“雙循環”大數據下的企業管理創新

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摘要：“雙循環”新發展格局為企業生存和發展帶來新的機遇和挑戰，傳統企業管理模式已不能適應發展需求，基于大數據的企業管理創新成為企業的必選項。分析了大數據的定義和商業價值，從“數據資產化”和“決策智能化”兩個方面對基于大數據的企業管理變革進行了深入探討，最后立足“雙循環”背景，從經濟循環的主要環節入手，提出“雙循環”背景下基于大數據的企業管理創新。

關鍵詞：雙循環；大數據；企業；創新

引言

提出要在危機中育新機、變局中開新局，“構建形成以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局”，繪就了后疫情時代，我國經濟發展的新藍圖。雖然，疫情給我國經濟發展帶來影響，但是以數字經濟為代表的新業態在其間取得了亮眼的成績，為經濟發展按下了快進鍵。以大數據為代表的數字技術為企業提供了發展新動力，是今后企業生存和發展的必由之路。

1大數據的定義和商業價值

互聯網時代，企業間的競爭不再僅是勞動生產率的競爭，更體現為知識生產率的競爭。數據作為知識的載體，創造商業價值，已成為一種商業資本和重要的經濟投入。研究大數據須先了解大數據的定義及其商業價值。

1.1大數據的定義

大數據，顧名思義，一個龐大的數據集合。起初，大數據并不是一個確切的概念，指因超出了一般電腦處理數據時使用的內存，需改進處理數據的工具。麥肯錫全球研究對大數據的定義是一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出傳統數據庫管理軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

1.2大數據的商業價值

現在，已不再是單純的數字媒體時代，大數據重新定義了生產制造、生產資料，引發了市場新變革。對于管理者而言，單純的海量數據并沒有多大意義，更重要的是其多樣化的來源和形態，以及對其有高度依賴的深度分析能力。因此，對于企業而言，掌握大數據的核心在于深度開發大數據的商業價值。（1）精準定位客戶群體，搶占市場發展機遇。企業通過大數據分析客戶應用的具體場景，解構客戶的生活方式和生活密碼，對客戶群體進行細分，發掘各類客戶群體潛藏的有效需求和潛在需求，并適時為不同群體客戶精準地推送其所需的商品和服務，逐步實現對客戶群體的精準定位。企業通過大數據獲取的關于客戶的漏斗型轉化分析，及時掌握、回應客戶的需求，與客戶之間建立更為深層的可信賴的雙贏關系，提升了客戶忠誠度，這為企業搶占市場發展先機和獲取市場競爭的主動權創造了有利條件。（2）模擬實境，提高投入回報。大數據實現了產品設計、研發、生產、倉儲等環節的數據化，企業通過建立大數據模擬實景，可大幅提高投入回報。以往，企業在產品研發和設計階段要生產出相當數量的實物以測評其性能，成本隨著實驗次數的增加而增加。然而，有了大數據分析技術后，企業可利用模擬實境分析、評估和優化原有的研發和設計環節，減少工藝更改，縮短研發時間，降低成本。大數據在產品倉儲、配送等方面的運用也使供應鏈更加優化，產品銷售效率更高，企業投入成本更低。此外，大數據也有利于企業找到最佳的生產要素的投入比，整合、重組和優化生產、經營、管理和服務環節，降低成本。數據在企業各部門間的傳遞也可提高管理鏈的投入回報。（3）創新產品和服務，發展新的商業模式。在大數據的推動下，企業不斷創新產品和服務，探尋新的發展模式。企業利用大數據不僅能夠實時、準確監測產品運行狀況，還能獲取客戶、市場需求等數據，通過分析、預測這些數據，能幫助企業提供個性化、在線化、便捷化增值服務，提升產品價值空間。

2基于大數據的企業管理變革

大數據已成為推動企業提升效率、變革管理的核心力量。零售業通過大數據實時掌握市場動態并快速作出反應；制造業通過大數據精準掌握市場需求變動，提升供應鏈準確度；金融業利用大數據實現了快速的科學決策和創新支持。總的來看，大數據正從“數據資產化”和“決策智能化”這兩個方面推動企業管理變革。

2.1數據資產化

大數據時代，資源已不再僅指生產原料、人員等物資，還包括大數據等無形的信息資源。近年來，數據體量正呈幾何式增長。據國際數據公司IDC預測，到2025年全球數據量將比2016年增加10倍。經過多年的發展，數據資源已從原始的采集儲存向更加專業、科學的鏈條式數據處理服務方向發展，釋放出了巨大的資產價值。數據資產化對于企業來說意味著可以通過海量的數據分析為客戶提供優質的服務。目前，一些高新技術企業已經在數據資產化方面做了成功探索。成都某科技公司以提供數據采集、處理、應用的方式實現數據資產化。簡單來說，該公司數據資產化主要分三個步驟：首先建立了數據采集網絡從網絡爬蟲、本地數據、人工錄入、物聯網等數據源實時采集數據，解決客戶數據不充分、不及時的問題。然后，將數據按客戶需求進行抽取、清洗和轉換，通過數據庫中的建模數據提升數據價值。最后，合并多個來源數據，構建更為復雜的聚合，并創建可視化圖標，為客戶將數據應用化，為客戶服務，最終實現數據從成本端向利潤端轉變。

2.2決策智能化

在管理視角上，大數據既不是一種技術，也不是一種應用系統，而更應該是一種立足于企業內外部數據融合以提升管理效率、開拓價值創造模式的管理思維。大數據分析正是將這些來自歷史的、模擬的、多元的、正在產生的龐雜數據，轉化為有價值的洞見，進而成為企業或組織決策輔助的選項。大數據時代，企業通過挖掘大量的內外部數據信息預測市場需求，進行智能化決策分析，進而制定有效的企業發展戰略。大數據時代，就應該讓大數據說話。大數據被挖掘的越深越廣泛，信息完整度越高，越能提升企業管理者的決策能力。一家大型商場計劃制訂各時段營銷策略，商場通過視頻監控記錄下各時段各區域客流量，評估每個時段客流在店時長，并結合銷售數據估算出各時段客流中帶有購買目標的顧客和無明確購買目標的顧客比，進而設計有針對性的營銷策略。這種制定營銷策略的手段在現實中使用頗多，是基于大數據進行有針對性智能決策的一種典型體現。

3雙循環背景下基于大數據的企業管理創新

面對百年不遇的疫情和逆全球化挑戰，2020年5月，中央政治局常委會會議提出“充分發揮我國超大規模市場和內需潛力，構建國內國際雙循環相互促進的新發展格局。”兩會期間，中央又進一步明確了“雙循環”發展新格局要以“國內循環為主體”。“雙循環”發展新格局被提出，原因在于原有的循環遇到了阻力，需要重新進行結構性調整。但實現雙循環不是任意產品、產業都能進入其中，也不是任意要素都能長期循環，只有有效供給符合消費者的實際需求時，才能實現商品從生產者到消費者的轉移，以及資金從消費者到生產者的轉移。疫情發生以來，各行各業受到不可避免的影響和沖擊，居民收入和消費增速都出現了較大缺口，企業也面臨產品轉向難、銷售渠道受阻、需求意向改變等問題。與此同時，大數據分析等一系列新業態為代表的數字經濟出現了超人意料的逆勢發展，以大數據為代表的數字技術為企業創新提供了新的動力。

3.1建立完善的企業風險管理體系

災難也是教科書，意料之外的情況考驗著企業對風險的應對能力，這種應對能力不僅能幫助企業快速調整策略應對突發情況，更是企業在變化莫測的市場中生存的法寶。要化解風險首先要洞察風險，要整體把握風險才能化解風險。相較于后知后覺式的傳統風險管理，將數據挖掘、預測分析、統計建模等技術結合起來的大數據風險管理系統被認為是一種非常有效且實用的企業風險管理工具。企業要建立完善的風險管理系統首先要全面客觀的掌握企業全貌，這就需要通過數據系統采集被認為重要的各類結構化數據，電子郵件、網頁數據等半結構化數據和圖像、文件、聲音等非結構化數據。因此首先要構建大數據庫。實現大數據集中后，還要搭建分析平臺，優化大數據結構，構建數據模型。要讓大數據充分發揮作用，分析數據和提取有價值信息并運用到風險管理是關鍵。

3.2提升產業鏈效率，強化有效供給

實現“雙循環”的阻力在于能否處理好經濟循環中供給和需求的匹配問題，能否滿足居民對優質商品和服務的消費需求、提高產業鏈質量和配置效率。大數據可以幫助企業優化產業鏈，并對鏈條上多種資源、信息、數據進行集成，減少交易成本的同時提升全鏈條資源配置效率，實施補鏈、強鏈。企業可以利用大數據整合生產、采購、管理等資源，實現研產供銷、經營管理、生產控制全鏈條優化，提高內部資源和外部資源的配置速度和效率。大數據使企業產業鏈管理具有市場化、協同化和智能化三大特點。產業鏈不是一個企業就能做好的，需要產業鏈上各類企業的相互配合。在“雙循環”背景下，大數據在企業間相互流動，互聯互享，聚合更多資源，提供業內所需的各種服務。大數據可以為企業提供準確的產品銷量、產品熱度、產品壽命和客戶需求等信息，幫準企業找準產品生產的拐點，實現產品供給精準化、有效化。

3.3找尋新的消費增長點，滿足客戶需求

“雙循環”新發展格局的關鍵在于擴大內需。但客觀來看，當前經濟形勢依然嚴峻，一些非必要消費仍然疲軟。千方百計擴大內需一方面要促進消費回補，另一方面要找尋新的消費增長點。大數據在其間發揮著至關重要的作用。如何在收入和消費都存在缺口的當下找尋新的消費增長點，精準定位居民需求，讓居民買到意向商品是破題關鍵。大數據從互聯網、智能終端和現實生活中的場景獲取數據，通過關鍵詞檢索得到各類標簽。企業基于大數據得到客戶群體標簽，掌握目標客戶群體的收入狀況、消費習慣、態度觀點和行為習慣等全方位畫像，從中發現新的消費增長點，進而精準地設計、生產、投放產品，滿足客戶對商品的個性化、高性價比、高品質需求。

4結束語

十三五期間，大數據迎來了建設和發展高峰，其與多種技術結合形成的新商業模式得到市場青睞。企業借助大數據進行管理創新，走向差異化競爭和發展之路。在政策、技術、資本等支持下創新型大數據公司將茁壯成長。未來大數據將加速向傳統產業融合并呈現多元發展勢頭，也將成為十四五期間促進“雙循環”發展新格局的強大引擎。

參考文獻

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作者：楊光 單位：四川農信