公司战略管理：大数据时代企业战略转型思维导图

大量性

多样性

高速性

价值性

数据分析是大数据处理流程的核心。

大数据的价值产生于分析过程，从规模巨大的数据中挖掘隐藏的、有价值信息所进行的分析过程就是大数据分析。

大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量。

传统的数据分析主要针对结构化数据，具备一整套行之有效且广泛使用的分析体系。从大数据中提炼更深层次更有价值的信息的需要促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析、分类、回归分析、估计、预测、描述和可视化等一系列行之有效的方法。

大数据的到来使得在线数据分析成为可能

在传统管理决策模式中，企业管理者大多会根据自身的经验及判断能力，对企业适应市场环境变化的措施作出判断。

在大数据决策模式中，企业管理者可以利用大数据技术充分分析企业当前的经营能力、市场环境的要求，进而作出更加符合企业需求的管理决策。

在传统管理决策模式中，企业管理者不仅对数据进行了垄断，其掌握的数据可能具有不完整性且在决策时只有少数人可以参与。

在大数据时代，各级人员不仅能够轻松地获取影响决策的信息，且越来越主动的参与到决策当中来。大数据的应用使得企业的管理决策活动从原本的管理层独立决策模式转化成全员决策模式。企业所有员工的参与充分保障了管理决策的有效性。对于企业本身而言，基于大数据的全员决策管理会为企业带来更多的经济利润。

在大数据时代，数据处理与分析技术对企业的决策模式产生了颠覆性的影响。

基于云计算的数据处理与分析技术。

大数据下的知识发现技术可以有效提升决策质量与决策速度，通过建立面向半结构化、非结构化存储数据的知识发现及融合技术。

大数据下的决策支持系统，通过大数据云计算技术建立适应全员参与的决策方法。

市场需求调研与预测。

资金需要量预测。

现金流量预测。

用户行为与特征分析。

企业重点客户的筛选。

客户分级管理。

改善用户体验。

竞争对手监测与品牌传播。

品牌危机监测与管理。

产品创新过程调研。

生产流程优化。

提高质量管理水平。

科学制定生产计划。

产品科学合理定价。

优化库存管理。

完善供应商管理。

实现产品生命周期管理。

提高固定资产利用率。

应收账款管理属于财务管理范畴。

大数据时代对财务管理转型的要求贯穿于企业经营管理的全过程和各个业务领域。

大数据时代企业经营管理模式的转变最重要的体现是决策体系的转变，即由少数人决策变为多数人合作完成。

全员参与决策的模式使更多的知识和信息能相互沟通、构建一个大数据下的资源平台或知识储备库，这是大数据时代企业决策的基础，也是大数据时代的必然要求。

大数据时代企业对各类数据收集与分析能力决定了企业的竞争力。而强化专业人才，又是其中的关键所在。

企业要注重加强大数据收集和分析所需的硬件设施和软件系统的配置，这是大数据时代提升企业竞争力的物质保障。

可以采用共享模式降低数据成本、解决容量不足的问题。

客户个人数据管理。

企业数据管理。

建立应急管理系统。