
大数据时代:新的管理模式该如何创新_数据分析师
“大数据”时代的到来,不单单是构建企业信息化这么简单,更重要的是企业应该寻求管理模式的创新。对于大数据,更重要的含义是指处理这些海量数据的技术——如何挖掘出这些数据蕴含的巨大的商业价值,如何实现本行业的价值增值。
因此,大数据时代并不是掌握数据,而是利用数据。
传统管理模式遇到的问题
第一,企业商业智能化程度不高
商业智能的概念最早由加特纳集团在1996 年提出,其定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、整理和分析数据,作为适应“大数据”时代到来的重要技术——商业智能并未在企业中得到普遍的使用。
第二,决策者未意识到数据的商业价值
在这个数据为王的时代,许多企业决策者的意识还禁锢在传统的管理模式中,认为只要实现企业的信息化就能够适应数据爆炸增长的“大数据”时代,虽然企业拓展了获取数据的渠道,但是却很少深层挖掘数据背后的价值,特别是对系统中的微观数据的关注和利用很少。
第三,对决策主体认识的偏差
“决策主体正从商业精英转向社会公众。”社会媒体的出新以及社交网络的普及,社会公众的意见成为企业决策的中坚力量,而企业对决策主体的认识还停留在以咨询公司为代表的商业精英上,并没有将企业的注意力转移到社会公众,这就造成了企业竞争力与产品销量的下降。
第四,数据相关人才的匮乏
“大数据”时代,数据的处理与分析不再是一项由CIO(首席信息官)来承担的任务,它需要整合CIO对信息和技术的理解、CMO(首席营销官)对信息传播规律和渠道的把控以及COO(首席运营官)对信息选择和数据判断方面的能力。因此,在大数据时代,对大数据处理和大数据分析已经超出了信息化的范畴,超出了市场营销的范畴,超出了运营管理的范畴,需要具有综合能力的人才,而大多数企业并没有意识到这种状况,传统的人才引进机制、培养机制、晋升机制限制了数据相关人才的成长。
大数据时代下的管理创新
第一,提高企业的商业智能化程度
企业要想提高商业智能化程度,首先应打好信息化这个基础,信息化并不仅仅是在企业内部实现办公自动化、无纸化管理,更为重要的是要培养组织成员的信息意识和数据质量意识,让每个信息系统的用户意识到数据是系统的生命,高质量、真实的、高可靠性的数据是一个信息系统成功的关键。其次,企业应重视数据挖掘人才的培养与引进,商业智能是由数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘等组成,这三方面都需要大量的数据挖掘的人才。
第二,让决策者意识到数据的商业价值
“大数据”时代是一个以数据为王的时代,企业的决策者们应该意识到数据的商业价值:一,将数据与企业的决策相关联,发挥数据的潜在价值;二,沟通,即在企业施行商业智能化的过程中经常与决策者进行沟通,使决策者从不关心数据到关心数据,再到提出需求,当单一系统的数据分析不能满足企业需求的时候,大规模的数据分析系统的建设就顺理成章。
第三,正确认识决策主体
在传统的管理模式中,企业的中高层管理者、领导者以及一些著名的商业精英和咨询公司被认为是决策的主体,而随着社会化媒体的出现以及社交网络的普及,这种传统的决策机制降低了企业决策的正确性与合理性。
第四,培养首席数据官
“大数据”时代下,对数据的处理和分析不再是一个领域的范畴,它需要同时具有信息技术知识、市场营销知识、运营管理知识等综合素质的人才来掌控,CDO(首席数据官)由此诞生,数据归业务部门,应用归IT 部门,这一概念已经被广泛接受。
第五,重视员工的社交网络
传统的组织架构中,很少去关注员工的社交网络,因而导致了这些网络零零碎碎的局面,使得员工在管理实践过程中处于分裂的状态。
当然,这些因素也导致了额外的复杂度。这意味着企业在面对“大数据”时,不仅仅是拿到了一堆数据而已,对于企业来说,更是极大的挑战与机遇。“大数据”正在以复杂的形式,从不同的领域朝企业奔涌而来。本文:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10