大數據技術在企業決策中的應用策略

摘要：大數據技術的快速發展為企業決策提供了新的思路和方法。本文探討了大數據技術企業決策中的應用現狀，分析了大數據技術應用於企業決策的優勢和面臨的挑戰，並提出了應的應用策略。通過採取以上策略，企業能夠更好地利用大數據技術優化決策過程，提升決的科學性和有效性，從而在激烈的市場競爭中贏得先機。

引言

隨著大數據時代的到來，企業面臨著日益激烈的市場競爭環境，傳統的經驗式決策模式已難以適應複雜多變的商業環境。大數據技術的出現為企業決策提供了新的途徑，通過對海量數據的分析挖掘，企業能夠獲得有價值的資訊和見解，提高決策的科學性和有效性。然而，大數據技術在企業決策中的應用仍處於探索階段，存在數據品質參差不齊、分析能力不足、人才缺乏、安全隱患等問題。

本文重點研究大數據技術的內涵特徵、應用現狀、優勢挑戰及應用策略，力求為企業應用大數據技術進行決策提供系統的理論分析和實踐指導，推動大數據技術在企業管理中的深度應用，促進企業管理變革和創新。

一、大數據技術概述

大數據是指數據量巨大、種類繁多、結構複雜、處理速度要求高的數據集合，其主要特徵可以概括為4V，即規模性（Volume）、多樣性（Variety）、速度性（Velocity）和價值性（Value）。規模性是指數據量巨大，通常以TB、PB甚至EB等為單位；多樣性是指數據類型多樣，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；速度性是指數據産生和處理的速度極快，往往需要實時或準實時處理；價值性是指大數據蘊含著巨大的商業價值，但這些價值需要通過先進的分析技術才能被發掘出來。大數據不僅僅是數據量的增加，更重要的是對數據進行分析和利用，從中提取有價值的資訊和見解，服務於決策優化和業務創新。

大數據技術是一個涵蓋數據採集、存儲、處理、分析、可視化等環節的技術體系。其中，數據採集技術負責從各種來源採集數據，並進行初步處理和轉換，常用技術包括Flume、Sqoop、Kafka等；數據存儲技術負責將採集到的大規模數據進行持久化存儲和管理，常用技術包括HDFS、HBase、MongoDB等；數據處理技術負責對存儲的大數據進行計算和處理，常用技術包括MapReduce、Spark、Flink等；數據分析技術負責從大數據中挖掘有價值的資訊和知識，常用技術包括數據挖掘、機器學習、深度學習等；數據可視化技術負責將分析結果以直觀、易理解的方式呈現出來，常用技術包括Tableau、ECharts等。大數據技術Stack呈現出技術體系龐大、組件繁多、工具豐富的總體特徵，涉及數據處理的各個環節，能夠滿足數據分析應用的各種需求。

二、大數據技術在企業決策中的應用現狀

（一）大數據技術在市場行銷決策中的應用

大數據技術在市場行銷決策中得到廣泛應用，已成為企業制定行銷策略的重要依據。據網際網路數據中心統計，全球約有64%的企業已經部署或計劃部署大數據技術應用於市場行銷。企業通過收集和分析海量的客戶數據，包括人口統計資訊、購買歷史、瀏覽行為、社交互動等，可以全面洞察客戶特徵、需求和偏好，實現精細化的客戶細分和個性化行銷。

《客戶體驗的新時代：如何在數據和分析的時代脫穎而出》調查顯示，超過60%的企業利用大數據技術實現了行銷的個性化，提高了客戶滿意度和忠誠度。例如，亞馬遜通過分析客戶的購買記錄和瀏覽歷史，為其推薦相關産品，實現精準行銷；星巴克通過分析客戶的位置數據和消費行為，向其發送附近門店的優惠券，提高本地化行銷的效果。此外，大數據技術還可以幫助企業優化行銷渠道組合和預算分配。通過分析各渠道的效果和ROI，企業可以識別最有價值的渠道，動態調整行銷策略和資源投入，提高行銷投資回報率。

一項研究表明，使用大數據分析的企業其行銷投資回報率比不使用的企業高出15%～20%。總之，大數據技術的應用使得市場行銷決策更加智慧化、精細化和動態化，以客戶為中心，以數據為驅動，有助於企業提升行銷效果，贏得市場競爭優勢。

（二）大數據技術在生産運營決策中的應用

大數據技術在企業生産運營決策中發揮著越來越重要的作用。企業通過在生産設備上安裝感測器，收集設備運作參數、工藝參數、品質數據等海量生産數據，再結合供應鏈、庫存、銷售等數據，利用大數據技術進行實時監控、分析和優化，可以顯著提高生産效率、降低運營成本、保障産品品質。

例如，通過對設備運作數據的實時監測和分析，企業可以預測設備的故障風險，提前安排維護，減少非計劃停機時間；通過對工藝參數和品質數據的分析、優化生産配方和工藝流程，減少不合格品和返工；通過對供應鏈和庫存數據的分析，優化物料採購和庫存管理，降低庫存成本；通過對銷售數據的分析，預測市場需求，優化生産計劃和排程，減少産能過剩或短缺。一些先進的企業還利用大數據技術實現智慧化的生産運營決策，例如柳工通過大數據分析和機器學習，優化混流裝配線的生産調度，提高了15%的生産效率；海爾通過大數據分析和倣真技術，優化冰箱生産線的佈局和平衡，提高了20%的産能。

可以預見，隨著工業網際網路、5G等新技術的發展，大數據技術將在企業生産運營決策中得到更加廣泛和深入的應用，成為企業提質增效、轉型升級的關鍵驅動力。

（三）大數據技術在財務管理決策中的應用

大數據技術在企業財務管理決策中的應用日益廣泛和深入。傳統的財務管理主要依賴於結構化的財務數據，如會計賬簿、財務報表等，數據來源單一，價值有限。而大數據技術可以整合企業內外部的各種結構化和非結構化數據，如交易數據、客戶數據、供應商數據、市場數據等，挖掘其中的關聯和洞見，為財務決策提供更全面、更及時、更精準的依據。

例如，通過分析歷史交易數據和市場趨勢，企業可以更準確地預測未來的現金流和資金需求，優化資金調度和融資決策；通過分析客戶的信用記錄和行為特徵，企業可以建立更精細的信用評估模型，控制壞賬風險；通過分析供應商的交付表現和財務狀況，企業可以優化供應商選擇和管理，降低供應鏈風險；通過分析各業務單元的財務指標和業績驅動因素，企業可以及時發現經營異常，優化資源配置。

一些領先企業還利用大數據技術實現實時、智慧的財務管理，如華為通過大數據分析和人工智慧演算法，建立了實時的風險預警和控制體系，大幅提高了資金使用效率和抗風險能力。未來，大數據技術與雲計算、區塊鏈等技術的結合，將進一步推動企業財務管理向數字化、智慧化轉型，為企業創造更大價值〔1〕。

三、大數據技術應用於企業決策面臨的挑戰

（一）數據品質問題

企業雖然擁有海量的數據，但這些數據往往來源複雜、格式多樣、品質參差不齊。一些數據可能存在遺漏、錯誤、重復、不一致等問題，影響數據的準確性和完整性；一些數據可能更新不及時，滯後於業務變化，影響數據的時效性；一些數據可能缺乏必要的元數據和標準，影響數據的可理解性和可用性。數據品質問題如果不能有效解決，將直接影響數據分析的結果和決策的可靠性〔2〕。

（二）數據分析能力不足

大數據技術涉及數據採集、存儲、處理、分析、可視化等多個環節，每個環節都需要專業的技術和工具。但許多企業缺乏全面的大數據技術架構，不同部門的數據分散在各自的系統中，難以實現數據的集中管理和共用；缺乏成熟的數據分析方法和模型，難以從海量數據中發現有價值的洞見；缺乏友好的數據分析工具和平臺，數據分析師難以快速、靈活地進行數據分析和可視化。數據分析能力不足制約了大數據價值的發揮。

（三）大數據人才缺乏

大數據技術是一個複合型的交叉學科，既需要統計學、電腦科學等理工科背景，又需要經濟學、管理學等商科背景，既要懂技術又要懂業務。但目前市場上既懂大數據技術又熟悉業務領域的複合型人才十分稀缺，許多高校的數據科學專業還處於起步階段，人才培養滯後於企業需求。許多企業難以招聘到合適的大數據人才，內部人才也缺乏系統的大數據技能培訓，導致企業難以組建高水準的數據分析團隊，人才缺乏成為企業應用大數據的一大瓶頸。

（四）數據安全隱患

在大數據時代，企業不僅擁有自身的業務數據，還可能掌握客戶的個人資訊、行為數據等敏感數據，以及供應商、合作夥伴的商業機密等。海量數據的匯聚提高了數

據洩露和濫用的風險，駭客攻擊、內部人員泄密、數據丟失等安全事件時有發生，給企業客戶造成巨大損失。同時，許多企業缺乏完善的數據安全管理制度和技術手段，數據訪問缺乏嚴格的許可權控制和審計，數據傳輸和存儲缺乏加密等保護措施，數據處置缺乏及時的銷毀機制，數據共用缺乏必要的脫敏和授權流程。為此，不同國家和地區出臺了嚴格的數據隱私保護法律法規，對企業的數據收集、存儲、使用提出了更高要求。數據安全已成為大數據應用必須面對的現實隱患。

四、企業應用大數據技術進行決策的策略

（一）加強大數據意識，建立大數據管理體系

企業要成功應用大數據技術進行決策，一是需要加強大數據意識，從戰略高度認識大數據的價值和潛力，將大數據作為企業數字化轉型的關鍵驅動力。企業高層需要推動組織文化變革，營造數據驅動的氛圍，鼓勵員工積極收集、分享和利用數據。二是需要建立大數據管理體系，制定大數據戰略規劃和路線圖，明確大數據應用的目標、範圍、優先級和步驟。建立數據治理機制，統一數據標準，規範數據採集、存儲、訪問、使用等流程，確保數據的品質和安全。三是構建大數據技術架構，選擇合適的大數據平臺、工具和演算法，實現數據的高效處理和分析。四是設立專門的數據管理部門，配備專職的數據管理人員，負責數據的日常維護和優化。通過建立大數據管理體系，企業可以將分散的數據集中管理，將靜態的數據動態應用，將單一的數據綜合分析，充分發揮大數據在決策中的價值〔3〕。

（二）重視數據品質，提高數據分析能力

企業應該建立數據品質管理體系，制定數據品質標準，從數據源頭抓起，確保數據的準確性、完整性、一致性和及時性。利用數據清洗、數據去重、數據補缺等技術，對原始數據進行預處理和轉換，提高數據品質。同時，企業應該採用元數據管理、主數據管理等方法，對數據進行標準化、規範化管理，為數據分析奠定基礎。在數據分析能力方面，構建端到端的數據分析流程，將數據分析與業務決策緊密結合，形成閉環。引入數據挖掘、機器學習、自然語言處理等先進技術，提高數據分析的深度和廣度。

企業還應該建設數據可視化平臺，將複雜的數據分析結果轉化為直觀易懂的圖表展示，為決策者提供洞見。並且注重培養數據分析人才，建設敏捷的數據分析團隊，既有懂技術的數據科學家，又有懂業務的業務分析師，形成技術與業務的融合。與高校、研究機構合作，開展産學研項目，引進外部智力資源，提升自身的數據分析能力。只有不斷提高數據品質和數據分析能力，企業才能真正實現數據驅動決策，用大數據技術創造價值〔4〕。

（三）重視數據安全，完善數據安全防護機制

大數據時代數據安全已成為企業應用大數據技術必須高度重視的問題。企業應該將數據安全作為大數據戰略的重要組成部分，自上而下提高全員的數據安全意識，形成數據安全文化。第一，建立健全的數據安全管理制度和流程，明確數據安全責任，規範數據收集、傳輸、存儲、訪問、使用、銷毀等各環節的安全要求，並嚴格執行和監督。第二，採用先進的數據安全技術，如數據加密、數據脫敏、訪問控制、身份認證、行為審計等，全方位保護數據的機密性、完整性和可用性。特別是對敏感數據和關鍵數據，要實施更嚴格的隔離和保護措施。第三，加強數據安全風險評估和監測預警，定期開展數據安全審計和滲透測試，及時發現和修複數據安全漏洞隱患。一旦發生數據安全事件，要啟動應急預案，及時止損和恢復。第四，加強與政府、行業、合作夥伴的數據安全協作，共用數據安全威脅情報，提高數據安全防禦能力。面對日益嚴格的數據隱私保護法規，加強合規性管理，確保數據使用符合法律法規要求。只有建立完善的數據安全防護機制，依法合規利用數據，企業才能在大數據時代穩健發展〔5-6〕。

五、結語

企業要成功應用大數據技術，需要從戰略、組織、流程、技術、人才等多方面採取系統性的策略。加強大數據意識，建立大數據管理體系，推動數據驅動的組織文化變革；重視數據品質和數據分析能力，引入先進技術，培養複合型數據人才；高度重視數據安全，完善安全防護機制，加強數據合規性管理；加強與外部數據生態的協同，拓展數據源，實現數據價值變現。未來大數據技術與其他新興技術的融合，將進一步重塑企業決策方式。企業唯有積極擁抱變革，持續提升大數據能力，才能在激烈的市場競爭中立於不敗之地，實現基業長青。（洪宇）

參考文獻

〔1〕曹歡．大數據技術在企業財務管理中的應用研究〔J〕．行銷界，2023（18）：5-7.

〔2〕侯學群．大數據技術在企業財務管理中的應用路徑研究〔J〕．天津職業院校聯合學報，2023，25（08）：38-43.

〔3〕溫梅梅．財務分析在企業經營決策中的應用探討〔J〕．大眾投資指南，2023（14）：47-49.

〔4〕彭祺超．財務分析在企業決策中的應用〔J〕．中國鄉鎮企業會計，2022（05）：72-74.

〔5〕李友造．大數據在企業財務業務決策中的應用探究〔J〕．財訊，2023（23）：168-170.

〔6〕李童．大數據技術在企業財務決策中的應用研究〔D〕．北京郵電大學，2021.

關鍵詞：大數據技術；企業決策；建議策略

作者簡介：洪宇  廣州軟體學院數字經濟與管理學院