大数据视域下着力提升企业经济管理效能

随着信息化建设的加快，大数据技术已成为各行各业创新发展的重要驱动力。大数据能整合海量数据，深度挖掘每条数据背后隐藏的商业信息，帮助企业精准掌握市场动态及消费者需求，为企业各项经营活动的开展提供数据支持。企业应合理利用大数据技术改革经济管理模式，普及大数据理念、健全经济管理体系、培育优秀管理人才，以实现企业健康长远发展。

加强数据基础建设，夯实经济发展根基。高质量数据是企业经济创新管理的核心要素。大数据背景下，企业应加快构建数据收集系统，并借助大数据技术对海量数据进行有效挖掘，掌握促进企业经济发展的关键信息。高效整合数据。企业应利用情感分析技术，从社交媒体中收集消费者的评论及互动信息，挖掘消费者的偏好及市场发展趋势；与电商平台合作开发数据抓取工具，收集汇总销售数据、消费者行为等数据，并结合市场调研、行业报告等内部数据，开展精准营销及产品优化。搭建或引入数字化经济管理平台，囊括数据采集、存储、计算、分析、可视化等功能，为企业数据共享创造条件。引入数据分析工具及技术。面对海量数据资源，企业应采用数据清洗工具，对重复、错误、不完整数据进行清洗与预处理，保障后续数据分析结果的准确性。建立统一数据标准，为数据的高效整合及分析奠定基础。运用关联分析、聚类分析、决策树等算法，挖掘数据中的潜在信息，并借助机器人学习技术对行业发展进行预算，进而利用可视化工具对复杂结果进行直观呈现，提高决策制定效率。加强数据安全管理。设置数据访问权限，对涉密数据进行加密处理，确保其在传输、存储及分析等环节的安全性；制定详细的数据安全应急预案，在出现数据泄露、恶意攻击等事件时快速响应并解决，减少风险损失。

健全经济管理模式，集中展现数据优势。企业各业务环节是经济管理效能提升的主阵地。应将大数据技术渗透到企业经济管理的各个场景，使得经济管理活动更加精准、高效。

市场营销智能化。基于消费者属性、行为构建客户画像，完成客户智能化分群。经客户关系管理模型分析后找到高价值客户，为其提供专属服务及个性化推荐；利用机器学习模型对活跃度差、投诉多的客户进行流失风险评估，可通过赠送优惠券的方式挽留高风险客户；根据潜在客户浏览记录推测偏好，自动推送相关案例或发放试用邀请。供应链优化。分析内部历史销售数据、社交媒体热度、搜索引擎指数等数据，构建高精准需求预测模型，指导企业合理安排原料采购和生产计划。定期分析国内供应商交货周期、仓储状况、市场需求等数据，计算出企业的安全库存及再订货点，避免资源占用或缺货情况的出现。基于配送地址、车辆载重、交通实况等数据计算最优配送路径，保障配送效率的同时，减少人力、物力消耗。

人力资源高效管理。分析历史优秀员工特征构建人才画像，提高人才招聘精准度。整合员工绩效、薪资、考勤、晋升速度等数据，构建离职预测模型，一旦识别人员离职风险，系统会提示人事专员及部门经理，可提前了解诉求、调整薪资及岗位，避免核心人才流失。

培育优秀管理人才，建设创新管理团队。优秀人员是大数据赋能企业经济管理的重要力量。企业应了解大数据时代人才核心素养要求，选拔专业技能人才，开展专业技能培训，完善奖惩机制，提高人员核心竞争力。完善人才选拔及引进制度。以笔试、面试、实践考核等方式从现有财务人员中选拔具有潜力的人才，除考察其专业知识储备外，重点考量其数字素养和新技术学习能力。通过外聘方式引进兼具经济管理经验与数据技能的复合型人才，为企业经济管理模式创新提供人才保障。强化人才技能培训。与高校、科研院所等合作建立大数据技术人才培养机制，培养储备人才。适当增加企业人员培训资金，通过定期开展大数据技术、数据分析与应用、数据治理、数据安全等培训活动，在提升人员理论知识储备的同时，强化其实践技能培养。建立完善的奖惩机制。将员工数据能力纳入绩效考核指标，与薪资挂钩，扣除消极怠慢员工的绩效，督促其摆正工作态度，主动提高自身技能。设立“数据创新奖”“数据应用优秀案例奖”，给予在大数据应用中表现突出的个人或集体一定的物质及精神奖励。

大数据时代，企业经营管理机遇与风险并存，企业应根据企业经营状况进行技术升级，将大数据技术渗透到生产经营各环节，优化现有人才结构，为经济管理效能提升创造良好发展空间。

（作者单位：陕西国际商贸学院）