智能管理是信息時代將新的信息技術和信息思維結合，並應用於企業經營管理活動，提升企業經營管理效率、提高競爭水平、減少經營成本的技術路徑。
摘要：本文通過大數據與傳統企業智能管理的融合研究，解構兩者之間的內在聯繫，並以技術創新管理爲視角，提出從思想與技術統籌的角度構建大數據環境下傳統企業智能管理模式。
關鍵詞：大數據;傳統企業;智能管理模式
大數據與智能管理的耦合
大數據與智能管理是信息化時代，從不同視域對人類生產管理活動的不同表達和概括，兩者驅動一般生產管理活動以追求高效、自由、平等爲導向，市場行爲、企業行爲、消費者行爲被量化爲“信息代碼”或“數字符號”，中立或事實主義態度貫穿於管理活動中，本質上是新的管理範式建構。
大數據與智能管理均以數字化的形式解構生產管理活動的流程與行爲，在技術架構和應用節點上體現人本管理和科學管理融合的企業行爲準則，體現了管理哲學和管理思想的進化與重構。大數據與智能管理的核心理念強調挖掘數據價值，並服務於企業經營管理和戰略決策。數據的有效性、信息的共享性奠定了“數據化”的管理思想，而在管理實踐中，需要以柔性的管理哲學和思想統攝剛性的大數據和智能管理技術。大數據包含的海量結構化、非結構化數據，可以通過挖掘技術發現其價值，爲企業提高決策能力、決策效率、決策準確度等提供智能管理的技術支持。
大數據時代傳統企業智能管理的'制約因素現階段獲得廣泛認可和實施的商務智能(BI)是企業實現智能管理的可靠方案。它將人力資源的“智力因素”和信息系統的“智能因素”予以整合、協調，輔助企業的計劃、執行、控制等管理環節，爲智能決策提供依據，形成人機結合智能與企業羣體智能相融合的管理體系(龍騰，2008)。企業實現智能管理的基礎是數據資源，採用數據管理技術將企業數據資源轉化成組織競爭優勢，並提高企業決策能力、決策效率和決策準確性(王中堯，2014)。在大數據背景下，企業實現智能管理面臨四類因素制約。
(一)數據資源開發的技術約束
傳統BI主要面向企業內部“小數據”的處理，而大數據包括交易數據和交互數據，兩者整合後的存儲空間複雜度或結構複雜度導致傳統BI無法在有限的資金和時間成本內進行分析處理。需要通過數據集成，實現結構化數據和非結構化數據的一體化訪問，爲企業和管理者提供企業洞察、行業洞察和用戶洞察。
(二)企業數據生態系統再構建
傳統的企業智能管理的基礎數據資源基於企業內部泛在的各類業務信息系統，數據資源具有整齊的結構，易於通過BI系統實現數據價值挖掘，其生態屬性存在顯著缺點。首先，這類數據資源不包涵大量有價值的非結構化數據，數據資源種類單一，無法爲科學決策提供立體化的信息支持。
其次，在企業各類業務信息系統生成的數據資源位於企業閉合的組織系統內，缺乏與外界信息環境交互的接口，無法實時反應外部市場空間結構變化所反饋的信息。
最後，在互聯網時代，市場需求呈現個性化、多樣化特徵，商業信息處於持續、動態的演化狀態，數據資源迭代加速，而閉合的傳統商務智能管理模式無法對最新數據資源即時整合、響應，導致企業經營決策、創新升級滯後於市場需求。因此，在資源種類、時間演化、空間構型等維度，需要對企業智能管理的數據生態系統進行再構建。
(三)企業智能管理系統交互的有限性
因企業信息化規劃不夠科學性，煙囪式的業務信息系統易形成信息孤島：業務模塊的數據存在跨信息系統、跨業務平臺的現象，而數據無法實現交叉調用，數據資源共享度不高。此外，數據的收集、整合和利用僅面向關鍵業務，非關鍵業務的數據未受重視，數據資源開發程度有待提高。大數據時代，傳統企業沿用經典管理模式應對市場變化和消費者需求，雖然獲取數據渠道多樣，但並未挖掘數據的潛在價值，尤其是微觀層面的數據。比如側重關注財務報表、企業盈虧表等宏觀的數據，並未從組成這些報表的細微數據中去發現企業存在的問題(吳忠，2013)。
(四)企業智能管理智力支持的稀缺性
大數據時代的企業智能管理，是以數據化決策爲主要特徵，通過量化減少決策的不確定性，規避市場風險。數據的處理、分析需要CIO(首席信息官)、CMO(首席營銷官)、COO(首席運營官)乃至CDO(首席數據官)等多種類型的支撐型人才的智力集成，形成企業信息化應用、市場營銷、運營管理的綜合智能。大部分企業傳統的管理模式在企業智能管理支撐型人才的引進、培養、晉升等機制上創新力不足。
基於大數據的企業智能管理模式構建
(一)構建大數據文化
在高度信息化、互聯網化的現代經濟社會，數據已被視爲一種戰略資源，對數據的所有權、支配權的爭奪成爲商業競爭的新形勢。大數據時代的智能管理必須以大數據爲基礎，加強大數據挖掘人才培養，從頂層重視IT規劃，提高共享利用率，用數據規範企業運營，用大數據促進企業洞察、行業洞察、用戶洞察，實現決策支持、優化運營、降低成本、精準營銷、提升企業安全、促進創新、變革商業模式。
(二)智能管理思想模型
如圖1所示，企業智能管理模式的構建需要數據資源、數據挖掘能力、數據文化三個維度來支撐，在宏觀管理層面充分利用數據資源在決策、建模、計劃、控制、分析、報告、價值鏈、資源整合等管理環節的應用，將數據優勢轉化爲決策優勢，形成企業績效管理的閉環，實現自組織動態實時監測，實現數據化、智能化管理(朱東華，2013)。
在微觀的業務運營層面，企業經過信息化、自動化的改造，形成企業內部視角的縱向流動數據資源和產業鏈視角的橫向交互數據資源。通過企業大數據縱向、橫向充分集成，打破地域、企業侷限，實現協同生產，完成企業生態系統整合和轉型升級。
(三)企業智能管理系統運行機理
如圖2所示，大數據背景下的企業智能管理框架模型分別從企業羣體智能(包括企業文化、企業制度、企業理念、人才結構等)和人機結合智能(包括價值鏈管理、營銷管理、財務管理、運營管理、信息管理、知識管理、創新管理、機遇管理等)兩個維度共同界定，最終體現爲決策數據源、決策信息、決策知識、決策結論等四個應用層面，數據所蘊含的信息和價值由專家系統、決策支持系統和知識庫系統呈現。
(四)傳統企業智能管理系統架構
如圖3所示，企業智能管理系統應用創新包括客戶洞察、產品設計、精準營銷等三個維度，主要基於產品數據和用戶行爲數據進行描述。傳統的大羣體的客戶細分在互聯網時代無法體現個性化需求和私人訂製要求，具象化的客戶需求、小微化的市場細分形成了企業離散的核心客戶羣。大規模、實時性的大數據減少了企業獲取用戶數據的時間，爲提升企業經營管理效率和用戶體驗，並最終實現對客戶的洞察。
其次，產品設計創新基於用戶行爲數據和產品數據的分析和定位，發現用戶隱性的、多樣化的心理需求，設計開發滿足多種需求類型的產品或服務，實現企業的價值主張。用戶的消費時間碎片化、消費習慣於多屏化，產品或服務的營銷渠道需要進一步整合，藉助基於多屏互動的信息平臺和技術設備，及時追蹤用戶的消費習慣、消費過程，完成多渠道整合的精準營銷。
參考文獻：
1.龍騰.企業智能管理與核心競爭力關係研究[D].首都經濟貿易大學，2008
2.龍騰.企業智能管理與智能企業[J].經濟與管理研究，2008
3.王中堯.大數據環境下企業商務智能應用[J].現代商業，2014(23)
4.吳忠.大數據時代下的管理模式創新[J].企業管理，2013(10)
5.人民出版社編委會.促進大數據發展行動綱要[M].人民出版社，2015
6.朱東華.大數據環境下技術創新管理方法研究[J].科學學與科學技術管理研究，2013，34(4)