大数据时代下企业资源优化配置的策略探究

大数据时代下企业资源优化配置的策略探究

李明清

广西区通信产业服务有限公司技术服务分公司  广西 南宁 530013

摘要：大数据技术对众多行业的发展都带来了革新性的变化，本文主要提出了在大数据时代下企业资源优化配置的策略，以期对大数据时代下企业资源优化配置提供些许参考。相信在未来，大数据技术能够为我国的科技发展和行业进步贡献更大的力量。

关键词：大数据；企业资源优化配置；策略

引言

在企业资源配置中，企业一定要明确自身的发展目标以及长远的资源规划，管理层要知道制定规划的重要性，其存在的意义是促进企业向前发展，所以企业要时刻调整企业资源的管理和优化配置，本文根据自身在企业工作的经验，先对大数据时代下的资源配置进行概述，然后针对性地提出几点在大数据时代下企业资源优化配置的策略。

1大数据时代下资源配置概述

近年来，大数据的应用愈加广泛，发展的步伐也不断加快，越来越多人意识到了数据具备的重要价值。资源大数据的价值需要进一步挖掘，才能解决企业在人力资源、信息资源以及财力资源配置方面的问题。数据驱动型创新管理可以弥补传统企业资源分配的不足，使企业管理和决策更加科学有效。就像大数据分析中的资源分配决策一样，它可以改变传统分配思想的静态和局部性，并使资源分配显示动态和全局性。此外，根据不同地区和行业的发展现状，可以借助大数据进行资源配置的相关分析，进而形成有特色和针对性的解决措施。

2 大数据时代下企业资源优化配置的策略

2.1 建立资源大数据信息采集与管理平台

在大数据时代下进行企业物联网的集成与优化配置，首要措施就是建立资源大数据信息采集与管理平台，这是后续数据挖掘研究和分析的基础。资源大数据的收集需要与资源相关的所有数据信息，包括来自管理部门、生产部门、配套服务部门、资源本身和资源用户的数据。收集和存储是资源配置的根基，在管理和生产等部门的服务器和数据库中，需要开放与资源有关的数据库，并且需要记录收集到的资源大数据的不同维度，否则由于历史数据不足，可能会影响后续的资源优化数据模型的客观准确性。资源优化数据模型是指使用大量存储来收集海量数据资源，然后建立一个大型数据库，以利于前后期数据的比对，深入分析得出差值原因，并形成可控条件下更优的配置方案，指导资源管理和应用。在采集数据的过程中要注意采用合理的采集方式，确保数据的实效性和可靠性。

2.2 建立数据优化模型核心算法的处理与分析

建立数据优化模型核心算法对于企业资源的优化配置也发挥着重要作用，因为刚采集的资源大数据大多是非结构化的，还有少部分是结构化和半结构混合的。有时，数据会出现诸如信息不完整，表达式不一致或被噪声破坏等问题。这些采集到的数据是无法直接使用的，需要先对其进行辨析、清晰、抽取和分类。具体的操作步骤为：建立起数据优化的相关模型，先将那些结构复杂、类型不一的资源大数据处理成结构一致，类型相同并且便于使用的数据；过滤并清理混合在资源大数据中的嘈杂数据；删除无用，无效或错误的数据，并保留这些有效和有价值的数据。

资源大数据的分析包括统计分析、查询分析、流程分析和相关性分析等多个环节，旨在从数据中挖掘到与优化资源配置有关的信息。通过多维度的数据统计，比对各个资源使用状况，深入挖掘背后因果关联的数据变化，通过结合职能管理部门的理想管理状态落实统计需求，形成一整套理想化的资源配置指导模型，在生产运行过程中以该模型为蓝本指导运营。结合一段时间后的各项指标，再多次优化调整模型，使之成为一个结合企业实际为效益服务的智能化管控方案。

2.3 开展资源使用的监测与评估

要检验企业资源优化配置是否有效，就需要开展资源使用的检测与评估。完善资源大数据标签体系，一般而言，该系统应涵盖多种类型的人力资源、市场资源、技术资源、财务资源和信息资源，然后相关人员要根据不同类型将所有数据划分为不同属性的子数据项，然后建立数据计算模型来对资源的配置效率进行评估，然后将评估结果反馈到初始的大数据收集和存储链接，以确保数据库的完整性和适用性，最后将评估结果用于数据应用程序和服务中，为数据可视化、资源分配风险预警等应用功能打基础。

2.4 对资源的配置进行自动优化与反馈

有了资源监测与评估，还需要利用大数据技术研究资源配置优化的问题。通过大数据分析，着力解决企业人力资源流动性不足和人才资源局部缺乏的深层原因，然后分别从法律以及政策引导方面提出有效的改善措施。借助大数据分析，对市场的运行过程以及市场在资源配置中所发挥的作用进行实时监测，倘若发现资源配置与数据模型出现很大偏差，平台应该提示预警，经人为决策后执行新策略。资源优化数据模型通过多次的智慧化学习过程，记录修正合理区间值，并补齐联动方案，形成自学习、自判断、自补充的数据智慧化功能。例如：联动补齐季节变化的能耗方案、设备检修期倒排、产能运力调整等，将大大减少人为干预，节省人力成本的同时为科学化决策提供数据支撑。

企业还可以利用大数据分析来制定和完善具有全球意识的技术资源保护机制，以确保及时发现和制止侵权行为，并保护其宝贵的技术资源。大数据工具和智能服务还可以规划、管理和严格监督企业的财务资源，并促进将物资包括在物联网中，从而建立了巨大的物资数据库，可以有效地控制非法挪用、浪费和其他非法行为。除此之外，使用大数据工具，可以建立各项安全预警功能，对企业的资源实施严格的保护。

2.5 通过数据深挖指导企业供求产能

中央经济工作会议提出“围绕推动高质量发展，深化供给侧结构性改革”的科学目标。一些企业因产业链长、生产周期长、产量巨大和产品门类多等特点，依然保持着排产目标规划产能的模式，不能以市场需求灵活排产，较低的市场嗅觉往往制约着企业生存发展。

通过灵活的资源优化配置策略能更好地适应市场，倒推指导企业排产，助力国家供给侧改革发展。集合多年市场需求归纳数据补充到资源优化配置模型中，由公司高层决策使用哪项策略，资源优化模型就快速执行那项决策。各职能部门做好运行监管，以最快的速度切换调整到新策略中，缩短市场响应时间，为取得商业先机、定量排产减少库存、预先排布运输等方面打好基础。

一个庞大的企业转型升级的过程中，科学化决策将成为成败的关键，资源配置不充分是制约转型升级速度的重要因素，而数据作为智慧决策的依据已是大势所趋，自学习、自判断、自补充的数据智慧化功能将惠及更多企业。

3  结束语

随着我国信息技术的进步和经济的繁荣，企业资源配置的方式产生了巨大的变化。在大数据时代研究企业资源配置的目的是让有限的人力资源、技术资源和信息资源能够发挥尽可能多的作用。在我国正在实施的创新驱动发展战略背景下，技术的进步已经成为综合国力的重要体现，合理配置资源是实现技术进步的有效支撑，对我国的经济、科技和信息发展有着积极影响。

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