引言：

随着我国社会数字化进程的加快，越来越多的企业认识到，大数据是一种趋势，更是一种能促进企业经营模式创新的重要力量。传统的企业管理方式已不再适应大数据时代的需求，企业亟须进行经营管理模式的转型。为了在大数据时代立足，企业必须：一方面提升自身的数据分析能力，加强对大数据技术的应用；另一方面，注重人才的引进培养，建立科学的数据治理体系。因此，面对大数据带来的机遇，企业必须从根本上改变思维模式，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

一、大数据下企业经营管理面临挑战分析

（一）数据存储挑战

在过去，企业的数据量相对较小，数据的管理方式也比较简单。许多企业依赖人工处理和简单的存储设备，无需过多关注数据的整合分析，计算机技术的应用较为有限。企业对存储系统的要求较低，投入也相对较少。而随着数字化转型的推进，企业的数据量迅速增加，传统的存储方式已经无法满足需求。据统计，截止2022年全球每天生成的数据量已达到2.5亿GB，且该数字还在以指数级增长。在此背景下，企业需要面临海量数据无法有效存储的问题。

大数据的特点，如高速性、多样性、和价值性，要求企业除了要在存储容量上进行扩展，也必须提升数据处理分析的能力。特别是对于高速公路等基础设施类企业而言，来自交通流量监控、路况信息、车辆识别等系统产生的数据量庞大且实时性强，要求企业要能高效处理这些数据。传统的数据存储技术无法满足这些需求，企业要引入更加先进的存储系统，如云存储和分布式数据库等，以适应大数据时代的要求。

根据IDC的报告，预计到2025年，全球数据量将达到175ZB，而大部分企业的现有存储设施难以支撑如此庞大的数据量，尤其是在处理速度方面。为此，企业需要加大对硬件设备的投入，必须加强数据处理技术的研发应用，避免因存储能力不足而影响运营效率。

（二）数据安全挑战

在大数据时代，企业面临的数据安全挑战日益严峻，尤其是在网络活动频繁的背景下，企业所产生的数据量急剧增加。数据涉及客户信息、交易记录、运营数据等内容，如果发生泄露或被恶意篡改，会直接影响到企业的正常运营。

现阶段，企业所遇到的网络安全威胁种类繁多，包括蠕虫、病毒、缓冲溢出代码、后门木马等，其中蠕虫攻击尤为突出。蠕虫程序能够自我复制且迅速在网络中传播，会导致企业计算机网络的瘫痪，阻断正常的业务流程，造成大量敏感数据的泄露。恶意蠕虫攻击会在不被察觉的情况下把企业内部重要文件上传到外部服务器，甚至影响云端存储系统的安全，给企业带来巨大的经济损失。

根据国际数据公司(IDC)的报告，2019年全球因网络攻击导致的经济损失已达到6000亿美元，且随着网络攻击方式的不断升级，此数字预计也会持续攀升。对于企业来说，尤其是国有企业来说，一旦数据遭到攻击，除了要面临数据丢失、损坏的风险，严重时可能涉及国家机密外泄等一系列政治影响。针对大数据时代带来的安全隐患，企业必须加大对网络安全的投资，采用更加先进的加密和防火墙策略，构建多层次的防护体系，保证数据在存储、传输、处理等环节的安全。

（三）数据分析处理挑战

随着数据量的激增，企业收集的数据种类繁多，来源广泛，涵盖了从客户行为、市场趋势到运营效率等各个方面，数据的类型从结构化到非结构化不一而足。海量且多样化的数据虽然蕴藏着巨大的价值，但如果没有合适的分析处理技术，企业便无法有效地提取出其中的商业价值。

当前，许多企业在数据分析技术的应用上仍显滞后，设备的老化和技术的不足使得数据的整理、清洗和整合工作无法顺利进行，数据往往无法得到全面的分析处理。缺乏高效的数据处理能力使得企业无法及时获取市场信息，进而影响了企业的竞争力。

随着大数据技术的不断发展，企业如果无法与时俱进，及时更新设备且加强员工的技能培训应用，就会面临数据处理能力不足的困境，进而直接制约企业在大数据时代的发展。因此，提升数据分析处理能力，更新硬件设备，加强数据分析人才的培养，已成为企业在大数据时代保持竞争力的关键所在。

（三）数据类型人才短缺

在大数据时代，随着数据种类的日益多样化，企业面临着结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的混合使用，数据来源于不同的业务系统，种类繁多且形式各异。要有效地管理分析数据，企业必须具备相应专业知识的高素质人才。当前数据科学领域的人才短缺问题十分突出，尤其是在数据分析、人工智能和机器学习等高技术领域。企业在面对复杂的数据类型时，往往因缺乏合适的人才而无法高效地提取数据中的有价值信息。根据麦肯锡报告研究显示，全球数据分析师的需求已远远超过供给，尤其是在我国，数据分析人才的缺口逐年扩大。

许多企业虽然已认识到数据人才的重要性，并在加大招聘力度，但由于高端数据分析人才培养周期长、技术要求高，许多企业仍未能及时填补这一空缺，导致大数据技术的应用效果受到制约。人才短缺使得企业在数据处理上面临技术瓶颈，不仅增加了员工的工作压力，甚至可能导致现有团队的流失，进而影响企业的长期发展。因此，企业在应对数据类型多样化的同时，必须加大对人才的引进培养力度，打造一支具备多领域知识的复合型数据团队。

二、大数据下企业经营管理对策

（一）建立数据治理体系

数据治理是指通过制定一系列的规则、政策和流程，保证数据的管理、使用和保护符合企业的整体战略目标。随着数据量的快速增长，企业除了面临存储和处理的难题，更面临数据质量、数据安全和数据合规性等多方面的压力。一个有效的数据治理体系，能从源头上确保数据的准确性、完整性和安全性，避免因数据质量问题而导致的运营风险。

1.建立数据治理体系需要明确数据的管理架构与责任分工。在企业内部，应设立专门的数据治理团队，负责数据管理的各个环节，包括数据的收集、清洗、存储、传输和分析等；团队成员要具备不同领域的专业知识，如数据工程师、数据分析师、信息安全专家等。同时，企业还需根据业务需求，制定数据流程规范，保证不同部门和系统之间的数据共享能顺利进行。

2.随着信息技术的不断发展，企业的数据来源越来越多样化，跨部门、跨地域的数据共享与整合成为数据治理的一大难题。通过数据标准化，企业可以确保不同系统间的数据无缝对接，避免因格式不统一导致的数据错误。

3.数据治理应与企业的合规性要求相结合。随着国内对数据合规性管理的法规不断加强，企业必须保证内部的数据管理符合相关法律法规，如《个人信息保护法》和《数据安全法》等，保证数据的合法合规使用。

（二）加强数据安全管理

1.建立完善的数据安全防护体系：为了有效应对潜在的安全风险，企业应根据自身的实际情况建立完善的数据安全防护体系，特别是在数据库的构建管理方面。一个切实可行的方案是：企业可以建立两个相互独立的数据库系统，其中一个作为日常运营数据库，负责企业的日常数据存储处理；另一个则作为备用数据库，用于应急恢复。在面对黑客攻击或不法分子入侵时，如果企业的运营数据库受到攻击且无法及时修复，备用数据库就可以迅速启用，保证企业的业务不会因此中断，避免因数据丢失带来的重大损失。

2.加强数据安全检查：除了数据库的双重防护，企业也应加强对数据安全的检查。企业可以通过加强安全性检测，提高数据安全管理的效率。例如：（1）采用透明加密技术，使加密过程对用户透明，同时保证数据的安全性，如图1所示。当安全人员发现潜在的安全隐患时，要能迅速把检测结果传递给企业的高层管理人员，以便及时采取有效的应急措施。（2）企业可以考虑与网络运营商合作，借助运营商提供的安全防护方案，进一步增强数据的安全性，增强抗风险能力。

3.遵循法律法规：在大数据时代，个人数据的保护愈发受到重视，企业在收集使用个人数据时，必须严格遵循相关的法律法规。例如，企业在收集用户信息时，须告知用户信息采集的目的用途，且在获得用户的明确同意后才能进行数据处理。为了确保合法合规，企业可以建立专门的法律顾问团队，及时更新相关法律法规，为企业提供专业的法律支持，保证数据使用过程中的合法性。

4.建立健全的数据管理制度：在企业数据管理方面，除了个人数据，企业也应建立健全的数据管理制度，保证所有数据的管理过程符合企业的安全标准。数据管理制度的实施，要通过明确划分员工的职责权限来实现；同时，员工在处理数据时，应遵循严格的操作规范，保证数据的保密性、完整性和可用性不受威胁。

在这个信息化日益深入的时代，只有建立完善的数据安全防护体系，企业才能在保障数据安全的同时，充分挖掘数据的价值，推动业务的创新发展。

图1：透明加密技术

（三）推动数据互联共享

随着信息技术的飞速发展，数据不再是孤立存在的资源，而是企业与合作伙伴、客户、供应链之间相互连接、互为支撑的纽带。为了实现数据的高效利用，企业必须打破信息壁垒，推动不同部门、不同系统间的数据互联互通。

在企业内部，数据共享能帮助各个部门实时获取所需的业务数据，更能提升工作效率，减少重复劳动。比如：财务部门可以及时获取市场部门的销售数据，运营部门可以掌握产品研发进展，进一步提高决策的准确性；同时，跨部门的协作也能促进企业资源的合理配置，增强整体业务的响应速度。

在企业与外部合作伙伴之间，数据互联共享能为双方创造更多的合作机会。例如，企业与供应商共享库存数据，可以帮助供应商更好地预测需求，优化生产计划，减少库存成本；企业与客户共享产品使用数据，则有助于提升客户体验，提供更加个性化的服务。

实现数据互联共享并非易事，企业要在保证数据安全的前提下，建立起统一的数据标准，避免由于数据格式不一致、接口不兼容等问题造成的信息孤岛；同时，数据共享要建立严格的权限管理机制，保证不同数据的使用方式得到合理控制，避免敏感数据的泄露滥用。通过推动数据互联共享，企业才能更好地利用现有数据资源，通过与外部合作伙伴的协作，拓宽创新思路，推动业务模式的转型升级。企业在大数据时代的成功，离不开数据的整合协同。

（四）强化数据人才培养

在大数据时代，企业必须深刻认识到数据技术的应用除了依赖于先进的软硬件设备，更依赖于能够有效分析数据的人才。

1.外部引进：为了推动大数据技术的广泛应用，企业必须注重数据人才的引进培养。企业应根据自身的实际发展情况，分析当前的发展目标，从而构建一套与之匹配的人才培养体系。除了完善的人才培养体系，企业也要通过激励机制调动数据人才的积极性。优化福利体系是吸引优秀数据人才的有效手段。大数据领域的人才稀缺且市场竞争激烈，只有在薪酬福利上具备竞争力，企业才能吸引到具有高度专业技能的人才。

2.能力提升：除了外部引进，企业也应注重内部员工的能力提升。通过定期培训，可以帮助在岗员工不断提升其技术水平，以适应大数据技术的快速发展。进一步来说，企业在进行人才引进时，必须强化引进标准，特别是在数据分析能力的评估上。对于在岗员工，企业应定期进行数据分析能力的检验，依据评估结果进行岗位调整，以保证人岗匹配，提升整体的数据处理效率。

（五）转变企业经管模式

在大数据时代，企业如果不能及时调整经营管理模式，就难以应对快速变化的市场环境，甚至可能被淘汰。因此，企业必须加大对数据分析能力的投入，通过大数据技术实现对市场趋势的预测，且基于分析结果来优化运营策略。大数据除了能帮助企业识别客户需求，更能在产品研发、营销策略和供应链管理中发挥作用，从而推动企业以客户需求为中心转型，提升整体管理效能。企业只有通过转变管理模式，才能实现可持续发展，最终在大数据时代的竞争浪潮中稳住脚跟。

三、结语：

综上，在信息爆炸的时代，数据成为了企业竞争的新武器。如何有效利用大数据，已经成为企业能否持续发展的关键。虽然大数据带来了前所未有的机遇，但其背后的挑战同样不容忽视。数据的存储、分析、安全以及人才短缺等问题，都需要企业在管理上做出相应的改进。只有不断适应变化、不断创新，企业才能在激烈的市场竞争中占据有利位置，迎接数字化时代的挑战与机遇。

参考文献：

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