第67讲_大数据时代企业战略转型

【知识点

21】大数据时代企业战略转型

（二）大数据时代的数据分析

1.数据分析是大数据处理流程的核心。

2.大数据的价值产生于分析过程，从规模巨大的数据中挖掘隐藏的、有价值信息所进行的分析过程就是大数据分析。

3.数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量。

（1）数据量的急剧增长及大数据的特征，决定了数据的存储、查询以及分析的难度增加，对数据处理技术的要求迅速提高。

（2）大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法，而要从大量数据中通过数据挖掘技术找到数据之间的关系并建立模型，寻找导致现实情况的根源因素，甚至形成理论和新的认知，在此基础上对未来进行预测和优化，以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。

4.传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况。而在大数据时代，数据分析是“向前分析”，具有预测性。

5.传统的数据分析主要针对结构化数据，具备一整套行之有效且广泛使用的分析体系。从大数据中提炼更深层次更有价值的信息的需要促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析、分类、回归分析、估计、预测、描述和可视化等一系列行之有效的方法。

6.大数据的到来使得在线数据分析成为可能（如Web页挖掘、OLAP等）。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，用于指导以后的行动。

二、大数据对企业战略决策模式的影响

（一）决策依据

1.在传统管理决策模式中，企业管理者大多会根据自身的经验及判断能力，对企业适应市场环境变化的措施作出判断。

2.在大数据决策模式中，企业管理者可以利用大数据技术充分分析企业当前的经营能力、市场环境的要求，进而作出更加符合企业需求的管理决策。

（二）决策主体

1.在传统管理决策模式中，企业管理者不仅对数据进行了垄断，其掌握的数据可能具有不完整性且在决策时只有少数人可以参与。

2.在大数据时代，各级人员不仅能够轻松地获取影响决策的信息，且越来越主动的参与到决策当中来。大数据的应用使得企业的管理决策活动从原本的管理层独立决策模式转化成全员决策模式。企业所有员工的参与充分保障了管理决策的有效性。对于企业本身而言，基于大数据的全员决策管理会为企业带来更多的经济利润。

（三）决策技术与方法

在大数据时代，数据处理与分析技术对企业的决策模式产生了颠覆性的影响。

四、大数据时代企业战略转型面临的困难

（一）数据容量问题

（二）数据安全问题

（三）数据分析与处理问题

五、大数据时代企业战略转型的主要任务

（一）树立大数据思维，转变经营管理模式。

1.大数据时代企业经营管理模式的转变最重要的体现是决策体系的转变，即由少数人决策变为多数人合作完成。

2.全员参与决策的模式使更多的知识和信息能相互沟通、构建一个大数据下的资源平台或知识储备库，这是大数据时代企业决策的基础，也是大数据时代的必然要求。

（二）优化专业人才队伍，提升对数据收集、挖掘与分析的能力。

大数据时代企业对各类数据收集与分析能力决定了企业的竞争力。而强化专业人才，又是其中的关键所在。

（三）加强基础设施建设，积极推进共享模式。

1.企业要注重加强大数据收集和分析所需的硬件设施和软件系统的配置，这是大数据时代提升企业竞争力的物质保障。

2.还可以采用共享模式降低数据成本、解决容量不足的问题。

（四）提高风险管理水平，确保企业与客户信息安全。

1.客户个人数据管理。

2.企业数据管理。

3.建立应急管理系统。

本章教学内容回顾

1.本章为非考试重点章节，分值权重相对较低。

2.从复习备考角度来看，本章具有“讲得多、考的少、题目难”特点。

3.在复习时，重点放在面上（要广度而非深度）和灵活应用（而非知识死记硬背）上。

4.考试中本章相关题目以客观题为主。对本章各类题型均要深入研究、多加练习。

路在脚下，路在前方！