大数据在企业中的应用研究 (2)(一)

随着时代的进步社会的发展，人们的生活水平越来越高，我国社会经济的发展越来越迅猛，与此同时，我国计算机科学技术的发展达到了一个很高的水平，随着科学技术的发展，计算机技术已经越来越广泛的应用到我们生活工作中的各个领域，尤其市场经济的发展，越来越多的企业不断兴起并逐渐发展强大，更是促进了计算机技术在企业管理发展的广泛应用，尤其是大数据时代时代的到来，使得大数据在企业管理建设的每个层次都得到广泛的应用，大数据的有效应用在很大程度上促进了企业的建设发展，提高了企业的经济效益。本文就大数据在企业中应用必要性、数据基础平台层搭建的关键、业务运行监控层的关键、用户洞察和体验优化层等进行了简要的分析

一企业运营中使用大数据的目的如下：

（一）溯源

所谓溯源就是找到根源、找到真正的原因。企业运营中，记录数据越来越方便。管理者越来越重视数据的记录。通过数据记录之间的关系可以查询事件的来龙去脉。

（二）监督

企业运营中最关心事件处理的效率、效果、标准、成本、风险以及与企业战略文化、价值观的一致性。通过大数据分析可以做到事前、事中、事后的监督和监控，以便及早发现偏差，防控风险。

（三）探索

事务的发展总是有规律可寻的，大数据集中了技术和数据，使用者通过算法对数据资源进行分析和探寻以便探索事务发展的规律。这是以后进行商务挖掘和预测的基础。

（四）商机挖掘

商业的目的是满足用户需求。用户的需求就是商机。找到了用户需求就找到了商机。因此，要实现商业的成功必须不断的挖掘商机、挖掘用户需求以发现更多的商机。

（五）预测

企业运营的重要任务是业务规划，规划的依据是预测。实现预测是大数据的重要应用。因此，大数据对企业运营大有裨益。

二企业运营大数据分析的思路如下：

（一）先总后分，逐层拆解

先总是指先有轮廓、有全局观。后分是指后有细节、有分支。先总后分做到大处着眼小处着手，实现有目的的推进。逐层拆解是指层层递进，实现纵深处理。

（二）相互关联

关联分析细分细节，建立相互关系，实现溯源、监督、探索、挖掘和预测。

（三）可视化

大数据应用过程中会输出各种结果。用户正是通过这些结果实现运营分析。可视化正是将这些结果通过图表的形式展现给用户以便用户快速、清晰的获得关键信息。

三企业应用大数据的具体分析：

（一）物流和供应链中的大数据应用

物流和供应链注重的是效率和成本。效率是指事务执行和处理的时限。在大数据分析基础上对物流和供应链进行优化，可以实现效率提高，也可以实现成本优化。物流和供应链大数据中常用的模型：库存周转率、最有库存天数、最佳备货量、最佳配货间隔、最佳配送路径、最佳仓库位置、最优仓容、最佳物流计划。

（二）生产中的大数据应用

生产包括传统生产、精益生产、数字化生产、智能制造。传统生产过程中数据记录少最少、精益生产的数据记录相对多、数字化生产的数据记录更多、智能制造的数据记录最多。目前国内多数企业还处于传统生产阶段，要实现生产制造的腾飞，就必须利用信息化手段实现大数据处理，从而实现数字化生产、智能制造。生产数据算法包括：计划排产、供应链优化、成本优化、运输路线优化、工序优化、看板生产、物料供应计划、产品运营计划等。

（三）营销和销售管理中大数据应用

营销和销售分为toC和toB或者两者混合形态。toC会产生大量用户数据和业务数据，近期随着人口红利的衰退，toB业务产生的数据也在猛增。因此，针对营销和销售的大数据分析已经到了时机。营销大数据算法包括：销售预测、用户画像、用户行为分析、用户需求分析、产品分析、行业分析、区域分析等

（四）财务管理中大数据应用