数字经济背景下大数据驱动制造业企业管理决策优化研究.pdf

6615数字经济背景下大数据驱动制造业企业管理决策优化研究数字经济背景下大数据驱动制造业企业管理决策优化研究于 晅（青岛酒店管理职业技术学院，山东 青岛266100）摘要：数字化时代下，新一代信息技术在和实体经济深度融合中不断创新，促使各行业进行数字化转型，数字经济成为引领社会经济高质量发展的引擎。本文以制造业企业为研究对象，分析了数字经济背景下大数据对于制造业企业的影响以及支持原理，探究了制造业企业利用大数据管理决策中存在的问题，提出了大数据驱动制造业企业管理决策优化的路径，对于制造业企业如何与新一代信息技术深度融合，实现企业自身高质量发展具有非常重要的意义。关键词：数字经济；大数据驱动；制造业；企业管理；决策优化中图分类号：F279.23文献识别码：A文章编号：2095-3771(2023)03-0066-05国际DOI编码：10.3969/j.issn.2095-3771.2023.03.015进入新常态的中国经济，增长需要新动力，经济模式需要转型，行业生态需要升级，此时数字经济作用愈发凸显，在我国“十四五”发展规划中将其定义为改变全球竞争格局的关键力量，提出要不断做大做强做优我国数字经济，数字经济已从社会经济发展的“跟跑”变为“领跑”。数字经济是通过数字化过程发展出的经济形态，在经济系统中数字技术被广泛使用并由此带来了整个经济环境和经济活动的根本变化。数字经济最核心的技术为“云、大、物、智”，在数字经济中要利用云计算能力，用算法去挖掘数据、分析数据，把数据加工成信息，为企业决策奠定基础。现代制造业是现代国家立国之本，是实体经济的主体，是国民经济的支柱，更是国家安全和人民幸福安康的物质基础。然而，随着人口红利的下降，成本逐渐上升、利润被压缩，使传统制造业面临着巨大挑战，竞争愈发白热化。如何转型升级突破发展瓶颈，成为传统制造企业需要解决的至关重要的难题。通过对国内外学者在大数据和制造业企业应用方面的研究进行梳理，总结出学术研究大多集中于分析从大数据驱动企业内外部环境与格局的变化引发企业管理与决策的变革，大数据驱动的技术革新支持管理决策与大数据驱动管理决策优化给企业带来影响等方面进行了一定研究，然而，对于在大数据驱动企业管理决策优化的具体操作相关研究却比较少。本文以制造业企业为研究对象，对大数据驱动制造业企业管理决策优化的具体路径做了研究，为制造业企业如何创造价值的问题提供实践型参考，为制造业企业利用大数据技术优化管理决策提供一定的借鉴。1 大数据对制造企业管理决策的影响决策贯穿于制造企业从生产到流通的全环节，从基层到高层的管理全过程同样需要做出决策，决策在组织内无处不在，而决策正确与否直接关系到制造企业的生存与发展。在数据经济时代背景下，将数据作为制造企业数字化转型过程中的核心驱动要素，让数据发挥商业价值，这就需要制造企业收集与本企业生存和发展相关的信息数据，挖掘数据背后的规律，是做出科学决策的依据。制造企业通过搜集内外部环境数据、同行业竞争对手数据、行业趋势发展数据、市场和客户数据等并进行分析，得出对于企业自身而言重要的信息，并在此基础上实现科学配置资源，帮助制造企业全面实现企业内外数据的整合、分析及其决策的形成、修改和完善。于晅（1983），男，讲师，硕士，研究方向：工商管理、企业管理。集宁师范学院学报/May.2023/No.3671.1 决策依据大数据毕竟下，制造企业管理决策者可以利用大数据技术充分分析企业当前的经营能力、市场环境要求，以数据作为决策的依据，进而做出更加符合企业自身需求的管理决策，改变以往传统决策中以管理决策者自身工作经验作为决策依据的情况。1.2 决策主体传统决策中，决策主体为制造企业的管理层，管理层对企业未来发展做出决策规划，而大数据技术的应用让制造企业的管理决策活动从原本的管理层独立决策模式转变成为全员决策。随着制造企业获取越来越多的数据和有效信息，依赖管理决策者个人经验、能力和担当的决策逐渐减少，基于数据变化分析的自动化决策越来越多，决策的参与者逐渐下沉到企业的中层和基层，下沉至诸如订单预测、营收管理这些更微观的业务场景，这就需要基层员工更多地参与到基于数据收集、分析和决策的活动中来，为制造企业策略制定赋能。基于大数据的全员决策管理能够有效提升企业决策效率和质量，为企业带来更多的经济利润。1.3 决策技术与方法以大数据技术作为决策支持，制造企业可以全面、准确、及时掌握与企业自身相关的信息，实现用数据说话、靠数据决策、依数据行动，增强决策的科学性。制造企业将大数据技术作为驱动业务发展和管理决策的技术和方法，可以实现数据壁垒的攻破，帮助企业高质量发展。2 大数据对制造业企业管理决策支持的原理大数据本身具备5V特征，即量大（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、真实（Veracity）和价值（Value)，大数据通过自身5V特征影响企业的数据管理和知识管理，从决策思维、决策依据、决策主体、决策技术和方法方面，影响制造企业决策模式的改变，推动制造企业决策机制由以往的经验驱动向数据驱动转变。大数据对制造企业管理决策支持的作用主要基于数据、信息、知识到智能之间的层次性联系。如制造企业通过对现实世界及业务活动的事实性记录获取海量基础性数据，经由对数据充分挖掘、整理、分析可以得到用户画像、用户消费模式、用户消费偏好等有用用户及消费信息，并从中发现问题和发展趋势，最终将通过数据挖掘的有用信息转化成为获取效益的能力。大数据决策支持的流程见图1。数据对现实世界及业务活动的事实性记录信息将数据整理为对人而言有意义且有用的格式知识被组织起来用于解决问题的信息智能利用知识获取效益的能力图 1 大数据决策支持的流程图3 制造业企业利用大数据管理决策中存在的问题数字经济已成为高质量发展的新引擎，在此背景下，虽然新一代信息技术促使制造企业管理决策者一定程度上改变了以往以理论为基础、依靠自身工作经验作为决策管理的方式，更多的以数据作为决策的依据，然而来自于自上而下的职位控制的决策方式仍未有效得到改变。制造企业目前在将大数据作为决策依据进行决策方面仍存在一定的问题。数字经济时代下，制造企业产品和业务设计的主要依据应为数据，除了业务层面的决策，组织内部管理决策的可靠依据也应为数据，即决定事物正确与否的最终决定权不是来自于自上而下的权力控制，而是基于组织内部人员所拥有的信息和掌握的数据。3.1 数据治理问题数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由数据治理部门发起并推行，最终目标是68提高数据的利用价值。数据治理本应是企业管理中重要环节，但其重要性目前被严重低估，因为数据治理在于如何让企业已经产生的数据和从市场中挖掘的数据发挥应有的价值，例如：对信息进行有效复用和重塑，让数据的储存、查询、识别和再利用变得更加容易。制造业企业需要建立数据中心，对数据进行收集、组织、并储存，让数据发挥多种作用和价值。数据治理将从数据中挖掘出企业无法预知的价值。因此，数据治理的重要内容就是了解企业已有数据以及数据周期，及时捕获最新数据，以实现内部资源的最优配置，合理组织和储存这些数据，使后续使用和访问更加便利。然而，在制造业企业开展数据治理中存在着不少难点和痛点，表现为数据孤岛问题和治理体系的缺失问题。第一，数据安全是制造业企业利用大数据开展决策前最为重要和关键的问题。大数据背景下隐私泄露影响企业商业安全，企业数据合规监管也日趋严格，但矛盾点在于想要充分发挥数据的价值，数据的流动和共享是必要的，但流动就会引发安全问题，但若数据不流动则会形成数据孤岛。制造业企业一方面要确保数据流动，一方面还要保障数据安全，以使数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。利用隐私保护计算技术可以让制造业企业的核心数据信息避免成为网络攻击的显著目标，减少制造业企业隐私泄露的风险。第二，在数字经济背景下，绝大多数制造企业能够意识到数据对于企业的重要意义和作用，也明确了解数据治理的重要性，但一些企业将数据治理当成项目开展，甚至将其当成“一场运动”。多数企业能够意识到数据治理中数据孤岛的防范，而当孤岛被打破后，意味着数据被打通链接起来，此时数据需要在各个业务系统中流动起来，因为制造企业的各个部门都要使用数据信息，此时就不能从某个时间、空间的节点来进行单点的管理，必须建立一套企业级的数据综合治理体系。然而，仍有部分制造业企业没有建立完善的数据治理体系，这将会造成数据驱动的决策执行效率低下。3.2 知识产权保护问题保护知识产权一直是制造业企业非常关注的问题。进入大数据时代，制造业企业更加关注创新，不断加强知识产权保护。对于制造业企业而言，如果研发新产品的知识产权不能得到有效的保护，当新产品投放市场后，行业内的同类企业就容易争相效仿，那么即使是新产品在市场中得到了广泛认可，企业也没有办法从中获取创新红利。事实证明，知识产权保护的程度越高越有助于创新，然而，数字经济背景下，大数据和制造业企业深度融合，使得制造业企业在知识产权保护问题中遇到了新的困境，具体表现为以下几点：（1）扩大了知识产权涵盖范围。大数据区别于个人数据信息，个人数据信息是大数据分析的基础，而大数据是通过理论知识对个人数据信息进行科学的分析处理而形成的，然后通过劳动理论形成了知识产权。大数据相关的知识产权就包括数据库所有权、商业秘密、操控分析数据的软件、商业模式、数据产品。（2）加大了保护知识产权的难度。大数据和知识产权保护在本质上而言是冲突的。大数据的特点是数据共享，代表的是绝大多数人的利益，是公权的一种，而知识产权具有垄断性，代表的是个体利益，是私权，因此二者代表的利益是对立冲突的。数字经济时代，由于数据开放共享的特点，企业获取知识产权相关数据是非常容易的，加之大数据的运算方法，从而加大了知识产权保护的难度。3.3 人才管理问题制造业企业管理中人才培养及管理对于推动企业发展、提升企业决策力是至关重要的。随着大数据技术发展日新月异，制造业企业的发展需要人才的引领，这就使得企业对于所需人才的标准也提出了更高的要求。然而，现如今制造业企业所需的人才相当匮乏，尤其是数字化人才匮乏，具体表现为以下两点：一方面缺乏高技能人才，尤其是工业软件、智能制造等重点领域的高技能人才缺口较大；另一方面缺乏复合型人才。由于制造业企业的业务、技术以及经营管理都需要数据分析人才，且大数据分析需要相关人员具备计算机、统计学、数学等方面的知识，因此，制造业企业需要的人才不仅具有较强的专业技能而且具备数据分析处理能力的复合型人才，且近年来对复合型人才的需求急剧增加。但现实情况是，这样的复合型人才在市场中是相当匮乏的。694 数据驱动对制造业企业管理决策的优化路径4.1 树立数据质量风控观念以及数据整合意识数据作为制造业企业的重要资产，其质量的高低在制造业企业管理决策起着至关重要的作用。为了保证企业所收集的数据是真实准确的，就要让企业上下树立数据质量风控观念，这样就可以从源头上保证数据的质量。与此同时，还要注重企业数据的整合意识。大数据是全面的数据，不是数据孤岛。制造业企业可以充分整合数据，不仅要重视内部数据的获取，而且要善于整合外部数据，把大数据和制造业企业进行深度融合，对技术、制度、管理模式等进行创新，建立数字化的供应和服务平台，从而让大数据在制造业企业管理决策中更好地发挥作用。4.2 加大对数据资产和相关知识产权的保护工作制造业要想在大数据驱动下实现数字化转型，就需要在充分利用大数据技术的基础上对企业的创新能力、研发能力等方面不断的提升，且拥有自主的知识产权。与此同时，要加大对大数据资产以及相关知识产权的保护工作。在我国，制造业企业的核心技术还是比较依赖于西方发达国家，比如核心元器件、高端设备、关键材料等，这说明我国的制造业企业自主创新的能力还有所欠缺，更不用提知识产权保护。因此，制造业企业在应用大数据技术的同时，应加强自主创新能力，不断加强知识产权保护。数字经济时代，数据生产信息，信息改变决策，决策影响生产力。通过大数据驱动激发制造业企业的创新力。不仅如此，制造业企业的创新发展需要长期的政策支持以及大量的资金投入，要想突破技术壁垒，对技术进行创新研究，优化生产制造，决不能急功近利，必须要做好打持久战的准备，以积极的姿态持续推动“大众创业、万众创新”的进程，发扬制造业企业研发端人才的工匠精神，发挥协同作用和研发的价值，实现研发决策优化。4.3 建立数字化人才体系，完善数字人才培养机制随着全球经济形势和疫情的影响，制造业企业数字化转型迫在眉睫。新趋势、新业态、新需求让企业数字化转型在国家政策的鼓励下成为浪潮之巅，同时也在不断倒逼企业数字化转型升级。但转型之路并不平坦，不能一蹴而就，这就需要制造业企业建立数字化人才体系，提升数字转型效率，实现大数据驱动决策的高质量。数字化人才体系包括数字化管理人才、数字化专业人才和数字化应用人才。数字化管理人才的培养方面，制造业企业可与本地区高等院校联合开展企业领导层的数字化发展培训，培养自身企业管理者数商，提升企业经营管理人员素质；数字化专业人才方面，制造业企业可以大力引培高端数字人才，引进基础软件、工业制造软件、高端芯片等领域及大数据区块链、人工智能、量子通信等前沿领域人才；数字化应用人才方面，培养壮大复合型数字工匠队伍，建立制造业企业数字工匠智库，加强对应用型数字人才的职业技能培训，培养既精通本行业专业技能又掌握数字技能的数字工匠和新型卓越工程师。以此在大数据驱动下，建立数字化人才体系，完善数字人才培养机制，这样可以有效提高制造业企业数据的转化效率。5 结论从长远来看，大数据对制造业企业能在数字时代的转型发展中做出有利决策起到了举足轻重的作用，制造业企业的管理决策会因为大数据驱动而发生巨大的变化。对于制造业企业而言，利用大数据驱动优化管理决策的有效途径有：一是树立数据质量风控观念以及数据整合意识；二是加大对数据资产和相关知识产权的保护工作；三是建立数字化人才体系，完善数字化人才培养机制。总之，在数字经济时代，大数据不仅是一种分析技术，更是一种管理理念的创新，是企业一笔非常重要的资产。本文在数字经济背景下制造业企业如何利用大数据优化管理决策，从而为制造业企业如何利用大数据为企业优化管理决策的问题提供理论型的思考。制造业企业应该合理利用大数据技术，充分挖掘大数据的价值，为企业运营的各个环节提供服务。(下转第 75 页)75The Realistic Dilemma and Path Optimization of Comprehensive Budget Management Appliedto Energy Enterprises A Case Study of Enterprise JZHANG Gui-jie(School of Accounting,Dalian University of Finance and Economics,Dalian,Liaoning,116023)Abstract:As a scientific and effective modern enterprise management system,comprehensive budget management isnot only conducive to the realization of enterprises resource allocation and prevention of enterprises business risks,but alsoconducive to the realization of enterprises strategic objectives and the improvement of enterprises internal management level.In view of the problems existing in the process of comprehensive budget management in J,such as imperfect managementorganization system,low level of preparation,inadequate implementation and unfulfilled evaluation and incentivemechanism,this enterprise seriously restricts its comprehensive budget management function and also hinders its deepeningreform.Therefore,on the basis of earnestly summing up the current problems,through on-the-spot investigation,thecorresponding optimization paths are summarized,namely,perfecting the system construction of comprehensive budgetmanagement,perfecting the compilation method,enhancing the implementation and perfecting the assessment mechanism.At the same time,we should also ensure the implementation of comprehensive budget management in J from theenvironmental level and the system level.Key words:comprehensive budget;enterprise management;business risk;Enterprise J(上接第 69 页)参考文献：1荆文君,孙宝文.数字经济促进经济高质量发展:一个理论分析框架J.经济学家,2019,(2):66-73.2吕明元,麻木宵.以数字化推动传统产业升级N.经济日报,2021-03-17(10).3程宏亮.数据驱动助推智能制造转型升级J.软件和集成电路,2021,(5):72-73.4李红.大型企业数字化转型路径“四重奏”N.中国信息化周报,2021-04-19(14).5陈国青,曾大军,卫强,等.大数据环境下的决策范式转变与职能创新J.管理世界,2020,(2):95-105.6张海晏.中小企业数字化转型之思考J.统计与管理,2021,(6):73-76.7张鹏.数字经济的本质及其发展逻辑J.经济学家,2019,(2):25-33.Research on Management Decision Optimization of Manufacturing Enterprises Drivenby Big Data under the Background of Digital EconomyYU Xuan(Qingdao Vocational and Technical College of Hotel Management,Qingdao,Shandong,266100)Abstract:In the digital age,the new generation of information technology is constantly innovating in the deepintegration with the real economy,which promotes the digital transformation of various industries,and the digital economyhas become the engine leading the high-quality development of social economy.Taking manufacturing enterprises as theresearch object,this paper analyzes the influence and supporting principles of big data on manufacturing enterprises underthe background of digital economy,explores the problems existing in the management decision-making of manufacturingenterprises by using big data,and puts forward the path to optimize the management decision-making of manufacturingenterprises driven by big data,which is of great significance for manufacturing enterprises to deeply integrate with the newgeneration of information technology and realize their own high-quality development.Key words:digital economy;big data-driven;manufacturing;enterprise management;decision optimization