大数据企业经营数据分析
大数据企业经营数据分析
一、大数据的特征
企业为了能够更好地利用大数据服务于企业的经营管理，就要明确大数据的特征。在经济快速发展、消费习惯不断变化的时代，大数据呈现出以下几点特征：
企业搜索软件一是大容量。大容量是大数据最典型的特征，人与人之间的交流，企业的各项活动都会产生大量的数据信息，对海量的数据进行分析，可以为企业的经营管理提供更具有针对性的意见。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。
二是多样性。数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。与传统的数据收集和汇总模式不同，大数据能通过多种信息渠道整合数据资源，并且经过汇总，形成有指向性的数据库，方便进一步利用。
三是高速性。首先，数据产生得快，有的数据是爆发式产生，短时间内就会产生大量的数据。其次，数据处理得快，运用计算机以及专门的数据处理软件可以在短时间内处理庞大的数据，
由此可以避免信息传递的时间滞后性。
二、大数据为企业带来的机遇
（一）实现精准营销。数据分析有利于针对客户行为习惯和偏好，进行精准广告投放和内容推荐，实现个性化营销。销售手段方面，从原来的店面销售转变为在线销售已成为当代一大主流，数据实时分析了解客户需求，客户可以按照自己喜欢的风格享受服务或网购产品，使销售范围更加精确，销售数据可以提前预测。此外，数据的准确记录可以对消费者的信用等级进行评估，为每个客户建立信用账户数据库，信用优良的客户可享受较高的销售折扣，相反信用较差的客户优惠幅度也较少。
（二）节约成本。大数据的应用，可以使企业节约运输成本和仓储成本。企业通过对各仓库情况和运输路线的分析，可以使各仓库的库存和运输路线更加科学。企业通过将各仓库库存与出仓量输入系统进行分析，可以很快得出各仓库的实际利用率和不同地方对商品的需求量，从而调整方案，扩大出仓量高的仓库的规模，缩小出仓量低的仓库的规模，降低仓库的空置率，从而做到资源的合理配置，节约成本。
（三）扩大市场占有率。企业通过应用大数据，可以预测产品的销售量，扩大生产规模，及时对各大仓库的存货进行补给，从而扩大市场占有率。以线上销售为例，企业可以通过对自己的商品下方评论信息的收集与分析，看出顾客是否有再次购买的愿望，并从中预测出商品的未来预期销售量，同时分析出各类商品中那类的未来预期销售量较高，是多少，从而扩大生产规模，对库存进行及时的补给，减少顾客的流失，甚至是增加顾客，从而扩大市场占有率。
三、大数据给企业带来的挑战
（一）缺乏安全管理和保护系统。在大数据的传送过程中以及承载的载体中，随时存在着被黑客以及病毒攻击的危险，这是一大安全隐患。企业在生产以及经营管理的过程中，会产生和获得大量的信息，如企业与客户的交易信息，企业内部产生的信息以及包括客户交易的信息数据等，都会涉及到信息安全与个人隐私问题，所以如何保护这些信息的安全就成为企业急需解决的问题。此外，大数据中还可能包含企业的商业秘密。随着大数据时代的到来，企业必须高度重视安全管理问题，这是决定企业是否能够在大数据时代获得良好与稳定发展的重要条件。
（二）数据收集整合问题。大数据不仅包括结构化数据，更多的是非结构化数据，这给数据的收集和整理带来很大的困难。有调查指出：非结构化数据占到企业数据的80%，并且这些数据还在持续增长。非结构化数据十分零散，难以归类，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域，这些数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面，怎样从中获取有效信息进行决策也是一大阻碍。此外，很多数据都具有时效性，需要在较短的时间内完成对数据的处理分析，才能满足企业经营管理的需要，这就对数据的处理提出了更高的要求。
（三）数据容量问题。普通计算机已经无法容纳大数据的存储、计算、整合，由此带来的就是数据超负荷，数据越来越多，处理起来更加复杂。数据基本是实时产生的，这对后台终端处理技术提出了更高的要求。因此，如何扩大数据存储也是企业发展的难题。
（四）人才缺失问题。大数据时代下必须要有能够处理复杂数据的人才，但是目前这样的人才仍然十分稀缺。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域的延伸发展，对统计学、数学专业的人才，主要从事数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。企业必须解决人才缺失的问题，才能使大数据能够真正地服务于企业经营管理。
四、大数据时代下企业的经营管理策略
在大数据背景下，企业的发展离不开大数据的支持。企业应当转变经营理念，与时俱进，运用大数据提高企业的经营管理水平，从而提升企业的竞争力。
（一）企业应当加强基础设施建设。企业在进行大数据分析时，其计算量较大，动辄数十兆、上千兆的数据信息，其处理与运算需要完善的硬件设施。因此，企业在大数据时代背景下，应当加强相关的硬件设施建设，加大基础设施的投入，使大数据分析具备良好的前提的条件。在实际操作过程中，企业可以根据自身的需要，引入先进的技术设备，为企业大数据分析提供硬件支持，从而更好地开展企业大数据分析工作，保障企业的经营与管理工作顺利进行。
（二）打造现代人才队伍。企业需要有相应的具备分析处理大数据能力的专业人才。大数据分析主要包括三个层面，分别是理论、技术及实践层面，其中技术方面尤为重要。在大数据领域中，所涉及的技术相当广泛，其中包含：数据挖掘技术、可视化分析技术、SQL检索技术等。因此，要注重人才的引进以及人才技能的培养工作，打造一支现代管理人才队伍。在技能培养方面，既要提高工作人员的专业技能，同时也要注重职业道德素质的培养。企业尤
其要注重引进大数据管理人才，具有复合型专业背景的人才。
（三）加强数据整合能力。作为现代化企业，其数据整合与分析能力尤为关键，企业经营与管理之中，会形成诸多数据信息，包括：指出数据、收入数据、订单数据等。此外还包括大量结构化和非结构化数据，尤其是非结构化数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域，这些数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面。大数据理论中认为，客观上任何数据都能够从与之相对应的数据中探究得出，即通过大数据分析，可以得出企业经营与管理相关的各种结果信息，这些结果将成为企业未来经营和管理中的关键参照信息，为企业管理人员和决策者提供相应的建议，对企业未来发展尤为重要。

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