外，大数据也有利于企业找到最佳的生产要素的投入比，整合、重组和优化生产、经营、管理和服务环节，降低成本。

数据在企业各部门间的传递也可提高管理链的投入回报。

（3）创新产品和服务，发展新的商业模式。

在大数据的推动下，企业不断创新产品和服务，探寻新的发展模式。

企业利用大数据不仅能够实时、准确监测产品运行状况，还能获取客户、市场需求等数据，通过分析、预测这些数据，能帮助企业提供个性化、在线化、便捷化增值服务，提升产品价值空间。

2基于大数据的企业管理变革

大数据已成为推动企业提升效率、变革管理的核心力量。

零售业通过大数据实时掌握市场动态并快速作出反应；

制造业通过大数据精准掌握市场需求变动，提升供应链准确度；

金融业利用大数据实现了快速的科学决策和创新支持。

总的来看，大数据正从“数据资产化”和“决策智能化”这两个方面推动企业管理变革。

2.1数据资产化

大数据时代，资源已不再仅指生产原料、人员等物资，还包括大数据等无形的信息资源。

近年来，数据体量正呈几何式增长。

据国际数据公司IDC预测，到2025年全球数据量将比2016年增加10倍。

经过多年的发展，数据资源已从原始的采集储存向更加专业、科学的链条式数据处理服务方向发展，释放出了巨大的资产价值。

数据资产化对于企业来说意味着可以通过海量的数据分析为客户提供优质的服务。

目前，一些高新技术企业已经在数据资产化方面做了成功探索。

成都某科技公司以提供数据采集、处理、应用的方式实现数据资产化。

简单来说，该公司数据资产化主要分三个步骤：

首先建立了数据采集网络从网络爬虫、本地数据、人工录入、物联网等数据源实时采集数据，解决客户数据不充分、不及时的问题。

然后，将数据按客户需求进行抽取、清洗和转换，通过数据库中的建模数据提升数据价值。

最后，合并多个来源数据，构建更为复杂的聚合，并创建可视化图标，为客户将数据应用化，为客户服务，最终实现数据从成本端向利润端转变。

2.2决策智能化

在管理视角上，大数据既不是一种技术，也不是一种应用系统，而更应该是一种立足于企业内外部数据融合以提升管理效率、开拓价值创造模式的管理思维。

大数据分析正是将这些来自历史的、模拟的、多元的、正在产生的庞杂数据，转化为有价值的洞见，进而成为企业或组织决策辅助的选项。

大数据时代，企业通过挖掘大量的内外部数据信息预测市场需求，进行智能化决策分析，进而制定有效的企业发展战略。

大数据时代，就应该让大数据说话。

大数据被挖掘的越深越广泛，信息完整度越高，越能提升企业管理者的决策能力。

一家大型商场计划制订各时段营销策略，商场通过视频监控记录下各时段各区域客流量，评估每个时段客流在店时长，并结合销售数据估算出各时段客流中带有购买目标的顾客和无明确购买目标的顾客比，进而设计有针对性的营销策略。

这种制定营销策略的手段在现实中使用颇多，是基于大数据进行有针对性智能决策的一种典型体现。

3双循环背景下基于大数据的企业管理创新

面对百年不遇的疫情和逆全球化挑战，2020年5月，常委会会议提出“充分发挥我国超大规模市场和内需潜力，构建国内国际双循环相互促进的新发展格局。

”两会期间，中央又进一步明确了“双循环”发展新格局要以“国内循环为主体”。

“双循环”发展新格局被提出，原因在于原有的循环遇到了阻力，需要重新进行结构性调整。

但实现双循环不是任意产品、产业都能进入其中，也不是任意要素都能长期循环，只有有效供给符合消费者的实际需求时，才能实现商品从生产者到消费者的转移，以及资金从消费者到生产者的转移。

新冠疫情发生以来，各行各业受到不可避免的影响和冲击，居民收入和消费增速都出现了较大缺口，企业也面临产品转向难、销售渠道受阻、需求意向改变等问题。

与此同时，大数据分析等一系列新业态为代表的数字经济出现了超人意料的逆势发展，以大数据为代表的数字技术为企业创新提供了新的动力。

3.1建立完善的企业风险管理体系

灾难也是教科书，意料之外的情况考验着企业对风险的应对能力，这种应对能力不仅能帮助企业快速调整策略应对突发情况，更是企业在变化莫测的市场中生存的法宝。

要化解风险首先要洞察风险，要整体把握风险才能化解风险。

相较于后知后觉式的传统风险管理，将数据挖掘、预测分析、统计建模等技术结合起来的大数据风险管理系统被认为是一种非常有效且实用的企业风险管理工具。

企业要建立完善的风险管理系统首先要全面客观的掌握企业全貌，这就需要通过数据系统采集被认为重要的各类结构化数据，电子邮件、网页数据等半结构化数据和图像、文件、声音等非结构化数据。

因此首先要构建大数据库。

实现大数据集中后，还要搭建分析平台，优化大数据结构，构建数据模型。

要让大数据充分发挥作用，分析数据和提取有价值信息并运用到风险管理是关键。

3.2提升产业链效率，强化有效供给

实现“双循环”的阻力在于能否处理好经济循环中供给和需求的匹配问题，能否满足居民对优质商品和服务的消费需求、提高产业链质量和配置效率。

大数据可以帮助企业优化产业链，并对链条上多种资源、信息、数据进行集成，减少交易成本的同时提升全链条资源配置效率，实施补链、强链。

企业可以利用大数据整合生产、采购、管理等资源，实现研产供销、经营管理、生产控制全链条优化，提高内部资源和外部资源的配置速度和效率。

大数据使企业产业链管理具有市场化、协同化和智能化三大特点。

产业链不是一个企业就能做好的，需要产业链上各类企业的相互配合。

在“双循环”背景下，大数据在企业间相互流动，互联互享，聚合更多资源，提供业内所需的各种服务。

大数据可以为企业提供准确的产品销量、产品热度、产品寿命和客户需求等信息，帮准企业找准产品生产的拐点，实现产品供给精准化、有效化。

3.3找寻新的消费增长点，满足客户需求

“双循环”新发展格局的关键在于扩大内需。

但客观来看，当前经济形势依然严峻，一些非必要消费仍然疲软。

千方百计扩大内需一方面要促进消费回补，另一方面要找寻新的消费增长点。

大数据在其间发挥着至关重要的作用。

如何在收入和消费都存在缺口的当下找寻新的消费增长点，精准定位居民需求，让居民买到意向商品是破题关键。

大数据从互联网、智能终端和现实生活中的场景获取数据，通过关键词检索得到各类标签。

企业基于大数据得到客户群体标签，掌握目标客户群体的收入状况、消费习惯、态度观点和行为习惯等全方位画像，从中发现新的消费增长点，进而精准地设计、生产、投放产品，满足客户对商品的个性化、高性价比、高品质需求。

4结束语

十三五期间，大数据迎来了建设和发展高峰，其与多种技术结合形成的新商业模式得到市场青睐。

企业借助大数据进行管理创新，走向差异化竞争和发展之路。

在政策、技术、资本等支持下创新型大数据公司将茁壮成长。

未来大数据将加速向传统产业融合并呈现多元发展势头，也将成为十期间促进“双循环”发展新格局的强大引擎。

参考文献

[1]郭巍，王丽秋.试论大数据背景下的知识管理[J].航天工业管理，2018（04）：

95.

[2]郭迅华.企业大数据与大数据企业[J].清华管理评论，2015（06）：

23.

[3]王小沐，高玲.大数据时代我国企业的财务管理发展与变革[M].长春：

东北师范大学出版社，2017.231.