工业企业大数据案例范文第1篇

工业企业迎战工业4.0的两大利器“智能制造”“大数据”

在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国GE提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业、激发生产力的关键技术。在我国提出的《中国制造2025》中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。无论是工业4.0、工业互联网还是《中国制造2025》，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，大数据是引擎。

制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具有多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性，主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈。

大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可，它通过技术创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。

基于云平台构建的制造企业的大数据的意义

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

智能维保等服务。

设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。

客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。

技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。

节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。

数网星-短期收益

省钱、省事、省心

集中化管理 实时监控 远程运维

数网星-长期收益

精益数据、智胜未来

售后服务快速响应产品预测性维护。

实现多层次产品设计，加速改进产品更迭。

设备运行过程中节约能耗，提高能效。

远程访问安全简便

一、实现智能生产

在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。

具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。

过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。

此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。

二、实现大规模定制

大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。 北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。

“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。

实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。

消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。

消费需求的个性化，要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式，对消费需求所产生的海量数据与信息进行大数据处理与挖掘。同时，在进行这些非标准化产品生产过程中，产生的生产信息与数据也是大量的，需要及时收集、处理和分析，以反过来指导生产。 北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出高品质的个性化产品。可以说，大数据构成新一代智能工厂。

智能工厂中的大数据，是“信息”与“物理”世界彼此交互与融合所产生的大数据。大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。在以往传统的制造业生产管理的信息数据基础上，通过物联网等带来的物理数据感知，形成“工业4.0”时代的生产数据的私有云，创新了制造业企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新，给制造业企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。

工业企业大数据案例范文第2篇

柳州化肥厂车间在检修碳化尾气二次分离器时，因胶管上楼用的麻绳被拉断，胶管掉下将一名参加检修的操作工打死。

事故经过：该车间的碳化尾气二次分离器母液回收胶管被堵塞。当天下午，趁合成临时停车的机会，车间安排当班操作工陈某等二人将胶管卸下楼进行疏通，至11时许，车间工艺员找来一根约直径8毫米旧三股麻绳给陈某吊胶管上四楼用(胶管直径50毫米，长29米，胶管的一端待有一个直径50毫米*12毫米的小法兰)。吊胶管时，值班长和另一名操作工在四楼拉绳子，陈在一楼用手托着胶管往上送，当胶管拉到12米高时(离地面约

1.5米)，因胶管较重，麻绳被拉断，胶管掉下，陈因躲闪不及被打中右前额，当即钟起一个3公厘的血泡，但陈仍坚持工作，到下午感到不舒服才送厂职工医院，后出现呕吐、四肢冰冷抽蓄，昏迷，厂即转送柳州地区医院，诊断为继发性脑挫伤，硬模外出血，即施行手术抢救，到12月10日，因伤情恶化死亡。

主要原因分析：此事故主要是思想麻痹造成的，布置任务时没有同时布置安全，旧麻绳经过四人之手，竟无一人检查其是否安全可靠，同时，当胶管吊离地面后，陈仍然展在其正下方，被掉下的胶管打中。 防范措施：(1)加强安全教育，树立安全第一思想，在布置任务时要同时落实安全防范措施。(2)吊装作业，事先应所需用具绳索进行检查，消除隐患。

2. 物体打击伤害事故：

临桂氮肥厂造气车间拉煤工赵某，被掉下的吊车滑轮打死。

晚上十时十三分，值班维修钳工胡某到造气三楼准备试开刚维修好的1#电动葫芦，胡站在平台上用手拉吊车钢丝绳往上提滑轮时，因滑轮自行倒转，偏心锁卡张开，滑轮脱开钢丝绳掉下，砸中正在一楼坑内清灰的拉煤工赵某的左太阳穴至重伤经抢救无效于六月四日死亡。同时工作的另一拉煤工也被砸中背部受轻伤。 由于吊车修理平台正对坑上方，因此，在事故前，厂值班调度员曾告诉赵某等人：三楼上有人在修理吊车葫芦，在没有修好以前，不准到煤坑边张望或下煤坑清灰，以免出事伤人。但仅隔一小时后，赵等两人在没有得到三楼通知的情况下，就下煤坑清灰。

主要原因分析：一是现场安全管理不落实;二是赵某等人违反现场纪律。

防范措施：加强现场安全管理。凡有高处作业有落物伤人危险时，应在危险区域悬挂临时警示牌或设置障碍，防止人员进入，防止事故发生。

3、螺旋输送机伤害事故：

鹿寨化肥厂型焦车间女工朱某被螺旋输送机绞死。

事故经过：螺旋输送机操作工朱某上零点班时迟到，没有赶上交接班。朱到车间后，副班长告诉朱：中班交班时说螺旋输送机堵了两次料。朱上岗位立即开机，并手持一节园钢去清理机槽内的堵煤。在清理时，园钢被绞龙叶片卡住变形并随绞龙旋转，朱用力抽不出反被拉倒跌在机槽上，右臂被绞龙轧断两节，全身随绞龙往前移动了1.5米，颈部动脉被割破8cm而当场死亡。

原因分析：此事故的主要原因是朱违章作业，未停机就去清理料槽，导致了事故的发生。

防范措施：加强安全教育，严格安全操作规程，在未停机情况下，严禁对转动部位进行任何维修和清理工作，同时应在岗位的显要部位悬挂相应的安全警示牌，随时提醒工人注意，防止事故发生。

4、电焊机触电事故

玉林地区化肥厂电焊工刘某在作业中触电死亡。

事故经过：某年九月十六日下午，厂生活开水锅炉漏水，行政科安排电焊工麦某带徒弟刘某及水电工、司炉工等四人在中班加班抢修。准备工作就绪后，十七日零时三十分，由刘一人钻到炉底焊补，过了不久，麦等三人便离开岗位到食堂看炊事员做包子。至凌晨一时许，刘出来找麦，但麦已回家拿开水，刘又独自继续工作。麦拿开水回来后、即到食堂帮做包子，至一时二十分，水电工李某听不到电焊机声、就走到开水炉看，发现刘躺在炉底呼叫不应，即告诉麦，麦出来先拉下焊机开关，然后把刘玖出，但因触电时间过久而死亡。 原因分析：电焊机使用时间过久，线圈绝缘老化破坏，输出电压达155V，(正常空载电压60-80V,工作电压30V),同时焊把电缆绝缘也因老化多处剥落，铜芯裸露，因当时天气较热，刘未穿戴劳保用品，造成触电死亡。 防范措施：

1、对焊机应妥善保管，并定期检查和测试，凡不符合技术要求的及时维修或更新。

2、为防止机壳带电和变压器高压窜低压造成触电事故，焊机外壳及二次侧应接地(或接零)。

3、移动式电焊机的电源线应按临时线进行管理。在危险环境中(锅炉房、化工生产车间、容器、管道内和金属构架)，焊接时应采取相应的安全措施，并做好个人防护。

5、违章焊接着火事故

贵县氮肥厂煤球车间配料工蒙某用电焊机焊接压球岗位铁架时，焊渣溅到旁边操作台上一个盛有半盆洗零件用汽油的脸盆内，引起着火，在场的车间指导员见状，急将脸盆捧起拿走，但因手被烫，盆子掉了下来，汽油泼在蒙的身上燃烧，蒙惊慌急跑，又踢翻了另一个盛有汽油的脸盆，火越烧越大，蒙仍边跑边拍身上的火，此时，一位工人急跑上去将蒙绊倒，用一个装石棉的麻袋压在蒙身上将火扑灭，蒙被烧成重伤。

事故教训：

1、这是一起违章作业事故。在非固定动火区动火，都应办理动火手续，动火前，应将场地周围的易燃可燃杂物清理干净，并配备消防器材，动火结束后，应对现场进行检查，确认没有余火后方可离开。

2、不准用汽油清洗设备和零件。

6、炉膛喷爆事故

融水氮肥厂司炉工韦某在处理沸腾锅炉炉膛结疤时，发生炉膛喷爆被烧成重伤。

事故经过：上一班因炉膛高温结疤没有处理，停炉交班。鼓风机，引风机都已停下，炉门关闭。韦接班后，为了抢时间开炉，就打开炉门用钢钎撬疤块，引起炉膛喷爆，气浪将韦冲出六米远，因韦只穿一条短内裤工作，被烫重伤。

原因分析：锅炉停炉后，炉门关闭，使炉膛煤气不能完全燃烧而聚集，当韦打开炉门时，大量空气进入炉膛与煤气混合发生爆炸。

防范措施：锅炉停炉后，应停止加煤并打开炉门，当要重新开炉或清理炉膛时应先开启引风机引凤输分钟，将聚集在炉膛和烟道中的煤气排出后才能工作。

7、违章动火甲醇储槽爆炸事故

宾阳农药厂要把甲醇储槽改装硫酸，派焊工陈某把出料管改大，由于没有清洗就动火，储槽内的残存甲醇发生爆炸，一端封头环焊缝被炸断，封头飞出，将陈打死。

防范措施：甲醇属于易燃易爆危险品，因此动火前应将储槽清洗干净并做动火分析合格后方可动火。

8、煤气中毒事故

东兰氮肥厂造气车间副主任黄某进入一号煤气发生炉扒渣时中毒死亡。

事故经过：上午运行中的3号造气炉因空气考克转不动车出理，下午四时许，黄上班后，厂领导通知开一号炉生产，因1号炉很久没有使用，黄就带工人做点火准备工作，先拉来了一车柴火，随后将灰门，灰屏、打扒孔等全部关好，拿了一架铁梯架在炉口上，黄接着把1号抽空阀打开用蒸汽抽空，这时，当班班长知道黄要下炉清理炉渣，就对黄说不要下去了，用工具把炉渣扒平就行了，但黄未置科否，至五时十七分，黄没告诉任何人就独自拿电筒、铁钩下到炉底，五时二十五分，炊事员送饭到车间，新进厂的造气工杨某叫黄上来吃饭，没听到黄答应，以为黄从炉底出去了，杨就下一楼去看，发现炉底出不来，即上二楼告诉另一操作工周某，二人即到三楼炉口，没见炉内有电筒亮，因炉底很暗看不清是否有人，周就拿了一片小纸点火丢进炉内，见黄倒在炉底，而与此同时，炉内发生爆炸，气浪夹着炉渣从炉口喷出，杨即去喊人，周则下到二楼把二号炉停下，往1号炉水封加水并把灰门、灰屏、打扒孔全部打开，几分钟后黄被救出，但因中毒时间过长【30分钟】，抢救无效死亡。

原因分析：

1、1号炉很久没有使用，水封没有水，煤气考克漏，黄进炉前，把原开启着的灰门、灰屏、打疤孔全部关上，并开抽空阀用蒸汽抽空，造成煤气从洗涤塔通过水封倒窜到1号炉。

2、黄违章作业，进炉前没往水封加水，不带防毒面具，也不派人监护。

3、周某已意识到黄是煤气中毒，但仍点火丢入炉内造成爆炸。

防范措施：(1)进炉之前，应查水封是否有水，无水时应加水以切断气源，同时要加强炉内通风。作业人员要带防毒面具并派专人监护，防止事故发生。(2)易燃易爆的有毒气体中毒时，在抢救过程中严禁用明火照明。

通过学习以上事故案例，在我们的工作中应认真总结吸取教训杜绝事故的发生确保安全生产，根据事故案例每人写一份感想。

安 全 部

工业企业大数据案例范文第3篇

摘 要：在这个大数据的时代背景下，大量的数据就像一把双刃剑，不仅给物流企业带来了很大的机遇，同时也给物流企业带来了许多的问题。如何从海量的信息中，提取到有利于企业发展和进步的信息，成为所有物流企业的发展难题与机遇。衡水物流企业如何在这个背景下，更好地发展，衡水物流企业应该利用和借鉴大数据技术，通过大数据技术对CRM、IRM、竞争力三个方面进行分析，通过他们的研究现状和存在的问题，利用大数据技术给出解决方法，最终推动衡水物流企业的发展。

关键词：大数据；物流企业；衡水

一、引言

当前时代，人们最为熟知的词就是大数据，然而大数据的概念却众说纷纭。大数据是用来解决大量数据集合的方法，通过对海量的数据进行搜集，分类整理，然后按照企业所需要求将其进行统一处理，最终从大量的数据中提取最为关键的和对企业发展起到至关重要作用的信息。被人们普遍接受的大数据的重要特征包括：信息量大、数据多样、速度快、复杂、价值密度低。

大数据技术的使用对物流企业的发展将起到至关重要的作用。物流企业如果不跟随时代的步伐，将大数据技术应用到物流企业中，那么随着数据的不断暴增，企业将无法寻找到对企业发展有利的信息，在不久的将来就会被市场残忍地抛弃，所以说物流企业的发展离不开大数据技术的使用。

以衡水东明物流为例，处于衡枣路与京衡南大街交汇处，南通106国道，北上高速公路，这使东明物流园可以将货物快速地运送到全国各地。另外，还要依托产业，主要包括蔬菜、果品、陶瓷建材，使商户能够了解大量的客户信息。同时不仅有连通各地京九铁路，石德铁路等等，到2017年将实现高铁的运营，高铁的开通将更加推进衡水经济的发展优势。

衡水市目前拥有各类经销网点已达45个，大量的业务和运输正处于蒸蒸日上的阶段，在市场经济的作用下，产生了这些以民营企业为主准物流企业。市场不断发展，形成了多样化的物流服务形式，在商业配送、多式联运、仓储和运输服务等物流途径中，各类小型私人准物流企业扮演着重要的角色。但是，拥有如此好的天然优势，衡水物流行业的发展却非常的缓慢。

二、衡水物流企业存在的问题

由于衡水物流企业发展较晚，缺乏大数据等先进技术的应用，衡水物流企业还没有构成规模性的市场，仍然处于以前的物流模式之中。同时物流企业的规模较小、信息不畅、使用设施较落后、对客户的办事认识和品质不高等问题，也导致了衡水物流企业不能很好地满足客户的需求和不能很好地发展，大部分只能充当中转站或者仓库的作用。大数据在衡水各行业的分布如下表所示。

衡水物流企业中的信息资源不能在整个企业中被很好地利用，不能做到资源的共享，导致企业不能连成一个完整的信息整体。同时衡水物流企业的信息资源比较单一，只能对已有客户进行分析，不能吸引潜在客户和提高客户的忠诚度。

据研究预测，我国物流企业缺乏大量的专业人才。在未来5年，我国中高级物流管理人才需求将达15万人左右，而衡水由于经济发展落后，导致大量的人才流失，大专以上学历的只占19%，这使衡水物流企业缺乏了必要的竞争力。

三、大数据在衡水物流企业的应用

本部分主要对上述的CRM、IRM、竞争力三个方面进行分析，通过他们的研究现状和存在的问题，利用大数据技术给出解决方法。

1.大数据对衡水物流企业的客户关系管理的影响

客户关系管理的中心是客户关怀，客户价值管理是其核心内容。客户关系管理是企业的一种营销方法，公司通过围绕客户开展一系列的活动，使客户能够长期地为企业的发展做出贡献，对企业产生长期的依赖。同时它的主要目的是使企业与客户形成一种良好的关系，客户通过企业的服务来达到自己的需求，企业通过客户的需要来推进企业的发展，最终使企业不仅能够保留已有的老客户，同时吸引大量的潜在客户，最终逐步提高企业的利润空间。

衡水物流企业应该利用大数据统计与分析技术对海量数据进行搜集、剖析和整理，这样不只能够收集到客户的最新需求信息，而且可以分析出客户的最新需求，这样就可以解决数据不足与客户之间的矛盾问题，提升客户的满意度。

2.大数据对衡水物流企业信息资源方面的影响

信息资源不仅能够重复使用，同时可以信息共享，它是企业最宝贵的财富，无法用金钱来计算。他和其他资源相比最为突出的特点是具有时效性，必须在特定的时期才能發挥最大的作用。但随着信息资源的分散和增加，如何从中提取到当前最需要的信息，是一个企业兴衰的关键。因此，分析当前物流企业在信息资源利用中遇到的问题，并给出具体的信息资源重组方法，对衡水现代物流企业发展具有一定的现实参考意义。

衡水物流企业应借助大数据技术，围绕企业的核心业务展开。但是，目前衡水物流企业多数没有利用大数据技术，只是在各部门需要时进行使用，这导致各系统之前缺乏必要的联系。同时，各系统不能满足最新技术的更新和新业务的扩展。所以，应该建立适合企业发展的资源重组模式，通过新的模式增强企业内部的信息共享机制。

在企业的外部，也应该利用大数据，及时掌握和获取市场和客户的信息，通过科学的方法对收集的信息统一的分析与处理，制定出科学合理的销售计划，通过这些来减少不必要的库存，省略不必要的流通环节，缩减资本，最终使企业更好地盈利。

3.大数据对衡水物流企业的竞争力的影响

随着科技的进步，大数据对物流企业的竞争力越来越重要。物流企业的竞争力主要业务运输能力、市场营销能力、资源整合能力和技术应用能力等。

衡水物流企业应该紧随时代的步伐，主动采用大数据技术来推动企业的进步和发展。企业应该通过大数据技术来推进企业的核心竞争力。

提高业务运输能力，大数据技术包含了当今的许多先进技术，衡水物流企业应该借用大数据技术，改变配送模式，使配送模式更加科学有效，减少配送的成本；衡水物流企业应该通过大数据技术的研究与发展，改变原来的竞争方式，应该转向价值竞争，而不是采用传统的价格竞争；衡水的物流企业应该把大数据的应用放在首要位置，第一，企业领导应该改变原来的思想模式，从自身做起，学习并且使用大数据技术来推动企业的发展；第二，企业的领导应该加大对大数据技术的投资，使整个企业的大数据技术平台不断优化，使其能更好地为企业的发展提供动力和服务；第三，不应该把大数据作为一种支持自己决策的工具，应该把大数据的应用上升到企业的战略管理高度上，通过不断地更新，提高企业的资源整合能力；衡水的物流企业将大数据技术应用到企业的管理和战略制定上，使其成为企业发展的良好工具和有力助手。同时，公司应该设立专门的培训时间和人员，不断培养员工的创新意识，招聘优秀的大数据技术的专业人才，因为企业只有拥有一批创新型的人才，才能不断推进企业的发展。

四、总结

本文通过对大数据技术的使用，分析衡水物流企业的发展状况，虽然衡水处于很好的地理位置和拥有丰富的资源，但是衡水物流的发展并没有想象中的快速，在发展中存在大量的问题和不足。通过大数据的专业知识和成功案例，对衡水物流企业进行改进，主要通过大数据对衡水物流企业的CRM、信息、竞争力三个方面的改进。这一系列的改进不仅能够给衡水物流企业的发展带来机遇，同时衡水物流企业的客户关系有了良好发展和信息不断的被充分利用，最终推动整个衡水物流企业的竞争力和当地经济的发展。通过以上一系列技术的应用和改革，衡水物流企业的未来一定一片光明。

参考文献：

[1]惠毅.浅谈大数据在物流企业中的应用[J].物流工程与管理，2016（01）：68-69.

[2]钱志森.浅析大数据的应用及发展前景[J].信息通信，2014，（05）：168-174.

[3]张亮.大数据和数据挖掘技术在烟草行业的应用[J].电脑知识与技术，2014，（22）：227-228.

[4]叶斌，黄文富，余真翰.大数据在物流企业中的应用研究[J].物流技术，2014（15）：22-24.

[5]宿恺，尤翠翠.大数据背景下第三方物流企业的客户关系管理[J].经营与管理，2015（02）：10-20.

[6]杨兰.衡水市人文生态资源带动经济发展的路径探究[J].旅游纵览（下半月），2014，（02）：227.

作者介绍：李文龙（1994- ），男，汉族，河北石家庄人，北京物资学院信息学院研究生，研究方向：供应链协调与管理

工业企业大数据案例范文第4篇

摘 要：工业企业是国民经济发展的支柱性产业，如何保障工业企业统计数据的真实性是统计工作的一项重任，在“四大工程”工作的推进过程中，工业统计数据质量直接影响着经济的发展状况，关乎着党与国家的决策。但是，在各类因素的影响下，我国工业企业统计报表质量常常存在数据拼凑、数据不同一、数据不完整等问题。该文主要针对提升工业企业统计报表数据质量的措施进行分析。

关键词：工业企业 统计报表 数据质量

1 企业统计报表质量评判办法

1.1 要保持报表的逻辑关系平衡状态

在企业的报表中有多重指标，这些指标之间存在着一定的逻辑关系。那么各个指标的逻辑关系要保持平衡状态，否则就是为质量低下。如资产=负债+所有者权益，这就是跨级指标体系中的一个重要的公式。等号成立则表示三项指标状态平衡，否则就代表这这三个指标不合格。

1.2 要保持相关指标变化趋势的一致性

企业报表里的很多指标具有相关性。如企业营业利润就会随着企业营业收入的变化而做着同向的变化；再如销项税额=主营业务收入增值税率，应交增值税=销项税额-进项税额，所以主营业务收入和应交增值税的发展趋势是一致的。所以说我们在看报表的时候要注意这些指标的趋势是否一致，如果发现异常变动，要及时查找原因，保证数据的准确性。

1.3 要从整体角度关注数据的可行性

对于报表的质量的评判，不仅要从数据发展趋势的一致性来看，还要从整体角度来分析数据的可靠性。对于企业数据报表的每个指标如果单独检查，很难发现其中的问题。只有通过他们之间的联系从全局考虑。

2 影响工业企业报表数据质量的因素

2.1 基础工作薄弱

企业数据统计工作人员素质参差不齐。由于现在的企业大多数只重视会计，对数据统计重视程度不够。所以统计人员大多是身兼数职，且调动频繁。统计人员的整体素质不高，且责任心不强，在日常工作中只是应付差事，机械填表。数据的搜集、整理、汇总不规范，影响了报表的整体质量。

2.2 指标设置过于复杂

在统计报表中很多指标是复合指标，不能直接从有关财务资料中取得数据。需要会计人员查阅大量的会计明细科目才能取得。如果企业会计制度不健全，也会影响数据报表的数据质量。

2.3 使用報表的各方信息不对称

企业需要向不同的管理部门提供数据报表，而每个管理部门根据企业提供的数据有不同的作用。统计报表作为一种综合报表，涉及的数据类型种类繁多，企业在各套报表中选择数据，容易导致数据混乱，不用的方法计算出来的工业增加值会有很大的偏差。因此各部门之间信息不共享，信息不对称也是影响企业数据报表的重要因素之一。

2.4 政府行为不规范

企业会根据政府部门的关注问题，对响应的指标人为进行干扰。如果单独提高相关联的指標中的一个，而没有对相关的指标进行响应的调整，这也会影响整套报表的数据质量。

3 提高工业企业统计报表质量的建议

3.1 加强统计法治观念和职业道德教育

企业对统计工作的重视程度和统计工作相关管理人员的法律观念，都影响着统计工作人员的综合素质，也对统计报表的数据质量有着重要的影响。因此需要加强企业领导和统计人员的法制观念和职业道德教育，组织他们认真学习《统计法》，定期进行培训工作，提高统计工作人员的整体素质。

3.2 组织统计人员进行培训学习

加强统计工作人员的培训工作，让工作能力强的人经常学习先进的统计手段，起到模范带头作用。对工作能力较差的统计人员，通过培训，加强基本的工作技术知识和提高统计能力，让他们从做好统计工作的基础抓起。时下计算机技术已经应用到了工作各个方面，提高了工作效率和准确度。所以要建立起一套有力的统计质量管理体系，以维护统计数据管理相对独立性。

3.3 实现统计执法和规范政府行为的并重

一是严格执法，杜绝弄虚作假，对于违法者一定要追究其法律责任；二是科学设计统计指标，加强有关指标的可操作性，减少或者避免使用复合指标；三是淡化考核，减少对企业统计的干扰。在数据质量的评估方面，不仅要从指标方面进行分析，还要考虑到数据的整体性，不能孤立的评估各类报表数据，深入分析其中的问题，看是否与其他数据一致。

3.4 注重统计数据质量的抽查

在统计数据质量的抽查方面，需要针对性来抽取相关的样本，必要情况下，需要回避部分企业，如产值下降大的企业、增加值率偏低与毛利润偏低的企业。并做好准备工作，包括现场检查区域、企业海关信息情况、出口交货值等等。并对企业部门的数据进行调查，到财务部门收集相关的会计报表、缴税清单，看企业统计数据与会计报表的数据是否保持一致。此外，要到人事部门，了解企业人员数据，并与财务部每月发放工资人员数据核对，从中也可大致掌握企业的生产规模。到销售部门，查看企业订单汇总及销售合同汇总，以检查企业账面收入是否与销售合同一致，有无账外收入。到仓库，查看出货清单及仓库台账，与财务部的存货进销存账进行核对，以检查企业是否将所有出库商品计入收入。

4 结语

总之，企业报表数据的有效性对于决策层的决策和管理人员对企业的考核有着重要的作用。从企业到政府部门要重视企业的统计工作，加强对企业工作的管理，提高数据报表的有效性和准确性。

参考文献

[1] 辛金国，严兴良.网络直报条件下企业统计数据质量影响因素分析[J].统计与决策，2013（13）：31-33.

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工业企业大数据案例范文第5篇

一、大数据时代下企业财务管理存在的问题

(一) 企业财务管理部门的工作人员综合素质差

企业财务管理部门就是对以前的财务信息资料进行相应的处理, 分析企业以前存在的问题, 对现如今的财务工作进行修正, 给企业管理者提供切实有效的方法, 合理预测企业进程。因此, 需要企业财务管理人员拥有极高的综合素质能力。但现如今的企业在构建财务管理部门时, 没有选择合理的招聘方式, 致使企业管理部门的员工综合素质较差, 无法胜任企业管理职能。企业在构建管理部门时, 首先是从财务会计的员工中抽取部分员工进行财务管理工作, 由于两个部门之间还是存在相应的差别, 就使得有许多理念不一致, 而财务管理部门的工作人员需要有大局观, 能统筹规划企业发展。其次是企业为了控制成本, 降低人工成本, 在招聘财务管理部门员工时选择薪资要求较低的应聘者, 而这样的员工一般是不具备专业的胜任能力, 无法对企业的管理工作有贡献。

(二) 企业没有完善的财务管理部门

我国的许多企业始终面临着企业内部财务关系混乱的现象, 该现象必然影响企业财务管理部门做出合理的财务分析, 必定会导致企业出现财务风险。而财务风险的出现可能会伴随着资金管理, 资源分配等方面的问题, 使企业始终没法实现成本与盈利的配比, 财务管理会计没法对企业的成本严格地把控, 财务管理部门也就无法通过解析过去的财务, 控制现在的资本, 统筹规划未来的投资。这些问题都可能会直接影响企业决策者的决策, 因此, 一定要强化企业财务管理部门, 构建完善的财务管理部门。当然, 还要有良好的财务工作模式, 良好的工作模式可以使工作效率迅速提升, 起到事半功倍的功效。要避免出现企业虽然建立了财务管理部门, 却没有合理的工作方式, 没有对取得的财务数据进行整理工作, 无相应的分析数据的工作等问题, 导致企业的工作流程烦琐, 工作效率低下。尤其是在互联网技术不断发展的时代, 仅仅是按照老旧的工作模式已经无法满足企业的工作需求, 必须要建立互联网意识, 以互联网为基础构建新型的工作模式。

(三) 大数据背景下数据获取和整理不准确

数据获取和数据整理是在这个大数据背景下进行财务管理工作必不可少的任务, 其中, 数据获取是整个财务管理工作的根本, 只有先能够取得有效的数据, 才能进行后面的分析数据, 整理数据, 并提出有效意见等过程。然而, 现如今的网络环境鱼龙混杂, 有良好的一面, 也有众多对社会不利的因素, 就如, 有些企业的在取得一些信息后并不进行分析, 不看一下这些信息是否能对本公司的财务管理有没有效果, 就直接应用, 所以, 怎么在网络上获取自身企业所需的资源, 解决自身企业可能会存在的财务风险是每个财务管理部门的员工都要考虑的事情。若信息数据有误或信息数据不相符时, 会导致企业无法真正发现企业所面临的财务风险, 无法找到财务风险的处理方式, 这样的问题出现的情况多起来以后必然会对企业的财务资金链产生不可磨灭的影响。

(四) 企业的内外部监管部门监管不合理

监督体系的建立和完善是每个企业都要注意的问题, 这直接关系到企业的财务管理部门的信息能否准确。一个企业的监督体系都包括企业内部监督和企业外部监督。我国经济的发展速度与国家的会计准则的制定速度不能吻合, 会计准则和会计规则的制定速度落后于经济发展程度。没有专门的内部监管部门对管理会计的分析结果进行相应的监督和审核, 从而使可能会出现严重的会计失真现象。其次就是企业的外部监督不严格, 企业外部监督主要是会计师事务所对企业的审计工作, 但是由于事务所的监管不够严格, 就导致了审计人员对会计财务报告及附注的报出没有尽到最大能力的审核, 没有秉持“公平, 公正, 公开”的原则, 在利益的驱使下, 出现了严重的“人情审计”, 违反会计职业道德, 出具假的或者是美化过后的报告及附注, 这样必然会使财务管理会计人员在分析公司财务, 并提出以后的解决意见时会有差错存在。

二、大数据时代下加强企业财务管理的对策

(一) 提高企业财务管理部门工作人员的综合素质

随着全球化经济的高速发展, 知识信息日新月异, 在人才急缺的现代社会, 企业必须要培养和聘请能促进企业进步的优秀员工, 并时刻关注企业财务管理部门的工作人员的信息数据分析能力。时刻重视企业管理部门, 可以让部门工作人员在进行数据收集和分析时能够更加准确, 保证企业的各项成本更低, 提高企业净利润, 为企业实现更大的资金空间。因此, 首先要做的就是对现有的财务管理部门的工作人员工进行培训, 强化他们的企业战略制定, 原材料的物价把控以及财务风险分析的能力, 让这些工作人员自身能力不断完善。还要提高他们的财务预测能力, 还要注意提高员工的沟通能力和协调能力。随后再对这些工作人员进行定期培训, 在培训过程中注意到每个员工存在的特有问题, 单独解决每个员工的不足, 让他们的综合能力都有质的提高。其次是要引进新型人才, 在招聘时, 要注意提高招聘要求, 要注意到应聘者有无专业胜任能力, 有没有一定的学习和思考能力, 能不能胜任企业财务管理部门的岗位要求, 测试他们能否在企业管理方面有自己的想法;能否合理运用自己的知识在法律范围内降低企业投资风险;能否为企业以后控制成本提供建议;能否为企业以后的战略提供宝贵意见;能否准确的分析企业财务数据, 实现企业经济的可持续发展。

(二) 构建完善的企业财务管理部门

大多数企业管理者都是以降低企业成本, 提高销售量, 从而获取更多利润来决定企业的未来发展战略, 但是企业管理层却没有关注企业财务管理部门对企业的重要意义, 一个企业对财务管理部门若有充足的重视, 那么企业就能获得更优的发展机会。首先是提高企业的管理者的财务管理意识, 指导管理者不能仅对企业的销售部门、成本控制部门等部门进行管控, 还要加强对财务管理部门的管控, 使之成为企业真正的核心力量。而只有当管理层的财务管理意识提高以后, 才能带动企业财务管理会计部门的每个员工提高财务管理工作, 给管理者贡献出自己合理的意见, 促进企业管理者制定合理的战略目标, 为企业贡献自己一分力量。企业其次是要积极地构建起合理的财务管理会计部门, 财务管理会计部门的员工进行合理的财务管理工作, 才有充足条件进行对财务数据进行收集, 并及时对获取的财务资料进行分析工作, 最终将分析结果反馈给企业领导管理层, 管理者依据财务管理会计部门做出最为合理的投资行为, 使企业在市场经济不断发展的前提下, 占有不错的市场份额。

(三) 强化财务管理部门财务数据的收集及整理工作

由于现代化建设的不断进行, 企业所需要应对的和处理的资料会越来越多。网络信息是鱼龙混杂的, 而且财务资料能够获取的数量也是与日俱增, 所以, 如何进行数据获取, 获取什么样的信息都是极其重要的。这就需要企业建立专门的资料收集部门, 对收集的资料进行甄别, 收集公司需要, 能对财务部门有益的数据, 并对这些数据进行一定整理和归集, 不同业务资料分别进行分档归类, 等以后有新资料时, 可以直接分类到专门的系统中, 不会混杂, 使信息使用者更加快速地找到需要的信息, 而且信息内容清晰可见。当然这只是资料收集阶段, 随后还要进行一定的资料整理, 在企业财务人员在整理工作时不能刻意要求卡时卡点完成, 最重要的是要保证资料的准确性和完整性, 并对在整理资料时能够创新出新工作方法的员工进行适当鼓励。当然, 这个资料整理工作是极其枯燥而且工作量极大, 适时的整理工作能够提高整个企业的办事效率。良好的财务信息数据可以让企业在面临不同的风险时都能够有充足的方式来解决, 当企业的决策管理者出现决策失误时, 财务管理部门能及时指出决策错误的地方, 让企业占有较高的市场占有率。

例如:建立财务数据共享服务中心, 将企业财务部门由财务核算部门向财务管理部门进行转变, 加大在财务系统技术上的转变, 让系统技术能够适应大数据对信息量的要求, 适应人工智能的精算化对信息准确度的要求, 最终实现企业的合理化工作方式的转变, 实现企业转型成功, 实现企业的科技化发展。

(四) 加强企业内外部监管制度

在现如今大环境下, 若要保证信息的真实有效, 就要充分发挥企业的内部监督职能与外部监督职能。企业首先依据相关国家法律规定, 建立切实有效的内部监督制度和内部控制规定, 在制度建立完善以后再建立专门的内部监控部门。假若有财务信息处理错误或财务信息泄露等, 就要对会计处理人员进行恰当的处罚, 避免处罚太轻没有处罚效果或处罚过重影响管理会计人员的工作热情, 并对部门全体人员进行相应的连带处罚, 以示警诫。企业其次是对会计师事务所的审计方式进行严格控制, 实时关注事务所的审计进度, 严禁出现“人情审计”现象, 当事务所出具了审计报告及附注时, 及时向企业相关利益者公布该报告及附注, 保证审计信息的真实有效。企业最后是提出了社会大众对公司进行管理监督的提议, 就是企业相关利益人发现企业提供的会计报告及附注有会计信息失真现象时, 及时向有关部门进行反应, 让有关部门对本公司的账目进行再次审核, 这样就能够对公司的实际经营状况进行相应的真实披露。

三、结语

综上所述, 企业的发展必须要配备有完善的财务管理体系, 我国企业以财务会计为主, 对财务管理部门的构建并不充分, 要适应大数据发展的要求, 改善企业面临的竞争环境, 让企业占据较高的市场占有率。

摘要：随着经济全球化的进程不断发展, 我国市场经济已经进入了快速进步阶段。在越来越多的企业风险影响因素中, 企业领导管理层始终面临着一个难题, 那就是如何对企业财务管理会计进行建设, 所以如何建立合格的企业财务管理工作对于每个企业来说都是极其重要的, 必须要建立起合理的财务管理会计部门, 为企业的未来战略发展提供有效的意见。本文就根据企业在强化企业财务管理过程中出现的问题做出分析, 并针对这些财务管理问题提出合理的对策。

关键词：大数据时代,财务管理,内外部监督

参考文献

[1] 杨晓梅.浅议中小企业加强财务管理的重要性[J].中国商论, 2018 (30) .

工业企业大数据案例范文第6篇

[摘 要]大数据时代为企业管理带来了新的内容、新的机遇和新的挑战，企业需要通过管理创新来适应时代需要，提升自身管理水平和市场竞争力。本文从大数据和企业管理的概念入手，对企业进行管理创新的必要性进行了分析，并提出了几方面管理创新的建议，以期为当前企业的管理创新提供一些理论参考，起到一定的积极作用。

[关键词]大数据时代；企业管理；创新

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.12.034

随着网络和信息技术的飞速发展，各个行业和领域也不断产生大量的数据，且呈爆炸式增长，这些数据的产生和聚集，引发了经济、管理和社会等思维和探索领域的巨大变革，开启了大数据时代。在大数据时代，企业管理也步入了新的阶段，大数据为企业管理带来了新的挑战，同时也带来了创新。企业想要适应时代的需求，提高竞争力，实现可持续发展，就必须作出积极的应对，提出新的管理创新办法。本文将重点对大数据时代企业管理进行创新的必要性，以及具体管理创新办法进行研究。

1 大数据和企业管理的概述

1.1 大数据的概念和特点

大数据指的是由于数量巨大、一时无法通过当前所常用的软件工具，进行有效获取、整理以及分析处理，而为社会经济活动提供决策贡献的数据信息。

大数据的最大特点在于它的“大”，能够称之为大数据的数据量是极为庞大的，在以往的时代数据存储所使用的单位最大的是TB（即1024 GB），而现在已经发展到了ZB（即10243 TB），预计在2020年，全球的数据量将会超过40 ZB。另外，当前数据的类型较为多样，不仅包括文字、图片和网页，还包含地理位置、视频等形式；且当前数据的产生、获得和传输的速度非常快，具有很强的时效性；同样，大数据中也蕴含着巨大的价值，通过数据挖掘和分析可以从中得到对企业来说具有重要意义的信息，有效地加以利用后，将会为企业赢得非常高的回报和收益。因此，大数据时代为企业的经营管理和决策带来了全新的机遇。

1.2 企业管理的概念

企业管理是为了实现利润最大化而对企业的生产经营活动进行的，包括计划、组织、协调、控制等的一系列行为。对企业进行有效管理对企业获得更高利润、不断提升竞争力和实现可持续发展具有重要的意义。对市场经济活动中产生的数据进行搜集、筛选、建模、分析，最终获得能够支持企业战略和经营决策的信息，然后加以运用都属于管理范畴。同样，大数据也在改变着企业管理的思维，要求企业必须进行管理方面的创新。

2 大数据时代进行企业管理创新的必要性

进行企业管理创新的原因，主要有两方面，一方面是源自大数据时代为企业发展带来的机遇，另一方面是大数据时代为企业管理带来的挑战。大数据中蕴含着经济价值，如果企业能够通过管理创新，利用这些数据为企业的经营管理和决策提供有效信息，将会为企业带来巨大的收益和进一步的发展，这是企业发展的内在需要；同样，大数据给企业管理带来了一系列的问题，企业想要在当前时代中获得生存和更大发展就必须进行管理创新。

2.1 企业发展的内在需要

大数据时代进行管理创新能够为企业发展带来的好处，本文主要从企业经营管理、企业竞争力和人力资源管理三个方面进行分析。

2.1.1 企业运营管理

企业运营管理的本质是为企业带来更多的客户，提高企业的竞争优势。而获得大量客戶的关键在于掌握和预测客户现有或者潜在多元化的需求，并通过采用相应的策略予以满足。大数据时代的经营管理创新最主要是加强对大数据的有效利用。大数据中包含着大量消费者个人情况、动态需求、消费行为和习惯等有用的信息，因此，可以通过专业的数据挖掘和分析等手段，获得客户的需求和偏好信息，找准切入点，进行精准营销，最大程度地满足客户要求，在竞争中占据优势。

2.1.2 企业竞争力

在以往企业的市场竞争中，政府的支持和保护政策，以及地理位置优势开始逐渐失去当初的重要作用，归根结底是企业自身价值的提升，才能更加长久地在竞争中占据一席之地。在大数据时代，数据信息成为了企业竞争力的重要构成要素之一，对数据的科学合理分析，除了可以挖掘出客户需求，制定有效的策略以抢占市场份额外，还可以进一步优化企业数据信息资源，准确把握和预测市场情况，为企业制定更为合理、更具前瞻性的发展战略，对企业各项活动作出高效的决策，体现企业的潜在价值，既能够节约成本又可以促进企业的数据信息增长，提高企业的核心竞争力。

2.1.3 企业人力资源管理

无论外界环境怎样改变，人才始终是企业的核心竞争力。借助大数据进行人力资源管理创新，可以建立员工个人信息和工作信息数据库，从大数据中获得员工的相关信息，综合挖掘员工内在的诉求，预测其发展走向，尽可能地满足员工的需求，一方面，可以减少人才流失，提升忠诚度；另一方面，能够吸引更多的优秀人才为其所用，能够大幅度提升人力资源管理的水平，为企业未来发展带来无限的发展动力和发展活力。

2.2 大数据时代为企业带来的挑战

大数据具有数量巨大、结构复杂，较强时效性等特点，这些特点为企业进行数据分析处理的工作时，带来了很大的困难和问题，同时在数据信息的运用中也存在着一些问题，而以往的企业管理已经难以满足需要，这也是企业不得不进行管理创新，实现对大数据有效利用的原因，这些问题主要有以下几个方面。

2.2.1 企业数据分析要求实时性

当前社会经济发展变化速度非常快，企业发展的内外部环境也在不断更新，这样一来，需要企业进行搜集、筛选、整理和分析的数据也会快速更新，数据量不断增大，而企业想要对企业内部进行有效控制、对外部市场进行准确了解和把握，必须对这些数据进行快速处理，由于需要处理和分析的数据量过于庞大，企业很难保证其时效性。

2.2.2 需要对多种形式的数据进行整合

当前时代，网络和信息应用程度较高，数据的收集途径除了传统渠道，还有包含一些网络社交、电子商务等环境，从这些环境中所获得的数据相较于传统结构化的数据在形式上更具多样化，比如视频、地理位置、图片等。但无论是何种样式的数据信息都对企业管理决策具有重要意义，而企业真正能够进行有效处理的只有结构化的数据，对这种非结构化或者半结构化的数据，往往缺少有效的整合和处理方式，不能使其发挥价值。

2.2.3 决策观念有待改变

任何企业的经营决策都需要有一定的基础和依据，往往一目了然的数据更容易用来辅助决策，且将数据分析结果作为决策依据，能够使决策更具科学性和合理性，也能够有效降低管理的风险。同样数据分析的深度和质量，也影响着决策的水平。在大数据时代，企业管理者已经不能像以往那样只是通过一些简单的数据信息，对企业自身发展情况进行分析，而是需要通过深度挖掘信息，更多地对横向的外部竞争环境和竞争对手进行对比分析，以更好地发现自身问题和发展机会。因此，企业的决策观念需要进行转变，以加强对数据的有效利用。

2.2.4 数据安全需要得到保证

数据的增多，大大增加了企业数据管理的工作量和难度，而企业的数据中存在着较多含有隐私的信息，且都是通过网络和计算机进行储存，存在安全隐患。因此，在复杂的数据和网络环境下，企业需要加强信息管理创新，对客户和自身的各项数据加强安全保护，以免因为数据的泄露或遗失，造成企业的损失。

综上所述，大数据时代给企业带来了全新的发展机遇，但也为企业管理带来的新的问题，这两方面都促使企业在当前时代进行管理创新，以更好地适应时代发展，把握发展机会，提升自身竞争力，实现可持续发展。

3 大数据时代企业管理创新的途径

3.1 构建信息数据集成系统

面对大数据时代庞大的数据量，企业处理和分析数据的效率对企业管理具有重大意义，想要提升对大数据分析的数量和质量，不仅需要充分运用云计算和数据挖掘技术，还需要通过高效的分析，为企业决策提供科学合理的预测和判断，因此，企业应该根据自身需求，构建一个大数据集成系统，便于多种数据的共享和整合，从而进行更高效率的数据处理工作，在信息时代为企业把握外部环境和抢占发展先机提供支持。

3.2 改变以往的决策方式

在大数据时代，网络和信息技术的广泛应用为企业带来了大量的信息数据资料，而大量和复杂的数据也给企业管理带来了难题和挑战，同时，形式多样的数据难以提供直观的决策支持，因此，企业必须改变以往那种仅通过一些简单的数据分析作为决策依据，以及进行片面分析的思路和方式，而是应该注意对数据进行结构化处理，在数据分析过程中建立合理的模型，对数据包含的信息进行深度挖掘，确保数据信息的准确性和有效性，并通过横纵双向的对比，保证企业管理者决策的全面性、正确性和合理性，降低决策风险。

3.3 建立高效的企业信息网络

在大数据时代，企业不再依靠以产品为核心，注重产品、营销和成本信息的管理模式，而是将企业服务和服务质量作为重点，首先构建一个企业数据信息网络，将企业的产品、成员和服务等各方面的数据信息纳入其中，并进行加工处理，以便更好地进行企业内部管理；其次，将企业生产经营的上下游节点企业、合作伙伴、客户等成员的数据信息录入企业信息数据库，然后将企业内外部的数据信息进行相关性的分析和研究，并通过这些有機联系，形成一个完整的、带有自身特色的企业信息网络，为企业在大数据时代的发展和管理创新提供强大的信息支撑。

3.4 将数据作为运营和决策的依据

大数据时代，产生和传输的数据不只包括结构化数据，还包括大量的以网络、地理位置、图像、视频等形式存在的非结构化数据。要进行企业管理创新，就要重视这些非结构化数据的作用。企业不仅要进行企业信息网络的构建，还要针对非结构化的信息，进行数据管理平台的创新，并将这些非结构化信息纳入产品和用户中，并做好相关数据的收集和筛选工作，并添加到企业信息数据库。还要将这些数据信息进行有效的保存和管理，进行实时的监控和检测，呈现动态的服务和产品信息，开发和加强企业分析数据信息的检索功能，不断提高企业数据管理工作的效率，将数据作为企业经营决策的依据，推动企业发展、提高管理水平。

3.5 大力培养数据信息管理人才

大数据时代，企业需要加强数据处理和信息管理工作。相应地，企业也就需要更加专业的数据信息管理人才，这是使企业数据信息管理能够充分发挥其作用的重要基础，也是企业管理模式进行创新和升级的人力支撑。优秀的数据信息管理人才，能够有效地进行数据信息开发，并充分利用企业搜集的各项数据信息，保证企业和社会的良性互动，充分发挥其作用。因此，企业必须加大对专业人才培养的力度。

企业的数据信息管理人员需要具备信息技术和营销知识，以及较强的数据信息处理能力。加强这方面人才的培养，一方面，可以通过招聘，选拔具有专业知识和实践水平的人才；另一方面，对现有的数据信息管理人员进行定期的专业培训，掌握最新的数据处理和分析技术，以提高企业的数据管理水平，也可以建立一个专门的数据部门，更好地提升企业员工的数据信息管理意识和水平。

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