大数据在企业管理中的作用

摘要：随着云计算技术加速发展,以及互联网等移动网络的广泛应用,我们进入大

数据时代。大数据的收集能力已经远远超过目前数据库管理系统中的获取、存储

和分析能力。大数据的出现对企业决策管理带来风险和挑战,文中将系统阐述大数据对企业战略决策的影响。

关键词：数据大数据环境战略决策

数据是经济领域中重要战略资源,时刻影响着各行各业。大数据的应用有利于企业经营业

务的顺利展开,提供重要依据来引导企业的战略决策。面对大数据时代的局势,全球各组织纷

纷提出相应计划与理论研究。首先,2012年5月联合国提出发展中国家对大数据机遇和挑战

的研究,并且呼吁各个国家运用大数据促进全球经济共同发展;其次,美国政府提出“大数据研究

和发展倡议”,标志着大数据发展计划的全面启动;与此同时,澳大利亚,法国,日本等30多个国家

也启动大数据计划。大数据成为全球企业最为关注的话题。

一、大数据的来源渠道

随着大数据时代的到来,企业对各类数据的获取拥有更广泛和便利的渠道,这些数据为企业

战略决策质量带来很大的提升。这些数据包括:上市公司定期发布的企业财务报表等数据;互

联网实时产生大量的电商消费品交易数据;政府网站公开的各类统计数据;各类期刊、电子数

据库随时传递出来的有价值决策信息和数据;财经媒体发布的商业情报及各类行业动态数据等。要想打算准确的进行决策,快速的占领市场先机,就应该高效利用这些数据,提炼有价值的内外

部情报。大多数企业提升竞争力的新任务是要深刻洞察产业、客户、技术和竞争对手。无论

是传统服装产业,还是高科技企业,都已经表现出企业利用市场与技术情报快速、及时的特点,

加速制定大量的产品开发战略决策,抢占先机,构筑核心竞争力。

二、大数据变革企业战略决策

1.企业战略形式的变革。

在这个经济快速发展的时代,任何事物都在不断的变化,决策管理更不可能是一成不变的。

商家最擅长的就是打价格战,毫无疑问,这是企业竞争中的下下策,现在所要倡导的是企业掌握

和运用大数据战略,只有在此条件下,企业所分析出来的战略决策才会给企业带来更好的收益。在这个数据大爆发的时代,企业战略形式要进行很大的变革,这样才能紧跟时代脚步,使企业加

速发展。在企业市场竞争中有成本领先战略、集中化战略、差异化战略,都要以大数据战略成

为它们的支撑点。

2.企业战略模式的变革。

传统的企业战略管理模式是一个解决问题的正向思维模式,发现问题从而通过分析、找到

因果关系来解决。但是,大数据环境下企业战略模式则不同,是按着收集数据、量化分析、找

出相互关系、提出优化方案的顺序进行。它是一个使企业从优秀到质的飞跃的积极思维模式,

是战略层次的提高。

3.企业战略思维的变革。

大多数企业的决策还是有很强的主观能动性,凭借管理决策者对市场情况的分析和个人经

验做出主观判断,这样,容易出现客观性缺失问题。目前,虽然客观性数据涉及范围很广,信息量

很大,但是部分决策者仍然存在一些固有想法。更好的决策是要对大数据进行全面的技术分析,而不仅仅依靠个人直觉。大数据时代下,信息技术不断发展,多种多样的信息影响着企业,要合

理的利用这些数据,使企业决策更好、更客观。

4.企业战略目的的变革。

舍恩伯格在《大数据时代》书中讨论过,大数据时代最大的转变不是信息化的全面升级提高,而是企业不再是对因果关系的探讨,而是关注相互关系的研究。只要知道这个“是什么”,接

下来要怎么去做;而不再是更多的去探讨“为什么”,当事实发生后寻求原因又有何意义,而是要

把解决问题作为企业的最终目的。这种思维模式与传统的科学研究思维背道而驰,是对人类认

知与世界交流提出一个新方式。

三、大数据影响企业战略决策环境

大数据时代下企业管理模式创新

大数据时代下企业管理模式创新随着经济的发展，社会的进步，在生活领域中大数据发挥着至关重要的作用。相对而言，大数据的到来，给企业管理模式带来了一定的冲击，落后的管理模式不能适应大数据技术发展。因此，在新的形势下，应对企业管理模式进行创新升级，进而确保大数据企业全面发展。标签：大数据时代；企业管理模式；创新；具体分析当前互联网技术得到了较好的发展，同时大数据计算也呈现出良好的发展趋势，在一定程度上讲，各个领域数据呈现出快速增长趋势。换言之，大数据时代已经来临。在新的形势下，企业在实际发展中，大数据时代对企业管理带来了全新的挑战，传统企业管理不能适应时代发展需求。因此，要想在真正意义上促进企业的全面发展，同时对大数据技术进行充分性利用。就应对企业管理模式进行有效创新以及改革，进而促进企业的全面发展，同时为企业提供一定的内在动力。本文将针对大数据时代下企业管理模式创新进行针对性探讨。 1 当前大数据时代下企业管理模式面临的挑战 1.1管理模式十分落后对于企业而言，在实际发展中，仍然以传统管理模式为核心。相对而言，这样的管理模式成就了一些企业，其中也有一些国际性公司。因此，对于大部分企业来讲，认为这种管理方式没有存在任何问题。随着经济的快速发展，时代的进步，当前时代环境发生了较大的变化。不能否认的是，传统管理方式发挥了重要作用，那是对所处时代来讲的。在大数据时代背景下，传统管理方式出现了很多弊端。之所以当前一些互联网公司快速涌现，是因为管理方式能够顺应大数据时代发展。在大数据冲击下，传统企业走向了没落，主要是因为落后的管理方式造成的。 1.2企业管理模式缺乏创新意识企业在实际发展中，大多数企业具有完整性体系，同时趋向成熟。但对于这些传统管理模式来讲，虽具有成效，同时在管理中具有重要作用。但随着互联网以及大数据的来临，假如没有对管理形式进行全面性创新，企业管理会出现一些问题，在市场竞争中将面临着淘汰的局面。在当前形势下，在网络中充斥着一些数据，假如企业能够对这些数据进行充分性利用，并进行有效的加工以及集中化处理。进而能够发现消费者自身的消费倾向，最终对自身生产进行针对性调整。这样的方式不仅能够满足消费者实际需求，同时还能确保企业在市场竞争中站稳脚跟。但当前一些企业管理者，并没有意识到这一点。还是以传统管理方式为核心。在市场分析中，也没有意识到大数据技术的重要作用，进而导致企业经营和市场需求相背离。

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产

品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

大数据时代信息管理存在的问题及对策

大数据时代信息管理存在的问题及对策摘要大数据时代的到来标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。目前随着大数据的发展，在信息管理方面也面临着一些问题。运用有效措施来解决这些问题，是当前一个十分紧迫的工作。文章首先分析了大数据的意义，继而指出数据管理中面临的问题，最后给出相应的对策，以期对相关问题的解决有所借鉴。【关键词】大数据信息管理问题对策大数据时代的如期而至，标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。与此同时，大数据为社会各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。互联网信息化的来临，很多新技术逐步应用至实践之中，而大数据在其中的应用可以大幅提高信息运行的效率与质量。 1 大数据对信息管理的重要意义众所周知，大数据是近几年社会关注度很高的一个互联网信息技术。如今其已成为继云计算及互联网以后，对信息管理影响最为直接的应用技术。目前很多有关的企业与科研单位都在从不同的角度进行大数据应用的具体研究，大力挖掘大数据的内在价值，使大数据相关的技术步入快速发展的

轨道。 1.1 提高信息管理的效率大数据可以非常有效的提高信息管理的效率，利用对数据的大力收集以及高效分析，数据拥有者可以更为迅速的完成信息的检索以及分析汇总，从而保证信息管理一直处在良好的状态中，并防止信息数据的流失，改进现有信息数据管理的模式。 1.2 展示信息管理的科学性大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段化零为整，从而达到分类管理，让不同属性的信息可以整合成集合，而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理，从而使信息管理变得更有科学性。另外，大数据的应用还能使信息管理的流程变得更为有序，便于进行分步的信息管理，增强管理的规范性。 1.3 增强信息管理的人性化大数据可以按照不同的信息管理以及使用习惯，增强信息运用的人性化。在信息管理的工作中，管理人?T遵循的常用管理规则及事项就是大数据平台应用管理的基本规范，从而可以有效增强息管理的实效性，满足使用者对信息高效运用的需求。此外，大数据平台还可进行可视化操作，从而能有效减少信息管理的工作量，提高相关操作的专业性。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

量化大数据时代的量化管理

1.1 三头小猪的故事| 1 第1章统一语言数据、指标、信息，天哪！如果有一种通俗易懂的语言，能让所有人（无论其人生阅历或教育经历如何）都能明白量化的好处，该有多好！我认为语言不通是事业（和生活）的最大障碍。所以，提炼总结出公用词汇至关重要，是迈向成功的第一步。本书中的很多概念可能都比较新颖，但这并不意味着要发明新词儿，组织发展术语表已经臃肿不堪了。实际上，我用的都是常见词汇。尽量用大白话介绍那些看上去很复杂的概念，让其浅显易懂，简单直白。先讲个故事吧。 1.1 三头小猪的故事有一次，在半路上，我家那个三岁的小宝宝想听故事。因为没带书，我不得不搜肠刮肚努力回想，好找出一个故事来哄她入睡。好吧，我承认我虽然对讲过的课记忆深刻，但却完全记不住那些儿童故事。所以，就像所有好父亲都会做的那样，我即兴创作了一个。还有什么能比量化故事更能催人入眠的呢？故事背景打败大灰狼之后，三头小猪放浪形骸，生活奢靡。三年过去了，它们生活在肮脏的环境里，体重严重超标——就算是猪，也太胖了。由于健康状况不断恶化，它们分头去看医生。三个医生的结论完全一致：你马上就要变成烧烤了。它们胡吃海塞，缺乏睡眠，不锻炼身体，也没注意到身体发出的危险信号。三个医生一致认为，如果不改变生活方式，这些猪就只有死路一条。第一头小猪不幸的是，猪，也会遇到庸医。第一头小猪的医生对它说：“你的身体每况愈下，必须认真对待，改变生活方式！”医生给小猪开出了饮食计划、健身计划，还要它12个月内回来复查。这头小猪确实吓坏了，所以努力自救。它不再吃垃圾食品，每天坚持锻炼。甚至上床睡觉的时间都提前了。一个月后，小猪感觉棒极了，这么多年第一次觉得这么爽。他决定搞个庆祝一下。于是约上羊羔兄弟，去外面彻夜狂欢。大餐过后，又搞了个吃冰激凌大赛（他赢了）。他们玩到凌晨3点才回家，回去倒头便睡。第二天，他忘了锻炼身体。好习惯被毁掉只是一眨眼的事儿。因为平时太忙（借口），只好周末锻炼了。快到月底时，他又开始吃垃圾食品，虽然没有以前吃得多，但也超过了正常标准。年底复查时，面对医生失望的表情，他震惊了。“可我是按医嘱做的啊，”第一头小猪说，“我饮食健康，努力锻炼，甚至睡得也比以前早了。我知道我的身体变好了……觉得比去年强了。”“是，但你的体重没有明显改善。你可能吃得更健康了，但还不够健康。你的睡眠可能更充足了，但还不够充分。总体来说，你的身体恶化了……如果再不改变，性命堪忧。”医生给第一头小猪开了一个新的饮食和健身计划，还给他报了一个动感单车课程，开了处方药，真诚祝愿他再来复查时能变好。第一头小猪确实被这些东西吓着了，因此对着自己的大下巴发誓，他一定要做得更好。这次他坚持住了。定期锻炼，只吃健康食品，饿了就吃胡萝卜、芹菜或脱脂酸奶。每周都去参加动感单车课程，简直就像钟表一样准时。可是，悲催的小猪不知道自己的进展如何。7个月过去了，它虽然感觉好了点，可是因为焦虑，压力太大，它中风了。尽管身体状况有所改善，但它还是扛不住中风的打击。一个月后，它死了。听到这个消息，医生非常难过。在从日历上划掉马上到期的复诊预约时，他哭了。第二头小猪第二头小猪的医生知道量化分析的重要性。他是一个善于与病人沟通的好医生。医者父母心，他希望自己的病人更健康。看过第二头小猪的体检表后，他很沮丧。怎么才能改变小猪的命运？如何帮小猪重获健康？他喜欢量化，认为如果有目标指导，小猪能做得更好。医生设计的方案有三个指标：体重，血压，胆固醇。他告诉小猪，它随时有生命危险。然后建议小猪减掉100磅的体重，降血压，1.1 三头小猪的故事| 3 降低胆固醇，让三项指标都达到正常值。

大数据时代的企业管理

大数据时代的企业管理（陈登鹏工业工程11级2班2011330350212）摘要基于数据分析对管理的重要性，在《孙子兵法》中已有深刻的认识：“夫未战而庙算胜者，得算多也。”数据始终贯穿在管理的计划、组织、领导、控制和创新中。在进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为管理服务，和利用数据创造财富是不可回避的命题。管理决策日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，对企业正确的制定发展计划与合理安排企业资源有重要的意义。其中预测在企业中有重要的意义，在大数据时代，预测的准确度或许能够更上一个台阶，将促进企业健康发展。关键字：大数据；管理；预测一、大数据时代的特点从古至今，从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸。信息技术的发展，互联网的普及，随之而产生的数据也呈现爆发性增长。（1）到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB，而过去两年产生的数据占人类历史数据总量的90%。（2）到2006年，全世界的电子数据存储量为18万排字节，如今这个数字已达到

180万拍字节，短短时间内已经增长了一个数量级。根据预测，2015年这个数字甚至会达到800万拍字节的规模。大数据时代的典型特点就是预测变得更为精确。Albert-László Barabás i①提出：人类93%的行为是可以预测的。目前人类的数据处理能力在庞大的数据量面前还是太渺小，当数据处理能力的提升足以克服这一切后，混沌理论是否会黯然失色呢，一切都将变得清晰起来，偶然性也将因为盖然性变得不那么模糊？或许人类处理能力提升的速度远远都无法赶上数据的增长速度，混沌理论也将一直伴随着人类的发展。但不可否认的是，即使是现在的处理能力，大数据也能极大地提升预测的精准度。二、大数据视角下的预测预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑：（1）对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据；（2）对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据；（3）对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据；（4）对于采购部门而言，便于采购部门制定制定准确的采购计划，以降低总的生产成本；（5）对于生产计划和控制部门而言，预测是企业编制生产计划的基础，是生产计划编制的主要输入；（6）对于研发部门而言，新产品的预测可以为设计提供参考，根据对市场的预测进行产品的开发，这样的产品才会有市场，才会有竞争力； …… 其中，概率论在预测中有不可替代的作用，当中的泊松分布P(λ)是在概率论中常用的一种离散型概率分布，由于其适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。例如，在企业战略制定以及物料需求分析等方面有极大的应用空间。当然，泊松分布在处理自然科学领域内的问题有更突出的成果，如某放射性物质发射出的粒子、显微镜下单位分

山东政务信息系统整合共享工程大数据管理平台

山东省政务信息系统整合共享工程大数据管理平台项目需求和技术方案要求一、项目概况（一）建设目标通过大数据管理平台建设，建立统一的数据资源汇聚、数据治理、数据资源引擎和数据安全管理能力，实现大数据基础设施的集约共用和对全省政务信息资源的统筹管理和数据治理。将现有“逻辑集中、物理分散”数据共享交换方式向数据实体集中存储管理方式转变，建立完善的数据安全管理体系，实现由数据“资源”向数据“资产”的提升。（二）建设原则 1.开放性平台应具备良好的开放性，提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务。 2.先进性在设计理念和技术体系等方面需借鉴先进的互联网技术，确保应用系统架构满足未来业务发展需求。 3.扩展性平台应具备规范的开发接口和高可扩展性，保证未来新的需求提出时可以方便地应用到现有系统中。 4.可维护性平台应具备良好的维护性，方便今后的扩展应用和运行维护。 5.安全性平台应具备高安全性，确保系统正常运行的同时防止政府内部数据泄露。（三）建设周期 2 个月。（四）采购清单

二、建设内容 2.1数据汇聚系统建设内容数据汇聚平台支持通过图形化的操作方式，把不同系统来源、不同类型的数据汇聚到大数据平台，能够兼容以SHE( Spark 、Hadoop、ElasticSearch )为首的大数据生态技术栈；并提供基础算子如关联、去重、过滤等完成数据转换。可以通过机器学习实现多人协作开发，提供脚本开发，工作流开发环境，能够针对任务资源实现共享以提升实施效率，可以提供基于消息流和文本的实时采集能力；提供精细化的任务调度管理，便于查看每个任务具体的数据处理情况，实现数据汇聚和加工处理一站式开发管理。 2.1.1 多源数据采集 1)支持离线数据采集，实现对各种主流数据库系统的支持，如Oracle 、DB2、SQL Server 、Sybase 、InfoMix 等主流数据库，MySQ、L PostgreSQL 等开源数据库，达梦、汉高、神通、GBase8t、KingBase 、LibrA 等国产数据库。 2)支持提供触发器、时间戳、全表对比、系统日志分析等多种数据增量采集方式。 3)支持大数据采集，实现HBase 的输入输出转换组件，可连接的数据库类型支持Hadoop Hive ，提供Hadoop HDFS文件拷贝的任务组件。 4)支持实时数据采集，实现基于Flume+Kafka 技术来采集流数据，能够接入HDFS、Hbase 或Storm 消费数据。 5)支持对FTP、SFTP、MONGOD文B件服务器的文件采集，支持包括普通文本、CSV、XML、Excel 等多种格式的文件。 2.1.2 可视化的流程设计 1)支持ETL作业调度流程和转换流程，能够通过图形化界面设计ETL转换过程和作业，支持后台批量运行ETL 转换。 2)支持200 种以上的主流数据处理组件，包括数据文件采集组件，清洗组件，大数据组件等。 3)支持图形化拖拽方式进行任务编排，将多类有顺序或者依赖关系的任务能够串接起来。同时提供任务流的管理能力。 2.1.3 统一的任务调度 1)支持多种任务管理，包括批量采集任务、实时采集任务、数据流任务等，支持多种调

大数据管理规章制度

大数据管理规章制度-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

XXX大数据管理规章制度为确保全县大数据工作有效推进，进一步规范工作，特制定本规章制度。一、工作职责（一）推进大数据管理职责，拟订大数据、信息化发展规划并组织实施，提出大数据产业布局、结构优化的建议和意见，起草大数据相关文件办法。（二）制订数据资源采集、存储、登记、开发利用和共享的标准规范及管理办法并组织实施。（三）协调大数据发展和应用重大事项，推进全县大数据系统统一平台、数据统一存储和统一管理，促进数据资源整合共享。（四）负责大数据行业管理、信息化应急协调工作。（五）负责提出大数据、信息化固定资产投资规模及方向的建议，按照规定权限，审批、备案和核准大数据、信息化领域固定资产投资项目的申请、组织实施。（六）指导全县大数据工作创新，促进大数据产业化，推动系统化、信息服务业等大数据新兴产业发展，推动大数据产学研用结合。（七）协调大数据建设中的重大问题，促进通信、计算机网络融合；指导协调大数据资源整合、开发利用、电

子商务推广和信息化应用推进工作；推动大数据跨行业、跨部门互联互通和重要数据资源开发利用共享；拟订县级大数据专项资金年度计划并组织实施。三、具体工作规范根据上述职责，县大数据建设领导小组牵头，县信息中心具体负责。 (一)办公室处理日常工作。负责大数据日常、会务等有关工作，负责重大事项督办督查和目标管理工作。 (二)研究制定政策法规与标准规范。组织起草大数据、信息化相关法规草案和规章；研究拟订大数据相关标准规范体系；参与重大项目谈判和合同审签；参与重大投资项目审核，监督管理财政性专项资金使用及相关项目建设；承担有关规范性文件的合法性审核工作。 (三)规划投资。研究拟订大数据发展战略、规划和政策措施；提出全县大数据、信息化固定资产投资规模及方向，拟订县级大数据发展专项资金年度计划并协调组织实施；承担大数据、信息化等专项资金项目申报工作；承担按照规定权限审批、备案和核准大数据、信息化等固定资产投资项目工作。 (四)大数据产业发展。研究拟订促进大数据产业发展的政策措施并组织实施；承担全县大数据产业发展和行业

《大数据在企业管理中的应用》

大数据在企业管理中的应用课程背景：大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。课程收益： 1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； 2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； 3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； 4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能； 5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。课程模型：

课程时间：1-2天，6小时/天课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑课程大纲前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产：传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1）什么是大数据基因：客户VS用户 2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验第一讲：大数据的时代背景和正确认知一、什么是大数据？ 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1）大——海量，平台级 2）数——信息结构化 3）据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1）时间 2）空间 3）行为 4）偏好 5）规律 6）预测案例分享：五常大米，下单即送 4.大数据的类型 1）消费数据——多维度记录 2）机器和传感数据——图文、语音、影像

大数据时代的数据管理

大数据时代的数据管理作者刘庆发布于 2011年10月24日处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。大数据的3V

互联网时代的企业管理

“互联网+”时代的企业管理互联网的便捷性让企业与企业之间、企业与员工之间、企业与客户之间以及企业与其他利益相关者之间的联系越发紧密，传统的企业管理模式不能适应新环境的变化，亟需进行深刻的变革。一、文献综述彭剑锋(2014)指出，互联网时代是一个零距离时代1。李海舰(2014)赵春福(2015)认为互联网让交易的场所、时间、速度及交易品种发生了巨变，中间环节不断简化2，企业思维方式必须进一步创新3。丁伟和于小波(2014)提出互联网时代企业变革必须具备末端化、全域化、人性化、可持续以及社会化理念5。处于当下这样一个深受互联网影响的时代，智能化、信息化成为企业发展进步的导向，企业管理必须追上社会发展的步伐，才能更好地适应企业发展需求。本文认为，互联网+时代的企业管理，应当是以客户需求为中心，通过满足客户价值最大化来实现企业自身追求的利益最大化，从而获得良性发展。二、传统企业管理的不足 1.管理理念落后、模式僵化。传统企业的管理理念大都是以企业为中心，企业与客户之间缺乏直接的交流和反馈，导致双方信息严重不对称，客户的个性化需求得不到满足。并且，传统的营销需构建有组织的、渠道式的营销网络，形成一种固定的营销体系，给产品销售增加了许多中间环节，产品真正进入市场的周期延长。在互联网+时代，行业转型日新月异，传统本分的管理模式不再成为企业维稳的有效手

段，反而会成为企业被淘汰的理由。互联网的存在和发展打通了传统的资源垄断体制，信息流通的效率化和透明化导致市场游戏规则发生变化，市场经济的环境变得更加公平健康，企业发展的机遇与挑战并存，传统管理模式已经完全不能满足企业发展的需求。 2.组织结构改革缓慢。进入互联网时代，管理学界早就开始探讨企业组织结构的改革，并且有一部分企业顺应时代潮流进行了相应的组织结构调整。但是在我国，很大一部分企业的组织结构仍然是从上而下的多层级金字塔型模式。学者及高级管理者们倡导对企业进行扁平化组织改革，去除金字塔结构中冗余的中间环节，提高企业组织的信息传递速度，提升工作效益，加强企业的市场应变能力，形成战略优势。但是由于我国市场经济的复杂性以及改革推动过程中出现的精英管理人才不足、改革理念理解不透彻、改革方案不适用、企业内部不配合等困难，我国企业组织结构的改革进程缓慢。 3.战略思维不够深远。企业战略是一个整体性规划过程，对企业的未来发展发挥着指导性作用。制定企业战略首先要分析企业内外部发展环境，随后确定战略目标，最后明确战略步骤。在传统企业管理中，由于对企业战略管理的概念理解不够透彻，加上内外部环境分析不准确、战略目标制定不具体、战略步骤不明晰等原因，企业战略思维不够深远，未能制定出具有指导性特征的企业战略，战略制定效用低下。三、互联网+时代的企业管理 1.管理理念和模式的创新。互联网+时代的企业专注于以客户为中心，大规模制造以及小规模多样化的时代都已经逐渐远离，大规模、个性

大数据时代计算机信息管理应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/b38905071.html, 大数据时代计算机信息管理应用作者：孙爱龙来源：《电脑知识与技术》2019年第32期摘要：随着我国科学技术水平的不断提升，电子信息化、现代化技术研究的不断深入，国家对于计算机及其网络得要求也越来越高。在人们不断进行上网活动，不断获取网络信息并进行信息浏览和发送的过程中，其产生的计算机信息量令国家进入了大数据时代。在大数据时代背景下，计算机如何进行更好的系统研究、如何进行更新换代、如何处理相关的信息数据成为科研工作者共同研究的问题。对此，本文基于大数据时代的相关背景及特点，对于计算机信息的管理应用进行深入研究。关键词：大数据背景;计算机信息;计算机信息管理中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0014-02 进入21世纪，计算机得以进入普通人家，成为家家户户上网和处理信息必备的产品之一。在计算机系统中，平均每秒就要产生许多数据，这些系统数据汇集到网络中，共同构成了目前的大数据时代。在大数据时代中，人们应当如何更好地利用计算机系统，计算机系统应当如何保护人们的信息安全，如何提高对于信息的处理及分析技术，一直是科研工作者所极力研究的问题。随着我国对于计算机技术的深入研究，相关的信息处理技术也得到了进一步的发展，但是在发展过程中，免不了遇到困难和挑战，对此，本文将进行深入研究。 1大数据时代大数据时代是近年来社会的热点话题之一，从字面意义上解释，大数据时代主要指社会公众在互联网上所留下的数据信息繁多。其在学术研究上的含义是用户在计算机系统中所留下的数据信息并由计算机系统进行处理这些信息的过程及信息数据本身，这些共同汇聚成了目前的大数据时代。从定义上可以看出大数据时代中的数据具有总量巨大、快速化以及数据多样等特点，这些特点是大数据时代所独有的特点。 1.1信息数据量大信息数据数量大是大数据时代给社会公众的第一印象，其一方面使社会公众在互联网上所接触到的信息量大，所需要浏览、分析和利用的数据大;另一方面也指计算机系统应当具备的对于庞大的数据的分析处理能力。从原本的少数网民到现在众多的互联网用户，大数据时代带来的不仅仅是用户数量方面的快速增长，更带来了互联网中的信息数据的增长。

大数据环境下的企业管理

题目：大数据环境下的企业管理问题作者：唐梦梦摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。正文：第一章大数据时代的特点视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。

大数据时代的人力资源管理答案

大数据时代的人力资源管理答案集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]

2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。（单选题3分） o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3分） o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3分） o A.甲骨文公司

o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3分） o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3分） o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3分） o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3分） o A.价值不变 o B.价值递增

大数据时代企业管理的创新

大数据时代企业管理的创新摘要：管理模式创新是新时期下企业管理的核心，对于大数据的应用是企业管理模式创新的核心途径。本文首先对大数据的定义及主要特征进行解读、对大数据下企业管理思维的创新以及管理模式的创新进行了探析。关键词：大数据时代；企业管理模式；创新引言：大数据时代的到来给传统的企业管理模式带来巨大冲击，旧的管理模式已不能使企业在新时代的竞争中处于优势地位。如何从顾客的资料和消费记录中挖掘出有用信息，成为企业增强市场竞争力的关键之所在; 数据流的广泛应用不断促使企业内视、调整、完善自己的管理模式，以期能够适应时代的发展。所以，对于大数据在企业管理方面的研究则显得尤为重要，是学界亟待探讨的课题。 1 大数据的定义及主要特征大数据是海量复杂数据的结合体，是传统数据获取与分析技术不能在既定时间内对其进行感知、收集和处理的数据集合。这种不能被常规数据获取技术进行收集、不能被传统数据分析技术解析的数据信息具有重要的信息应用价值。只有通过专业化的信息软件才能对大数据进行一定程度的获取，也专业化信息分析人员才能对其进行分析与统计。通过对大数据信息的分析，能够为决策制定者提供高价值的决策参考依据，进而使决策者能够从策略制定角度大幅度的提升竞争力。也正是由于大数据这种强大的实用价值，使大数据应用技术在社会各领域当中被广泛应用于创新当中。这种对于社会发展的深刻影响力使大数据成为当前时代的标志。 2 大数据下企业管理思维的变革 2.1 样本约等于总体。在小数据时代下的企业管理，对由于数据信息获取与分析技术的限制只能对数据信息采取随机抽样法进行甄别与解析，从而用总体数据信息的部分构成来分析内在原理。这样的方法具有一定的可行性，但是不能给予企业管理决策提供能有力的信息支撑。在大数据信息获取与分析技术下，企业将获取更多更有效的数据信息，并且通过个更加专业化的信息分析方法能够更加深入而准确地从数据当中发现事物规律或本质，进而使企业管理的决策更加科学化。数据样本更加接近或等于数据总体，数据信息更加全面而准确的体现了事物真实全貌，因而企业管理必须以重新调整思维方式来进行管理决策的方法，在适应数据的强大力量同时也能够更加高效的应用数据力量。 2.2 兼容数据的混杂性在小数据时代企业管理对于数据的要求更加趋于精确化，以便对事物规律或本质能够更加准确的进行分析与研究。这种数据应用思维在大数据时代下具有一定的局限性，必须进行改变才能够适应大数据时代的发展。大数据不仅具有庞大的信息量而且百分之九十五以上的信息是非结构信息，如果一味要求数据的精确性便难以对数据进行有效的获取与分析。因而在大数据时代下企业管理思维也应增加对于数据的容错率，对一些具有明显结构的数据进行分析的基础上，对一些没有结构的数据也应进行规律研究。事实上正是这些表面上没有规律的信息潜藏着巨大的分析应用价值，对这些数据信息的关联性进行探究并进行专业化的分析能够更为系统而全面的解析事物规律并更加深入的发现事物本质。进而使企业管理的决策更加具有前瞻性和先进性，为企业的市场竞争力形成提供强大的信息支撑。 3 大数据下企业管理模式的创新 3.1 数据获取与数据平台形成数据平台是大数据价值实现的载体，企业通过对数据平台的控制来进行对大数据获取、分析，同时企业也是通过数据平台实现对数据信息的检测以及对数据信息的预测。企业对于数据信息的管理工作中百分之九十五以上都必须要通过数据平台来完成。数据平台是实现数据应用的核心工具，在大数据时代背景下，数据平台在企业当中扮演者企业行为驱动者的角色。传统企管理当中，企业决策的动机是基于问题的发生，进而为解决某一问题而进行企业

大数据对企业管理决策影响分析报告

大数据对企业管理决策的影响分析及其对策摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软