大數據戰略規劃范文

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技術創新和數字設備的普及，使得大量的數據從各種各樣的數據源頭通過不同渠道定期產生，海量數據增長逐步衍生出一個新概念——大數據。大數據不僅強調數據巨量，更強調從海量數據中快速獲得有價值信息和知識的能力。當前，大數據所蘊含的戰略價值已經引起多數發達國家政府重視，相繼出臺大數據戰略規劃和配套法規促進大數據應用與發展。在政府大數據戰略部署和政策推動下，發達國家的政府部門、企業、高校及研究機構都開始積極探索大數據應用。據悉，美國大數據戰略后，12個聯邦部門啟動開展了82個大數據相關項目[1]，涵蓋了國防、能源、醫療衛生、人文社會科學等眾多領域。企業借助于大數據政策的東風，強化大數據的技術研發和創新應用。Gartner公司的調查結果表明，全球64%的企業已經開始向大數據項目注資，或者打算在2015年6月之前將計劃付諸實踐。[2]

完善的政策是當前大數據先行國家推廣應用大數據的重要保障，目前，我國國家層面還沒有專門針對大數據出臺相關政策。研究國外大數據相關政策，對我國制訂大數據政策具有十分重要的意義。

一、政府大數據政策比較研究框架

為更好研究大數據政策，建立如下政策比較框架，從戰略規劃、技術能力提升、應用與管理三個方面比較分析各國政策著力點(見圖1)。

“戰略規劃”層旨在通過分析國家級大數據戰略或規劃，探析西方國家發展大數據的目標定位、主要內容、重點發展的大數據應用領域，以及相應的管理體制等，總結各國大數據戰略規劃特色及要點。戰略規劃的制定為大數據技術能力儲備、大數據推廣應用與項目實施提供宏觀指導與執行依據。

“技術能力提升”層探討各國政府在大數據技術儲備方面的相關政策措施，包括基礎研究部署、核心技術研發、為相關產業和研究機構提供的技術創新扶持、人才培養以及技術研發資金保障等。技術能力提升為戰略規劃的落地提供技術方面的支撐。

“應用與管理”層從推進政策和項目實施兩個角度，研究為確保大數據推廣應用與項目實施而制定的各項政策，包括數據開放政策、數據共享政策、數據安全與隱私保護政策，以及政府和商業領域的試點項目規劃等。應用與管理為戰略規劃的落地提供制度支撐和實施保障。

二、大數據戰略規劃比較分析

(一)美國大數據戰略規劃

2011年總統科技顧問委員會提出建議，認為大數據具有重要戰略意義，但聯邦政府在大數據相關技術方面的投入不足。作為回應，美國白宮科學和技術政策辦公室(OSTP)建立了大數據高級監督組以協調和擴大政府對該領域的投資，并牽頭編制了《大數據研究與發展計劃》(以下簡稱《計劃》)。2012年3月29日，《計劃》正式對外，標志著美國率先將大數據上升為國家戰略。

《計劃》旨在大力提升美國從海量復雜的數據集合中獲取知識和洞見的能力。具體實現三個目標[3]：(1)開發能對大量數據進行收集、存儲、維護、管理、分析和共享的最先進的核心技術;(2)利用這些技術加快科學和工程學領域探索發現的步伐，加強國家安全，轉變現有的教學方式;(3)擴大從事大數據技術開發和應用的人員數量。

第一波納入《計劃》的聯邦政府部門主要有：國家科學基金會、國家衛生研究院、能源部、國防部、國防部高級研究計劃局、地質勘探局等，投資兩億多美元，推動大數據技術研發。大數據發展不能僅靠政府，因此《計劃》還鼓勵產業、大學和研究機構、非盈利機構與政府一起努力，共享大數據提供的機遇。

(二)澳大利亞大數據戰略規劃

2012年10月，澳大利亞政府《澳大利亞公共服務信息與通信技術戰略2012-2015》，強調應增強政府機構的數據分析能力從而實現更好的服務傳遞和更科學的決策，并將制定一份大數據戰略作為戰略執行計劃之一。2013年2月，澳大利亞政府信息管理辦公室(AGIMO)成立了跨部門工作組——“大數據工作組”，啟動了《公共服務大數據戰略》(以下簡稱《戰略》)制定工作，并于2013年8月正式對外。

《戰略》以六條“大數據原則”為指導，旨在推動公共部門利用大數據分析進行服務改革，制定更好的公共政策，保護公民隱私。這六條大數據原則分別為：數據是一種國家資產，應被用于人民福祉;數據共享和大數據項目開發過程中嚴保用戶隱私;數據完整和過程透明;政府部門間以及政府與產業間應共享技術、資源和能力;與產業和學術界廣泛合作;加強政府數據開放。《戰略》還決定成立數據分析卓越中心(DACOE)，該中心將通過構建一個通用的能力框架幫助政府部門獲得數據分析能力，并促成政府與第三方機構合作以培養分析技術專家。《戰略》列舉了2014年7月前需完成的6項大數據行動計劃，分別為：制定信息資產登記簿;跟蹤大數據分析的技術發展;制定大數據最佳實踐指南;總結明確大數據分析面臨的各種障礙;強化大數據分析的相關技術和經驗;制定數據分析指南。具體工作由大數據工作組與數據分析卓越中心協作完成。

(三)英國大數據戰略

2013年10月31日，英國《把握數據帶來的機遇：英國數據能力戰略》。[4]該戰略由英國商業、創新與技術部牽頭編制。戰略旨在促進英國在數據挖掘和價值萃取中的世界領先地位，為英國公民、企業、學術機構和公共部門在信息經濟條件下創造更多收益。為實現上述目標，該戰略從提升數據分析技術、加強國家基礎設施建設、推動研究與產業合作、確保數據被安全存取和共享等幾個方面做出了部署，并作出11項行動承諾，確保戰略目標得以落地。

(四)法國大數據戰略

為抓住大數據發展機遇，促進本國大數據領域的發展，以便在經濟社會發展中占據主動權，2013年2月，法國政府了《數字化路線圖》[5]，宣布將投入1.5億歐元大力支持5項戰略性高新技術，而“大數據”就是其中一項。2013年7月，法國中小企業、創新和數字經濟部了《法國政府大數據五項支持計劃》，包括引進數據科學家教育項目;設立一個技術中心給予新興企業各類數據庫和網絡文檔存取權;通過為大數據設立原始扶持資金，促進創新;在交通、醫療衛生等縱向行業領域設立大數據旗艦項目;為大數據應用建立良好的生態環境，如在法國和歐盟層面建立用于交流的各類社會網絡等。[6]

(五)各國戰略規劃比較

按照政府大數據政策比較研究框架，從戰略規劃層面，主要從戰略目標、戰略內容、發展領域和管理體制四個方面對各國的大數據戰略規劃進行比較分析(如表1)，通過比較發現它們之間既有共同點又存在明顯差異。

1.共同點

一是戰略目標基本相同，均旨在通過國家性戰略規劃推動本國大數據技術研發、產業發展和相關行業的推廣應用，確保領先地位。

二是戰略規劃均具有明確的行動計劃和重點扶持項目。例如，美國大數據戰略明確闡明了政府擬重點發展和扶持的領域和相關項目。法國為本國的大數據發展制定了五步驟的支持項目。澳大利亞列舉了一年內的大數據行動計劃和具體時間節點。英國規定了11項政府將采取的行動承諾。

三是戰略規劃指定了管理機構和執行機構。美國由白宮科學和技術政策辦公室牽頭建立了大數據高級監督組，通過協調和擴大政府對大數據的投資，提供合作機遇，促進核心技術研發和勞動力發展等工作促進大數據戰略目標的實現。澳大利亞設立跨部門大數據工作組負責戰略落地，同時配備專門的支撐機構從技術、研究等角度確保對大數據工作組支撐。英國戰略分別針對技術能力、基礎設施和軟硬件建設、推進合作、數據開放與共享等指定具體的負責機構，同時，由信息經濟委員會負責根據戰略進一步制定具體戰略實施路徑。

2.差異點

一是戰略規劃的推動路徑略有差異。美國重在“以點帶面”，通過公布重要部門的大數據項目規劃，扶持重要領域的大數據技術研發，帶動其他部門和社會各界對大數據技術的研發投入和推廣應用。澳大利亞重在“方法指導”，通過設定大數據原則指導各部門應用大數據，同時注重技術跟蹤、指南制定。英國和法國強調政府“鋪路打基礎”的作用，闡明政府在人才培養、基礎設施建設、資金扶持、項目規劃、合作環境搭建中的基礎保障作用。

二是戰略制定機構不同。戰略規劃推動路徑的差異與政策制定機構有關。美國、澳大利亞的戰略制定機構主要是科學技術相關部門。美國白宮科學和技術政策辦公室是美國的高級科技咨詢機構，該辦公室主任被任命為總統科技顧問。澳大利亞政府信息管理辦公室職責是就信息與通信技術(ICT)投資管理、工程實施、ICT政策執行為澳洲政府及其機構提供建議，指導政府應用信息技術為公眾提供更好服務、提升自身運作效率。而英國和法國的戰略制定機構則是與經濟發展相關的部門，制定大數據戰略旨在充分挖掘大數據對生產、經濟發展的重要作用。

三、大數據技術能力提升政策比較分析

(一)基礎研究與關鍵技術研發

在大數據應用的技術需求牽引下，數據科學研究顯得越發重要。美國大數據戰略確立了國家科學基金會在基礎研究中的核心地位。為促進基礎研究，國家科學基金會采取相關政策措施包括：將向美國加州大學伯克利分校資助一千萬美元，幫助他們研究如何整合機器學習、云計算、眾包(crowd sourcing)三大技術用于將數據轉變為信息;提供對地球研究、生物研究等基礎性研究項目的撥款等。在關鍵技術研發方面，聯邦部門大數據項目列表[1]詳細部署了國防、民生、社會科學等領域的核心關鍵技術研發。英國大數據研究扶持與技術研發政策包含在《英國數據能力戰略》中，重在體現對高校、研究機構的資金扶持和合作平臺搭建。

(二)人才培養

人才培養已被各國政府納入推進大數據發展的重要議程中。Gartner預測，到2015年，全球大數據人才需求將達到440萬人，屆時僅有三分之一的需求能夠得到滿足。[7]美國《大數據研究與發展計劃》的一個重要目標是“擴大從事大數據技術開發和應用的人員數量”。通過國家科學基金會，鼓勵研究性大學設立跨學科的學位項目，為培養下一代數據科學家和工程師做準備，并設立培訓基金支持對大學生進行相關技術培訓，召集各個學科的研究人員共同探討大數據如何改變教育和學習等。英國《英國數據能力戰略》對人才的培養做出專項部署，包括在初、中等教育中加強數據和計算機課程學習;全面評估當前大學各學科所教授的數據分析技能是否需要進一步完善并實現跨學科交流;通過獎學金、項目資助的形式支持高校培養滿足當前和未來數據分析需求的人才;政府與相關專業機構一起強化數據科學這門學科，勾畫數據分析行業不同的發展道路。澳大利亞《公共服務大數據戰略》強化政府部門與大專院校合作培養分析技術專家，同時計劃將各類大數據分析技術納入現行教育課程中，強化人才儲備。法國《政府大數據五項支持計劃》中第一步計劃便是引進數據科學家(datascientist)教育項目。

(三)產業扶持

大數據對經濟社會真正做出價值貢獻，離不開對大數據相關產業的扶持。在產業扶持方面，《英國數據能力戰略》指出英國政府將通過多種途徑為大數據產業提供扶持，在資金支持方面，英國政府將為本國公司及有關組織提供更多機遇和便利，以獲取歐盟研究與創新資金——展望2020(Horizon 2020)展望2020是即將于2014至2020年推出的歐盟研究與創新計劃，擁有超過700億預算，旨在提升歐洲科學水平。的資金支持，同時將各類大數據分析中心納入“英國資本投資戰略框架”中，促進大數據分析技術的研發與產業應用。在產學研結合方面，英國還通過建立研究成果展現門戶、搭建多種合作交流平臺等方式，促進產業與各類研究、學術機構之間的合作和成果轉化。

(四)資金保障

明確具體資金保障是國外大數據政策的一大亮點。繼美國宣布投資兩億多美元促進大數據研發后，英國、法國也相繼宣布政府對大數據的投資。2013年1月，英國財政部明確將投入1.89億英鎊用于大數據和節能計算技術的研發，旨在提升地球觀測和醫學等領域的大數據集分析能力。同年4月，英國經濟和社會研究委員會又宣布將新增6400萬英鎊用于大數據研發，其中3400萬英鎊將用來建立“行政數據研究網絡”，用于匯聚政府部門和機構所收集的行政數據，促進發揮政府數據對科學研究、政策制定和執行的作用。法國政府宣布將在2013年投入1150萬歐元，用于7個大數據市場研發項目，旨在通過試點探索，促進法國大數據發展。這些國家對大數據的投資，體現出一定的共性特征：一是投資領域均是關乎國家競爭力和全民生活福祉的重要領域，這些領域僅憑市場資本無法推動;二是強化投資的核心目的是提高關鍵領域的大數據技術能力，它是市場化應用的前提。

(五)各國技術能力儲備政策比較

在大數據技術能力儲備方面，各國的政策和計劃均有側重點。如下表2所示。

從縱向政策要點來看，注重人才培養、產業扶持、資金保障是多數國家的共識，這三方面正是政府為產業發展構建良性生態環境的政策落腳點。從橫向國家來看，美國、英國國家層面配套技術能力儲備政策較為完善，這也是兩國引領大數據前沿的主要原因之一。法國和澳大利亞的配套政策還有待進一步完善。

四、大數據應用與管理政策比較分析

促進大數據發展，除了搭建技術能力儲備政策外，還從應用實施的角度，制定配套推進政策、規劃試點示范項目，推動戰略規劃的具體實施。

(一)應用推進政策比較

1.數據開放與共享

大數據應用的基礎是數據足量全面。為加強各部門所掌握的海量數據資產開放與共享，促進社會應用創新，美、英、澳、法等國政府均制定政府數據開放共享政策。具體統計如表3所示。

表中所述國家在政府數據開放政策上具備兩個共性特征：一是數據開放政策均建立在開放政府行動之下，使得數據開放有了更高的戰略支撐;二是建立數據開放門戶成為普遍趨勢，有力保證政策得以落地。

美國是政府數據開放與共享的領頭者。從其政策制定脈絡來看，數據開放共享分為兩大維度：一是對公眾和社會，大力推動政府數據開放，制定一系列確保公眾平等獲取數據、開發利用數據的政策法規，二是對政府自身業務管理，積極制定信息共享戰略法規，特別是在國家安全等方面，要確保在正確的時間將正確的信息分享給正確的人。英國政府數據開放強調政策的執行力度?！堕_放政府白皮書》明確要求各政府部門每隔2-3年就要制定詳細的數據開放策略，闡述他們將要對外開放的數據內容、首次開放時間、數據更新頻率，以及促進市場使用這些數據的政策、原則，并定期進行數據開放總結匯報。

2.隱私與數據安全保護

大數據所帶來的一個全新挑戰就是對個人隱私與數據安全的威脅。因此，需要通過法規政策強化大數據應用過程中對個人隱私與數據安全的保障。當前大數據應用所適用的隱私與數據安全保護法規政策大多沿用多年前的法規文件。個別國家已經開始針對大數據特點制定專門的隱私與數據安全政策。在個人隱私保護方面，英國《開放數據白皮書》明確將在公共部門透明度委員會(監督各部門數據開放的核心機構)中設立一名隱私保護專家，確保數據開放過程中及時掌握和普及最新的隱私保護措施，同時還將為各個部門配備隱私專家;二是內閣辦公室強制要求所有政府部門在處理涉及到個人數據時都要執行個人隱私影響評估工作(Privacy Impact Assessments)，為此還專門制定了非常詳細的《個人隱私影響評估手冊》，三是各政府部門開放數據策略中均明確將開放數據劃分為大數據(big data)和個人數據(my data)，大數據是政府日常業務過程中收集到的數據，可以對所有人開放，而個人數據僅僅對某條數據所涉及到的個人自己開放。在數據安全方面，澳大利亞政府于2012年7月了《信息安全管理指導方針：整合性信息的管理》為海量數據整合中所涉及到的安全風險提供了最佳管理實踐指導。

(二)項目實施規劃比較

試點示范項目的規劃是推動應用實施的重要政策手段之一，通過規劃政府領域的大數據試點項目，有效帶動政府社會管理和公共服務中的大數據技術應用;通過規劃商業領域的大數據試點項目，充分鼓勵應用模式創新，促進技術研發，推動產業發展。

在國外政府大數據試點項目規劃方面，美國政府最為明確，其特色主要是“聚焦政府領域應用，落實具體部門”。美國《大數據研究與發展計劃》以及與計劃同時的更為詳細的聯邦部門大數據項目列表，均是涉及國家戰略發展、不便市場化的核心領域大數據項目，這些項目落實到具體部門和機構來實施。美國商業領域的大數據應用已經廣泛開展，因此政策引導重在推動政府領域的項目實施。

五、結語

總體來看，國外政府大數據政策措施體現出如下明顯特征：一是頒布戰略規劃進行整體布局。為搶占大數據先機，增強國家在大數據領域的國際領先地位，大數據先行國家均將發展大數據提升為國家戰略予以支持;二是注重構建配套政策，包括人才培養、產業扶持、資金保障、數據開放共享等，為本國大數據發展構筑良好的生態環境。

隨著數據的與日俱增及其背后所蘊藏的巨大價值，大數據正在成為信息時展的新潮流，謀劃制訂大數據發展規劃及相關政策就顯得非常必要。由于各國大數據技術基礎、市場基礎、數據文化氛圍不同，各國的政策側重點存在一定差異。對我國而言，大數據市場剛剛起步，配套規劃與政策還存在較多缺口，為加快推進我國大數據技術應用與產業發展，在政策環境構建方面：一是要加快研究制定大數據發展國家戰略。戰略應進一步闡明大數據的有利發展機遇，規劃重點領域的大數據研究計劃，布局關鍵技術研發方向，強化大數據基礎設施建設和人才培養，加強對大數據產業的扶持，做好體制機制、資金、法規標準等方面的保障等，真正將促進大數據發展提升為一種國家行動，為后期專項政策制定、項目規劃等提供依據。二是借鑒國外政府大數據政策，勾畫符合我國實際的大數據配套政策制定路線圖，注重從戰略技術能力儲備和戰略應用實施兩個角度，落實相關部門職責，為大數據產業孵化、技術研發、推廣應用營造完善的政策環境。（文/張勇進 國家信息中心信息化研究部電子政務研究室副處 編選：中國電子商務研究中心）

[參考文獻]

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[2] Gartner. Gartner Survey Reveals That 64 Percent of Organizations Have Invested or Plan to Invest in Big Data in 2013.gartner.com/newsroom/id/2593815， 2013-10-11.

[3] Big Data Research and Development Initiative. whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/big_data_press_release_final_2.pdf，2013-9-11.

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[5] Feuille de route du Gouvernement sur le numérique. gouvernement.fr/sites/default/files/fichiers_joints/feuille_de_route_du_gouvernement

_sur_le_numerique.pdf， 2013-10-09.

篇2

關鍵詞：產銷系統;信息化;戰略

中圖分類號：F272;TN94 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）32-0078-02

1 工業企業產銷系統信息化戰略規劃的背景研究

工業企業的信息化戰略規劃包括兩層主要含義，

一是工業企業信息化長期發展戰略的總體規劃;

二是工業企業信息化戰略規劃要和國家信息產業化的戰略發展保持一致性。

1.1 外部背景

企業的可持續發展是現代工業企業的長期發展戰略，在國際競爭過程中，工業企業必須學會運用信息化戰略來不斷優化和完善自己，提升競爭能力。

1.2 內部背景

生產和銷售體系是工業企業的核心系統。生產和銷售體系中含有大量的在生產過程中產生的數據，如用于決策和生產企業相關的信息支持。

因此，對于企業來說，建立有效的信息技術戰略，以確保正常，有序運行穩定和安全運行的生產和銷售體系。工業企業的生產和銷售體系是以市場為導向，面向合同。

企業標準是橋，銷售管理，質量管理和生產管理系統緊密結合，以達到最佳的生產質量。

從工業企業的社會環境以及內部環境來看，以產銷系統為主的信息化戰略，是工業企業發展戰略中最基礎的工作，是工業企業一切規劃工作的前提和基礎。

2 工業企業產銷系統信息化規劃分析

2.1 企業信息化功能分析

以某廠要建立一套信息管理系統，它的功能要求包含以下內容。

2.1.1 統一布局，規范管理功能

一個健全的管理信息網絡系統，不僅能夠支撐各個職能部門的主要信息往返渠道，還能保障各生產單位子系統的信息通暢，信息資源最優化，最終實現以產銷信息為核心的信息的共享。

2.1.2 全面收集，精準反饋功能

良好的企業信息系統還應該能全面收集各種內外部信息，最終使管理層面能夠、全面地了解及時反饋的相關信息，準確及時地處理公司的經營生產的問題，尤其是突發應急問題，如何最大程度減少人為失誤，有針對性地采取措施，最終達到完善企業管理的目的。

2.1.3 系統設計，減少成本功能

健全的企業信息系統還能在一定程度上提升工作效率，縮減人員的成本。

2.1.4 提前預知，優化庫存功能

企業信息系統在保證必要供給保障的前提下，能夠給出庫存的合理范圍，最大化減少資金的占用率。

2.1.5 系列優化，合理生產功能

企業信息系統根據銷售合同，可以制定出較為清晰合理、完整精準的的生產計劃，在生產時間和生產計劃中，更是交貨期由按月提升到按周，使得企業的服務的質量能夠不斷提高。

2.2 企業產銷信息化需求分析

銷售管理是企業信息化管理的支撐系統，企業中的一切生產和管理都要圍繞合同執行。企業銷售訂單和采購材料是合同的兩個重要組成部分。企業生產時，按照客戶需求，將銷售訂單具體要求分解成生產任務，最終形成項目管理。

在項目的執行情況中，按照質量規范，發出產品信息要求，跟蹤監督產品形成，并最終在生產任務完成。

在整個生產項目管理環節中，通過企業信息化管理，及時反饋，精準生產，可以最大程度的優化生產，提高生產效率，降低勞動成本，并為下一個生產任務的及時交付做好準備。

技術質量管理和實驗室管理要求對信息不正常的物料能及時發現、及時處理，對處理時間根據檢驗項目有一定的要求，對超過要求時間未及時處理的提出警告，并要求說明原因。

生產計劃管理生產計劃的一體化管理，加快物料周轉，從而加快工序間的物料周轉。上工序產出的表面判定合格的產品，可以在不入下工序的原料庫的情況下，通過預排計劃，直接進入下工序機組進行生產，縮短生產庫存時間，降低生產成本。

生產作業管理要求機組根據生產計劃嚴格執行，對生產過程中要求的相關信息進行完善，完全符合生產過程中的各種工藝信息要求，對生產過程中出現的問題能給出相應的信息反饋，有助于管理人員能及時聯系相關人員進行處理，減少物料在生產過程中的滯留時間，影響合同的執行兌現。

2.3 企業信息化優劣分析

企業產銷系統信息化基礎還比較薄弱，跨越式的信息化建設需要從基礎環境入手，打好根基，才能做到與企業戰略融合共進，并為信息系統的建設鋪好路、領好路。

根據企業跨地區的特點，認真從二級企業甚至三級企業的內部網絡建設入手，做好設備配備，網絡優化等工作，使系統的應用有了一個良好的硬件環境，從而一舉完成了企業信息化單點應用模式的進化。

3 工業企業產銷系統信息化戰略規劃保障

3.1 人才保障

現代大中型工業企業，除了擁有技術上的優勢，還有較為成熟規范的管理模式、更重要的是大量高精尖的技術人才，這些優勢能夠促使工業企業擁有強大的信息化戰略規劃隊伍。

3.2 評級考核保障

雖然目前并沒有一個完善的信息化水平評價和考核模型，但是在企業內部，應該有意識地對信息化建設前后的一些可比數據進行采集，結合實際做一些評估，并分別從系統本身的實施績效、業務績效等方面進行一個綜合考評，以進一步激發集團高層和員工對信息化的信心。

對工業企業信息化現狀進行分析以及評估，首先要分析大型工業企業當前業務能力，其次要分析工業企業信息化技術能力。業務能力分析就是指要對工業企業管理活動以及業務特征和工業企業各項業務活動運作的模式，探索通過產銷系統信息化改進生產問題的方法。

3.3 組織管理保障

在組織管理方面，大型工業企業具有自身的優勢，并且在自身的行業里處于領導地位，能夠對行業業務規范進行主導，使其可以面向信息化戰略規劃實施改革。

4 結 語

開展信息化戰略規劃最主要的目標就是實現工業企業戰略目標。但是，工業企業信息化的戰略規劃并不意味著工業企業簡單地提升和改進技術手段，工業企業必須用自己的管理和行業特點，整合業務流程和管理規范，與信息化戰略全面實施改造相結合，只有做好工業企業信息化戰略規劃，才能推動健全和工業企業的快速發展。

為了對工業企業實施信息化戰略規劃，在分析的時候，要明確工業企業發展的需求和發展戰略、發展目標。結合工業企業的發展總目標，明確企業自身每一個核心部門實施的工作。在這一基礎之上，確定應用信息技術驅動因素，實現企業戰略和信息化完美的結合。

參考文獻：

[1] 楊利，張俊杰.大數據背景下企業決策管理的現實困境與應對策略[J].

商業經濟研究，2015（7）：106-107.

篇3

隨著企業信息系統建設與管理逐步從數據電子化向大數據階段發展，大數據技術對于建立智慧化的企業信息系統

>> 企業信息系統數據的綜合利用 企業信息系統整合中的流程變革問題分析 基于Oracle數據庫的電力企業信息系統的維護 基于數據挖掘技術的企業信息系統建設 基于Web Service技術的企業信息系統數據交互 印刷企業信息系統數據庫的建立 供電企業信息系統的數據集成技術分析 以大數據為核心的審計信息化建設 以決策支持為核心的企業信息化研究 以智慧為聚焦點的大數據 大數據技術在信息系統中的應用 基于大數據的信息系統關鍵技術 淺析企業信息系統主數據及數據元梳理 企業信息系統的戰略規劃探討 石油銷售企業信息系統的集成研究 能源企業信息系統的集成研究 淺談企業信息系統的安全管理 論企業信息系統的發展和方向 企業信息系統的設計和實現 淺談企業信息系統的運行與維護 常見問題解答 當前所在位置：.

[2]段云峰，秦曉飛.大數據的互聯網思維[M].北京：電子工業出版社，2015（02）.

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[5]Andrea De Mauro，Marco Greco， Michele Grimaldi.A formal definition of Big Data based on itsessentialfeatures[J].Library Review，Vol.65：122-135.

作者簡介

王t雯（1985-），女，北京市人。碩士學位。現為中國電能成套設備有限公司信息中心工程師，從事信息化建設工作。

王岳（1972-），男，現為國家電網公司直流建設分公司高級工程師，從事物資管理工作。

作者單位

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關鍵詞：大數據時代 財務人員 轉型 策略

近年來，隨著會計電算化的不斷普及與廣泛應用，大部分企業已經徹底擺脫了傳統的、繁瑣的手工記賬方式，逐漸走進了信息化發展的殿堂。ERP系統的全面推廣很好地使財務系統與采購、銷售、人力資源等系統進行了融合與集成，徹底打破了企業內部的信息壁壘，形成了一個共享數據平臺。在大數據時代，財務信息煥發出勃勃生機。對于很多財務信息的收集、處理、分析不再是難題，企業的財務信息系統實現集中統一的財務管理平臺，規范實現企業財務核算一體化管理，在企業的投資決策、全面預算、內部控制、業績評價等方面發揮著巨大的作用。與此同時，云計算、互聯網、大數據、數據挖掘等廣泛的使用對財務工作、財務行業起著極為深刻的影響。很多企業的財務人員在大數據背景下將何去何從，該向什么方向轉型，這將是對其工作職能的新定位、工作思路的新轉變。

一、大數據時代對財務人員工作的影響

隨著大數據時代的到來，企業的財務人員已經逐漸轉型為企業的管理人員。傳統的財務分析數據工作逐漸轉為綜合思維的過程。在傳統的會計工作中，財務人員的大部分工作就是盡可能多的收集終端數據資料，然后將這些數據資料進行匯總，通過匯總后的結果再對數據的變化趨勢進行分析。在大數據時代，財務人員對數據的收集、存儲是最為簡單的一步，而真正掌握分析數據、挖掘數據信息、探尋數據信息中所蘊含的商業價值才是重要工作。在大數據時展的全面推動下，企業對財務人員的要求不斷提升，財務人員不僅僅要掌握相關的財務管理專業知識，還必須在了解企業的戰略發展規劃后幫助企業做好決策工作，從而實現企業利潤的增長。

（一）具備大數據分析的能力

大數據時代的到來對企業的財務人員的數據分析能力提出了較高的要求。它要求企業財務人員應具有戰略視角，去優化、分析大數據帶來的意義。在傳統的手工記賬中，會計人員通過手工記賬的方式完成對結構化數據的分析工作，隨著計算機的普及應用，它在很大程度上解放了財務人員的雙手，代替財務人員完成了數據分析的大部分工作。因此，企業的財務部門已經從簡單地結構化的數據分析轉化為對大量非結構化的數據分析。通過這些有效的數據分析幫助企業在經營決策中、市場競爭中、供應鏈的管理中、風險規避中提供數據依據。

（二）實時分析數據的要求

大數據時代的最大特點就是數據海量。因此，在大數據時代要求企業的財務人員必須具備實時數據分析的能力，能夠使企業在最短的時間內了解行業變化趨勢，能夠在最快的時間內比競爭對手了解市場、占領市場。例如：麥當勞中的員工所關注的并不是那些報表中死板的數據變化趨勢，而是關注每天光顧的顧客有多少，通過這些了解與關注，他們會對麥當勞的發展提出更好的建議。因為這些數據能夠幫助麥當勞及時針對自己的問題做出改進，而不是等到月末才進行。這種實時數據的分析與掌握，不僅僅需要財務人員的分析能力，還需要更高的技術支持，從而幫助企業在最短的時間內盡可能多的搜集到信息，為會計人員進行數據信息處理創造條件，爭取時間。例如：寶潔、沃爾瑪等大型國際企業已經認識到大數據時代的重要性，并開始實施這種實時數據分析。

（三）利用大數據幫助企業進行決策

大數據時代為企業發展帶來的變化就是隨時隨刻的數據都是新的、都是變化的。企業將這些非結構化的信息進行收集，幫助企業做出在傳統會計形勢下無法做出的決策。例如：對于應收賬款計提壞賬準備時，不僅要關注拖欠企業資金的結構化信息，還必須對該企業非結構化信息予以集中收集、總結、分析。大數據背景下，企業不再盲目地確定計提比例，而是通過最真實的數據對該項應收賬款壞賬準備的計提比例進行確定。數據驅動型決策是用海量數據的分析結果來取代高層管理者的直覺判斷，這是現代管理決策的重大變革。

二、大數據時代財務人員的轉型

（一）財務人員應向“成本控制與內部控制人員”轉型

如前所述，隨著大數據時代的到來與不斷發展，企業管理會計逐漸彰顯出其重要性。因此，在大數據時代下，企業的財務人員應積極調整思路，逐漸向管理會計的方向轉型。對于企業的成本控制與內部控制人員，隨著市場經濟的不斷發展與完善，在微利時代成本的高低將成為企業獲利的關鍵性因素，在大數據時代下，專業的成本分析與控制人員，不僅要具備豐富的、扎實的財務專業知識，還必須對企業的各項生產工藝流程、生產環節、企業的內控流程等進行了解與高度關注。并在成本控制系統地幫助下，充分挖掘相關成本數據，并對成本數據進行合理的分配、歸集、構成分析等，從而為企業成本的有效控制奠定基礎，為企業的決策提供幫助。

（二）財務人員應向“全面預算人員”轉型

現代企業進行的管理基本都是事后管理，越來越多的企業采用ERP系統對企業數據進行整合，通過對數據穿透查詢，結合企業的預測目標，將企業事后管理逐步地變成事前控制。用信息化的手段進行事前控制、預測等對企業管理十分重要。在大稻菔貝下，預算作為財務管理的領頭羊、核心，要求企業實現全員參與預算、財務人員需要站在企業戰略規劃的高度，對企業的戰略規劃目標進行層層分解，直至最后的預算分析報告的編制、預算績效考核，以及預算對未來目標與戰略的影響與規劃，使預算真正發揮其職能作用。因此，大數據時代需要企業的財務人員向全面預算人員轉型。

（三）財務人員應向“專業財務分析人員”轉型

在大數據時代，企業的財務人員必須具備專業的分析技能，能夠從海量的數據中挖掘出對企業有價值的信息，同時，還可以在數據分析的過程中更加全面的了解到企業的發展現狀與存在的問題，及時對企業的財務狀況、經營成果進行評價。為改善企業的經營管理效率提供更有價值的分析。因此，大數據時代企業的財務人員應積極向專業的財務分析人員轉型。

（四）財務人員應向“風險管理人員”轉型

風險管理主要是企業從戰略制定到日常經營過程中對待風險的一系列信念與態度，目的是確定可能影響企業的潛在事項，并進行管理，為實現企業的目標提供合理的保證。實踐證明，內部控制的有效實施有賴于風險管理，戰略型財務人員需將企業的風險影響控制在可接受的范圍內，以此來促進企業的可持續發展。因此，在大數據時代，企業的財務人員應向風險管理人員轉型。

（五）財務人員應向“技術型財務人員、戰略型財務人員”轉型

大數據、大財務理念的延伸與拓展要求財務共享的產生，并在未來成為主要的工作環境，并借此形成數據中心，為未來的決策與發展奠定基礎。財務共享服務中心的人員是財務人員在大數據時代轉型的另一個方向。在財務共享服務中心中，有設計好的專業的標準與流程，例如：應收應付款項、費用報銷、明細賬的管理、總賬及各種財務報銷、資金的管理、稅務的合理籌劃等。以上，就是進行財務核算和基礎財務分析的。這一職能對財務人員的要求并不很高，只要具有一定的財務基礎知識、英語基礎知識、計算機基礎知識，并經過一定的培訓后既可以轉型上崗了。這是對于那些處于初級階段的財務人員的一個較好的工作選擇。在經過一段時間的熟悉與熟練以后，可以向更高級的技術型財務人員、戰略型財務人員轉型。

總之，大數據、大財務時代的到來與不斷深入發展，為財務管理工作帶來了新的挑戰和機遇。未來的財務人員不僅要掌握豐富的財務知識、還必須具備信息技術、管理才能、分析能力、大數據的整合能力、利用大數據評估企業風險的能力。因此，我們堅信，在大數據時代財務人員的轉型為我們開啟了另一扇窗戶，未來的財務人員必須是多方面的綜合型人才。為了迎接大數據時代的到來、為了適應大數據時代，財務人員必須提高自身素養，為大數據時代時刻準備著。

參考文獻：

[1]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013

[2]隋玉明.大數據時代集團財務共享問題探討[J].財會月刊，2014

篇5

［關鍵詞］醫療改革;基層公立醫院;人力資源管理;戰略規劃

隨著社會經濟的發展進步，國家也出臺了《“健康中國2030”規劃綱要》，人們越來越重視身體健康的管理和保障，對基層公立醫院的醫療水平及服務質量提出了更高的要求，基層公立醫院需充分發揮人力資源的優勢，不斷提升醫院的服務質量。醫療衛生行業是高要求、高標準、高負荷、高技術的行業，但就目前醫療改革環境下，基層公立醫院人力資源管理發展現狀來看，還存在很多不足，制約著醫院的發展。

1基層公立醫院人力資源戰略規劃概述

1.1人力資源戰略規劃的概念。醫院的人力資源戰略規劃主要是指醫院全體職工所蘊含的人力資源及潛力的總和，需要醫院人力資源部門根據醫院的實際情況，具體開發、培養以及激勵人才，致力于充分發揮人力資源的優勢。就目前基層公立醫院的人力資源管理現狀來看，我國絕大多數的基層公立醫院沒有將人力資源的開發以及人力資源戰略規劃與基層公立醫院的發展實際相結合，沒有讓基層公立醫院人才層次的提升成為醫院整體服務能力以及經濟實力提升的前進動力。因此，筆者得出，基層公立醫院在制定人力資源戰略規劃時，要在一切以實際出發的前提下，對醫院的職工進行合理配置，重視人才的選拔和培訓以及管理。1.2基層公立醫院人力資源戰略規劃的現實意義。任何行業任何企業要想獲得長遠發展，人力資源的管理都是重中之重，要充分發揮人力資源的優勢，為企業發展做貢獻。那么聚焦基層公立醫院的人力資源管理，直接關系到醫院醫療衛生服務的質量水平。隨著醫療衛生事業改革的不斷推進，基層公立醫院面臨著非常激烈的市場競爭，伴隨著民營醫院的不斷發展，以及社區衛生服務機構的政策傾斜，造成基層公立醫院的發展面臨著更大的挑戰和困難。人力資源是基層公立醫院要充分利用的核心資源，其對醫院運行設備、管理以及服務等各個環節都有很大的影響，這不僅會影響醫院的市場競爭力，而且會影響到醫院的可持續發展。因此，在醫療改革環境下，人力資源戰略規劃以及人力資源管理能力水平的提升是至關重要的，基層公立醫院在人力資源管理過程中要重視人力資源戰略規劃，要根據醫院發展需求以及市場發展實際，制定科學合理的人力資源戰略規劃。

2基層公立醫院人力資源戰略規劃中存在的問題

2.1人才管理觀念滯后，缺乏專業人力資源管理人才。隨著醫療改革的推進，基層公立醫院原有的人力資源管理模式已不適應醫院發展的需要，相較于國內的民營醫院，人力資源部門在我國的大多數基層公立醫院發揮的作用太不充分，區別于國外醫院與國內的非基層公立醫院，人力資源部門在我國大多數基層公立醫院中不過是一個單純的服務部門，做著一些專業度不高的事務。雖然基層公立醫院的人力資源部門有配備工作人員，但是大部分都不是專業人力資源管理人才，基于這些弊端，基層公立醫院的人才選拔和人才培訓、更深層次的薪酬管理績效考核和員工職業生涯的規劃等的模塊都很難開展，大大地降低了基層公立醫院的人力資源管理效率，這也使得人力資源管理達不到理想效果。2.2人才競爭制度不活，缺乏科學的規劃及供給預測。基層公立醫院在人力資源管理方面，存在人力資源管理制度不夠完善的問題，沒有建立健全的人力資源管理制度體系作保障，人力資源管理過程中存在一些問題，進而不利于人力資源戰略規劃制定。而缺乏較為完善的人力資源管理制度體系，就不利于充分發揮醫院人力資源的優勢，不利于調動醫院職工的工作積極性，進而不利于醫院的進一步發展，所以當前醫院人力資源戰略規劃制度存在的重要問題是缺乏完善的人力資源管理制度體系保障。另外，對一線醫院人員的規劃方面也存在一定問題，比如醫院業務量的提升，不斷增加一線醫院人員的工作量，對人力資源戰略規劃缺乏科學的規劃以及供給預測。2.3高層次人才流失，人才激勵機制亟待創新和變革。雖然基層公立醫院重視高層次人才的引進，且高層次人才引進的力度不斷加大，但是收效甚微。造成高層次人才流失以及人才引進難的原因有以下三方面。首先，基層醫院技術、病種不能充分發揮高層次人才的價值，不利于其實現自身價值。其次，基層公立醫院的薪酬、工作條件等不能滿足高層次人才的需求。最后，學歷較高、素質較高的服務人員有更好的發展，不愿到基層醫院就職。

3醫療改革環境下基層公立醫院的人力資源戰略規劃

3.1人力資源戰略規劃的發展策略及發展方向。人力資源的戰略規劃及管理是醫院管理中非常關鍵的管理內容，人力資源管理首先要充分發揮醫院黨建工作的作用，發揮黨管人才的作用，提升醫院人力資源管理水平。其次，基層公立醫院要想獲得進一步發展，要重視將醫院人力資源戰略規劃以及醫院的發展實際相結合，進而有效挖掘醫院人力資源的潛力，充分發揮醫院人力資源的作用，促進基層公立醫院進一步發展完善?；鶎庸⑨t院在醫療改革的大背景下，要善于把握市場發展方向，并和國家規定的現代醫院管理制度相適應。讓醫院的人力資源戰略規劃和管理始終圍繞國家醫療改革的相關政策方針，創新醫院管理方法，并順應社會經濟發展潮流，進而促進醫院人力資源管理。3.2人力資源戰略規劃要創新管理理念，與時俱進。醫院在人力資源管理過程中，要根據醫院人力資源的發展現狀并結合醫院發展實際，與時俱進地制定醫院人力資源發展戰略規劃，通過科學、合理的人力資源戰略規劃推動人力資源管理水平的提升，促進基層公立醫院進一步發展，進而在日益激烈的市場競爭中占據有利地位。另外，在醫院人力資源管理過程中，根據發展實際以及基層公立醫院自身發展需求，及時對人力資源發展戰略規劃作出調整是非常重要的。在人力資源發展戰略規劃中，要強調“人”的重要性，要充分發揮人才的作用，挖掘人才的內在潛力。此外，基層人力資源規劃可以“借梯登高，借帆出海”，比如通過醫聯體、專業托管、校地共建、?？坡撁说确绞?，使高端人才“不為我有，但為我用”的人才使用新模式。3.3重視人力資源價值的充分發揮，建立有效的績效考核和薪酬制度。醫院人力資源戰略規劃的制定，要堅持以人為本的原則。人力資源戰略規劃的前提和基礎是“人”，一定要堅持以人為本，重視“人”力資源的有效發揮，利用人的需求，發揮人力資源的價值，并激發“人”的潛能，將人的文化、精神以及基層公立醫院發展實際有效結合起來。醫院在進行人力資源管理以及人力資源戰略規劃時，要通過較為人性化的管理，加以規范化的、合理化的績效考核制度和薪酬管理制度，借此最大限度地發揮出醫護人員的才能。例如將各崗位分等級分特質來進行考核;將考核的標準量化，提高其可操作性等方式來提高員工的工作積極性。只有將重視人才的價值發揮和對應的績效和薪酬制度相輔相成，基層公立醫院的整體效率和質量才會逐漸提高。3.4職工的人文教育至關重要。在現代醫院管理過程中，在重視人力資源管理制度發展完善的同時，還要重視對職工的人文教育。一般人力資源管理制度是穩定的、規范的，而人文教育是靈活的，也是有“溫度”的，所以一定程度上加強醫院職工的人文教育有利于改善制度管理中的不足。所以基層公立醫院在人力資源管理過程中，一個重要發展方向就是強化職工的人文教育，重視醫院文化氛圍的營造，重視將醫院管理制度與文化建設有效結合起來，在人力資源的管理過程中讓職工認同醫院的文化以及精神，并將醫院文化落實到實際工作中，進而提升自身的專業服務水平。另外，要重視對現有人才的優化，加強與員工雙向溝通，了解員工的內心渴求，有針對性地提出人力資源規劃。3.5發揮科學技術在人力資源規劃中的作用。隨著科學技術水平的不斷提升，先進科學技術管理在各行各業都有廣泛的應用，大數據時代已然來臨，醫院在人力資源管理過程中，要善于利用先進科學技術對人力資源管理進行合理規劃?，F代科學管理工具，以及大數據分析，有利于有效借助智能分析統計功能對市場信息以及人力資源管理信息進行統計和分析，實時了解醫院里各科室、各崗位上的人員變化情況，進而根據統計結果制定或實時調整人力資源戰略規劃，促進人力資源管理水平的提高。3.6重視實施新的人力資源戰略規劃。隨著醫療改革的不斷推進，確定自己的戰略目標是基層公立醫院迫在眉睫的大事。基層公立醫院要重視根據市場發展實際以及自身發展需求，制定科學合理的人力資源戰略規劃，尤其是人力資源規劃應與醫院的總體發展規劃相契合，與醫院的重點專科、特色?？葡嗳诤希M而充分發揮醫院人力資源優勢，促進醫院核心競爭力的有效提升。另外，基層公立醫院在人力資源管理過程中，要滿足人才的成長需要，為其提供成長空間，進而促進醫院的管理水平的提高?；鶎庸⑨t院在進行人力資源戰略規劃時，要求戰略規劃要具備長遠的眼光，要制定全面、系統的人力資源戰略規劃體系，根據醫院的發展實際以及嚴峻的市場競爭形勢，擬定基層公立醫院的人才需求以及人才的質量要求規劃，保證醫院在競爭中的人才優勢。

4結論

無論是醫療行業還是其他行業，人才的選用和管理都是企業內部搭建人才梯隊、促進發展的關鍵因素。從整體的大局來看，基層公立醫院需要構建合理、有序的人力資源管理體制，為基層公立醫院儲備一支強有力的人才隊伍，進而切實提高自身的醫療服務水平、科研水平和社會地位，最終使自身的發展獲得持續的增長。

參考文獻:

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［5］侯紅梅.新醫改形勢下公立醫院人力資源管理研究［J］．人才資源開發，2016(3):20－21.

篇6

XX同志是XX有限公司企業管理部的管理會計，他是一名經驗豐富的經管能手，更是把單位當做第二個家的拼命三郎。自2011年5月入職以來，他就像一滴雨水全身心的融入到了公司這條大河之中，轉眼間他已經在公司就職7年了，而他始終以滿腔熱忱全身心地投入到經營管理工作中，為推動公司“戰略規劃、全面預算管理、改革創新、全價值鏈對標管控、大數據建模...”做了大量卓有成效的工作；始終以兢兢業業、刻苦拼搏、不用揚鞭自奮蹄的精神，展現了一位經營管理人員勤于學習、忠于職守、敢于擔當、樂于奉獻的風貌。

他是不遺余力的“小蜜蜂”，把忠于職守作為對組織和上級的回報。作為從事經營管理工作的他，不爭功、不諉過，尊重領導、團結同事，堅持原則、保守機密，勇于挑起自己身上的責任，其魄力之大、辦事效率之高，深得同事和各級領導認可。XX同志剛接手經營管理工作時，由于沒有固定模式、沒有標準要求，可以說是“東一榔頭、西一棒槌”，兩眼一抹黑。面對困難，XX同志沒有退縮，而是興奮。他先后用兩個月的時間起草制定了XX有限公司《創新管理工作方案》、《全價值鏈對標管理辦法》、《全價值鏈對標作業指導書》、《大數據模型構建方案》及各類型對標模板、數據模型，并下發到各個單位。又用兩個月的時間下基層、進一線，將創新管理工作方法、對標關鍵要素和大數據模型構建的精要一對一的講解給各部門和實業部的相關主管人員，并對各單位完成情況進行現場對比、評價和修改，讓大家都能找對路、用對法。功夫不負有心人，經過半年的整改，公司創新管理、全價值鏈管理和大數據模型構建一改往日雜亂無章的狀況，各單位相關管理工作標準規范、條理清晰、管理精細，受到領導和員工們的一致稱贊。

他是全心全意的“孺子牛”，把樂于奉獻作為實現個人價值的定位。經營管理工作最大的規律就是“無規律”，因此，XX同志正確認識自身的工作價值，正確處理苦與樂、得與失、個人利益與集體利益的關系，發揚甘當苦力、樂于奉獻的高貴品質。在工作上，他更是把“白加黑”、“5+2”作為自己的工作準則，始終堅持“大出著眼、小出著手”，認真把握工作細節，高質量完成各類工作。每年9-11月份預算編制期間，他更是不知辛勞的帶領編制小組整合公司各單位提供的上百份原始資料，比對分析核對數據、梳理各項工作總結及計劃措施，務求絕對無誤和盡善盡美。每天加班到凌晨四五點，在早上九點還要振作精神繼續去拼。期間有人抱怨、有人抵觸、有人干脆請了病假，但每次都是XX同志二話不說的先接過對方工作，讓其休息休息，再努力去做通大家的思想工作，并始終如一任勞任怨、一絲不茍的對待工作。如是幾次，大家什么都說不出了，只知道緊緊跟著他的步伐。近兩個月的時間，編制小組的四五人每天都瞪著通紅雙眼，一個個跟和預算有仇似得，嚇的機關其他人員都躲著走，生怕被抓住問預算中遇到的問題。XX同志就是這樣帶著預算小組一路披荊斬棘、勇往直前，年年提前出色完成預算編制工作的。在日常工作、生活中，他謙虛謹慎，自省自律，不但做好自己的工作，還主動地、毫無怨言地應領導、同事以及外單位的要求，為他們想方法、謀策略，盡心竭力提供幫助，幾乎是有求必應；并熱心為他們遇到的問題，積極跑前跑后，努力尋找解決的途徑和辦法。近年來，他主導或組織參與了公司年度預算和“十二·五”、“十三·五”戰略規劃、“2018-2020年”戰略規劃等重大經營決策方案的制定。之后下現場、進一線，為各單位宣貫各類文件方案，并建立督導小組，有效的保障了公司的經營管理決策落到實地、見到實效。

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大家看到“大數據”三個字，就會被“大”嚇住，以為必然要超級大超級多才可以，其實大數據是一種思維，這種思維的第一個特征不是“大”，而是“全”。比如，我用新浪微博的數據分析2013年前11個月的婆媳關系之“口碑”，輸入關鍵詞“婆婆+媳婦”，出來1946905條微博內容。它對我而言，首要的意義不是這個數字多大，而是這個數據是全的，并非是抽樣或者部分。

通過一定的詞頻統計和分析，龐大的總數據中發現了關于婆媳關系很重要的一些奧秘。這些奧秘，恰恰是安琪們在和婆婆相處時屢屢踩中的雷區：不當撒嬌；向婆婆訴苦；和婆婆吵架。這幾大雷區的分析，用的是大數據思維的第二個特征，就是從數據中尋求各種相關關系。撒嬌，不是婆媳關系不良的主要原因，但是會引發婆媳關系微妙的變化。這種相關關系的邏輯是，一個變強另外一個就會變強，但是一個變弱，另外一個幾乎不會有什么變化。這和前后密切關聯的因果關系有巨大的不同。

國外大數據研究的先河之作《大數據時代》中，作者維克托·邁爾·舍恩伯格的最具洞見之處就是，他明確指出大數據時代最大的轉變就是：放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”，這就顛覆了長久以來人類的思維慣例。

另外，通過數據洞察有一個有趣的發現。2013年前11個月，提及“婆婆+房子”的微博僅有785條，但是，提及“丈母娘+房子”的微博有463691條。由此可見，婆媳關系中的房子并非是關注焦點，同時可預見丈母娘對中國房地產市場有著潛在的推動作用，遠甚于婆婆。與之印證的是，安徽一家房地產商曾打出口號：“你可以不買房，除非你擺平丈母娘”。在這里，講述的是大數據思維的另外一個特征，就是可預見性。大數據的預測分析，可謂是大數據的最高境界，也是眾多數據分析人士的終極夢想。

維克托指出，世界的本質是數據。就像安琪可以依據大數據的分析結果改善自己的婆媳關系。在大數據時代下，經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都有可能發生巨大甚至本質的變化，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。

遺憾的是，這兩年來大數據的概念炙手可熱，但是，真正的大數據是怎么回事，很多人心里都含糊。2013年9月，著名信息技術分析公司Gartner《2013年大數據普及程度背后的炒作》報告，指出2013年30%的企業已開始大數據工作，另外34%的企業計劃在兩年內開始。但這些企業大多告訴調查者，不知道自己在做什么，也不知道為什么要做大數據工作。根據這一報告，半數以上企業不知道如何從數據中獲取價值；三分之一的企業缺乏大數據處理能力；甚至還有超過五分之一的公司不知大數據究竟為何物。

另有研究發現，整體來看，國內大數據的發展要落后國外一年半左右，且泡沫更多。目前，國內的一些大數據企業發展與國外大數據企業早期的創業階段相似，在硬技術方面和數據采集方面比較欠缺。國內的大數據企業多集中在行業應用分析方向，主要為決策咨詢、搜索推薦、預測、可視化、圖像識別、電子商務等。同時國內大數據企業還有一個隱憂，就是數據來源比較單一，真正的創造性數據開發渠道非常少。

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從多次的短信、電話交流當中，可以感受到他的謙遜和親和，他會因為采訪不能成約而向記者表達歉意，甚至在見面之后，他還在說：“推脫了這么久，真是不好意思，向您致歉?！逼鋵?，話說回來還是記者叨擾了他的工作。

也正是他的謙遜和親和，讓記者對接下來的采訪充滿了期待。在將近兩個小時的交流過程中，從工作到生活、從團隊建設到項目實施，再從IT規劃到具體實踐，每一個方面都詳細講述，每一塊講述中都透著真誠，讓人倍感親切。

IT戰略規劃也要迭代

崔啟佳向記者介紹，目前飛鶴的IT部門整體上實行的是分層的管理體系，組織方式一種是信息化管理部職能板塊體系，其下屬四個子部門，分別是項目建設組、系統運營組、基礎架構組、數據中心。另一種組織方式是矩陣式的項目管理模式，當有大型項目實施的時候，在這個過程中，一般單獨靠項目建設組是遠遠不夠的，還需要信息部其他組以及公司其他部門的協調配合成立專項項目組，以項目建設組的項目經理帶隊協調各部門，并在信息部PMO機制管理下，協調各部門在公司層面整合推進。

在這兩種模式之下，崔啟佳關注的是整體的規劃落地以及戰略方向的把控。比如說，當飛鶴全面明確要向移動化轉型的時候，他大概深入思考了一兩個月，最后決定不管是內部的協同辦公，還是在營銷管理和消費者服務層面，未來都需要全面向移動端轉型發展，所以說對IT戰略方向的判斷和把控還是非常重要的。除此之外，他還需要跟進重點項目的建設工作。比如智能制造項目群制定的業務目標和價值收益、階段性目標是否合適以及所有的目標是否形成業務核心能力體現企業整體的投入和產出。

具備了清晰、高效的規劃和管理體系，飛鶴IT戰略的規劃和實施就顯得如魚得水、游刃有余。自2011年以來，飛鶴大概經歷和落地了兩代IT戰略規劃。第一代IT戰略規劃，飛鶴信息化主要關注四個能力的建設，其中包括食品安全控制能力、企業生產經營的內部管理能力、營銷管理能力以及消費者服務能力。這一時期，信息化建設主要側重從單向支撐向集成整合方面發展。

從2015年開始，飛鶴進行了IT戰略規劃的迭代。這一時期關注于IT打造企業核心能力的建設。何為IT核心能力？“IT 必須具有競爭性和收益，就是說它是一種核心競爭能力，是帶有在市場上輔助或者決定企業在市場上競爭力的關鍵因素，而不僅僅是企業的基礎能力。”崔啟佳如此說到。

為了支撐IT核心能力的建設，在總的IT戰略規劃之下，飛鶴還實施了四項IT戰略分支：

一是智能制造戰略，指的是以自動化、信息化、數字化和智能化為載體來重組企業的生產和經營資源。企業整體的智能制造業務體系包括業務自動化、生產數據采集、物流倉儲、供應鏈等流程的智能化操作。無論是物流現場的揀貨、發貨、裝箱、裝車、發運等環節，還是分銷領域所有的經銷商，都需要用PDA掃碼槍進行產品的掃碼。而門店所有的導購都要用手機來進行管理，在這個過程中，采集產品以及消費者的信息，以便為消費者提供更好的服務。

二是移動互聯戰略，其定位是重組企業、消費者以及渠道的關系。企業與渠道之間要使用PDA掃碼槍進行信息采集，并通過網頁或微信端管理經銷商，目的是通過移動化將多方連接在一起，從而可以實時接收并反饋企業的業務信息。另外，自去年5月份開始，飛鶴向導購推出了門店管理APP，所有的門店導購要使用該APP進行銷售數據的提報以及消費者信息的采集。還有就是今年年底，飛鶴將上線會員服務，這樣一來移動化將覆蓋整個經營和消費者服務環節。

三是大數據戰略。飛鶴將業務系統中沉淀下來的數據分為兩類：一類是交易性數據，這類數據將進入數據倉庫；另外一類是維度和指標型數據，這類數據進入數據標準化平臺，最后將兩類數據進行統一，并在上層系統當中進行展現，通過數據分析和挖掘從而在數據門戶上清晰反映出企業業務的實際開展情況和業務問題。這樣一來中高層可以用來分析，基層人員也可以完成替代以前一些復雜的、傳統的工作。

四是云計算戰略，主要關注IT的交付能力。IT的交付能力由原來比較傳統的方式到變成以私有云、公有云的混合模式部署。現在飛鶴硬件資源的采購不會再經過一個采購周期，而是以一個季度為單位集中補充計算資源，并且內部已經實現虛擬化。當硬件部門或者某個項目需要硬件服務器，或者是需要計算資源、存儲資源的時候，可以進行快速交付，而不用像以往那樣，要經過立項、審批、采購、比價等復雜的流程。

同時，SaaS模式也有利于企業IT實現軟件快速交付。IT軟件交付是指項目的實施、試運行以及整個業務流程的重新梳理。通過采用SaaS模式可以不再經過像傳統項目實施過程中的調研、流程梳理、改造、本地化定制、測試、試運行等復雜流程。除此之外，還可以幫助企業進行快速試錯。崔啟佳說：“在這個過程中，就看誰試錯的效率更加有效，不行就可以快速撤退。”

處處彰顯數字化

在飛鶴核心競爭能力的打造過程中，數字化建設和推進扮演著重要的角色。一直以來，飛鶴都在致力于數字化經營管理能力、數字化精準營銷以及服務能力的打造。

在崔啟佳看來，數字化首先要保障流程高度的有效和價值化，其次要實現業務的流程化、顯性化、標準化以及智能化，最后要保障良好的用戶體驗，并賦予大數據分析和決策支持。飛鶴始終推進跨部門之間的流程協調工作，從2016年下半年到2017年，飛鶴通過MES系統的上線 ，要對生產制造的現場操作環節進行流程優化或流程再造等數字化建設。

在實施了SRM系統以及經銷商管理門戶之后，經銷商招投標、競采購的一整套流程都要通過MRP2形成采購任務，當將形成的采購訂單推到SRM系統當中去之后，系統會自動推薦一家供應商。

正是因為有了數字化，后面整個基于數據的應用讓一些業務流程和應用場景變得更加智能。

信息化引領智能工廠建設

在工業和信息化部公布的2016智能制造144個入選項目中，飛鶴乳業的嬰幼兒奶粉智能工廠成功入選。

崔啟佳介紹說：“飛鶴智能工廠的規劃分為四層：第一是智能設備層，這一層要支持數字化、可控制、可連接網絡、有計算芯片、有計算邏輯、可以接受指令、可以上傳狀態。除此之外，另外三層分別是現場操作的信息化、業務流程的信息化以及數據看板的信息化。”

另外，飛鶴乳業工廠智能化主要包含了四大方面：

一是生產線智能化。引入國際最先進的智能自動化生產線，實現生產過程自動化。引入自動化加工設備、智能化生產設備、智能系統軟件，并保證所有生產車間。生產環節均可聯網，可以隨時調取生產任務，生產數據能及時上傳。

二是生產執行過程管控智能化。建設全面的生產執行過程控制系統，嚴格管控每一個生產環節，主要包括：生產計劃排程（ERP、MRP2系統），包裝智能化（自動賦碼及采集系統），倉儲物流數字化（SCM系統），質量檢測自動化（LIBS系統），各系統之間通過BI數據集中管理平臺進行數據集中及數據交互，實現生產全過程的智能管控。

三是生產數據采集與分析智能化。對基礎數據進行全面智能采集，生產物料、半成品、成品均有唯一身份識別碼“二維碼”，使用工業采集器對生產數據進行全面采集，全程掌握最為精準的基礎數據資料。采用GE中控聯網，能夠實時監控生產環節各項指標數據；對生產現場進行全面監控，及時發現生產環節中出現的故障，并能實時報警，方便第一時間進行排查。

四是倉儲與物流智能化。建設自動化立體倉庫及智能倉儲管理系統，實現自動倉儲，庫存自動監控；對所有物料，半成品的領用、投料、出入庫都進行電子掃碼操作，保證數據的精確性及完整性；對來源及半成品進行統一編碼處理，方便自動化管理及物料核算。

團隊價值觀塑造至關重要

為了支撐企業的IT戰略以及智能工廠建設，崔啟佳在人員梯隊的建設和團隊人員的打造方面也著實下了一番功夫。

在進入飛鶴之前，崔啟佳有著豐富的信息化從業經歷。不僅在高校、大型制造業集團、外資制造業企業從事過信息化建設和管理工作，還去過咨詢公司，負責企業的IT戰略規劃、企業的流程再造、企業的信息化評估和考量，直到進入飛鶴乳業。

從他的工作經歷中不難看出，信息化貫穿其中，作為主線，始終不曾動搖過。當被問到是不是有長遠職業規劃的時候，他表示，希望在信息化這個專業領域里爭取有所建樹，也希望信息化管理不再僅僅負責基礎設施的運維，而是成為企業核心能力打造過程中以及變革過程中的一個助推力。

堅持著這樣一個信念，再加上豐富的從業經歷，使得崔啟佳認識到，在信息化團隊的建設中，正確的價值觀導向至關重要。如今，在飛鶴內部，將價值觀體系總結為“正心、求真、務實、求果”八個字。正心、求真講的是做人的哲理，務實、求果講的是做事的哲理。而這八字“真經”也深深影響到他對團隊價值觀體系的打造以及人員的選擇、提拔、晉升。另外，他還在不斷優化團隊人員能力的模型。在他的團隊當中，項目建設組會有項目經理和產品經理兩個角色。項目經理主要負責資源的協調和項目的把控，而產品經理負責場景的打造。系統運營組以前只有系統管理員，他們只是負責基層運營、集成運維以及一些問題的表面層治理，但涉及到業務優化、流程重組就要求一些項目主管人員具備業務顧問的思維。

“飛鶴現階段還在不斷地建系統，IT部門要思考系統建完之后的IT治理。目前，我們正在搭IT治理的模型，因為沒有IT治理體系的保障，很多項目或建設性工作容易失控。”同時，他也表示，IT部門要走到企業發展的前面，需要提前思考，并做好人才的儲備。

從今年開始，他更多的是在協調一些外部資源。他希望飛鶴與供應商不再是簡單的項目雇傭關系，而是一個伙伴關系，并希望供應商能夠在未來兩到三年，甚至三到五年之內，能夠在這個業務領域陪伴著他們一直走下去。同時希望他們能夠在這個項目上為飛鶴提供一些咨詢性的介入。比如當SRM系統上線的時候，他們就希望項目實施方除了提供系統的操作培訓之外，還可以為他們提供一些采供的管理理念、供應鏈的管理理念，包括發動他們的第三方資源為飛鶴提供一些培訓。

工作與生活并不好平衡

工作和生活有時就像天平的兩端，一邊下沉了，另一邊自然就會上升，而要實現平衡似乎又很難，因為人不像冷冰冰的砝碼，總會有所側重。

就像崔啟佳所說的那樣，身處在嬰兒奶粉這個快消品行業里，為了提升企業的核心競爭力，從而讓企業在激烈的市場競爭中脫穎而出，每個飛鶴人都在透支著自己的時間，大部分人員都是生活讓位于工作。

篇9

鄭子斌說，保護用戶數據的安全，需要從應用驅動，安全地進行數據的采集、應用與發展，做到風險可控。譚曉生說，需要建立健全的處罰機制，區別企業對數據行為的使用。張文林認為，因為擔心數據泄露而預先進行過度地監控會影響工作效率，針對大數據分析工作中存在的違規操作行為，在日常工作中根據技術人員的操作規范程度，進行數據分析和風險預測，事后嚴懲。車品覺則亮明了一個觀點，數據可用，不可看。

在數據安全性的問題上，四位大佬的觀點，每一條都值得拿出來細說，不過，眼下我先講講車品覺的數據理論。

雖然這位畢業于斯坦福大學的工程師，習慣性地用英文表達專業術語，但這絲毫不影響他所透漏出來風險與機遇共存的態度，“做大數據的人中沒有很多人想用這些數據；但是想用數據的人，不知道數據從哪里來。所以比較有經驗的人希望能有一個數據中間層出來，讓用的人可以理解有什么數據可用，讓做數據的人集合經驗能成為一個中間者?！?/p>

與統計所不同，大數據最核心的特質是“用數據找機會”，而在以前，卻是有問題找數據，那時候使用的多是原生數據。而如今做大數據，必須要有一個預判，就是哪些數據是你必須要提煉出來解決盲點的，從而，讓數據真正從“看”到“用”，讓用數據成為構建企業生產力的重要部分，使數據從生產、收集、使用、分享、反饋變得簡單易用，而這些就是我們現在所說的大數據的精髓所在。

對每一位擔心數據泄露的個人來講，主要指的是原生數據，但對處理數據的人來說，則更關心怎樣利用數據拿到更有用的數據。能夠連接研究數據和使用數據兩方人的中間層，在原生數據到衍生數據的過程中，將發揮出更重要的作用。

篇10

關鍵詞：大數據；市場營銷；策略；探討

近年來，隨著信息技術的飛速發展，網絡技術水平得到顯著提升。日常的生產生活所產生的數據量，也成倍攀升。無論哪個行業都離不開數據信息帶來的影響，大數據已經成為重要的生產要素，在不斷提升生產率以增強自身競爭力的今天，合理利用大數據具有十分重要的現實意義。為了給企業創造更多價值，營銷工作是最前端的工作項目，它也是受大數據營銷較大的行業之一。在推進數字化進程中，營銷領域主要是積累銷售數據及客戶的行為數據，在開展市場營銷活動中，大數據的商業分析無疑助推了整個工作的開展。很多企業不再僅憑過去的經驗來出臺營銷策略，特別是營銷成本支出方面，大數據分析可以為企業帶來更精準的客戶群，銷售量在這樣的精準營銷下得到大幅度提升，企業利潤也隨著增加。在大數據時代，市場營銷還會不斷探索出新的潛在客戶群。因此作為營銷工作，有效利用大數據是今后的發展趨勢。

1.大數據的內涵及特征

作為一個抽象的概念，大數據至今沒有統一的定義。但是業內對大數據的定義大多持用如下觀點，所謂數據是計算機代碼，根據一定的規則進行排列組合，產生記錄信息的物理符號，這些代碼可能是數字，也可能是文字或圖像。數據接收實則是對信息內容的接收，對所獲取信息的解讀也是信息獲取的主要用途。大數據，顧名思義，是由于數據信息過去龐大，通過主流軟件無法實現管理或處理，此時需要借助于大數據的專用數據庫軟件，將數據集合分析、管理或存儲。因此，大數據只是一種現象，存在于特定時代，它不是產品或新技術的代名詞。美國IBM公司認為大數據主要有三個特點，速度快、容量大、種類多。而國際數據咨詢公司則認為大數據應當有四個特點，除了容量大、種類多外，流量快、價值高也是大數據區別于傳統數據的特點之一。與“海量數據”不同，大數據僅僅是描述數據的量大，還指對于數據處理的相關信息，例如復雜程度、分析處理能力等，經過專業化處理后，最終獲取有效信息的能力高低。涂子沛曾經針對大數據撰寫過相關論著，他認為大數據絕不僅僅是指數量大，更多地是將智能化的信息處理能力運用在大數據上，通過數據可以發現更具價值的信息。無論是學術界還是商界，抑或是政府，都需要通過龐大的數據資源。

2.大數據時代背景下市場營銷面臨的挑戰

企業的營銷行為是市場營銷的重要內容，特別是市場瞬息萬變的環境下，市場營銷更應當不斷調整策略。這時傳統企業應當不斷應對新形勢，實現轉型。大數據、互聯網、社會化媒體等的出現，也迫使傳統市場營銷優勢銳減。無論哪個行業的企業，如果按照老套的營銷方式，完成產品的生產及加工后，便是招商、宣傳，長此以往，這樣的傳統營銷方式會使企業窮途末路。市場環境變了，商業模式也不再是過去的模式了，因此，依然按照傳統的營銷方式顯然已經不適合整個環境的發展，營銷的策略及手段也過于陳舊，應當及時根據形勢作出調整。

2.1企業營銷規劃年限縮短

制定營銷活動的規劃對企業來說至關重要，它是社會管理的重要環節，也是具有一定方向性、全局性的謀劃。特別是戰略規劃方面，過去通常一個規劃會延續企業三至五年的發展方向，但是在大數據時代下，這樣的長期規劃不具備實際意義。尤其是在市場經濟瞬息萬變的今天，很多企業的發展變化幅度非常大，戰略規劃通常只有一年的有效期。而對于不同營銷活動采取的戰術性變化則是以周為計算單位的，這也是保證企業發展時刻緊跟市場的有效保障。

2.2傳統的促銷策略亟須不斷創新

過去的促銷策略中，廣告宣傳所占比重很大，隨著大數據時代的到來，單一方面的促銷活動缺乏即時溝通，因此廣告的宣傳效果遠不如從前。從現在社交網絡蓬勃發展的現狀來看，已經沒有多少企業將促銷策略依托于傳統的電視廣告或電梯廣告。未來的促銷策略方向應當是以占據終端用戶市場為主要方向，由此帶來的廣告價值將會逐步發展壯大。不少企業開始將免費wifi，作為廣告宣傳的途徑，甚至還有企業以二維碼的形式作為促銷過程中的溝通手段。

2.3品類競爭將凸顯

新品類的發展正在延續于各個行業，有的新品類甚至成為某些行業中的知名品牌。例如互聯網時代下，即時通訊工具被QQ引領，而自媒體的代表則是以微博著稱，免費的移動社交工具則是微信的天下。這些產品作為新品牌不斷崛起于不同的領域，并逐漸開創了主導新品類。每一款產品的背后都會配置相應的運營企業，通過策劃品類增長戰略才能實現持續增長的態勢，這也是具有根本性、系統性的思維。

2.4市場調查與分析的內容更復雜

大數據時代背景下，根據抽樣調查制定營銷決策的時代一去不復返，經過數據分析處理后的營銷決策具有更強的科學性。過去要想對營銷體系進行調整，出臺新的方案前，企業都會對市場進行抽樣調查，最終從分析和推斷這些抽樣數據來實現調整策略的方向。但是，現在的市場環境不同于以往，越來越復雜的社會環境面前，單純依靠抽樣獲取的數據顯然不具備準確性，無法通過分析抽樣數據得出當前環境下的預測信息。在大數據背景下，將所有的營銷行為匯總起來，將這些數據進行調查分析，所分析和處理得出的信息才是具有參考價值的。建立數據庫，通過數據分析可以幫助企業在營銷活動中精準判斷采取何種體系能夠實現利益最佳的效果。

3.大數據時代對市場營銷方式的改進策略

3.1市場營銷應當更精確

市場環境的變化，導致傳統的營銷策略不得不做出改變，企業營銷策略要盡可能精確化，才能對企業未來實現可持續發展奠定基礎?？蛻艏颁N售商的信息可以通過網絡創建資料數據庫，通過電話訪問、郵件、電子媒介等多種形式掌握全面的信息，再對這些數據信息進行分析處理，確定其中的潛在購買客戶，并帶有指導性地改變營銷策略，針對不同購買力的客戶，可以采取針對性地營銷推廣方案，這樣可以將營銷活動開展得更具方向性，并且對選購的客戶或銷售商提供跟蹤服務，確定營銷推廣方案的可行性如何，以便于對下一步改進營銷策略提供參考。

過去傳統的制訂營銷方案，缺乏科學性，很多依靠企業發展的經驗，這樣的指定方式缺乏必要的可行性分析，從抽樣到掌握的數據量來看，很難做到精確化營銷。但是大數據時代的到來，讓一切變得可能。精確化的營銷方案成為企業從事營銷活動的大勢所趨。網絡條件下，過去數據收集、存儲及處理成本得到下調，通過移動網絡化的媒體或渠道，企業可以便捷地搜集到客戶信息，針對不同時期的營銷方案，尋找客戶的產品體驗，并鼓勵用戶參與到品牌建設中來，對購買后的用戶定期收集其評價內容，實現良好的互動交流，這些信息也會隨著企業產品的不同生命周期形成有價值的行為數據，在制定接下來的營銷策略時，這些數據的度量、精準度都是非?？捎^的。

此外，隨著豐裕時代的來臨，消費者所呈現的個性化特點逐步凸顯。從客戶及銷售商的個人喜好上就可以看出，他們的閱讀、交際圈及消費等行為持有很大的不同，并體現在日常生活的方方面面。個性化營銷的今天，是市場的需求，也是企業發展必不可少的重要環節。大數據的運用則成為必備的基礎性條件，特別是對客戶個及偏好的信息處理，能夠形成可流轉數據，在此基礎上對數據進行歸納整理，所得出的分析理論是最具有參考價值的，特別是對客戶的洞察力將會大幅度提升。任何一個市場營銷行為都應當是本著客戶之上的原則，因此客戶的需求就是市場的需求，也是企業發展的重要方向。當經過促銷、產品、價格、渠道等方面信息的精確處理后，最終可以為企業制定出最佳營銷組合策略，為企業打造量身定做的方式，并針對不同的客戶提供恰當的時機，實現收益最大化的目標。營銷組合策略出臺的因素眾多，且不具備固定性，這也要求企業應當根據不同的階段，具體分析和探討影響因素有哪些。例如包括支付方式、價格、付款期限等內容都可以根據具體情況適當調整。此外，對企業的存貨地點、覆蓋區域及運輸方式等也會根據市場的變化而變化。價格、促銷折扣、促銷人員的收益、廣告投放方式和公關關系都會隨之發生變化。

3.2客戶關系管理更重要

經濟全球化的到來，加之大數據的時代背景，很多同類企業都面臨著產品同質化的發展瓶頸，這也成為企業管理者的困擾。如果一個企業擁有良好的客戶關系，在搜集和洞察客戶動態時這些客戶關系可以提供大量的數據信息，因此不少企業開始意識到客戶關系的重要性，加強管理，從中發掘有效的客戶資源。企業要想在競爭日趨激烈的市場環境中，獲得競爭優勢，長期的良好客戶關系是關鍵因素之一。由于客戶信息復雜性較高，不同類型的企業將這些客戶按照自己的標準分成不同級別。按照地域、購買力、行業等因素劃分客戶的方式較為常見，但是這樣的分類方式依然無法精確反應客戶的不同需求。因此，企業應當在掌握的銷售數據中進一步挖掘和分析，將影響最大的因素作為劃分的標準，實現更精細的組別劃分，根據不同組別，企業可以制定不同的營銷策略，維護和管理好客戶關系。從客戶關系中還可以挖掘潛在客戶群，這樣既可以將銷售額提高，并且在制定營銷策略時投入的成本更低，企業所獲取的利潤也會隨之增加。

3.3改進商品銷售管理以促進交叉銷售

企業的銷售數據是每天不斷更新的，這些數據成為今后深層次挖掘分析的素材，特別是對于不同產品的銷售情況有更清楚的了解，這也是企業更新營銷對策的重要依據。例如通過對問題的分類管理，直接盈利部分與間接盈利部分可以通過數據進行綜合分析，對進一步優化產品零售貨架的組合形式有很好地指導作用，從進貨到庫存等的控制也可以得到更合理的指導策略。此外，在網絡時代下，客戶的購物車等信息具有十分重要的價值，這是產品有待銷售的相關性，也是潛在客戶群的重要標志，企業可以根據這些消費數據制定消費行為模式，購買行為在達到一次購買行為所體現的正是交叉銷售的即時效果，而多次購買行為則體現的是延時效果。無論是交叉消費的哪種效果，都可以直接反應產品的銷售情況，而產品通過銷售盈利了，也是企業收益的主要途徑，這部分收益稱之為直接收益，而交叉銷售所反映的是間接收益。從零售產品的貨架布局到產品價格的制定及營銷策略的出臺，都可以依據對數據信息的分析得出。

3.4企業營銷組織結構的變革

將企業的營銷信息通過大數據的形式得到分析，并合理運用后，可以為企業及市場帶來巨大的利潤空間。因此，大數據時代下，市場營銷變革勢在必行，專門從事搜集、挖掘、分析數據信息的部門及人員將成為企業的重要機構及人員構成。營銷人員不再是根據過去的工作模式開展營銷活動，而是集中于搜集、分析數據信息，根據結果制定營銷活動的階段。在市場營銷中，企業成立專門的數據分析部門至關重要，并且這些機構今后會隨著市場營銷的現代化取代傳統營銷決策的進展，逐漸成為企業的核心部門。過去產品銷售人員是企業的主要人員構成，人數眾多，力量龐大。如今，隨著大數據時代的到來，數據采集人員將成為企業的主要人員構成，他們通過四處奔波搜集數據信息，為企業接下來制定營銷策略提供參考。

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