大数据背景下企业管理的变革,如何将大数据与企业人力资源管理相结合

大数据背景下企业管理的变革

如何将大数据与企业人力资源管理相结合？在企业的战略管理中，必须有与之相匹配的企业人力资源规划。企业战略规划阐述了企业的发展愿景、发展战略和发展过程设计，人力资源战略规划是企业战略规划的核心内容之一。正如企业的经营战略需要变革和发展一样，企业的人力资源规划也应如此。

大数据时代下的信息管理，对企业的管理变革，业务...

任何情况下的信息管理都是企业管理及时掌握情况的信息渠道来源。无论是外部数据还是内部数据，当前的企业竞争都是人才与信息的竞争。 第一个掌握行业发展趋势和信息的人控制着行业的发展方向。 企业信息管理应该是重中之重。外部大数据信息应符合大数据的趋势。企业应从人力资源开发和管理的实际出发，整合大数据技术与企业管理的深层关系，突破大数据技术应用的障碍，利用大数据技术为企业人力资源开发和管理提供良好的技术支持。 首先，在人力资源管理方面，企业应该建立大数据技术。传统企业管理在大数据时代遇到的问题:随着信息技术的不断进步，互联网、物联网、云计算和智能手机终端等技术的不断发展，数据的生成、存储、传播和分析在数量、方法和手段上都与过去大不相同。大数据时代给各行各业带来了巨大影响。随着信息技术的飞速发展，我们已经进入大数据时代。 未来，数据资源将成为企业的核心资产，这将深刻影响企业的业务模式和管理效率。 大数据时代对财务管理的变革提出了新的要求。作为一名金融工作者，培养数据思维是当务之急。在数据收集、存储、分析和应用中，企业的大数据管理分为两个方面:第一是企业自身的数据管理:例如，企业的客户、产品、销售、库存等数据；二是企业的外部信息数据:这些数据包括产品服务评价、情报信息、行业信息收集等

如何将大数据与企业人力资源管理相结合

如何将大数据与企业人力资源管理相结合？在企业的战略管理中，必须有与之相匹配的企业人力资源规划。企业战略规划阐述了企业的发展愿景、发展战略和发展过程设计，人力资源战略规划是企业战略规划的核心内容之一。正如企业的经营战略需要变革和发展一样，企业的人力资源规划也应如此。

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大数据背景下企业管理的变革范文

0简介

近年来，随着计算机和信息技术的飞速发展，大数据已经出现并聚集在各个行业和领域。社会数据和科学数据的高速增长不断产生并聚集在一起形成“海量数据”。由于网络的普及和高速发展，大数据正在悄悄地改变人们的生活方式，这将带来社会和思想的巨大变化。大数据时代的标志不是掌握数据，而是利用数据，通过对现有数据的整合和分析，人们可以预测未来发生事情的可能性，从而做出更加合理和科学的决策来触发新的价值增长[1]。大数据时代的到来给传统的企业管理模式带来了巨大的冲击，使企业在新时代的竞争中不再处于主导地位。如何从客户数据和消费记录中挖掘出有用的信息，成为企业增强市场竞争力的关键。数据流的广泛应用不断促使企业向内看，调整和完善自己的管理模式，以适应时代的发展。大数据时代的到来既是机遇，也是挑战。因此，大数据在企业管理中的研究尤为重要，也是学术界迫切需要解决的课题。

目前，大数据在企业管理和运营中的研究主要包括:①大数据对企业管理的影响及其在企业管理中的应用。刘平从四个方面详细分析了大数据对企业的巨大影响:管理环境、信息管理、管理者和管理技术[2]。陈国鹰指出，大数据被广泛应用于企业管理，不仅涉及企业规划和组织，还涉及产品创新推广[3】。②大数据影响企业管理决策。何军认为大数据将是数据驱动的决策。在提高决策者决策能力的同时，他也对[4]的决策技术提出了更高的要求。徐安邦等人分析了大数据下企业管理决策的新特点，梳理了当前主要领域的前沿问题研究，提出大数据驱动的管理决策是未来的研究方向。(3)大数据带来企业财务管理的变化[5】。钱玲认为，大数据的到来为金融工作注入了新的活力，大数据技术的应用在消除金融障碍、寻找有用的投资项目和降低运营成本方面发挥了明显的作用[6】。文航和申英认真分析了大数据对企业会计质量的各种影响，并提出了提高企业会计质量的对策和建议1大数据的定义和特征。

综上所述，大数据的到来势不可挡，将给企业管理模式带来严峻挑战。鉴于目前企业管理领域对大数据的研究只是初步探索，尚未形成系统的研究体系。本文以大数据时代为背景，以实现企业创新管理为目标，以明确大数据特征为基础，结合转型企业管理思想，在比较传统和大数据企业管理创新的基础上，构建了基于大数据背景的企业管理创新模型；最后，分析了政府在促进大数据发展中的积极作用，为大数据的快速发展创造了条件。

[7]

麦肯锡认为，大数据是指无法检索、管理、处理和整理成更积极的目的的大量数据，以帮助企业通过当前主流软件工具[8]在合理的时间内做出商业决策。李国杰认为，大数据是指传统数据技术无法在允许的时间内感知、获取、管理、处理和服务的数据集合虽然大数据的概念尚未统一，但其特征已基本得到认可。。简而言之，“大数据”是大量复杂数据的组合，传统的信息技术和数据库软件无法处理它。

[9]

1)容量:指数据量的持续增加。所有类型的数据都是从源中连续生成的。各种各样的方法将聚集在一起形成一个庞大的数据集。它的规模不断扩大，计数从电子束跳至ZB水平。

2)多样性。有许多数据结构和类型。不仅仅限于结构化数据，非结构化数据也日益增多。数据类型不仅指网页、文本、图片，还指视频、点击流、地理位置等。

3)速度。数据流动性更快、实时性更强、生产速度更快、时效性更强。此外，数据信息的获取也是高速的。

4)价值。它包含巨大的价值，但价值密度低。大数据包含巨大的价值，但并非所有数据都有用，只有一些数据具有核心价值。

2企业管理的思维变革

企业管理离不开数据支持。大数据时代的到来颠覆了人们对现有数据分析的理解。传统的管理思想已经不能适应快速变化的外部环境。如果你想充分利用大数据，你必须首先改变你的想法。在大数据下的数据分析中，[的思维必须有三个转变10]:

2.1样本大约等于总数

受科学技术的限制，在小数据环境中收集的分析数据有限，随机抽样方法应运而生。抽样是用较少的数据获得更多有用的信息。随机抽样是小数据下的一种选择，但它有一定的缺陷，其绝对随机的抽样环境一般难以实现。然而，在大数据时代，由于信息的可用性，所有需要的数据都可以很容易地获得。

因此，大数据是指对所有数据的分析方法，从而真正反映事物之间的相关性。

2.2允许不精确和混合

随着数据量的不断增长，不可避免地会有一些错误数据混入其中，导致数据结果不准确。在小数据时代，追求准确性是因为需要将误差降至最低，以免因小误差而导致结果出现严重偏差。在大数据环境中，细微的错误不会影响事物的内部规律，所以不准确是可以接受的，也是一个亮点。由于容错标准的放宽，我们可以使用更多的数据，从这些数据中挖掘出有价值的东西，并做更多的事情。百分之九十五的数据是杂乱无章的。要利用这些数据，必须学会包容杂乱，包括数据错误率的增加、不一致的数据格式和不均匀的数据质量。在大数据时代，接受大量复杂的数据并从中受益要比花费巨大的代价来消除所有不确定性和混淆要好。

2.3追求相关性而不是因果关系

小数据环境下的数据分析过程一般是寻找两者之间的因果关系，而大数据环境下数据预测的核心是相关性分析。前者寻找“为什么”，而后者只需要知道“什么”。也就是说，通过处理和分析海量数据，我们不需要找出其内部运行机制，只需要识别出能够分析某种现象的相关物质。以相关物质为中介，我们可以通过分析和跟踪相关物质来帮助我们捕捉现在和预测未来。这将为我们提供比以前更简单、更快、更清晰的事物分析方法，比如亚马逊的图书推荐系统。

三大数据下的企业管理创新模式

3.1传统与大数据下企业管理创新的比较

传统模式是从企业具体实际管理问题出发，由问题驱动的探索性创新。本文从系统管理和人性化管理出发，运用组织知识和专家智慧，在定性和定量分析相结合的基础上，探索解决问题的方法，从而实现企业管理创新。在大数据环境中，不仅创新环境和条件复杂多样，而且企业面临更多可能的创新选择，实现企业管理创新的方法和途径也更多。企业外部环境和条件的变化无疑影响了企业管理方法的路径选择和最终可能结果的实现，就像以前的“池塘捕捞”和现在的“海上捕捞”一样。因此，随着企业外部环境的变化，大数据环境下的企业管理创新与传统模式有许多本质区别，如表1[11 -12所示。

3.2大数据背景下的企业管理创新

大数据是企业管理创新的核心要素，而数据处理和分析过程是解决大数据问题的关键。相关领域的研究表明。数据处理、分析和创新之间存在耦合关系。因此，围绕创新过程中的数据问题，本文建立了大数据环境下的企业管理创新模型(如图1) [13]。

3.2.1数据采集和数据平台的形成

在大数据时代，企业的数据平台在企业中发挥着重要作用，承担着企业生产经营中的数据采集、处理、分析、监控和预测的功能。企业创新管理活动通常由问题驱动或数据驱动(或在通常的数据监控和预测过程中发现的问题)开始。

3.2.2创新问题的定义和方案决策

发现问题后，企业必须首先确定是否需要进行企业管理创新。这项决定涉及的关键问题是数据的收集和获取。利用先进的计算机和信息技术，企业可以收集所需的相关数据，评估是否需要创新以及创新是否可能。如果有必要，我们必须首先定义创新的问题。首先，我们必须大致确定企业目前需要的创新领域和范围。其次，借助初步定性数据分析，对创新问题进行了具体阐述。基于创新问题的定义，各种数据分析技术被用来挖掘数据隐藏的深层信息。半结构化和非结构化数据被预先安排和细化，以转换成可由数据库识别和分析的结构化数据，该数据库被用作数据平台处理的“数据源”。根据数据分析结果，重新验证了所提方案的可行性和预期效果，从而选择出令人满意的创新方案。

3.2.3动态数据和创新方案的实施

在创新计划的实施过程中，实施数据和绩效数据也在不断积累。生成的实时数据被收集、整理和分析，并用作数据共享平台的“数据源”。通过对实时数据的反馈分析，纠正企业创新实施计划在实施过程中的偏差，并对创新计划进行持续实时监控和优化，以确保创新目标的成功实现。这样，可以保证从实施到创新计划结束的整个过程都处于实时反馈和持续改进的过程中，而不是传统的静态过程，从而大大提高了创新计划成功的概率。

3.2.4实时数据和创新方案的推广

在大数据环境下，在创新计划的整个实施过程中，总是有数据分析结果对其进行实时测试，以便根据企业面临的实时内外环境进行相应的调整和修正，从而使创新计划得以顺利实施。这不仅可以避免企业在引入其他参考型创新方案时因内外环境不同而引起的一系列水土不服；而且可以收集和分析创新方案实施过程中的实时数据，通过运行数据的反馈，可以纠正原有的创新管理方案，达到改进创新方案的效果。

四大数据背景下的企业管理改革

4.1决策机构的变化

在传统的企业管理模式中，决策主体一直是经验丰富的管理者或商业精英。在大数据时代，企业的决策主体已经从高级管理层转变为一线员工，从“精英”转变为“大众”。一些新兴社交媒体和社交网络的出现加快了信息传播的速度和范围，使公众意见和建议成为企业决策的重要依据。基层工作人员熟悉前线。通过对一线数据的分析，他们可以及时发现问题，并给出合理的建议或决策。同时，这种决策模式也将增强员工的积极性和企业的凝聚力，从而充分发挥集体效能。

4.2决策的变化

大数据环境中的决策主体来自所有相关数据，而不是样本数据。通过对所有数据的分类和分析，我们只需要找到一个现象的良好相关性。通过监控和跟踪相关性，我们可以帮助我们捕捉现在和未来，从而做出决策。我们不需要理解事物的内部运行机制，即从追求因果关系到相关性的变化。同时，大数据也促使企业管理者从单纯依靠自己的经验和直觉做出决策，转向通过数据收集和分析做出决策。摒弃“经验优先”的旧思维模式，使决策结果更加科学准确，降低决策给企业带来的风险。

4.3注重数据预测，把握机遇

传统的理解市场的方法主要是进行市场调查，但这种方法往往跟不上市场的变化，而且具有滞后性。大数据的核心是预测。通过对市场趋势的实时监控、消费者行为的整合分析和社交媒体上的产品评价，可以及时了解消费者对产品的偏好和需求，并实时改进和创新产品，使其更具竞争力。同时，根据竞争对手的营销活动、价格等重要信息，可以对下一步进行分析，并制定最优的应对策略，以占据更多的市场份额。

4.4使用大数据降低运营成本

通过对所获得数据的分析和研究，可以发现企业管理中存在的一些问题，使企业管理者能够及时了解企业内部各部门的工作状况和经营状况，及时调整资源的不合理配置，使有限的资源能够充分发挥其最大价值。 这不仅可以提高企业全过程的资源利用率和运营效率，而且可以使企业的管理和决策更加科学，从而降低企业在生产、经营和管理中的运营成本。

4.创新信息的5个来源

在大数据时代，除了传统的数据企业平台，企业还可以积极与社交网络和移动互联网等平台合作。通过与大数据价值链中的上游数据所有者合作，他们可以利用收集到的关于公众建议和意见的信息，实时密切关注社会趋势和消费趋势，并从中挖掘有用的商业价值。或者与有利的第三方数据收集组织合作，通过其广泛的数据源渠道获取所需数据，并平等分担数据收集成本，以实现双赢结果。

政府在促进大数据发展中的积极作用

大数据的到来是不可阻挡的。我们如何在复杂的情况下抓住第一个机会，促进大数据的快速发展？政府应该认真考虑如何使企业在不威胁公共信息安全的情况下获得信息使用权并从中受益。政府也发挥着重要作用。在促进大数据健康快速发展的过程中，政府的积极作用表现在以下几个方面:

5.1制定指导性数据共享政策

在大数据时代，最重要的资源是数据，所以如果你想获得一个好的大数据环境，你必须进行数据共享。

然而，由于大量有价值的数据是生活数据或企业生产数据，其中包含个人隐私和企业机密，这些数据往往不容易披露，用户很难获得。如何公开企业或个人的生产生活数据信息，需要政府在其中发挥积极作用。政府可以出台一些激励措施，鼓励数据共享，鼓励企业披露生产经营数据，积极构建安全可靠的共享机制，解决人们的后顾之忧。

5.2制定安全使用数据的政策

因为大数据包含大量未知信息，而这些数据往往是个人生活数据，其中包含各种隐私，如个人行为、偏好等。因此，大数据环境下的信息安全，尤其是个人隐私安全，需要得到高度重视。

例如，使用某些特殊信息的权力需要由政府控制，以防止不良结果。特别是，商业和个人隐私数据应严格按照范围和权限进行定义，以防止分散在各处的“行为数据”被犯罪分子使用。因此，政府需要制定和颁布有效的数据安全使用政策，规范数据使用顺序，确保数据使用安全。

5.3知识产权保护体系的建立

在“大数据”时代，信息技术发生了许多变化。数据分析技术和处理技术将不断更新。各种专利技术和商标的生产速度比以往任何时候都要快。然而，如何保护这些利用数据挖掘商业价值的智力成果，已经成为当前亟待解决的问题。只有健全的知识产权保护体系，才能避免产权纠纷带来的不必要的麻烦，解除企业的后顾之忧，促进企业的不断创新和发展，积极推动大数据时代技术、思维和模式的不断变革。因此，面对大数据下复杂的环境，更有必要建立和完善知识产权的法律保护，以促进大数据下企业的健康发展。

5.4加快关键技术的研发

目前，数据大量涌现，形成海量数据，但数据分析和处理技术仍然缺乏。面对数据信息的巨大价值，却不知道如何开始，没有好的数据分析工具去挖掘其潜在的商业价值，只能希望和叹息。目前，数据分析和处理技术是大数据时代制约企业快速发展的关键因素，因此，迫切需要突破和解决与大数据发展相关的关键技术，释放大数据蕴含的巨大价值。政府在这一过程中发挥着主导作用。鼓励大数据关键技术的研发，给予政策和资金支持，鼓励相关群体和个人积极参与。

5.5 .加强数据人才的培养

在大数据环境下，对高质量数据人才的需求将急剧增加，各行各业都需要专业的数据人才来进行数据分析。数据人才的工作对象是大量复杂的海量数据。因此，在大数据时代，数据人才必须整合各种学科的知识。只有这样，通过分类和分析，才能从各种看似无关的海量数据中获得有价值的商业信息。数据人才将成为未来竞争的稀缺资源，必须给予足够的重视。因此，政府应鼓励高校开设相应的课程，积极培养专业数据人才，为广大市场需求提供充足的人力资源。

6结论

大数据时代的到来给企业各个领域的传统生产、经营和管理模式带来了严峻挑战，企业管理将发生巨大变化。未来，大数据将被广泛应用于企业管理。然而，在大数据时代，机遇和挑战并存。新兴企业不断涌现，大量企业被淘汰。大数据环境下的企业管理不仅是一门艺术，也是一种全新的模式。通过对大数据概念和特征的分析和梳理，认为大数据时代应该改变管理思维，具备大数据思维。只有这样，大数据才能被更好地接受。在比较传统和大数据环境下企业管理创新差异的基础上，构建了基于大数据环境的企业管理创新模型，阐述了大数据环境下的企业管理改革。与此同时，大数据的发展仍处于探索阶段。有利于企业发展的稳定大数据环境离不开政府的引导和支持。在此基础上，本文还阐述了政府在促进大数据发展中的积极作用。总体而言，本文的研究将有助于中国企业在大数据环境下的新一轮竞争中找到正确的位置，抓住机遇，能够以大数据思维进行企业管理，积极拥抱大数据，从而促进企业的持续发展。同时，本文的研究也为政府管理部门积极推动大数据发展提供了一些理论指导，即在制定和颁布相关政策、法律法规时提供有针对性的指导和建议，具有重要的现实意义。

参考:

[1]梅峰。大数据时代企业管理面临的挑战和创新[。现代企业，2014( 11): 12 -13。

[2]刘萍。大数据时代对企业管理的影响[。中外企业家，2015( 18): 100 -101。

[3]陈国鹰。大数据在企业管理中的应用[。金融部门:学术版，2015( 11): 133。

[4]何军.大数据对企业管理决策的影响分析[.科技进步与对策，2014( 4): 65 -68。

[5]徐宗本，冯志炎，郭循华，等.主要数据驱动管理与决策前沿课题[.管理世界，2014( 11): 158 -163。

[6]钱玲。大数据时代对企业财务工作的影响[。安徽地质，2015( 1): 76 -80。