伴随着移动数据网络、云计算技术、物联网技术等新型技术性飞速发展，全世界数据呈井喷式提高，意味着大家迈入又一杰出时期——大数据时代，它的来临在悄无声息中更改着我们的生活态度和思维模式，而它对企业造成的危害也更加长远。以往技术实力和资金是考量一家企业竞争能力的首要规范，而如今企业对“大数据”的运用水平也变成提高企业的竞争优势的具体方式。

（一）大数据的定义

IDC(互联网技术数据核心)研究表明，有40%的机构觉得大数据是指很多的数据。实际上大数据不但是数据深海，它还代指了随时的数据和流数据以及他数据，它和我们的日常生活密切相关。例如，大家每日上淘宝、京东商城、易购，根据对大量商品信息的爬取与比照，将价钱排列，这就是大数据的运用。

大数据就在咱们身旁，大家每日都是应用和大数据有关的专用工具。在商业服务层面它的使用愈发普遍，例如，京东商城、淘宝网会依据账号登录访问、关心和交易中心造成的数据信息内容来剖析消费者爱好、消费力等详细资料，为此消息推送这些合乎客户情意的产品信息。这就是大数据的运用。

麦肯锡咨询企业发布了一份深入分析大数据行业的核心技术和运用的汇报，并在报告中对“大数据时期”作了界定：“数据早已渗入当下每一个领域和业务流程职责行业，变成主要的生产制造要素。”

** 对大数据的界定是：“没法在一定時间里用基本的工具软件对信息开展爬取、管理方法和处置的数据 ** ”。简易说，“大数据”便是超过了传统式IT技术应用和数据库手机软件解决功能的大量数据。

（二）大数据的特点

尽管大数据的定义迄今还未统一，但其四大特点均已基本上认可。大数据的四大特点也称之为4V特点。

1.规模化(Volume)

这也是指收集和剖析的数据量不断扩大，很多的数据由不一样的根源不断造成，最终聚集在一起产生大量的数据。如今，数据的数量级愈来愈高，已从GB、TB、PB发展趋势至EB，乃至是ZB。

2.多元性(Variety)

这也是指大数据来自多种多样数据源。数据的构造、种类多，数据不但有结构型数据，也有半结构型数据和非结构化数据;数据的种类也不但包含网页页面、文字、照片，也包括视频、点一下流和所在位置等。

3.高速性(Velocity)

这也是指数据的流通性十分快，该特征很有可能造成数据的使用价值极速减少乃至消退，因此数据具备尤其强的及时性。数据的转化成也十分迅速，机械先驱在《大数据时期》中提及，数据增速是時间经济发展增长率的5倍。

4.使用价值性(Value)

这也是指大数据中富含很多可发掘的使用价值。尽管大数据蕴涵的使用价值大，但其价值相对密度低，换句话说，大数据有着极大使用价值，但并不是全部数据全是有大数据时期企业管理方法面临的挑战。

在大数据时期，企业管理者必须充足发掘大数据中所包含的使用价值，将其转换成企业管理方法的高效資源，从而制订更确切的决策，为企业发展趋势提供不断不停的竞争能力。可是大数据做为一项新技术应用，与其说相应的诸多方面还不够成熟。目前，大家都隐隐约约的了解大数据使用价值性很高，但实际到怎样充足发掘出大数据中所包含的使用价值、怎样高效率利用这种使用价值、怎样确保网络信息安全，并未有明晰的作法，企业也从而陷入绝境。

（一）企业在数据解决领域的问题

目前，大部分企业仅可以解决结构型数据，而结构化数据在数据总产量中只占数据总量的15%，企业对85%以上的半结构型数据和非结构化数据的解决技术性还是不够成熟，提升数据解决剖析技术性对企业而言是一个挑戰。并且企业的数据信息内容大多数储存在好几个业务流程数据库文件，每个业务流程控制模块中间的数据难以保证共享资源和关系，怎样完成跨业务流程服务平台开展数据信息内容的关联性和融合是企业现遭遇的另一大挑戰。

除此之外，商务智能是大数据时期的关键技术，殊不知商务智能并没有普及化，只在与IT关系较为紧密的领域(金融业、电信网、互联网、国际贸易等)中有一定的运用。学好运用商务智能对许多企业而言是一个较大的挑戰。此外，在大数据时期，企业应对大量的数据，数据的安全防护工作中变的出现异常艰难，这种数据中不但有企业的商业机密还包括许多私人信息，假如安全防护工作中没搞好，很容易被一些图谋不轨的“网络黑客”所利用，毁坏企业权益，企业在解决网络信息安全问题是当今的又一大挑戰。

（二）企业传统式管理方法意识固步自封

现阶段，在我国仅有一小部分企业高度重视大数据在决策层面的运用，大部分企业管理者还未真真正正了解到大数据的使用价值，一些企业管理人员觉得，大数据不过是简易的数据梳理和整理，其应用不可以给企业产生立即的经济效益。说到底或是传统式管理方法意识固步自封造成一些企业无法接纳大数据在企业管理方法决策层面的运用。却不知道，在这个大数据时期，一个企业数据拥有量越多、数据融合越合理，企业的经营管理和成长就越占有优势。

也有一些企业尽管在做数据的梳理和剖析，可是其管理人员或是遵循着传统式的管理机制，过度追求完美事儿的逻辑关系。而在大数据时期，大家要求的并并不是逻辑关系反而是相关分析。在大量的数据中，只需发掘出与提升企业盈利关联性非常大的要素，就可在一定层度上为企业决策管理方法给予发展战略适用。这就规定企业的管理层要有灵敏的判断力，这对管理方法决策者的思维模式明确提出了一种新的挑戰。

（三）大数据对企业管理方法决策的危害

1.企业管理方法决策自然环境显得更加繁杂

在大数据时期下，企业决策信息内容的收集与剖析、决策计划方案的拟定与挑选均会遭受盘根错节的环境要素危害，除此之外，与企业决策有关的数据使用价值辨别难度系数大，这在一定水平上令决策者在开展决策管理方法的过程中显得愈发艰难。

2.企业决策速率不如销售市场变化快

企业决策一般要通过搜集信息、调查分析、具体分析、计划方案评定与分析等十分复杂的程序流程，这过程中会经历一段时间。而且，伴随着大数据在企业覆盖率的升高，会在一定水平上造成销售市场转变的速度加速，这就对企业在决策速率上明确提出更好的规定，要求企业制订出更科学合理的决策方式。

3.企业遭遇决策行为主体多样化问题

在大数据时期下，规定企业具备更专业化的产品与服务，因而一个企业利用的数据源必须越来越多的由来，必须大量的人加入到决策中。但与此同时，企业被规定搭建等级决策智能管理系统，以提升决策管理方法的专业化水平。

（四）大数据优秀人才贫乏

目前，在我国极其欠缺大数据层面的高质量优秀人才。大数据人才培养关键由大学和社会发展担负。

1.院校的大数据人才的培养问题

高等院校对大数据人才培养发展比较缓慢。例如，贵阳是大数据核心之一，但贵州唯一一所“211工程项目”高校——贵州大学的大数据学校在2014才创立，由此可见各省塑造的与大数据有关的优秀人才总数不容易有多少。

2.社会发展的大数据人才的培养问题

社会发展大多数重视塑造实践活动应用性优秀人才，塑造出的优秀人才在基础理论工作能力层面相对性贫乏。在大数据时期，必须具备综合能力的优秀人才，由于对数据的加工处理和剖析已超过了信息化管理的范围、超过了网络营销的范围，也超过了经营管理的范围。传统式单方工作能力突显的优秀人才无法利用大数据作出高效率的决策，如今的企业必须综合能力高的专业管理人才，这对企业而言显然又是一种挑戰。

大数据时期企业管理方法防范措施

一项来源于《经济学家》杂志期刊的调研报告表明，近些年大数据变成企业运营管理的热点话题。企业怎样利用大数据变成提高竞争优势的重要。研究表明，会计和经营情况好的企业大多数为数据推动的企业，从某种意义上讲，利用大数据来提高竞争能力是以后全部企业都需要遭遇的问题。大数据的效果将不会再是现阶段数据的造成、储存、管理方法、剖析、利用这么简单，它将在一种新的解决方式下作出决策并洞悉行业发展趋势。大数据对企业管理方法问题的危害不容小觑，这不但是企业管理方法的技术性问题，或是一种管理方法决策的方法。应对众多挑戰，企业务必意识到大数据对企业管理方法的必要性，顺应潮流作出更改。

（一）变化管理模式

伴随着数据的持续增长和消息的不断发展，企业管理方法愈来愈依靠数据的适用，封闭管理逻辑思维愈来愈难以实现，因为它已没法应对外界转变的自然环境。为了更好地可能够更好地利用大数据这一珍贵資源，企业必须开展观念上的转型。

1.对数据剖析有了解的认知能力

应特别注意搜集到的很多数据具备不精确性。原先小数据的“精准”解决数据方式 务求所应用数据的精确性，而如今大数据的应用则可适当忽视微小的误差，可视性由某些掺杂性数据对最后处置结果造成的微小错漏不容易影响到其基础理论发展趋势规律性。

2.寻找大数据自变量间的关联性

对比于小数据自然环境下的数据解决是追求完美处理两变量值的逻辑关系，大数据环境下其数据利用的总体目标是寻找自变量间的关联性。在大数据时期，企业检索、聚集、梳理、解决很多数据，对其详细分析发掘，预知未来有关市场走势、发展趋势中各要素所占市场竞争比例尺寸等，从而得到更合理的管理方案。

3.变化传统的的决策方法

在传统式的管理机制中，企业中的商业服务菁英和管理人员一直被视作做决策的工作人员，但在大数据环境下，一线员工逐渐提升为企业的决策行为主体，群众的体现情况变成企业开展即时决策的重要环节。一线员工对企业管理方法决策有真正的体会，由群众体现出的数据更时效性、更真正，正因如此，变化传统的的决策方法具备一定的准确性。与此同时，企业对大数据的使用规定即时充分了解市场发展趋势趋势，要对一线员工的点评做出深入分析，有效预测分析企业发展趋势趋势，便于更好的开展企业自主创新。

（二）丰富多彩数据服务平台

传统式的企业管理机制的推动要素大多数是问题推动，而在云计算技术、数据发掘等新技术的提升条件下，根据大数据下的企业管理方法大量的是利用数据推动来处理自主创新问题，由此可见大数据可做为企业创新管理的主要因素。大数据对企业的必要性，决策了数据服务平台在企业中的影响力。

数据服务平台可完成企业与外部条件的即时沟通交流。在大数据时期，在传统式企业构建的数据服务平台基本上，可创建新浪微博和微信号等非结构性的数据服务平台，企业可根据消息推送相关文章、问卷调查及相对应主题活动间接性获得数据，不但可丰富多彩“数据源”，还可及时检测合理数据的转变，作出即时的主题活动强烈推荐，对比于传统式固定不动的管理机制，以此制订的企业管理机制更柔性生产。

（三）对大数据的运用根据现行政策激励

数据解决技术性一直被视作危害大数据被普遍利用的主要要素，若沒有既平稳又安全可靠的数据解决技术性，将不可以发掘出它蕴涵的极大经济收益。因而，应高度重视发展趋势研究和解决数据的相应技术性，政府部门应积极给与有关技术性激励现行政策，高度重视高等院校、企业、科学研究机构的高新科技数据解决技术性的产品研发，根据增加引入资金额、激励有关高等院校学术研究赛事及提升该行业荣誉奖名气等对策，从而推动相关数据剖析和处置的工艺发展趋势。

企业管理方法造成的数据个人隐私保护问题愈发关键。Verizon公布的《2015数据泄漏调查研究报告》表明，500强企业中超联赛过半数曾遭到过“网络黑客”进攻，SONY(日本索尼公司)、APPLE(美国苹果公司)、JPMORGANCHASE(摩根大通银行)等都曾榜单。对于此事问题，企业应修建更健全的大数据系统软件、实时监测网络信息安全、提升决策程序流程。国家政府也应健全有关法律法规现行政策，增加处罚幅度，让犯罪分子无机可乘。

在大数据时期，优秀人才紧缺问题逐步突显。McAfeeA等在科学研究中强调，优秀人才是危害企业管理方法决策的主要要素。对于此事，企业可根据企业内部培训，选拨高品质优秀人才开展继续再教育;政府机构应激励高等院校关键塑造这方面的优秀人才;高等院校也应不断创新的教育模式，在课程设置上重视自主创新、重视实践活动阶段，以给予足够的人才资源。

结果

大数据在给企业产生极大进步新机遇的与此同时，也给企业在数据解决、管理方法意识、决策方式和优秀人才等领域造成挑戰。企业应牢固树立准确的管控意识、丰富多彩数据服务平台，对大数据的运用给与现行政策激励。

大数据为企业管理者带来了一种新的决策方式，它的应用事关企业的生活和发展趋势。但是，现阶段大数据的应用还不健全，企业应把握住这一发展趋势机会，深入挖掘大数据蕴涵的很多有價值的信息内容，为此提高竞争能力。