数据化运营与管理

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数据化运营与管理范文第1篇

【关键词】大数据业务 数据资产管理流程 端到端业务流程

1 引言

2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大稻萦τ贸【按幽诓坑τ米向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。

本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。

2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状

运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。

如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。

如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。

2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度

（1）业务流程管理成熟度模型

业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

BPMMM的内部结构则主要用于判断组织所处的成熟度水平，并分析未来改进方向。内部结构分为成熟度级别、管理领域、关键指标和典型行为。内部结构将外部结构的每一级别细化为战略与组织文化、业务流程管理活动、客户关系管理、人力资源及组织管理、知识管理和IT管理六大管理领域，模型进一步将每一个管理领域划分为多个关键指标，用于阐述在该领域所关注的业务流程管理重点，最后将利用各关键指标的典型行为，区分出这些关键指标在不同的成熟度级别中的不同表现，从而判断这些关键指标所处的成熟度级别。

（2）数据质量管理评估维度

在数据质量管理评估维度中，针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下六个维度衡量：

1）完整性：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。

2）规范性：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。

3）一致性：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。

4）准确性：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的或者数据是超期的。

5）唯一性：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。

6）关联性：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。

3 大数据业务面临的困境

（1）运营商大数据业务运营管理流程成熟度分析

运营商普遍已形成可复用的业务运营管理流程，部分在大数据业务领域较为领先的运营商已经建立了独立的部门甚至子公司对大数据业务进行管理和协调，也有少数运营商建立了大数据业务开展的流程管理规范。但目前各运营商的大数据业务管理规范还较为粗放，未能全面切实地指导大数据业务的开展。并且，仍有大部分的运营商未确定大数据业务开展的组织形式。因此，根据业务流程管理成熟度模型，运营商的大数据业务管理流程目前正处于从可复用级成熟度水平向己定义级成熟度水平过渡的阶段，管理流程水平仍有很大的优化提升空间。

（2）端到端业务管理流程问题分析

运营商大数据端到端业务流程的问题主要集中在需求沟通确认、数据建模及提数环节。

在需求沟通确认环节，由于前端业务人员与后端技术人员对数据资源的理解视角及沟通方式存在差异，导致跨部门沟通效率低下，进而导致需求沟通环节冗长、反复。

在数据建模及提数环节，由于数据资产定义及分级分类规范的缺失以及数据质量管控制度的缺失，导致提取数据无法满足建模需求，需调整数据模型并补充提取数据。

除此以外，运营商当前大数据业务需求满足流程缺乏系统的有效支撑，大量工作需人工手动完成，严重影响大数据业务响应速度。

（3）资产管理流程问题分析

数据资产管理流程的问题主要集中在规范定义、采集存储及提取使用环节。

在规范定义方面，运营商普遍还未形成公司级的数据资产定义及分级分类规范，直接导致数据开放策略、数据采集存储策略、数据质量管理策略无从制定，影响数据资产长期积累及大数据业务的拓展。

在采集存储方面，绝大多数运营商仍延续传统数据采集存储策略，未依据大数据业务需求制定数据采集存储策略，导致数据采集及存储质量无法满足大数据应用需求，某些大数据需求数据甚至未能采集和存储。

在提取使用方面，运营商普遍未建立完整的数据质量管控制度。从数据质量管理评估的六大维度来看，运营商数据，尤其是传统业务对其质量要求较低的网络域数据，存在数据采集、录入、存储随意导致数据存在不完整、不准确等多重问题，无法满足大数据应用的需求。例如在位置信息方面，小区经纬度信息存在大量的经纬度填反、数据缺失现象，基站名称存在拼音、底直嗦搿⒆址等多种形式并存导致数据可用性差等情况。

4 应对策略建议

本文对运营商大数据业务运营管理流程存在的问题进行原因追溯、分析发现，上述问题产生的原因可以归结为公司级数据资产定义及分级分类标准规范缺失、数据质量管控机制缺失及系统缺乏有效支撑三类。接下来，本文将从这三个方面给出优化改进的思路：

（1）建立公司级数据资产定义及分级分类标准规范

针对需求沟通过程中业务人员与技术人员之间以及不同系统管理人员之间存在沟通协调壁垒的问题，运营商应建立公司级数据资产定义及分级分类标准规范，划定关键数据资产范围、对数据进行统一的分级分类并制定统一的数据操作规范。公司范围内关键数据的规范和统一，将减少业务分析人员针对数据的研究时间，帮助分析人员更有效的决策，并能够弥合业务人员和IT人员之间的分歧，提升跨专业沟通效率。

（2）搭建数据质量管理机制

针对运营商在数据质量方面的问题以及由此引发的数据建模及提数流程反复问题，各运营商应按照计划、执行、检查、行动的步骤，制定适合于本公司的循环迭代式数据质量管理机制，逐步实现数据质量的阶梯式上升。具体来讲，各运营商需要在计划阶段根据大数据业务的特征和需求制定数据质量标准，基于该标准开展数据ETL工作流程，在实施过程中持续监控和度量数据质量水平，发现问题时执行数据质量即时解决方案并将问题进行记录备案。

（3）建立可视化、自主化、模块化的数据流管理体系

最后，针对运营商系统支撑能力弱、支撑效率低的问题，运营商应建立可视化、自主化、模块化的数据流管理体系，通过对产品形成过程的可视化监督强化对大数据产品最终质量的管控，同时通过自主化、模块化的管理模式提升大数据业务的快速响应能力。

1）可视化：业务建模所需的数据从需求端到数据源的数据流及数据血缘关系直观可见。

2）自主化：在清晰定义的数据关系的基础上，实现数据的自动调度及更新。

3）模块化：专业化模块分工提升工作效率，同时在各模块之间设置沟通协调人员，确保模块之间信息沟通及时顺畅。

5 反思与结论

随着大数据行业竞争程度的逐渐升级，大数据业务成功开展的决定性因素已经慢慢由数据资源优势转向了应用及运营能力优势上。运营商拥有体量巨大、维度丰富的数据金矿，但如何开采这座金矿、将金矿变成抓得住的价值是所有电信运营商值得深思的问题。本文从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，分析了运营商开展大数据业务所面临的困难，并提出优化提升的管理建议。

参考文献：

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[8] 郭小宁. 数据业务深度运营管理平台的建设[D]. 长春： 吉林大学， 2008.

数据化运营与管理范文第2篇

安全生产运营指挥系统平台作为煤炭集团公司调度指挥中心的信息化支撑平台，承载着整个集团安全生产运营决策，以追求总体战略控制和多元协同效应的培育为目标，实现对涵盖生产、安全、非煤、经营等业务内容，起到“日常调度、应急救援、协同办公、分析决策”的目标。平台通过规范企业基础信息编码体系，集成各单位自动化、地理地测、调度管理及集团经营管理类数据，构建安全生产运营数据中心，实现生产调度管理、安全监测监管、自动化集成与应用、分级报警、远程故障自诊断、信息动态关联与决策分析等功能，在满足日常安全生产调度业务基础之上，实现运营决策分析，实现灾害情况下的基于集团层面的辅助协同应急救援，满足日常调度、定期运营会议、应急救援与外来参观等场景的应用需求，弥补了数字化矿山经营决策信息集成的不足，促使数字化矿山的常态化应用，实现对基层单位各自动化、信息化子系统建设作出规范与技术指引。

2分层设计

“安全生产运营指挥系统平台”主要由感知层、执行层、运营层、集中管控层、表现层5部分组成。平台架构如图1所示。1)感知层:主要由现场大量传感器、工业视频前端摄像机、手持终端设备、RFID、执行器、电源以及相关的无线传输网络设备构成，实现感知环境安全、生产工况信息。2)执行层:指数字化矿山及所集成的各子系统，完成矿井原始基础数据的采集，承载了矿井基础信息数字化、生产过程虚拟化、管理控制一体化，为公司安全生产运营系统平台提供安全生产过程监测监控类、矿井固有空间基础等数据。3)运营层:以数据中心为核心，由平台主数据、安全生产监测监控数据中心、运营管理数据中心、空间数据中心组成，对执行层采集数据进行挖掘分析，在统一的编码体系的支撑下，进行了数据质量标准化治理，为管控层数据的利用奠定基础。平台主数据依托物联网编码体系，实现企业基础数据信息的统一管理，包含基层单位、部门、职务、人员、工作地点、子系统编码、传感器分类等，为业务应用提供共享共有基础数据;空间数据中心实现对地理地测类空间数据的存储，包括地面地形、井下地质、井巷工程、机组等信息;监测监控数据中心，实现对安全监测类、移动目标类、生产过程类的数据管理与存储;运营管理数据中心，实现对日常调度管理类数据的存储与管理，通过ETL抽取，实现经营类数据的集成，包括成本、人力资源、EAM、财务、运销、物资及行业信息等，。运营层将经营管理、安全生产、地理空间、经营决策等数据结合起来，形成统一的企业级数据中心，更好支撑安全生产调度运营业务。4)集中管控层:利用编码体系与可视化引擎构建安全生产中心、应急救援中心与运营决策中心。安全生产中心，实现对矿井安全生产各子系统数据的总体集成与日常安全生产调度，实现对基层单位作业现场的实时监视与集中调度;应急救援中心，实现灾害情况下的应急救援流程化管理，构建“第一现场矿厂救援、集团公司资源调配与决策监管”的应急救援救灾体系;决策支持中心，将安全、生产、经营过程中的数据进行总体集成与综合应用，为企业安全生产决策提供依据。5)表现层:面向各级管理及业务处室人员，利用统一门户技术实现一站式登陆、应用集成及个性化工作台等功能，实现对基层单位重要作业环境、生产过程、经营管理的全方位、全视角的真实在线，满足计算机终端、大屏幕显示系统、移动终端的应用需求。

3实现目标和功能

1)建立开放性平台框架与集团级安全生产运营数据中心。平台以企业服务总线作为SOA双总线(基于SOA的企业服务总线和企业数据总线双线软件架构)的信息传输枢纽，负责各系统的服务和数据集成，采用TCP/IP分布部署方式，提升了系统负载均衡的能力，满足多业务、多数据的集成、处理、展示、挖掘等需求。按照主数据、监测监控、地理空间、管理业务等数据进行分类存取，满足基于OPC、WEBSERVICE、数据库、文本等多种数据接入方式，并提供统一的数据引擎及接口。2)基于物联网的信息编码规范与数据集成规范研究。建立公司统一标准化的信息编码规范，实现基于物联网规则的信息编码字典，实现各类数据的规范与复用，便于对信息的快速检索。制订统一的数据交换标准，提供多种交换方式，满足不同技术层次和途径的系统之间可靠的数据交换。3)构建集团安全生产调度指挥系统平台。根据公司安全生产调度指挥中心业务应用需求，构建对作业现场安全、生产、运营等状况的图形化实时监视平台，对异常情况实时跟踪与分级预警，实现对调度指令的全生命周期管理;实现对公司各项安全、生产、运营指标的统计分析，根据既定指标、完成情况进行对比趋势分析，为公司安全、生产、运营提供决策依据。4)建立集团级风险预控监管体系。实现从人员组织、政策法规、人机环管的实时监管、失控应急等方面实现对集团风险预控体系的标准化管理，包括风险基元库、质量标准化检查、隐患闭环处理、A级隐患挂牌跟踪、人员违章监察、在岗培训、领导带班等业务功能。5)建立作业环境参数异动报警和专家智能诊断模块。实现基于作业环境参数趋势分析和异动报警模型，以概率统计学理论结合矿井实际通风状况、近期历史数据，采用固定门限、均方差和分时均方差等三种预警模型对矿井各类环境参数的异动情况进行分析和评价，实现提前预警，使管理人员尽早掌握作业环境异动情况。建立专家智能会诊平台，将隐患分析模型与日常专家经验结合，实现对各超限数据进行自动诊断，提供报警原因及处理措施，避免报警误判断。6)在线标校、计划性维检的管理。利用实时数据结合日常标校流程，正确的区分矿井传感器标校与超限报警，如周期性的一氧化碳、瓦斯传感器标校，实现日常标校精细化管理;实现日常系统维护记录的在线登记与管理，如工作面沿线、掐线、计划性升井更换维检、计划性停电等。7)建立可视化综合调度系统。将调度通信、工业视频、实时监测数据进行有机融合联动，实现与基层调度中心的一键通可视化综合调度。8)建立高效可视化的应急救援辅助系统。当发生事故时，矿井调度指挥中心作为应急救援第一现场，而集团调度指挥中心通过平台实时的掌握整个救援过程和救援进度，查阅包括该单位与就近单位救援物资储备情况、受灾区域人员分布、现场视频图像、图文图纸等信息，配合矿井进行协同救援，包括联系就近的医院、血库和救援专家、救援物资等，在救援结束时，进行本次救援的点评与事故通报。系统支持根据时间轴对救援的过程回放［5－7］。

4结语

数据化运营与管理范文第3篇

对于目前中国云数据中心的发展态势和瓶颈，IBM大中华区全球信息科技服务部数据中心业务总经理孙建钢表示，“云数据中心已经成为当前数据中心发展的重要趋势，中国客户不得不面对政策严、技术新、投资大、需求高四大难题。”

在这些困境下，企业需要改变传统模式，不能仅仅将数据中心看作建筑或硬件设备工程，并完全依靠相关的建筑公司、硬件厂商或工程管理公司来完成数据中心的建设。现阶段，企业更应当从自身业务需求角度出发，与外部专业的合作伙伴建立长期的战略合作关系，并和合作伙伴共同分担风险与压力，使数据中心的发展更具生命力。为此， IBM推出了根据使用情况付费的服务模式，这一模式利用整合管理服务等多种灵活方式，根据需求为客户量身定做灵活的解决方案以帮助企业客户将云数据中心落地。

四大难题

中国企业在数据中心建设过程中正面临四大难题：

首先，能耗的难题。传统的以高耗能、高排放为代表的粗放式数据中心发展模式将成为历史。随着我国能源总量控制政策的不断深化，以及我国绿色数据中心标准的推出，高效、绿色的数据中心的建立将依据产业标准受到严格的管理与监督。

其二，技术新的难题。云数据中心结合了云计算、大数据分析、移动计算、双活技术等众多新技术应用。因此，如何有效掌握与利用这些新技术成为了云数据中心拥有者不得不面对的难题。

其三，需求高的难题。随着业务的快速发展与变化，业务对数据中心的服务需求也越来越高。数据中心不但需要具有较高的灵活性以充分满足业务需求变化，更要能提供7×24小时的高品质数据服务，这对云数据中心的服务能力提出了极高的要求。

最后，投资大的难题。由于目前企业对数据中心高可靠性的要求，数据中心的建设标准逐步提高，这直接引起了数据中心投资规模的快速攀升。同时，数据中心的运维成本也快速增长，目前已经成为了数据中心运营成本中最主要的部分。

灵活服务更易接受

面对当前云数据中心发展的四大难题，传统的数据中心模式已经难以为继。IBM为了全面推动与客户战略合作伙伴关系的建立和发展，特别推出了基于按需付费模式的全新数据中心服务。该服务将通过整合管理服务等多种服务方式，帮助客户从自身需求出发，灵活地选择自建、共建、共管、贷资建设等各类服务形式，以便更好地实现云数据中心的落地。

孙健钢表示，灵活的服务可以实现数据中心建设与运维的整合，通过多种服务形式对数据中心的全生命周期进行有效管理，这不仅减少了企业的投资成本，更降低了云数据中心的运营风险，真正实现了云数据中心的高投资回报率与高效运营的优势。

据悉，目前IBM已经基于苏州国科数据中心建立了管理服务中心。该中心是IBM在中国境内首个管理服务中心，将通过IBM专有的安全网络与IBM位于国内的另外5个数据中心实现互联互通，共享IBM内部的技术与工具资源，为客户提供整合管理服务。

全面服务助力数据中心落地

从灵活多样的服务方式到全面整套的服务系统，IBM都可以根据客户的需求提供相应的解决方案，孙建钢具体从三个方面阐述了IBM如何帮助各类客户实现云数据中心的落地。

前瞻规划：IBM凭借专家服务团队，帮助客户结合IT与业务发展蓝图制定云数据中心战略。这些战略可覆盖数据中心基础架构、数据中心基础设施、数据中心运维管理、战略布局与财务因素等各个方面，从战略层面释放云数据中心的核心价值。

数据化运营与管理范文第4篇

关键词：运营监测；人力资源；知识体系

中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）20-0148-01

1 背景

运营监测（控）中心建设是一项重大管理创新，其核心职能是针对企业核心资源的动态利用效率，各项业务活动的合规情况、风险水平和管理效率以及绩效目标偏差展开监测、分析工作，对各类运营管理中出现的问题和风险进行警示，提出应对措施和建议，并通过组织、协调业务部门快速反应，推动企业提高运营管理的效率和效益，提升企业整体的管理水平。由于员工岗位能力对岗位和部门工作绩效具有直接影响，甚至成为最关键的因素，因此建立知识体系，指导开发运营监测员工潜力、提高员工技能，是实现这一战略构想的重要管理工具和手段。

2 运营监测业务内容

运营监测（控）中心作为企业核心业务和核心资源的综合管控中心，是掌握情况、分析问题、防范风险的“千里眼、顺风耳、铁算盘、预警机”。其核心业务内容主要包括以下五项。

①全面监测。针对企业核心业务与核心资源在经营过程中的异动和问题进行的动态监测及自动预警，即通过构建监测模型、梳理指标体系、设定指标阈值等方式，监测企业内外部环境、核心资源、业务绩效和流程绩效，在线跟踪运营状态。②运营分析。在全面监测基础上，通过确定核心要素、梳理关联关系、研究分析技术、构建分析模型等方式，针对公司综合绩效、发展能力、竞争能力、风险管控等方面开展综合分析和专题分析，深度洞察运营中异动或问题发生的原因，所涉及的影响因素，所产生的风险以及未来的趋势，为提升企业总体运营水平提供决策支持。③协调控制。在全面监测、运营分析的基础上，针对已发现的运营管理中存在的异动问题和风险，协调相关部门或单位组织解决。④全景展示。通过可视化技术，实现运营信息的图形图像化，从而清晰直观并以互动的方式实现企业管理的全方位展示。⑤数据资产管理。通过建立海量数据的分级管理策略和业务数据入口质量管理和评价，提升企业运营数据质量，挖掘数据价值，实现企业运营数据资产价值最大化。

3 运营监测知识体系框架

高质高效的人才队伍是推进落实运营监测业务发展的有力保障，与业务条线的员工比较，运营监测人员要有更加专业的能力，根据运营监测的核心业务内容，对其业务能力要求是：

①掌握被监测对象相关业务知识。这是员工开展分析工作的基础，这包括掌握专业业务基础理论知识，熟悉专业业务开展流程，明确专业业务管理要求，具备一定管理业务经验。②具备获取业务数据的能力。在掌握专业业务知识上，掌握数据库基本理论，熟练使用业务信息系统获取数据并搭建业务监测和分析模型，掌握数治理方法。③具备分析和业务洞察能力。员工需要理解企业战略对每个业务的要求，掌握定量分析和定性分析的基础理论，知道如何运用数据挖掘的软件工具、建立分析模型、对具体业务进行分析。④其他能力。熟悉运营监测业务本身的管理制度，熟练使用信息系统，具备最佳沟通能力，与部门建立融洽的协作关系，并在部门内部实现最佳实践经验分享、分析技能推广。

4 运营监测能力提升策略

①能力建设初期阶段。以熟悉运营监测业务本身的管理制度和流程，熟练使用信息系统，掌握管理沟通能力为核心内容。②能力建设中期阶段。以掌握被监测对象相关业务知识，具备获取业务数据的能力为核心内容。③能力建设提升阶段。以具备定量分析能力和业务洞察能力为核心内容。

由于业务知识面广，专业业务管理经验较难获取，因此必须建立运营监测专家保障机制，利用其它专业的管理专家，开展专业业务培训，快速熟悉业务知识，分享业务管理经验。

5 结 语

随着运营监测体系建设的持续深化及对其人力资源要求的不断提高，目前的知识体系建设将最终细化转向能力素质能力模型建设，即通过洞悉企业发展战略要求，从运营监测业务定位、岗位职责及工作任务着手，通过标杆经验解析法、业务功能解析法（BFA），研究与之匹配的能力要素，并经过关键行为事件访谈（BEI）进行验证，形成标准清晰、规范可控的能力素质模型，以运用于招聘、岗位能力测评和培训体系设计，提升其人力资源管理水平。

数据化运营与管理范文第5篇

一、大数据在企业管理中的应用分析

（一）对产品进行创新，迎合并满足消费者的需求

在这种大数据时代的发展形势下，企业可实现对客户在产品需求上的信息内容的确切把握。其主要方式是通过当前发达的社交媒体平台来知悉了解客户在对产品使用之后所反馈到平台上的评价和感受，这种方式在真实性和便捷性方面更优越于传统问卷调查的形式。当企业通过平台获得这些消息反馈之后可立即对存在的问题进行改善和解决。另外，随着大数据时代在企业中的应用，企业中领导决策的作用和强度开始受到这种信息化时代的弱化，逐渐让传统的企业管理中决策者的绝对权利开始出现分化，而转变为公众作为决策主体，通过社会媒体平台获取公众意见，并形成大数据分析，从而使得企业的管理决策权更加公平和科学准确。而且在大数据时代下，企业能够第一时间对客户群体的数据和信息进行知悉，对客户的基因信息等进行快捷的接收了解，为企业提供针对客户的个性化建议，从而形成企业与客户之间密切的关联性，让客户买到满意产品的同时，也促进了企业经济效益的不断创收。

（二）对企业内部数据的挖掘并把握行业数据信息

企业信息化的发展应用实现了对扩大数据的有效利用。通过企业信息化系统的建立，让各类数据准确而可靠，同时能在最短时间内获得有效的信息数据资料。所以在大数据时代的应用下，企业可通过这种信息化的建立来对企业中的各类数据进行分析和共享，不断对企业的产品和服务进行跟踪关注，从而提升企业在产品和服务上的竞争水平，提高企业的整体发展水平。另外，企业可以通过大数据对客户的需求进行及时的知悉，而且即使在客户使用产品中还没有切实体现到产品价值的同时就能通过大数据来对其潜在的应用进行预测，从而实现对企业产品销售的市场动态的跟踪和应用，让企业产品能够更加具有市场竞争优势地在市场中立足。企业还能利用大数据来对同行业的产品价格进行曲线变化的分析和监测，从而优化自己产品的价格优势。

二、大数据时代给企业带来的风险和挑战

（一）对数据的实时分析

在经济全球化的发展趋势下，企业都在市场经济的发展中取得快速发展的机会，但在这个过程中，同时由于大数据时代的印象，要求以快速高效的方式来对数据进行实时有效的分析，从而实现对企业整体运营效益的把握，并随时根据市场的变化发展来调整企业运营管理的模式。企业的数据无限量在快速增长，这些数据的不断变化有待企业进行更加深入、全面地分析与挖掘。

（二）海量数据的安全保障

企业利用大数据的支持，实现了对企业大量运营发展的公司内部信息以及客户信息的信息化管理，这就需要在大数据的不断发展中，确保企业这些信息能够保证个人隐私、恢复、商业秘密和数据备份等的安全问题，这是当前大数据时代对企业的一种挑战和风险问题。

（三）数据驱动的决策制定

在大数据时代的影响下，其在很大程度上决定着企业决策的把握，通过对数据进行分析、决策，减少了过去通过传统的经验和领导主观上的直觉的决策风险，使得企业决策更加科学合理。很多企业在自身的运营发展过程中，对内部运营的结构和形势主要停留在大框架的信息汇总的掌握，并没有从整体上纵观整个行业与自身企业之间的深层次分析。如果有心的企业领导能够利用大数据来更加科学、全面、客观地对企业的整体运营进行分析和决策，那么就能从很大程度上来对企业运营风险进行有效的把控和降低。但当前通过大数据来对企业进行相关决策还存在一定的难度，因此，如何利用大数据来进行决策是企业面临的重大难题。

（四）整合多种类型的数据

在大数据时代，企业所收集的数据一方面包括了传统渠道所具有的基本结构框架信息；另一方面还包括信息化的社交媒体、电商业务以及互联网应用下的各种非固定结构的数据内容。在当前大部分企业的大数据应用下，企业的数据处理办法还仅仅用于结构化的数据处理，但随着数据化的时代来临，却不能对一些非结构化的数据进行处理。大量的半结构化数据、非结构化数据的处理对企业来说仍是巨大的挑战。

三、大数据时代的企业管理模式的创新策略

（一）企业首席数据官的培养

在大数据时代，信息时代最具核心利用价值的是数据技术人员。而且这个时代要求技术人员具备多种综合信息化数据处理的能力，包括具有市场营销知识、信息技术知识、运营管理知识等综合素质。在这种技术需求下，就产生了首席数据官，并将其岗位定在IT部门，并随着大数据时代的不断发展，这个技术岗位也开始被社会和企业接受。通过发挥这个部门职位的作用，来推进企业与社会的对话，实现对信息系统化的建立和挖掘。首席数据官主要是把企业的运营数据作为核心资产进行负责管理，根据来自网络流量、传感器、社会网络评论等多方面的数据来为公司的产品发展和企业决策做出分析和参考，并从数据的角度分析企业所面临的挑战从而帮助管理者。另外，随着未来信息化建设的不断构建和推广应用，企业要重视丢首席数据官的培养，并从多方渠道吸纳技术人才，为企业未来的发展奠定坚实的数据管理者。

（二）加强基于大数据时代的企业运营与决策管理工作

大数据时代，企业除了具备传统的数据平台之外，还需要建立信息化的非结构数据平台，包括社交媒体、文本、微博、影像等所建立起来的数据平台，从而更加全面地对企业运营和发展决策做出更加客观而科学的探索和挖掘，尤其是在企业产品营销、产品价值应用评价、声誉度分析等方面的数据化构建。企业应通过监控、数据监测来对产品与服务做好跟踪和分析，以此来引导企业不断创新改革和适应市场的发展需求。企业可融合不同类型数据，互相配合进行分析，改变传统企业管理模式的不足，将企业业务拓展出更加创新新颖的阶段。企业应善于通过大数据时代的应用便捷来做好对公司非结构化的数据分析以及关系实体的识别，通过这些内容不断提高企业在产品服务上的质量反馈和评价、品牌打造以及行业市场发展趋势等。另外，可把在社交网络、交互数据以及互联网媒体上的客户数据集中汇总起来，并结合传统数据，给客户提供更加全面的观点和评价，对客户的需求有着更加立体的了解，从而实现企业更加现代化的数据管理。

（三）建立生态化的企业网络系统

企业可以把生态产业链进行资源化、产业化、创新化的转变，并对企业生产运营中的供应商、客户和合作商进行重新整合，同时对企业内部的员工与领导层的关系也在管理模式上进行重新构建，然后协同创新价值链，将产品通过创新革新，提供更加新型的产品和服务，用大数据的功能革新企业管理模式，对整个企业运营管理模式进行了更加深度和现代化的改革创新。这种改革创新是在大数据时代不断在市场经济中的活跃应用所推动形成的一种必然发展趋势，要求企业必须为了适应社会发展所呈现出的信息化格局，来将目光从产品本身开始过渡转变到产品服务上，并上升到产品所创造的价值和企业发展在整个行业中的竞争力水平的层面，不断发展与产业链合作和其他元素。构建这种新型的管理模式必须善于对社交媒体和互联网进行综合有效的利用，才能适应大数据时代所发挥的作用，并对竞争协同进化的企业集团进行有限公司生产的研究，不断形成一种企业网络生态系统的可持续发展状态。

（四）树立以社会公众为决策主体的发展观

传统管理模式中，企业的整体运营把控主要是在中高层管理者的手中，他们决定着公司运营发展的一切事物的方向和发展目标。但大数据时代的来临，让社交网络和社会化媒体逐渐取代了这种传统管理者决策权的绝对性，让决策更加科学而正确。因此企业应逐步建立通过社会公众作为企业决策主体的观念，并不断将企业领导高层的视野拓展到广泛的社会公众，通过社交网络、移动互联网等平台的收集社会公众的建议和意见。