| 标题 | 大数据对企业生产影响文献综述 |
| 范文 | 张沁兰 摘要：随着计算机和网络的高速发展，大量的数据分析、查询、处理等技术的出现使大量数据的高效处理成为可能。而随着社会科技与经济的发展，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如今，大数据对现代商业、社会等都产生了巨大的影响，大数据强大的分析洞察能力让我们通过对大量目标数据的分析，就可以“洞察”出隐藏在数据背后的真实规律，以此指导我们更准确地决策。本文从大数据对企业生产方面的影响进行探讨，总结归纳了运用大数据对企业生产战略、需求预测、产品研发等方面产生的变革与积极作用。 关键词：大数据 企业生产 变革 影响 引言 远古时期的结绳记事开启了人类记录数据的历史，从那时起，人们就开始探索如何用数据来表现自然和社会。随着社会经济与文化的发展进步，数据的数量不断增多，质量也不断提高。特别是近年来，因为互联网的快速发展，在经济文化、科研国防、互联网应用、电子商务等诸多领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临[1]。大数据是一个较为抽象的概念，至今并无统一标准的定义。一般来说，大数据的定义为：大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集[2]。 早期主要是大型互联网企业对大数据技术进行应用，用于分析网站的用户信息和用户行为等。现在，传统企事业机构等都需要处理大量数据，也越来越多地使用大数据技术完成各种功能性需求。比如，谷歌公司可以在短时间完成对其丰富的用户使用记录信息的整理，并将其分类提供给消费品大公司，公司就以此分析消费者喜好等各种信息，并调整自己的产品设计以及营销策略。又比如20世纪90年代，美国沃尔玛超市尝试将一种Apriori算法引入到POS机数据分析中，用以根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。通过使用这种算法，沃尔玛发现了年轻的父亲更倾向于在一家商店同时完成啤酒与尿布的消费现象，于是开始在卖场将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物[3]。麦肯锡咨询公司的全球研究所也认为，大数据是下一个创新、竞争和生产力提高的平台与基础。因此，可以看到，大数据对企业的生产战略正产生着重大的影响，本文就大数据对企业生产战略、需求预测、产品研发等方面产生的影响做出简要的归纳，展示大数据在现代社会中的广泛应用。 1. 大数据对企业生产战略的影响 企业的生产战略事关企业是否能长远健康地发展，如果利用大数据可以对企业生产战略产生积极的影响，那么这应该是企业管理者可以积极探索的一个方面。大数据时代信息量剧增，信息化建设对企业发展提出了更高的要求，企业如果充分利用各方信息进行整合，借助大数据对数据的海量的包涵，就更容易做出有利于企业生产经营的决策。 通过分析大数据对汽车行业生产经营的影响，研究企业内部和外部信息的组成及作用，可以看到互联网信息对企业的未来的重要性。在企业内部进行信息化建设可以使企业行为更加透明化，促进生产经营活动有序运行。销售车辆是企业的最终目的，而用户是生产计划的源头，只有把握用户需求才能正确定位，进而在生产和销售环节合理布局、深入挖掘用户的偏好和潜在需求。对大数据背景下的各种信息进行整合分析，能够帮助企业生产出适应市场需求的产品。车企自上而下的经营方式决定了信息系统的组织方式和水平，使得市场、企业、生产三个环节之间的信息能有序流动，彼此互为指导，而企业也应该加大对数据挖掘人才的培养。 在新的科技时代环境中利用大数据等信息技术实现自我创新与发展是现代企业必须遵循的趋势，传统零售业、国有企业、私有企业、电子商务公司、互联网产业等都在积极寻求自身与科技的融合。网络销售的优势是将信息采集和分析集为一体，现代消费者习以为常的网购行为可以让网络销售平台获取大量信息，进而可以对消费者的习惯进行个性化分析。很多企业逐渐开始借助大数据与互联网获取消费者需求，生产迎合现有的消费者行为的商品[5]。 另外，针对中国的石油公司进行分析，能够发现随着云计算等新技术的发展，大数据的应用门槛越来越低，普通商业机构的决策也会经常用到大数据。借助大数据，企业获得了智能的洞察能力，使企业的各级决策者感知市场变化的速度加快，促使他们及时做出对企业有利的决策，发展更加科学化的生产方式。而随着ERP（Enterprise Resource Planning）概念的兴起，很多企业都广泛应用ERP系统完成对物流、人流、财流、信息流的集成和管理，企业在艰难完成这一信息化转型的过程中，也在组织结构上进行了大刀阔斧的调整来配合信息化改造[6]。 2. 大数据对需求预测的影响 企业产品的生产是以消费者需求为基础的。近年来，互联网技术的快速发展，消费者的需求有了新的表达平台，此前相对孤立、变幻莫测的消费者需求在互联网时代变得可以被捕捉，这成为改变整个市场格局的重要变量。因此，企业只有对消费者需求精确把握才能让自身的产品具有竞争优势。 分析大数据对企业需求预测的作用可以将家电企业作为对象。互联网经济时代的到来使产业链的各个环节迅速扁平化、开放化、透明化，特别是用户需求数据的可视化与可衡量化为整个产业的变革注入了更多的不确定性因素。数据分析将帮助企业更准确地找到目标用户。企业可以与大型电商、搜索引擎以及微博等社交媒体进行合作，利用它们拥有的海量数据和科学系统的统计方法，帮助企业找到自己的目标受众，了解他们的偏好，了解他们喜欢什么样的产品和服务，不喜欢什么样的产品和服务等信息[7]。市场的变化由消费者决定，因此采集消费者的数据更能贴近真实需求。利用大数据的便利与海量能协助我们大范围地收集消费者信息，通过固定消费群体的消费行为长期跟踪、记录，更好地积累市场信息。只有采集客户数量越多，采集的数据容量越大，数据所包含的信息越广，才越有利于企业进行需求预测[8]。 3. 大数据对产品研发的影响 大数据的核心是预测与帮助企业进行决策，生产出合适的产品。对于制造型企业而言，产品研发决策是公司成败的关键。没有需求就没有产品，缺乏好的、及时的市场需求是项目方向偏离和产品失败的最主要原因。 对于消费类产品来说，产品需要迎合时代潮流，而市场瞬息万变，等到某类产品流行了再做产品研发都会使企业丧失先机。如何能预测市场趋势，提前做好产品研发至关重要。传统的做法是通过调研公司进行市场抽样调查，但这种做法成本高、速度慢于市场变化、样本数量有限，难以反映市场真正的趋势。现在，企业通过大数据提前准确预测未来产品的趋势。通过虚拟化技术嵌入社交网站，可以分析人们的浏览习惯、使用者的身份和上网习惯（这些都是在客户不知情的情况下被服务商所收集的数据）。例如将不同的手表样式、颜色等不确定信息设计成多种交互式动画展示于社交平台，通过社交平台提供一定时间内的客户浏览习惯、客户分类等信息进行手表流行趋势预测。然后针对企业各自的具体情况进行新的项目管理与研发，在最短的时间内将新产品推向市场，实现高盈利，并领先竞争对手[9]。 有学者总结出基于大数据的产品研发方向可以从以下几个方面考虑： 第一，数据分类展示。通过对数据进行组织和分类，将结果包装成产品提供给用户，可以采用复杂的挖掘分类算法，也可以简单地按一定规则进行分类，例如按娱乐、游戏、文学等分类标签聚类； 第二，数据预测。通过分析事物相关的所有数据，从并不精确的海量数据中探索发现事物之间的相关性联系。例如行业竞争分析和用户流失预警、电商产品价格变化预测、基于上网行为的用户心情预测等； 第三，个性化数据推荐。面对每天产生的海量互联网数据，用户需要的不是全部数据，而是很小一部分个性化信息。对此运营商可以通过推荐或发现引擎，由平台推送用户可能感兴趣的数据； 第四，数据分发和搜索。借助大数据产品服务平台，提供全网范围的数据分发、分布式存储和计算服务等。 第五，数据跟踪、研究。通过采集特定的数据源，借助大数据产品服务平台的数据开发产品[10]。 4. 结论 对于任何企业来说，掌握数据就是掌握了商业的钥匙。商业决策已经越来越依赖于数据，而企业生产决策必须建立在商业决策的基础上。可以说，大数据已经开始渗透到企业生产中的方方面面。在大数据时代，虽然隐私权、信息共享、安全保护等问题暂时没有得到很好的解决，让大数据的发展受到或多或少的制约，使大数据的潜力和社会现实之间还有一定的距离。但是，在大数据上的适当投入势必将引发基础技术发展的一个新浪潮，也会让企业更加重视运用大数据改变自身的竞争战略、生产方式等，让企业通过对大数据的恰当运用在激烈的竞争市场上长久稳定地发展。 参考文献： [1]马建光，姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技，2013（4）10-13. [2]David Reinsel，John Gantz. The Digital Universe in 2020： Big Data，Bigger Digital Shadows[J].Discovery，2012（12）34—35. [3]倪光南.大数据的发展及应用[J].专家视点，2013（9）8-10. [4]葛鹏，刘森.大数据时代对汽车行业的影响分析[J].产业与科技论坛，2013（12）23-25. [5]李璐.大数据引发信息革命传统企业转型小步快跑[J].新引擎，2013（12）41-43. [6]王晓夏.面对大数据：中国油公司你准备好了吗[J].能源经济，2013（8）56-57. [7]唐华.大数据对于家电企业的重要意义[J].家电科技，2013（9）24-25. [8]张振生.戴尔：大数据下的战略转型[J].经理人，2013（4）22. [9]张俊，胡其登.利用大数据进行产品研发决策[J].制造业信息化，2013（11）20-24. [10]赵钧，邱晨旭，贺仁龙.电信大数据产品研发与服务运营[J].通信企业管理，2014（02）72-74. [11]麦克唐纳.大数据：宝洁掌门人的数字化梦想[J].商界评论，2013（6）32-35. [12]Howard Elias. The Big Data Challenge[J].Selected Foreign Periodicals，2012（12）52-45. [13]罗斌.大数据的魅力[J].广东经济，2013（10）31-32. [14]资武成.大数据时代企业生态系统的演化与建构[J].社会科学，2013（12）23-24. [15]刘琪.大数据能改变什么[J].经理世界，2011（4）54-56. [16]曹俊捷.大数据在企业应用中的挑战与解决思路[J].经营管理者，2013（11）131-135. [17]李成.大数据时代中国制造业的三个软肋[J].工具技术，2013（9）76. [18]白云川.挖掘大数据中的大价值[J].中国制造业信息化，2013（10）56-57. [19]程郁.抓住大数据时代发展机遇[J].当代视线，2014（3）34. [20]Big Data[W].http：//www.natre.com/news/specials/bigdata/index.html，2014（7） |
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