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随着大数据的发展,传统的企业战略预见方法已经无法跟进时代的速度,通过逻辑
和经验不能有效的利用企业生产、经营、管理时所产生的大量数据资源,同时也不能更
加灵敏的掌控市场信息和把握客户需求。基于大数据的预测方法是数据驱动的预测模式,
能够通过数据挖掘找到海量数据中的潜藏规律,对企业来讲,这种新型战略模式的方法
实现还需要自身的制度建设与硬件设备的配合,才能充分利用外部数据、采集内部数据、
寻找数据模型,最终为企业战略预测提供建议和帮助
本文对比传统企业战略制定方法的痛点和问题,通过总结大数据的理论概念及发展
历程,分析总结了基于大数据进行战略制定和优化的方法,并以某园区型企业利用大数
据技术完善安全用电战略的实例进行分析与证明,最后总结大数据应用于战略制定的风
险及保护手段,为新形式下企业战略制定提供有价值的方法和借鉴
关键词:大数据;战略制定;数据挖掘;园区管理
西南交通大学硕士研究生学位论文
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Abstract
Nowadays, internet and information technology developing rapidly, each organizations and
individual depend on each sort of information systems. As a productivity element, Data has been
paying more and more attention. During economy development, data is influence decision
making & market forecasting in every aspect. The recording,digging,analyzing,using of data
has lead every human into an era of Big Data.
Traditional enterprise strategy forecast was unable to catch the pace of modem Big Data
developing. Those data been generated during production, operation and management have not
been utilized by tradition logic and experience method, the information of client demand and
market trend has been misinterpreted too. Big Data is the power to drive forecast model, it found
the regular pattern which hide in mass quantity data. This new enterprise strategy model still
need cooperation between regulation and hardware, maximize outer data/inner data/data digging
model.
This article has illustrated the pain point and issue of traditional enterprise strategy decision
making, summarize Big Data theory and developing history, analysis and optimize the method
base on Big Data Strategy. Follow an example an industry park enterprise using Big Data to
improve power consumption method. Finally, in order to provide valuable method and reference
for current enterprise strategy, the risk and protection measure regarding Big Data has been
summarized in this article.
Keywords: Big Data; Strategy making; Data Digging; Industry park management 西南交通大学硕士研究生学位论文
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目录
it1.1研究背景 1
1.2研宄意义 2
1.3研究思路与方法第2章大数据技术与企业决策方法发展现状2.1大数据研宄发展综述2.1.1大数据的概念2,1.2大数据的技术研宄2.2企业决策理论综述2.2.1决策的概念及模式2.2.2战略决策理论对企业的影响2.2.3传统战略制定的方法和问题第3章大数据在企业决策中的应用与构建3.1大数据在企业决策中的应用3.1.1大数据技术下的营销策略3.1.2大数据技术下的品牌策略3.1.3大数据下的内部管理策略3.1.4大数据技术下的人力资源策略3.2大数据的技术实施3.2.1大数据技术实施基础3.2.2大数据技术平台的搭建与实施方法第4章用大数据制定安全节约用电策略实例分析4.1目标设定4.2数据采集. 20
4.3数据整理及平台搭建
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4.4数据挖掘和分析
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4.4.1数据挖掘维度
27
4.4.2数据挖掘分析
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4.5数据展示 31
4.6策略制定及优化
;
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4.6.1成果分析及深入措施
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4.6.2策略制定的结论和优化
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第5章大数据应用于企业战略制定的风险与应对
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5.1企业使用大数据风险分析
36
5.1.1数据收集风险
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5.1.2数据存储风险
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5.1.3数据安全风险
37
5.2大数据背后的信息安全防范措施
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5.2.1信息安全管理制度建设
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5.2.2信息安全技术支持策略
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第1章绪论
1.1研究背景
随着我国经济全球化进程的加快,国内与国际市场环境变得越来越难以预测,需求
量的不确定性因素正在越来越大,产品在市场中的生命周期越来越短,企业与企业的竞
争强度与日俱增。对于当前复杂的商业环境,企业高层管理者面对环境的变化必须做出
正确的战略决策,因为只有快速正确地战略决策在动态地、不确定地竞争环境中,才能
确保企业保持竞争优势
过去,决策者大多通过的经验和知识,以及主观判断的方法进行决策,其实是远远
不够的。现在,决策过程更多的需要企业外部数据资源的支撑。数据在经济领域己经变
成一个重要的战略资源,大数据技术可以成为企业战略决策的重要指导工具
在互联网快速发展的今天,大数据己不再是一个陌生的概念,它开始与每个人、每
个企业密切的关联起来。伴随众多千万级甚至亿级用户的互联网应用平台的诞生,海量
数据的实时产生,与此同时,云计算、数据挖掘等技术的发展也使得大数据的应用有了
更多场景。越来越多的企业开始着手于通过大数据手段来支撑自身企业战略的制定和执
行
过往人类几百年的工业文明时代得益于机械思维及其因果关系带来的对人力工作方
式和生活方式革命性的变革,今天这依然影响着社会的方方面面。对于企业战略决策来
说,能够找到确定性的因果关系,依然是指导企业决策和行动的重要依据。但今天我们
面临的环境更为复杂,己经不是传统时代用几个定律就能描述的情况了,存在着大量的
不确定性,无法用因果关系说明。这时我们要依赖大数据来协助我们决策,把大数据的
思维和方法论引入企业决策范畴
在大数据时代,企业数据代表了其核心竞争力,数据的使用会影响到整个企业的架
构和业务策略。“大数据应用”为企业提供新的竞争利器,为企业发现并占领市场提供了
新的机会。在各种互联网平台、电商平台的大数据中,我们可以清楚的看到不同消费者
的不同需求,通过管理复杂的数据,进行不同的市场分析和预测,从而抢占先机,以往的
通过经验做出的市场预测却很难抓住要点。大数据的潜在价值是巨大的,需要对这些数
据进行有效的分析,从而生成决策依据,方便领导者制定适当的企业战略决策。在大数
据时代,这些数据的完整和创新,直接推动企业的创新和快速发展
众所周知,谷歌公司作为数据公司,决策和管理方面有很多和传统公司不同的方式,
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它通过从大量数据中挖掘相关性,直接用于产品,而不是像传统公司一样把大量的时间
和精力放在寻找确定的因果关系上。这使得谷歌赢得了产品更新快的竞争优势
再比如,上世纪末,美国全境逐渐采用智能电表替代传统电表,这样既可以记录用
电量,还可以记录用电模式。美国警方甚至可以通过采集用电数据,进行大数据分析,从
而找到在室内种植大麻的犯罪分子
这让我们发现,大数据应用的几个特点:一是用统计规律和个案对比,定位非常精
确。二是社会已经默认取证时可利用相关性代替直接证据。三是大数据的采集成本在大
数据时代已经大幅度下降
面临新时代,全球很多组织都提出了相应的策略。首先,联合国在2012年提出了发
展中国家对大数据研宄的机遇;与此同时,美国、澳大利亚等多个国家也启动了国家层
面的大数据计划。对大数据的准确应用与分析可以更精确的分析和了解客户群体,以提
高企业的竞争力。在当前环境下,以往的战略决策方法己经过时,大数据则为企业战略
决策提供了新的方向和手段,因此,如何运用大数据制定企业决策和战略规划,是本文
论述的重点
1.2研究意义
过去,企业找不到信息之间的直接关联性,需要花费很长时间来验证,这也是过去
很多传统的企业对于细节数据的收集和处理不是很重视的原因。进入大数据时代,企业
通过海量销售数据的关联性可以直接进行营销和决策
比较典型的是亚马逊网店的销售方式,今天它的销售额中有三分之-是通过推荐商
品给用户而产生的。相比于传统线下商家,亚马逊有几个优势,首先具有实时性,亚马逊
挖掘到廉价早餐点心和应急用品的搭配只需要几个小时,而不是多少年。传统的超市,
如沃尔玛数据虽然有采集,但非常零散,无法实时使用。其次,是具有完备性,例如小红
在亚马逊买了条裙子,之前还买了化妆品和尿布,同一个地址的小强上周买了一台苹果
手机,和小孩玩具,可以联想到二人应是一个家庭,小孩出生不久,那么他们或许对婴儿
奶粉也感性,可以进行相关性推送。这些都是沃尔玛这种传统商家不具备的。第三是企
业战略可以马上实现,对于亚马逊来说,他能够随时捆绑商品,随时调整价格促销,而实
体店工作量和时间都会非常长,响应速度显然要比亚马逊慢很多
传统的决策模式,因为很难分析到所有的数据,管理人员更倾向于依赖现有的经验
和直觉进行决策。而当前,新生商业形态快速迭代,新的竞争速度远远快于传统时期,企
业会生成且面对很多海量的、快速出现的复杂数据。借助大数据手段,通过建立各种数
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学方法,建模分析,更加容易制定出紧跟市场的依据和决策,帮助提高企业的核心竞争
力
因为大数据隐含着重要的社会效益和经济效益,国内外无论政府还是工商企业,都
在积极的提出大数据发展项目,考虑如何应用大数据在自己工作的领域
大数据时代除了思维和日常运作给社会带来的转变外,也会带来很多新的业务形态,
对于企业的战略转型也有很多启发,数据的争夺将是未来各个行业战场的核心战斗
以中国的某发电设备公司为例,该公司原来以销售风力发电机为主要收入来源,到
了大数据时代,该公司领导层人事到数据的重要性,开始转换经营理念,将发电机的很
多数据,如发电量、运行情况、地点等信息都进行了收集,并做分析。这样公司层就可以
全面了解全球的风能分布情况、各地的风力利用情况等信息,便于公司针对性的做市场
推广。同时,可以了解每台设备的运行状态,及时发现问题并解决,对于如何进一步优化
也有了数据依据。这样该公司的竞争策略,就从市场预测、打价格战等传统手段,改变为
高质量的服务商,附加的服务增值也很是可观。从此可见,该公司借助大数据在商业模
式上做了根本性的转变,主营业务从风力发电设备制造,转变为发电设备的运营服务
互联网时代的很多企业,本质上都是在争夺用户的数据,比如小米公司,手机、智能
家电等设备本质上讲知识他获得用户和数据的手段,在获得用户后,就需要通过其他方
式挣钱。具备一定量用户后,小米也拿到了大量的用户数据,通过对用户使用设备的数
据分析,可以配套推出销售很多配件设备进行盈利
本文通过对大数据理论和实际应用的研究,对比企业传统的战略制定方法,并通过
对某园区型企业利用大数据技术对园区治理运营战略制定的实际案例的分析,总结了目
前大数据应用与企业战略制定的主要方法和风险。对于当前企业借助大数据手段构建自
身有竞争力的企业战略具备一定参考意义
1.3研究思路与方法
首先,本文论述了大数据技术和企业战略决策的相关理论,说明了现代社会企业决
策过程中大数据技术的重要作用和影响力。然后从实践角度,阐述了大数据在企业决策
中的应用方法和技术手段,提出了实践框架,同时,借助定量
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