数据模型决策论文题目范文第1篇

一、大数据对管理决策数据的影响

(一) 大数据下的企业管理决策数据

大数据在企业管理决策中最主要的作用是数据驱动型决策。从阿里巴巴集团、菜鸟驿站等发展历程可以知道, 在大数据时代下, 谁拥有庞大而有效的客户数据资源, 谁就拥有巨大的竞争优势。曾有专家预言, 在未来决定企业价值的核心是数据。数据积累量能力、数据分析能力和数据驱动业务的能力将决定企业价值的最主要因素。基于云计算的大数据环境将影响到企业信息收集方式、决策方案的制定、方案选择及评估等整个决策和决策实施过程。

企业在大数据下对数据的管理极为重要。值得注意的是, 对于企业来说大数据并不在“大”, 而在于“有用”。如何利用大规模的数据是赢得竞争的关键。对于企业来说, 数据的价值含量、挖掘成本比单纯的数量堆积更为重要。利用电子信息技术收集的数据具有规模大、类型多、结构多样等特点, 企业在经营过程中所收集的原始数据通常是杂乱无章的, 这些信息可以以文本、图片、视频等各种形式存在, 既可能是对企业目前的发展密切相关的数据, 也可能是对企业目前所涉及的领域关联度不大的数据, 企业在海量的数据信息中进行筛选和挖掘本身就是一种能力挑战。目前, 企业在对大数据的收集的时候越来越重视对实时数据的收集, 这种方法所收集来的数据之间交互广、价值密度低且呈碎片化。企业要想充分利用实时大数据进行管理决策, 在收集大数据信息的时候应尽可能收集全面、完整和综合的数据, 并且在必须利用有效的技术对相关信息进行归类管理, 保证数据的质量和可靠性。从大数据中提取有用信息, 为管理决策提供支持, 是每一个企业都必须重视的问题。

(二) 大数据下的知识管理

从“基于资源的企业理论”的不断发展可以知道, 大数据下面所隐藏着知识对于企业的发展极为重要的知识信息, 大数据时代背景下的数据挖掘能力和发现能力是企业必须具备的发展之道。但是企业对于不同数据的挖掘难度和成本不同。正如有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿, 煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类, 而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。企业在挖掘和发现知识信息的时候应当明确自身的需要, 避免所挖掘的信息与企业的发展毫无关联, 浪费不必要的人力物力。在源海量信息找出隐匿于大数据中的有用知识对对于企业来说实质上也是一种新的技术挑战。

二、大数据对管理决策者的影响

(一) 大数据下对决策参与者角色变异

在传统的企业中, 企业管理的决策者一般是企业的高级管理者或者实际控制人, 一般为单个或者简单多个主体。在新的大数据时代下, 企业的决策更多地依赖大量的数据, 其改变了长期以来依靠高级管理着的个人经验、理论或思想等管理决策方式, 使得直觉判断让位于精准的数据分析, 决策主体逐渐由高级管理着转向一般管理者乃至企业一线员工和社会公众。大数据环境下企业不用担心数据缺失或者数据获取困难, 决策重心回到了问题本身, 而领导者的任务是发现和提出正确的问题。在大数据环境, 决策主体正从个别的商业精英转向社会公众转变, 决策者来源广泛、关系复杂。多元决策、全员参与决策已经成为大数据下企业决策的重要特点。

(二) 大数据下的数据分析师

数据分析师是伴随着大数据的发展而产生的一类新的职业群体, 他们主要是运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术, 从大量数据中提取出对业务有意义的信息, 以易懂的形式传达给决策者。在大数据下, 专业的数据分析师对企业的数据收集和运用极为重要。为了收集好大数据决策信息, 企业可以考虑单独或者联合起来培养一支专门的数据收集分析队伍, 让该队伍为企业决策收集和提供全面而可靠的决策依据, 并以此数代替高层决策者个人的经验和理念, 成为企业决策主体。

三、大数据对管理决策的其他影响

(一) 大数据下的管理决策体系

从决策体系来看, 传统的企业决策往往依据的是企业内部的系统数据和员工以及相关市场主体日常填写的报表数据来进行管理决策。这些数据是不全面的, 这种简单的数据收集往往只能反映出企业的运营管理和财务管理状况, 在这些数据之下做出的企业管理决策也会具有片面性。在大数据时代背景下企业可以很容易地收集并记到类似录价格浮动信息、市场表现和消费者评价信息各类动态信息, 这种多元化的客观信息有助于企业了解市场风险, 明确市场需求, 进而准确定位市场, 提高企业核心竞争力。

(二) 大数据下的企业管理决策文化

大数据对企业管理决策文化的影响巨大, 大数据时代不是“我们想的是什么, 而是我们知道些什么”。大数据改变了传统的“精英”决策模式, 开始用大数据进行决策。企业在决策时不再简单地依赖少数高级管理者的知识、理念、经验和直觉判断, 转变了管理者的思维模式, 即遇到大决策时, 先进行数据收集、分析, 再进行决策, 以数据驱动决策。另外大量的数据分析和收集来源于一线的员工, 在企业文化中, 高级管理着和普通一线员工的关系发生了微妙的变化, 普通员工参与决策是企业文化的重大变革。在大数据环境下, 为了避免数据重复收集所造成的企业利益的下将, 不同企业往往会联合起来对决策知识的收集、创造、共享, 这使得知识共享体系进一步建立, 企业管理决策制度文化更加完善。

(三) 大数据对管理决策技术的影响

(1) 基于云计算的数据处理和分析技术。数据分析是大数据应用的基础, 目前云计算是一个管理和处理大数据的有效工具。云计算主要是将大量异构和本质不同数据源结构化, 并且对这些数据进行管理、处理和转换, 进而为商业智能和企业决策服务。在大数据时代背景下, 企业应当重视对数据的收集和运用, 通过云计算加快决策资源的发现, 提升信息服务质量, 通过引入可视化技术对结果进行分析, 使得决策更加科学合理。

(2) 大数据下的决策支持系统。传统的决策支持系统虽然也强调应用, 但它不仅受限于少量的人群使用, 而且不支持集成来自其他渠道的数据信息, 更不能利用分布于别处的系统资源等。大数据下企业不仅可以对本自己收集到的信息进行充分的利用, 而且可以对网络中的专家系统、管理系统乃至其他系统的信息进行利用, 因此大数据下的管理决策支持系统极为广泛。为了使得企业的管理决策更加科学有效, 建立开放的大群体决策体系支持系统极为重要。

四、结语

在大数据下, 企业管理决策环境的改变, 导致管理决策数据和知识获取方式、决策参与者、决策组织和决策技术都发生了巨大改变, 为企业管理决策创新提供了新的思路和途径。大数据在管理决策中起到了无法代替的作用, 但是企业在管理决策的过程中不能仅仅依据客观数据进行决策而忽略人的主观决策。在复杂市场经济环境中, 单纯依靠人主观决策无法应对复杂的环境, 但单纯依靠数据则会导致“唯数据论”, 使得决策和实际相分离, 必须做到客观数据决策和主观结合。大数据的研究和应用才刚刚起步, 企业重视大数据对于企业管理决策是影响, 充分利用大数据环境下的数据资源和发现大数据中蕴含的知识, 不断提高企业管理决策能力和效率。

摘要：随着互联网科技的迅速发展, 物联网、云计算、区块链等新技术层出不穷, 人类社会开始步入大数据时代。大数据对传统的企业管理决策产生了极大的影响。本文从大数据环境下企业的决策环境的变化入手, 简要论述了大数据对管理决策数据的影响。

关键词：大数据,企业,管理决策,影响

参考文献

[1] 王海.李银锁.大数据对企业管理决策影响分析[J].中国管理信息化.2015 (10) .

[2] 何军.大数据对企业管理决策影响分析[J].科技进步与对策.2014 (4) .

数据模型决策论文题目范文第2篇

数据模型决策论文题目范文第3篇

数据挖掘是建立在数据库基础上结合了人工智能、概率、数据统计等技术发展起来的新型数据处理技术。所谓挖掘就是从大量的不完全、模糊、随机数据中提取隐含信息和知识的过程。其主要的关键技术有以下几种。

1.1 数据仓库

传统书库模式占据数据处理业务主导地位情况已经于数据处理需求产生了矛盾, 只能进行查询的数据库已经与智能化需求显然是不能相互促进和发展的, 以此研究者提出了数据仓库和数据挖掘技术, 并转向将其作为未来数据库发展的方向。从单一的查询转为智能化的数据处理, 实现可挖掘可归纳的数据处理目标。数据仓库作为为一个集成了多种数据源的中央平台, 可以从多元的联机事务处理中收集和提取数据, 并通过计算机将数据从新排列构成容易分析的形式, 实际上就是企业内部的信息平台, 这为数据挖掘提供了数据库基础。

1.2 智能化技术

智能化技术实际上就是对人类行为的模拟, 即利用计算机的知识获取、知识表达、知识比对来完成对人类行为的模拟。在数据发掘中智能化技术可以完成对数据的“人为”化处理, 即利用知识学习和比对完成数据挖掘。

1.3 概率和统计

概率和统计是一种数学方法, 其重要的作用就是对数据信息所表达的数学内涵进行解释, 将其与数据处理结合起来可以有效的在海量数据中获得有价值的规律和隐含信息, 着无疑可以成为数据挖掘技术的重要基础。

2 数据挖掘技术支持的企业决策系统构成

2.1 数据采集和监控系统

数据挖掘的基础数海量的数据, 因此数据的采集就成为了决策系统的重要基础, 可以看作是企业数据信息网络的终端。企业要实现生产智能化和管理决策的科学化, 就需要采集和生产监控系统。 (1) 数据采集系统是企业利用大量的控制系统、单机片构成自动化可控的数据采集终端, 对生产、工程、仓储等信息进行采集。其中包括的数据内容将是实时性和全程性的, 如:在石油企业中采集系统将生产装置、油品灌装、计量系统等所产生的数据分部门进行采集和汇总, 形成了全面的生产和储运数据。 (2) 生产检查系统的功能则是在生产中显示流程图、按设备进行区域、流程管理、对设备状态进行监控, 对生产线生产数据进行记录, 对异常情况进行监督、提示等, 并对设备的控制权限进行管理。这两个系统一个负责对数据进行采集, 一个负责对反馈指令进行执行和监督。

2.2 生产调度系统

在企业的生产过程中需要一个统一的调度系统对自动化生产进行全面的管理和控制, 企业的领导决策层将通过这个系统对整个生产的流程进行监督和管理。在决策支持系统中是一个重要的执行系统。其连接的是一线设备和后台数据处理系统。为此企业应建立一个集中业务处理、数据分析、网络查询为一体的调度体系, 保证数据共享的安全和一致性, 并便于完成对生产的调度和管理。这个系统是数据挖掘产生指导性信息后, 负责决策执行的重要系统。

2.3 班组核算系统

企业的决策是为了指导一线生产, 因此在数据挖掘支持的决策系统中不能缺少的是对成本和管理的完整体系, 其管理是分级的由上至下的管理模式, 此系统的构成的核心就是核算。利用三级核算的体系, 企业将成本核算进行细致的划分, 如:分厂、车间、班组三级成本核算的体系。通过对生产成本的核算来完成对一线生产的控制。同时也将班组核算系统作为一个管理的终端。此系统功能包括了:数据维护、数据输入、数据处理、数据查询、报表处理等。

3 数据挖掘系统的构成

3.1 数据仓库

数据仓库是前面提及的数据挖掘的重要信息平台, 因此在实现数据挖掘与决策支持的时候也不能离开数据仓库的构建。通常采用的是星型模型和雪花模型进行设计, 在设计的时候应确保数据仓库的规范化和各个层面的紧密关联。可以通过以下步骤完成, 分析和筛选主体系统需要的各种数据源的情况, 包括计算机平台、客户情况、数据结构、数据源处理流程、仓库更新计划等;定义数据抽取的原则, 以此为法则方便从每个数据源中抽取相应的数据实现挖掘, 并定义其数据转换后装载到相应的数据表;对一个控制主体进行细致化, 如成本核算, 对其进行业务层面分解, 形成主题表格, 以此将数据仓库中的多个数据集合连接到对口的“位置”上, 完成数据集市的构建。

3.2 数据抽取

这个过程是按照元数据库中的主题表格定义、数据源定义、数据抽取法则等对完全不相关的数据进行处理, 从而完成调用、清理、转换等, 对数据进行重组和加工, 然后装载到数据仓库的目标数据库中。

这个阶段可以看作是实现计划和各个车间原始数据的转换, 是对数据的更新, 具体完成的任务有:完成数据的转换, 利用转换系统将原始的数据转移到数据挖掘所需要的数据库表格中, 也就是将原始的表格与数据挖掘结合起来;运行筛选程序对业务进行细致划分;在数据完成转移后, 对系统中的数据进行必要的更新。

3.3 系统数据维护

次系统是为了对目标数据进行维护和元数据维护。目标数据好事根据元数据库的定义的更新规则, 即更新数据的具体项目和计划等对数据仓库进行更新和调整, 以此反向数据源的变化, 同时对时间相关性进行处理。此过程是为了保证元数据的质量, 从而保证挖掘结果的准确性。

4 结语

综上可见, 基于数据挖掘的企业决策系统可以看做是两个系统的结合, 即数据库及其数据挖掘系统和生产数据采集和控制系统。这两个系统的契合点就是一线数据的分析和决策指令, 决策建立在数据的采集和挖掘, 并作用于生产控制系统, 同时采集系统将执行情况采集形成再次挖掘的数据源, 以此形成了一个采集-挖掘-决策到再采集的循环。

摘要：数据挖掘技术可以看做是数据信息处理的一个新模式, 即利用多学科结合的方式从原本不相关的数据和信息中获得有价值可以指导管理的重要信息, 是对隐含规律的整理和提取。此种技术可以帮助企业从复杂的管理数据中获得有价值的管理信息, 指导决策。

关键词：数据挖掘,数据仓库,决策系统,数据处理系统

参考文献

[1] 沈浦源, 杨志刚, 白国伟.支持Web的数据仓库技术[J].机械工程与自动化, 2006 (2) .

[2] 洪冰.数据仓库技术在电力营销决策支持系统的应用[J].电工技术, 2007 (9) .

[3] 梁颖锋, 王保民.数据仓库在企业决策系统中的应用研究[J].机械管理开发, 2010 (5) .

数据模型决策论文题目范文第4篇

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数据模型决策论文题目范文第5篇

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数据模型决策论文题目范文第6篇

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