公司战略管理：大数据时代企业战略转型思维导图

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2022-11-26

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公司

管理

战略

对公司战略管理中大数据时代企业战略转型的概述

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思维导图大纲

大数据时代的数据分析

大数据的主要特征

大量性

是指大数据的数据量巨大；

数据量增长发生了质的飞跃。

多样性

是指数据类型繁多。

大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，且以半结构化和非结构化数据为主。

高速性

是指大数据处理时效性高。

大数据产生速度快，有价值信息存在时间短，时效性强，在海量的数据面前，处理数据的效率关乎数据的使用价值。

能迅速有效的提取大量复杂数据中的有价值信息显得非常重要。

价值性

是指大数据价值巨大，但价值密度低。

通过强大的机器算法迅速高效地完成数据的价值"提纯"成为大数据时代亟需解决的难题。

大数据时代的数据分析

数据分析是大数据处理流程的核心。

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。

大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量。

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。

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。

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。

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。

大数据的到来使得在线数据分析成为可能

大数据对企业战略决策模式的影响

决策依据

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。

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。

决策主体

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。

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。

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。

基于云计算的数据处理与分析技术。

云计算作为管理、处理大数据的一种有效工具，可以为数据收集、整理、分析等提供技术上支撑。

大数据下的知识发现技术可以有效提升决策质量与决策速度，通过建立面向半结构化、非结构化存储数据的知识发现及融合技术。

大数据下的决策支持系统，通过大数据云计算技术建立适应全员参与的决策方法。

大数据时代企业战略转型的主要方面

市场调研与预测

市场需求调研与预测。

资金需要量预测。

现金流量预测。

营销管理

用户行为与特征分析。

企业重点客户的筛选。

客户分级管理。

改善用户体验。

竞争对手监测与品牌传播。

品牌危机监测与管理。

生产管理

产品创新过程调研。

生产流程优化。

提高质量管理水平。

科学制定生产计划。

产品科学合理定价。

优化库存管理。

完善供应商管理。

实现产品生命周期管理。

提高固定资产利用率。

应收账款管理

应收账款管理属于财务管理范畴。

大数据时代对财务管理转型的要求贯穿于企业经营管理的全过程和各个业务领域。

大数据时代企业战略转型面临的困难

数据容量问题

数据安全问题

数据分析与处理问题

大数据时代企业战略转型的主要任务

树立大数据思维，转变经营管理模式。

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。

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。

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。

加强基础设施建设，积极推进共享模式。

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。

可以采用共享模式降低数据成本、解决容量不足的问题。

提高风险管理水平，确保企业与客户信息安全。

客户个人数据管理。

企业数据管理。

建立应急管理系统。

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