[摘要]在大数据技术飞速发展的背景下，企业正面临由传统管理模式向数字化管理模式转型的紧迫要求。文章以大数据技术为切入点，首先阐述大数据技术与企业管理数字化转型的相关内容，然后分析企业管理数字化转型的现状，接着总结大数据技术驱动下企业管理数字化转型的要点，最后提出基于大数据技术的企业管理数字化转型路径，包括强化顶层设计、建立健全数据管理体系、强化数据质量控制、加强数据安全和隐私保护，旨在帮助企业加快推进管理数字化转型，提高运营效率与核心竞争力。

　　[关键词]大数据技术；企业管理；数字化转型

　　0引言

　　将大数据技术运用到企业管理中，不仅可以提高数据处理与分析效率，还可以为企业决策提供有效支撑。为了在企业管理中高效运用大数据技术，实现管理数字化转型，企业需要制定清晰的战略目标，加强顶层设计，强化人才培养，提供技术支撑，加强数据安全和隐私保护。

　　1大数据技术与企业管理数字化转型概述

　　1.1大数据技术

　　大数据技术作为信息化时代的一项关键技术，具有海量数据存储、数据查询速度快、降低开发成本和数据实时处理等特点，受到了广泛的关注。它涉及数据的获取、存储、加工、分析及可视化等诸多环节。在信息技术快速发展、数据量激增的今天，大数据技术已经成为社会进步、经济发展新的驱动力。企业深度挖掘与分析数据，可以更加准确地掌握市场趋势、客户需求及潜在风险等信息，进而制定出更加准确和高效的管理策略。与此同时，大数据技术对企业产品与服务创新具有强大的支持作用。大数据技术的应用可以为企业提供准确、全面的决策依据，帮助企业更好地了解市场，从而优化产品或服务，增强市场竞争力[1]。

　　1.2企业管理数字化转型

　　企业管理数字化转型是指企业借助数字化技术，全面、系统地改变与重塑业务流程、管理模式及组织架构。它的内涵包括以下几点：一是数字化转型既是一次技术升级，也是一次企业传统经营理念的改革；二是需要企业全面收集数据，并集成与分析数据，用数据来推动管理决策；三是数字化转型需要企业构建开放、协同的生态系统，实现内外部资源的优化配置。

　　在信息技术飞速发展的大环境下，企业管理数字化转型呈现出以下发展趋势：第一，数字化技术和业务流程深度结合，企业主动利用云计算、大数据、人工智能等先进技术重构与优化传统业务流程，从而实现智能化运行；第二，创新客户中心化的服务模式，将客户的需求放在中心位置，基于数据分析结果来提供定制化的服务，旨在为客户提供更加优质的服务[2];第三，使组织结构向扁平化方向转变，突破企业的传统层级结构，构建更灵活、更有效的组织结构。

　　1.3大数据技术与企业管理数字化转型的关联性

　　首先，大数据技术为企业管理数字化转型提供了重要支持。在企业管理数字化转型不断深入的背景下，数据是核心资产。大数据技术凭借强大的数据处理能力可以辅助企业全面、精准地采集、存储、分析与运用数据，从而为企业管理数字化转型提供大量的数据支撑与决策依据。其次，大数据技术可以促进企业传统管理模型向数字化管理模式演变。在企业管理数字化转型中，企业有必要借助大数据技术重构和优化业务流程，从而实现数据驱动管理决策。企业利用大数据技术可以更加精准地把握市场需求、优化产品设计、提高服务质量，进而提升竞争力，增强自身的市场适应能力。最后，大数据技术创新和企业管理数字化转型相互促进。数字化转型给企业带来了更加丰富的数据资源，推动着大数据技术创新与运用。与此同时，大数据技术不断进步，也给企业管理数字化转型带来了更多契机。

　　2企业管理数字化转型的现状

　　第一，战略规划不明确。部分企业在管理数字化转型过程中，没有制定清晰的战略规划，导致转型方向不明确，资源分配不合理，进而影响整体管理水平。第二，缺乏技术与人才的支撑。一方面，企业缺乏技术基础设施来支撑数字化转型深入推进；另一方面，企业缺乏具备数字化技能和思维的人才，无法有效地推动数字化转型工作的开展3]。第三，数据安全与隐私保护问题突出。企业在数据采集、储存、加工及使用等各个环节都需要保证数据的安全性，避免数据泄露与误用。但是，很多企业对数据安全和隐私保护不够重视，数据安全管理力度不够。第四，面临企业文化与员工方面的阻力。企业管理数字化转型不只是技术层面上的改变，还是组织文化、员工思维方式等方面的改变。但是，一些员工在企业管理数字化转型过程中存在积极性不强、参与度不高等问题。与此同时，企业缺乏相应的企业文化来支撑数字化转型。

　　3大数据技术驱动下的企业管理数字化转型要点

　　3.1数据驱动管理

　　首先，数据驱动管理需要企业制定综合的数据采集制度，以保证数据准确、完整。企业通过从市场、客户、供应链以及生产中收集的各种数据，能够建立起海量数据仓库，从而为数据分析与挖掘奠定坚实基础。其次，运用大数据技术深入分析与挖掘数据，并从中抽取有价值的信息。比如，通过大数据分析客户购买行为和消费习惯，企业能够更准确地掌握顾客需求并制定个性化营销策略。同时，数据分析也有助于企业找出经营过程中存在的瓶颈，从而针对性地优化业务流程。最后，数据驱动管理需要企业深度整合数据分析结果和业务流程，以达到数据驱动决策与管理的目的。通过实时监控与反馈，企业能够适时调整运营策略与业务流程，保障业务高效开展与持续改进。

　　3.2智能化决策

　　首先，智能化决策离不开全面、精准的数据。企业要借助大数据技术精准地采集与处理包含市场数据、客户数据及运营数据在内的各种数据，从而为智能化决策提供数据支持。其次，借助数据分析工具与算法，如机器学习、深度学习及其他人工智能技术深入挖掘与分析数据，找出其中潜在的规律与趋势，从而为企业决策提供科学的依据。再次，智能化决策还需要企业建立科学的决策模型和流程。企业要结合业务特点与需求选择适当的决策模型与算法，制定出相关决策流程与标准，以保证决策准确[4]。最后，企业需要结合战略目标和业务实际情况，将智能化决策纳入日常经营与管理，并经过不断实践与优化来提高决策水平与业务效果。

　　3.3开放协同

　　首先，突破内部各部门壁垒，实现信息共享。构建统一的信息平台来实现企业内部各个部门间的信息互通与资源共享，破除“信息孤岛”现象，提高信息利用效率与价值。其次，主动与外部合作伙伴合作，联合开发新的产品、服务和市场。企业可通过构建合作伙伴关系来分享资源，实现互利双赢。再次，开放协同还需要企业营造开放、包容的文化氛围，激励员工主动参与到开放协同实践，激发创新思维，营造开放、包容的组织氛围。最后，强化风险管理与安全保障。在开放协同过程中，企业需要强化数据保护、信息安全管理，保障信息安全、合规利用，杜绝出现数据泄露事件。

　　3.4创新运营

　　首先，利用技术为创新运营提供支持。随着大数据、云计算和人工智能等技术迅猛发展，企业可以借助这些先进技术深度优化内部运营。比如，企业通过大数据分析技术能够更准确地掌握市场需求，并优化产品设计，通过云计算技术能够快速调配与有效利用资源，通过人工智能技术实现智能化决策与自动化管理。其次，以管理思维创新为重点进行创新运营。在管理数字化转型过程中，企业需要摒弃传统的管理思维，树立以客户为导向、数据驱动管理的理念。通过构建开放、协同的组织文化，鼓励员工积极参与创新实践，以此激发出更多的创新活力。最后，开展业务模式创新5]。企业可通过推出平台化、共享化、订阅化等新型业务模式扩大业务范围与收入来源。同时，也可借助数字化技术改造升级传统业务，提高业务发展效率与客户满意度。

　　4基于大数据技术的企业管理数字化转型路径

　　4.1加强顶层设计

　　首先，企业要明确管理数字化转型目标，综合梳理与评价已有的业务流程、管理模式及信息系统等，确定需要完善与优化之处，并以此为基础制定数字化转型的规划，确定各阶段目标、任务及时间表。其次，构建跨部门协同机制，保证管理数字化转型过程中各个部门之间能密切配合和相互支撑。例如，成立管理数字化转型专门领导小组或委员会来协调各项工作。再次，进一步强化技术研究与人才培育。通过引入先进的大数据技术与工具来增强企业数据处理与分析能力，同时加强职工培训，提高其数字化素养与创新能力。最后，建立一套完整的监测与评价机制，实时监测与评价数字化转型进展和成效。通过搜集与分析资料找出问题与不足之处，并适时调整与优化转型策略，以保证转型工作顺利开展。

　　4.2建立完善的数据管理体系

　　第一，明确数据来源与范围，保证收集到的数据能综合反映企业运营管理的各方面情况，包括企业内部各种业务数据、客户数据和市场数据等。第二，制定统一的数据标准与管理规范，保证数据准确、一致，包括数据格式、数据质量监测与评价规范、数据更新与维护机制。第三，建设有效的数据存储与查询系统，快速准确地得到所需的信息数据。第四，预处理数据，如清洗、转换和集成等，将原始数据转换为高质量的数据以便进行分析6]。第五，制定明确的数据治理制度，包括数据所有权管理、数据质量管理、数据安全管理和数据生命周期管理等。在制定制度时，企业需要考虑数据的来源、使用目的、保密等级和共享方式等因素，以确保数据的合规性和安全性。

　　4.3强化数据质量控制

　　首先，建立清晰的数据质量标准，以保证数据收集和使用的各个环节都达到预设质量要求7]。其次，建立数据质量的监控和评估体系，定期进行数据质量的检查、比对和分析，及时发现数据中的问题，并采取适当的措施修正。再次，建立数据质量反馈机制，及时向数据提供者反馈数据质量问题，督促数据提供者从源头上提高数据质量。最后，提高数据质量。利用数据分析工具与方法不断优化数据获取、处理与分析等流程，减少数据质量问题。通过实施这些举措，企业能够有效地提升数据质量，从而为管理数字化转型提供可靠的数据支撑。

　　4.4加强数据安全与隐私保护

　　第一，建立健全数据安全管理制度。建立清晰的数据安全标准，并规范数据采集、存储、传输、利用及销毁等各个环节，以加强数据安全与隐私保护8]。第二，使用先进的数据加密技术。通过加密敏感数据，避免传输数据、存储数据时出现违规获取与篡改的情况。同时，还应定期更新加密算法、密钥管理策略等，以便有效应对安全威胁的变化。第三，强化对数据访问权限的管理，制定合理的访问权限和身份认证机制，保证只有被授权者才能够访问与利用数据。第四，建立数据审计与监控机制，实时监测并记录数据接入与利用情况，及时发现并处理潜在的安全风险。第五，重视员工数据安全意识的培养[9]。定期开展信息安全培训与教育活动，增强员工的数据安全与隐私保护意识。

　　5结束语

　　在管理数字化转型过程中，企业要采取强化顶层设计、建立健全数据管理体系、强化数据质量控制、加强数据安全和隐私保护等措施，保障管理数字化转型工作顺利开展，进而增强企业的竞争力和市场适应能力。

　主要参考文献

　　[1]卢竞攸.基于大数据技术的企业管理数字化转型方法探析[J].现代商业，2023(11):89-92.

　　[2]何涛，杨锟.新时代国有企业管理数字化转型思考[J].中国总会计师，2024(4):53-57.

　　[3]庄骐.数字经济时代企业数字化转型路径研究[J].上海管理科学，2024(2):38-43.

　　[4]李昕宇.数字化背景下企业人力资源管理创新路径研究[J].中小企业管理与科技，2024(7):137-139.

　　[5]刘润榕.数字化转型背景下中小企业管理创新路径研究[J].闽西职业技术学院学报，2024(1):21-25.

　　[6]屠伟军.数字化转型背景下财务管理工作的改进分析[J].当代会计，2021(24):58-60.

　　[7]刘鲲，吕正艳.浅谈数字经济时代企业数据治理的挑战与对策[J].网络安全和信息化，2023(7):7-10.

　　[8]刘润榕.数字化转型背景下中小企业管理创新路径研究[J].闽西职业技术学院学报，2024(1):21-25.

　　[9]马伟豪.A金融公司数据安全管理体系建设研究[D].济南：山东大学，2023.