1. 为什么大数据对企业管理是重要的

企业的大数据管理分为两个方面：

第一是企业自身的数据管理：

例如企业的客户，产品，销售，库存等数据

第二个是企业的外部信息数据：

这方面的数据包括产品服务的评价，情报信息，行业信息的收集等。

2. 大数据对投资管理的影响

正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就
是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势
一方面，
金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；
另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。

总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展
带来重要机遇。

首先，
大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境
下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。

其次，
大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。
此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。
第三，
大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业
务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。
目前，先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、
纳税和信用记录等，对客户行为进行全方位评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。
当然，也必须看到，金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。
一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化，客观上降低了行业准入门槛，非金融机构更多地切入金融服务链条，并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式，无法充分发挥自身潜力，反而可能处于竞争下风。

3. 大数据和知识管理的关系

大数据让信息化建设工作的成果以最直观的形式呈现在人们面前，帮助企业将抽象的数据更为具象的提取并表现，以可视化的方式展现大数据。除和信云桌面的终端、服务器等计算机设备信息汇总外，还可以对接各类企业级MIS 、OA / 市政民生系统的数据库形成大数据中心。通过智能算法将千万级的关联记录或无关联记录汇聚为关系型数据表，可按指令查询汇总出最具价值的数据。
全球（全国）型企业机构可在全景大地图中最直观的了解各个（地区）机构、各楼宇、各房间的计算机分布，终端或设备（传感器）的使用，帮助企业更直观的了解到设备投放后的实际情况。全国到各省、地市、县，按行政区隶属管辖划分分管权限，每个区域的管理员可在自己管辖范围内了解数据。
大数据分析平台可以计算不同区域终端（设备或物件）投放后的实际情况，比如不同操作系统、不同应用应用软件的实际使用率。这些数据可以作为管理层在下一期投放设备时调整方向的参考依据。

4. 大数据对于管理理论与实践的影响

大数据对企业管理的影响：
1.大数据对企业管理思想的影响
大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与发展。企业越来越智能化，管理实现了信息化。企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。
大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的基础上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当做附加资产来看待。企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。
2.大数据对企业管理决策的影响
大数据背景下数据的分析利用是企业决策的关键。首先，大数据的决策需要大市场的数据。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。大数据决策的特点体现在数据驱动型决策，大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。
其次，大数据对决策者和决策组织提出了更高的要求。大数据时代改变了过去依靠经验、管理理论和思想的决策方式。管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、规避风险。这就要求决策层具有较高的决策水平。由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。这就要求企业的组织更加趋于扁平化。
3.大数据对企业人力资源管理的影响
人力资源是企业中最宝贵的资源，是企业创造核心竞争力的基础。基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。
公司从员工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大贡献。首先，在员工招聘上，只需将单位用人要求与员工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的员工。其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将员工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。最后，根据大数据的分析结果，针对不同员工区别培训，更有效率的提高了培训水平。
4.大数据对企业财务管理的影响
大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。首先，财务管理更加稳健。公司将各类财务数据在大数据技术下进行发掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。其次，财务数据的处理更加及时高效。财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改进财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资本运作成本降低和压缩了，利润相应提高了。企业资源最丰富的积累，最基础的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据，整理和分析，实现了企业价值增值。
总结：

大数据时代对企业的管理提出了更高的要求。信息化时代下企业每天都在产生大量的数据，大数据时代下，这些数据影响着企业管理的方方面面，它改变着企业的管理思想与管理模式，使企业的决策更加准确高效，使人力资源管理工作更便捷，使企业财务管理稳健、绩效考核客观公正，企业管理中应加强收集分析利用这些数据，确保数据的准确与安全防护。将传统经验、理论管理与大数据管理决策想结合，适应时代发展，将企业做大做强。

5. 大数据对应用性能管理至关重要

大数据对应用性能管理至关重要
关于大数据方法是否与应用性能管理（APM）有关，目前仍存在某些争论。一些专家表示，即使没有大数据方法，复杂的分析和采样数据也足以应对监测和诊断。而事实上，APM不仅具备监测与警报功能，还可帮助用户了解和提升应用性能。大数据方法提供的完整且正确的数据和分析功能可以帮助用户不断提升应用性能。

大数据的主要作用是在无需提出假设，只需设计采样策略，并通过实验来测试一组理论的情况下获得直接信息。这种通过大数据方法来了解问题的全貌，并由此得到完整且正确分析数据的方式，消除了这一过程中的采样或选择偏差。任何一个时点采样、过滤或汇聚的数据，得到的结果都仅代表真相的一小部分。
在现实中，一些性能问题经常干扰应用的运行，大数据方法则可帮助IT人员更有效地分解和克服长尾问题。大数据使性能分析不再模棱两可。在缺乏精确数据的情况下，性能分析会引发猜测并产生误导。所以，学会剔除不相干因素也同样重要。在进行分析时，IT团队经常会在没有详细取证的情况下试图使用既有知识，比如“我们上次遇到的性能问题是关于日志代码的”并频繁导致方向性错误。但有了大数据，我们就可以很快知道“这不是日志代码问题”，因为在没有记录日志代码的前提下我们捕获了所有内容，不必在此浪费时间和精力。
间歇性性能问题通常是最难诊断的，因为IT人员难以发现问题根源，没有故障回溯功能，缺少发现问题的机会，在这些长期存在的问题中，其环境也在发生变化。大数据方法则可帮助IT人员快速诊断问题。大数据方法无需预先了解故障情况，因为诊断数据已被全面记录在案。同样，无论问题何时发生以及环境如何变化，取证数据都随时可用。
大数据方法在诊断云、虚拟化或容器化环境中的问题时非常有效。在这些短暂的应用环境中，应用基础设施不断变化，导致触发/采样方法在组件生效和失效时丢失状态变化。
了解用户群体对于了解全球性能趋势信息非常重要，但若不完全了解步骤，有时则会导致严重的性能问题。单个用户操作可能会导致整个应用出现性能问题，大数据方法则可以确保所有取证数据均可用于还原“事故现场”。
取证探查是APM大数据的优势之一，IT人员甚至可以发现一些以前未被发现的问题。通常，丰富的历史交易细节或高分辨率环境数据会揭示完全无法预见的行为及用户如何使用或破坏应用的极端状况。我们不仅能利用大数据进行监测和诊断，还能有条不紊地减少性能膨胀。深度性能数据的可用性使我们能够专注于持续提升性能。
应用会随着新功能的发布而不断变化，并导致技术和性能问题不断积累。随着时间的推移，一个性能良好的应用也开始变慢。大数据则有助于了解哪些应用组件占用了大量时间，并将主要精力用于优化性能。
企业永远不会在完全隔离的情况下设计，构建或运行应用。而某些情况下，不同应用可能会共享系统、网络或基础设施。在其他情况下，应用可能会共享通用函数库，数据或API。共享组件或资源虽然有许多好处，但也会常常导致性能问题影响多个应用。
大数据方法能帮助应用支持团队在整个应用环境中发现性能问题及其运行模式，而不仅仅是单个应用组件。一旦在单个应用中发现问题，大数据分析方法就会帮助查找具有相同问题或存在风险的其他应用。
当关键应用出现性能问题时，其原因可能是质保测试未通过或生产环境大不如前。IT人员会分析问题并提出建议。一方面，可以发现分流工作能否成功在很大程度上取决于取证数据的质量，缺乏证据会使团队分裂。另一方面，完整且准确的取证数据消除了模棱两可的情况，有利于凝聚团队，更快地找到解决方案。

6. 大数据给我们的管理活动带来什么挑战

一、大数据时代网络舆情管理面临的新形势，大数据意味着人类可以分析和使用的数据大量增加，有效管理和驾驭海量数据的难度不断增长，网络舆情管理面临全新的机遇和挑战。
二是信息选择性传播的挑战。网上数据无限性和网民关注能力有限性之间的矛盾，加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。
三是舆论话语权分散的挑战。大数据时代各类数据随手可得，越来越多的机构、个人通过数据挖掘和分析得出的各种结论会不胫而走，有效管理舆情的难度越来越大。

7. 大数据管理与应用难学吗跟大数据技术哪个更难学

看你想更深入学习，还是只是管理大范围的那种，你想想大数据管理的主要是应用，然后范围这些就比较广，然后呢他就没有那么深入，只要你会用啊，然后会用它管理一些东西就可以了，但是大数据的技术是必须要深入研究的。