大数据在企业中的应用研究(三)

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（三）、可视化

大数据应用过程中会输出各种结果。用户正是通过这些结果实现运营分析。可视化正是将这些结果通过图表的形式展现给用户以便用户快速、清晰的获得关键信息。

综上所述，大数据在企业运营过程中具有很大用处，是决策分析的尚好工具。

五、大数据在企业中的应用和推广

（一）、大数据可以帮助企业发现发展潜在资源

在企业实际操作中，企业在实现资源准确控制的基础上，进一步的对潜在的数据资源进行有效的发掘和利用，这些可以通过大数据的信息处理技术来实现。我们首先通过企业的基本资源进行一个，大概的整理规划，然后将潜在的资源信息进行简单的数据处理并以图像呈现的基本方式向大众展示，使得信息利用实现最大化。

（二）、大数据可以帮助企业更好的对产品生产进行分析规划

大数据分析的本质在于利用大数据挖掘数据背后的价值，这个价值包括用户行为，产品使用，精准推荐等等，但是这些都有一个前提，就是大数据要落地到具体业务，要从也许出发而不是技术出发，这样才能真正产生价值，从而获得收益。

（三）、大数据可以帮助企业更好的经营

数据与数据之间并不是互相孤立的，而是密切关联着，所以借助于这一特点，我们能够从更广泛的层次和范围上了解企业的经营特点和其中存在的缺陷，对经营数据的分析使得其他工作能够更有成效的展开，例如对企业文化的推广、对企业品牌的运营、对企业发展战略的规划等，最终让企业朝着更加合理的方向发展。过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通

过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。

对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”

（四）、大数据可以确实有效的帮助企业开展业务

在企业运营操作中,可以通过大数据的计算来对大量的社交信息数据量以及有关的客户之间的数据量进行一个统计分析,以此帮助企业的产品品牌进行合理的水平设计, 产品做出合理科学的设计，提供优质上乘的服务，为企业树立良好的市场形象，从而占据更大的市场份额。此外,还要通过大量的数据来对获取到的信息进行交叉验证分析,并将分析所得结果面向社会化用户开展精细化服务。

综上所述无论是工业4.0也好、工业互联网也好、还是中国制造2025也好，所倡导的都是智能制造，而智能制造的精髓在于智能工厂，精益生产是智能制造的基础，工业机器人是主要的生产力，而工业标准化是必要的条件，控制所有这些因素的则是智能化的工业控制软件和企业积累并且被精炼提取的工业大数据。工业控制软件好比人的“大脑”，而工业数据则好比是这“大脑”中日积月累的知识。所以在工业制造中，仅仅有了“大脑”是不够的，我们还需要去充实这个“大脑”，让它变得更智慧。

借用网上的一个智能制造的例子，我们来看看工业大数据在生产的过程中起到了那些作用。

百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录着这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐（这三个人会连带着一系列的个人信息和习惯，通过对这些信息的收集，我们能更准确的了解用户的个人喜好和倾向，而这些喜好和倾向也是我们对用户进行定制生产的基础。）。

第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”（张三真倒霉……）。

第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“他不要糖！”（不够精准的数据往往让我们的生产预判出现偏差）

第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”(制造过程中，生产数据让系统了解自己有那些可用的制造能力，针对不同的需求，匹配适合的工艺流程)

看到了，多品种、小批量、定制生产，每一罐可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。

这个例子比较简单，但也反映出了一些问题：

1 .制造业中的所有数据首先要实现互融互通，根据市场需求产生的订单下到了制造线上，就要同时告诉制造产线。每一项产品需要的特殊定制，而这些定制信息要被所有相关的产线所接收，各个产线才会根据需求种和自己相关的部分进行加工生产。而整个过程的数据信息又再次被收集和反馈到大数据中，用来参考和比对同类的生产过程。

2.生产中各项数据要不断的收集，挖掘和调整，让数据在不断积累的过程中去学习，以适应整个生产过程和市场需求。否则就会出现例子中提到的那样矫枉过正。

3.工业大数据还要平衡定制生产和企业成本之间的关系，不能一味的追求定制化的需求而透支企业的生产成本。

4.生产制造的过程不仅要积累自身的生产经验，对外，还要能够收集同行业的经验，市场环境的变化，地域性的差异来补充和完善自己的大数据中心，让这个数据中心适应企业，地域，人文，市场的多方面因素。最后我用一个比喻来说说我所理解的大数据。一个智慧化的制造企业，应该像一个人一样，工业机器人是人的四肢，用来进行最基本的生产劳动。规范化的流程是生产标准。精细化的产品是人制造出的结果，Erp,Mes等生产控制系统是人的大脑，用来控制人的行为，制造出所需要的产品。而大数据则是人大脑中积累的知识，经验。人在不断的学习中学会了各种各样的技能，制造出了各种各样的产品。而智慧制造中，真正智慧的，其实也是企业不断学习和积累的大数据。

B. 参考文献格式：

文献：

【1】何军 <<大数据对企业管理决策影响分析>>【J】科技进步与对策 2016,65—68.

著作：

【2】主要责任者Bill Schmarzo于楠译 <<大数据MBA>> 2017.7.1:起止页码3-110页.清华大学出版社。

文献：

【3】张俊 <<大数据对企业发展的影响>>【J】信息技术 2016,32—37.

【4】李斌 <<大数据及其发展趋势>>【J】中小企业管理与科技 2017,100—101.

【5】杨伊蒙 <<大数据分析在企业管理中的应用>>【J】环球市场信息导报2017,46—47.

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