1. 為什麼大數據對企業管理是重要的

企業的大數據管理分為兩個方面：

第一是企業自身的數據管理：

例如企業的客戶，產品，銷售，庫存等數據

第二個是企業的外部信息數據：

這方面的數據包括產品服務的評價，情報信息，行業信息的收集等。

2. 大數據對投資管理的影響

正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就
是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢
一方面，
金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；
另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。

總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展
帶來重要機遇。

首先，
大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境
下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。

其次，
大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。
此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，
大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業
務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。
目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、
納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。
一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。

3. 大數據和知識管理的關系

大數據讓信息化建設工作的成果以最直觀的形式呈現在人們面前，幫助企業將抽象的數據更為具象的提取並表現，以可視化的方式展現大數據。除和信雲桌面的終端、伺服器等計算機設備信息匯總外，還可以對接各類企業級MIS 、OA / 市政民生系統的資料庫形成大數據中心。通過智能演算法將千萬級的關聯記錄或無關聯記錄匯聚為關系型數據表，可按指令查詢匯總出最具價值的數據。
全球（全國）型企業機構可在全景大地圖中最直觀的了解各個（地區）機構、各樓宇、各房間的計算機分布，終端或設備（感測器）的使用，幫助企業更直觀的了解到設備投放後的實際情況。全國到各省、地市、縣，按行政區隸屬管轄劃分分管許可權，每個區域的管理員可在自己管轄范圍內了解數據。
大數據分析平台可以計算不同區域終端（設備或物件）投放後的實際情況，比如不同操作系統、不同應用應用軟體的實際使用率。這些數據可以作為管理層在下一期投放設備時調整方向的參考依據。

4. 大數據對於管理理論與實踐的影響

大數據對企業管理的影響：
1.大數據對企業管理思想的影響
大數據時代的來臨改變了企業的內外部環境，引起了企業的變革與發展。企業越來越智能化，管理實現了信息化。企業中的數據收集、傳輸利用需要現代管理思想的支撐。
大數據環境下的企業管理應當以人為本，在實踐的基礎上運用現代信息化技術，採用柔性管理，將數據當做附加資產來看待。企業運營離不開數據的支撐，企業管理當中如果不能夠深刻認識到大數據的重要性，僅僅以公司短期盈利作為目標，是缺乏戰略性的思考。有效的利用數據分析結果，提前進行預測，抓住市場先機、顧客需求，就能主動贏得市場，才能在企業管理與銷售業績上創造出更大的財富。
2.大數據對企業管理決策的影響
大數據背景下數據的分析利用是企業決策的關鍵。首先，大數據的決策需要大市場的數據。基於雲計算的大數據環境影響到企業信息收集方式、決策方案選擇、決策方案制定和評估等決策實施過程，對企業的管理決策產生影響。大數據決策的特點體現在數據驅動型決策，大數據環境下的管理決策對於企業不僅是一門技術，更是一種全新的決策方式、業務模式，企業必須適應大數據環境對管理決策的新挑戰。
其次，大數據對決策者和決策組織提出了更高的要求。大數據時代改變了過去依靠經驗、管理理論和思想的決策方式。管理決策層根據大數據分析結果發現和解決問題、預測機遇與挑戰、規避風險。這就要求決策層具有較高的決策水平。由於大數據背景下需要企業全員的參與，動態變動環境下，決策權力更加分散才有利於企業做出正確的決策。這就要求企業的組織更加趨於扁平化。
3.大數據對企業人力資源管理的影響
人力資源是企業中最寶貴的資源，是企業創造核心競爭力的基礎。基於大數據技術，企業將大大提高人力資源管理的效率和質量。有效的加快人力資源工作從過去的經驗管理模式向戰略管理模式的轉變。
公司從員工招聘到績效考核與培訓，積累了大量的各類非線性數據，這些數據都是無形的資產，利用大數據技術，將這些數據進行整合分析利用，能夠為企業帶來巨大貢獻。首先，在員工招聘上，只需將單位用人要求與員工各項能力數據相匹配，結合人力資源招聘的經驗，便可輕松選出符合要求的員工。其次，在績效考核上，進行標准化管理，將員工日常的各類數據進行分析，設定等級標准，即可得出客觀公正的考核結果。這大大排除了績效管理的主觀性與不全面性。最後，根據大數據的分析結果，針對不同員工區別培訓，更有效率的提高了培訓水平。
4.大數據對企業財務管理的影響
大數據使財務管理的模式和工作理念顛覆性的改變。首先，財務管理更加穩健。公司將各類財務數據在大數據技術下進行發掘，提純出更多有用的財務信息，及早的發現財務風險，為管理決策者提供重要的決策依據，做出正確的決斷。其次，財務數據的處理更加及時高效。財務數據在企業日常運營當中舉足輕重，企業的各項交易都依賴於財務數據的分析，企業基於大數據，通過對財務數據的分析和處理，能夠改進財務管理工作的運行模式，並且是有效率的，企業資金資本運作成本降低和壓縮了，利潤相應提高了。企業資源最豐富的積累，最基礎的財務數據，通過大數據技術進行對財務數據，整理和分析，實現了企業價值增值。
總結：

大數據時代對企業的管理提出了更高的要求。信息化時代下企業每天都在產生大量的數據，大數據時代下，這些數據影響著企業管理的方方面面，它改變著企業的管理思想與管理模式，使企業的決策更加准確高效，使人力資源管理工作更便捷，使企業財務管理穩健、績效考核客觀公正，企業管理中應加強收集分析利用這些數據，確保數據的准確與安全防護。將傳統經驗、理論管理與大數據管理決策想結合，適應時代發展，將企業做大做強。

5. 大數據對應用性能管理至關重要

大數據對應用性能管理至關重要
關於大數據方法是否與應用性能管理（APM）有關，目前仍存在某些爭論。一些專家表示，即使沒有大數據方法，復雜的分析和采樣數據也足以應對監測和診斷。而事實上，APM不僅具備監測與警報功能，還可幫助用戶了解和提升應用性能。大數據方法提供的完整且正確的數據和分析功能可以幫助用戶不斷提升應用性能。

大數據的主要作用是在無需提出假設，只需設計采樣策略，並通過實驗來測試一組理論的情況下獲得直接信息。這種通過大數據方法來了解問題的全貌，並由此得到完整且正確分析數據的方式，消除了這一過程中的采樣或選擇偏差。任何一個時點采樣、過濾或匯聚的數據，得到的結果都僅代表真相的一小部分。
在現實中，一些性能問題經常干擾應用的運行，大數據方法則可幫助IT人員更有效地分解和克服長尾問題。大數據使性能分析不再模稜兩可。在缺乏精確數據的情況下，性能分析會引發猜測並產生誤導。所以，學會剔除不相干因素也同樣重要。在進行分析時，IT團隊經常會在沒有詳細取證的情況下試圖使用既有知識，比如「我們上次遇到的性能問題是關於日誌代碼的」並頻繁導致方向性錯誤。但有了大數據，我們就可以很快知道「這不是日誌代碼問題」，因為在沒有記錄日誌代碼的前提下我們捕獲了所有內容，不必在此浪費時間和精力。
間歇性性能問題通常是最難診斷的，因為IT人員難以發現問題根源，沒有故障回溯功能，缺少發現問題的機會，在這些長期存在的問題中，其環境也在發生變化。大數據方法則可幫助IT人員快速診斷問題。大數據方法無需預先了解故障情況，因為診斷數據已被全面記錄在案。同樣，無論問題何時發生以及環境如何變化，取證數據都隨時可用。
大數據方法在診斷雲、虛擬化或容器化環境中的問題時非常有效。在這些短暫的應用環境中，應用基礎設施不斷變化，導致觸發/采樣方法在組件生效和失效時丟失狀態變化。
了解用戶群體對於了解全球性能趨勢信息非常重要，但若不完全了解步驟，有時則會導致嚴重的性能問題。單個用戶操作可能會導致整個應用出現性能問題，大數據方法則可以確保所有取證數據均可用於還原「事故現場」。
取證探查是APM大數據的優勢之一，IT人員甚至可以發現一些以前未被發現的問題。通常，豐富的歷史交易細節或高解析度環境數據會揭示完全無法預見的行為及用戶如何使用或破壞應用的極端狀況。我們不僅能利用大數據進行監測和診斷，還能有條不紊地減少性能膨脹。深度性能數據的可用性使我們能夠專注於持續提升性能。
應用會隨著新功能的發布而不斷變化，並導致技術和性能問題不斷積累。隨著時間的推移，一個性能良好的應用也開始變慢。大數據則有助於了解哪些應用組件佔用了大量時間，並將主要精力用於優化性能。
企業永遠不會在完全隔離的情況下設計，構建或運行應用。而某些情況下，不同應用可能會共享系統、網路或基礎設施。在其他情況下，應用可能會共享通用函數庫，數據或API。共享組件或資源雖然有許多好處，但也會常常導致性能問題影響多個應用。
大數據方法能幫助應用支持團隊在整個應用環境中發現性能問題及其運行模式，而不僅僅是單個應用組件。一旦在單個應用中發現問題，大數據分析方法就會幫助查找具有相同問題或存在風險的其他應用。
當關鍵應用出現性能問題時，其原因可能是質保測試未通過或生產環境大不如前。IT人員會分析問題並提出建議。一方面，可以發現分流工作能否成功在很大程度上取決於取證數據的質量，缺乏證據會使團隊分裂。另一方面，完整且准確的取證數據消除了模稜兩可的情況，有利於凝聚團隊，更快地找到解決方案。

6. 大數據給我們的管理活動帶來什麼挑戰

一、大數據時代網路輿情管理面臨的新形勢，大數據意味著人類可以分析和使用的數據大量增加，有效管理和駕馭海量數據的難度不斷增長，網路輿情管理面臨全新的機遇和挑戰。
二是信息選擇性傳播的挑戰。網上數據無限性和網民關注能力有限性之間的矛盾，加劇了社會輿論的「盲人摸象」效應。
三是輿論話語權分散的挑戰。大數據時代各類數據隨手可得，越來越多的機構、個人通過數據挖掘和分析得出的各種結論會不脛而走，有效管理輿情的難度越來越大。

7. 大數據管理與應用難學嗎跟大數據技術哪個更難學

看你想更深入學習，還是只是管理大范圍的那種，你想想大數據管理的主要是應用，然後范圍這些就比較廣，然後呢他就沒有那麼深入，只要你會用啊，然後會用它管理一些東西就可以了，但是大數據的技術是必須要深入研究的。