大數據企業決策
『壹』 企業怎樣利用大數據提升競爭力
大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思認為這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。
企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。
成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。
服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。
產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。
『貳』 大數據會給企業決策帶來什麼影響
為企業決策者做決策，提供數據依據。
『叄』 大數據可以幫助企業進行營銷決策嗎
數據生產信息，信息改善決策，進而提高生產力。按照數據爆發的規模和互聯網時代發展的趨勢來看，未來，企業價值的最大核心在於數據，數據積累量、數據分析能力、數據驅動業務的能力將是決定企業價值的最主要因素。
在大數據營銷、大數據管理、大數據徵信與風險控制等行業領域，大數據有了越來越多的落地應用實踐案例。大數據助力企業打破信息孤島，企業內外數據、線上線下數據融合產生化學反應，基於數據的營銷決策模式也給那些率先使用大數據工具的企業創造了不菲的收益。
1、做好數據的管理工作
任何一家企業都有數據，管理這些數據是大數據決策的第一步。選擇好數據管理的關鍵是找到合適的數據平台，不同的數據平台採集數據的方式不同，採集的內容就會有差異。
選擇的數據平台首要是有技術支撐。因為這首先涉及到數據存儲和數據安全的問題，其次是數據的架構。企業的數據管理一般都會經歷孤立系統、數據集、數據倉庫和統一元數據的數據倉庫等幾個階段。企業在數據建設過程中，初期很難從頂層把自己的整體元數據管理包括數據倉庫規劃做到位。對企業來說，更易於見效的方式是先做部門級應用或者是領域級的應用。
2、對已收集到的大數據進行分析
大數據下的決策依賴於大量市場數據，如何有效地收集和分配數據、可靠智能地分析和執行數據成為企業未來面臨的挑戰。基於雲計算的大數據環境影響到企業信息收集方式、決策方案制定、方案選擇及評估等決策實施過程，進而對企業的管理決策產生影響。
許多公司都收集了大量的數據，他們感覺這些數據存在著商業價值，但並不知道怎樣從這些弄出來的值大的數據。不同行業的數據集有所不同，比如，如果你處於網路營銷行業，你可能會有大量Web站點的日誌數據集，這可以把數據按會話進行劃分，進行分析以了解網站訪客的行為並提升網站的訪問體驗。同樣，來自製造業的質量保證數據將有助於公司生產出更可靠的產品和選擇更好的供應商。
3、重點分析對你的行業有價值的大數據
大數據決策的前提是做足充分的市場分析，我們首先要對市場有深入的了解，對整個行業有深入的了解。
大數據的類型和內容因行業而異，每一類數據對於每個行業的價值是不一樣的。比如做汽車製造的，那麼就要對汽車市場的需求做數據挖掘及分析。再如電信行業的呼叫詳細記錄，零售業、製造業或其他以產品為中心的行業數據，以及製造業（特別是汽車和消費電子）中機器人的感測器數據等等，這些都是各個行業中非常重要的數據。
4、使用社交媒體數據來擴展用戶分析
社交媒體近些年來是一個趨勢，一方面，通過社交媒體可以了解很多用戶的需求和反饋，另一方面，社交媒體的發展為企業開通了一個展示和營銷的渠道。因此，很多企業也往往青睞於在社交媒體投放廣告或調查。
用戶的各種行為比如評論品牌、評價產品、參與營銷活動調查或表達自己的興趣愛好，會在用戶中相互影響。社交大數據可以來自社交媒體網站，以及自有的用戶能夠表達意見及事實的渠道。我們可以使用預測性分析發現規律和預測產品或服務的問題。我們也可以利用這些數據來評估市場知名度、品牌美譽度、用戶情緒變動和新的用戶群，及時作出合理的戰略決策。
5、把客戶的意見整合到大數據中
企業有產品就會有營銷，有營銷就會有客戶，有客戶就會有客戶的反饋。再偉大的產品也會有缺陷，再牛逼的伺服器因為流量或攻擊導致宕機。
對於企業來說，完善產品、完善服務、完善技術、完善營銷戰略是企業從成立之日起就一直要做的事，如何完善營銷決策呢？用戶的反饋必不可少，將收集來的客戶意見整合到平台中去做數據分析和規劃，對企業決策來說也是必不可少的一部分。
數據生產信息，信息改善決策，進而提高生產力。按照數據爆發的規模和互聯網時代發展的趨勢來看，未來，企業價值的最大核心在於數據，數據積累量、數據分析能力、數據驅動業務的能力將是決定企業價值的最主要因素。
『肆』 企業利用大數據的重要性是什麼
1，企業領導層對大數據的認知
隨著時代的變遷，商業模式已經發展過度到了數據時代，相較於以前營銷為王的商業模式，大數據更能給現代企業創造價值，正所謂火車跑的快，全靠車頭帶，企業各部門領導者，甚至是老闆本人，能對大數據應用有一個正確的認識，則更能把握企業發展前進的方向與命脈。
2，公眾才是企業的決策者
在中國，許多的企業都是一人掌天下，老闆往往把握著企業的命運和未來，但在大數據時代里，企業將慢慢樹立以社會公眾為決策主體的觀念，決策的理念由狹隘的企業領導層轉移到社會公眾上，通過媒體、社交網路等平台收集社會公眾的意見和觀念，形成內外雙向的大數據挖掘和分析，以提高決策的廣泛性，合理性，正確性。
3，打造好信息化的基礎，才能挖掘積累出大資料庫
企業以信息化為基礎，才能實現大數據挖掘，積累和分析，企業所有的產品數據、運營數據、供應鏈數據和外部數據都是來自於信息化系統，因此打好信息化基礎就變的尤為重要了，完善信息化基礎，讓數據來源更真實和可靠。
4，便捷高效的大數據分析系統
大數據是一個海量的資源池，甚至如汪洋大海一般讓人望而生畏，那麼這樣一個海量的資源池，企業怎樣才能充分且高效的去吸收它的營養呢？這就需要一個高效率的雲計算系統才能很好的完成這個任務，一個高效的雲計算系統，可以使大數據里的資源合理分配，充分利用，給且的分析研究部門帶來便捷，讓工作效率得到顯著的提升。
在未來大數據將成為最重要的經濟資產，誰掌握了它便是掌握了競爭力，企業應與時俱進，敞開胸懷迎接大數據，重視大數據，利用大數據，在茫茫商海，乘風破浪，駛向遠方。
『伍』 運用管理學中決策的知識分析:大數據時代的到來,給企業決策帶來了哪些挑戰
大數據因為其背後蘊含的價值，被《經濟學雜志》在2017年譽為「新的石油」，數據導向的工作也成為很多人的嚮往之一，特別是數據分析。
『陸』 大數據對企業決策和創新有何影響
大數據復對企業制決策的影響：
大數據簡化了企業決策的程序，使企業在現代市場的激烈競爭中可迅速決策，實施戰略部署與推進，從而爭搶市場戰略制高點，最終在市場競爭中佔有強有力的一席之地。
企業通過收集產品（自身，競品）數據樣本進行分析整理，可以從顧客對產品的滿意程度、使用情況、銷售業績、競品優缺點等屬性進行科學匯總。從而使企業決策更有說服力，和前瞻性。
大數據對企業創新的影響：
更具針對性，能在最短的時間內匯聚數據得出結論，從而推出更具有針對性的產品。縮短消費者從想要買到花錢買的過程（減少用戶在購買過程中考慮的時間）
根據這點，去看大數據企業網站的案例更能得出結論，我推薦幾個較為出名的（排名不分先後純屬個人意見）
1.阿里巴巴 2.華為雲 3.探碼科技
『柒』 管理學 企業利用大數據決策的路徑有哪些
1、大數據決策的風險管控。通過對決策過程中可能出現的法律、內外專環境、發展前景等的大數據分析屬，來降低未來的糾紛風險以及發展風險。
2、大數據決策的企業內外因素的分析。通過企業的內在人力和財務因素的大數據分析，以及國內國際的市場和消費者的大數據分析，避免出現企業的資源危機和客戶危機。
3、大數據決策的創新等的未來及產品的市場佔有率分析。以此來探明產品的創造力和市場方向。
『捌』 利用大數據進行決策，是否有效可行
利用大數據進行決策，肯定有效可行。大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是政府的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。政府部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。政府和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵 如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案 多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐政府、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
實施收益 多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
『玖』 大數據思維與決策的介紹
《大數據思維與決策》是大數據時代的奠基之作，耶魯大學計量經濟學家伊內恩·艾瑞斯早在20世紀末容就洞察到大數據浪潮的到來。本書通過講述各個領域有關大數據分析與決策的經典案例，為讀者解答了一系列關繫到現在與未來的問題，如為什麼谷歌和亞馬遜比你還了解你自己的喜好、醫生如何利用數據分析做出正確診斷、教師是否要摒棄自身創造性為孩子提供精確有效的教育指導，以及政府、法院如何在推動信息公開的同時制定出有益於未來的制度和法案等。希望讀者在閱讀後，可以迅速在信息變革中把握機遇，充分利用大數據分析做出優質決策。《大數據思維與決策》適合企業管理者、投資者、政策制定者、高校相關專業老師與學生等一切想走在互聯網時代前列的人閱讀。