前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的数据驱动型企业的数据文化建设，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
【摘要】随着大数据技术和“互联网+”技术的发展，企业数据文化建设成为推动企业转型升级发展的重要途径。如何进行数据文化建设推动企业转型发展以适应新的环境，目前没有可以直接使用的参考模式，需要企业不断进行探索。本文以数据驱动型企业为对象，对企业数据文化建设进行了相关的探析，结合校企协同创新机制，提出了企业发展的关键成功因素和实施措施，为数据驱动型企业的数据文化建设提供了有参考价值的战略规划。
【关键词】数据驱动型企业;数据文化建设;关键成功因素;实施措施
1前言
近年来IBM全球企业咨询服务部了题为《数据推动创新》的执行报告。报告中指出“创新的企业，首先要充分利用大数据和互联网+技术，企业需要转型，并利用新能力推动创新。企业需要实现数据文化的培养，以数据创新为动力、利用数据推动创新、利用数据支撑创新”。另外通过调查结果表明，优秀的企业在标准普尔全球1200强的市值中大约占到20%，具有数据文化创新的企业实现了7%的市场价值年增长率，而标准普尔全球1200强企业的总体增长率为－1%，同时，创新企业的管理成本降低了75%，由此看见，以数据为中心的企业数据文化建设在企业转型创新发展中所体现的重要性。在国内，通过大数据技术促进企业文化建设的理念已受到越来越大的关注，目前已有学者对企业文化建设进行了相关研究。有学者对电子商务企业文化建设进行了探析，提出了电商企业文化的特点［1］;有学者对民营企业文化建设在企业转型升级中的发展对策进行了研究［2］;随着大数据技术的发展，有学者探讨了大数据对电商企业的影响［3－6］，也有学者针对大数据应用环境，探索并提出了电商企业在管理模式、精准营销、企业数据再挖掘等方面的改革措施和发展战略［7－10］。随着大数据技术在近一两年的进一步发展，以及“互联网+”技术的大力推广，为数据驱动型企业的转型升级发展带来了新的机遇，但同时也对企业数据文化建设提出了新的要求，如何实现企业数据文化建设以适应新的大数据环境，目前还没有直接可用的参考模式，需要企业根据实际情况不断进行探索。本文针对数据驱动型企业数据文化从精神文化、制度文化、物质文化三个层面的融合建设进行了相应的探析，提出了有参考价值的观点和措施。
2数据文化建设的必要性
数据驱动型企业，其最大特点是拥有一套完整的数据价值体系，企业决策者将数据分析纳入企业决策流程，并对企业的决策提供有价值的指导，由此看见，企业需要以数据为中心进行数据文化建设，其必要性主要体现在以下几个方面。
2．1企业需要通过数据文化建设来推动企业转型升级
目前大数据成为推动经济转型发展的新动力，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。成功的企业不会为了某个目的而去收集分析数据，而是将跨部门的数据整合，带来新的洞察，越成功转型的企业越有非常强大的数据文化。
2．2数据文化建设是企业转型的根本和基础
数据文化建设是企业转型的根本和基础，原有企业的早期企业文化往往会制约或束缚企业转型，同时，原有企业文化的行为、管理思路等也会影响企业转型的进程。如何建立适应新的大数据环境的企业数据文化，是企业转型发展中必须要解决的问题。
2．3数据文化建设决定企业转型的成败
要实现企业的转型发展，需要将企业数据文化理念渗透到企业内部的各个方面，它们不仅在转型过程中起到驱动作用，而且在企业制度的制定和数据处理过程中起到指导作用。企业数据文化需要与企业员工的意识层次和信念结构相匹配，最终制定一个合理的企业数据文化建设方案。
3数据驱动型企业的数据文化建设战略
企业的数据文化由企业精神文化、企业制度文化、企业物质文化三个层面组成。将三个层面融合建设，才能提高企业经济效益和社会效益的增长。
3．1企业发展的愿景构建
企业转型升级发展需要和数据模式的创新密切联系，从企业精神文化层面，企业发展的愿景构建主要体现在以下5个关键成功因素方面。
(1)数据资源
企业在知识产权领域覆盖面广，来源多，但是主要问题一是集成度不够，影响相关项目和产品开发效率;二是相当部分数据来源不稳定，存在潜在风险。构建的愿景为:将数据资源增长列入企业绩效目标，有计划地形成数据资源积累扩展机制;数据资源能够对企业各部门、各环节形成重要支持，尤其是成为绩效考核和重大决策的主要依据。
(2)数据能力
很多企业初步具有数据搜集和展示能力，但在数据管理，数据分析和数据价值挖掘方面还处于启蒙阶段。构建的愿景为:通过数据加工以及其它手段形成与企业各部门、各业务环节相对应的知识库以充实数据资源;形成数据质量管理，数据安全管理，数据协作管理等技术标准和流程规范;建立持续学习机制，在适用性前提下保障技术体系的先进性。
(3)市场定位
目前很多企业营销模式相对比较传统，需要利用互联网+理念发展新客户群，并进一步发掘需求，在意识上和技术上进一步提升。构建的愿景为:利用Web平台及其它用户接触点收集用户信息，经挖掘提炼获取用户和客户知识，对市场定位、产品需求定位和营销提供依据;以市场导向和企业核心能力相结合开发系列特色数据产品。
(4)人力资源
建设数据驱动型企业重点是需要在观念上和技术储备上培养员工的眼界和能力。构建的愿景为:有计划的将能力提升纳入企业绩效体系，结合企业绩效目标分解到部门及岗位，使企业成长和员工能力提升协同发展;探索大数据人力资源培育体系，整合内培和外配资源，使人力资源部门也成为新的利润中心。
(5)协同创新
积极与高校进行合作，构建从数据合作、技术合作、市场合作等多方面协同创新的模式，达到共赢的目的。构建的愿景为:通过数据合作，获取合法、稳定、可靠的数据资源;通过技术为主，法律为辅的手段保障数据合作双方的权利;探索有效机制，与高校之间建立战略联盟关系。
3．2企业数据文化建设的实施措施
在制度文化和物质文化建设中，企业需要制定相应的制度和运行机制来约束和保障数据文化建设的实施，针对数据驱动型企业，结合企业数据文化建设理念，需要构建相关的保障体系和运行机制。
(1)建立资源和能力并重的数据资源体系
数据资源体系建设包括数据资源库建设和数据能力体系建设，同时还需要建立以元数据、数据安全和隐私保护技术为核心的数据管理机制以及以能力需求为导向，建立员工数据能力培训机制。
(2)建立问题驱动型校企协同创新机制
企业数据能力一方面源于企业自身的能力，另一方面源于企业和高校的协同。有计划地制定企业提升数据能力的规划，收集高校数据能力特点相关情报，将企业急需的、暂时没能力解决的问题通过校企合作等形式形成解决方案。另一方面，有计划地建立校企大数据双创基地和人才培养基地。
(3)探索能力驱动型的数据分享机制
数据分享是企业数据资源扩展、数据资源保障的重要手段，也是与相关高校协同创新的基础。目前很多企业的大部分数据资源都来源于合作伙伴，因此，维系和提升与数据来源机构的关系是企业建立稳定的数据资源体系，并进一步拓展数据资源的重要保障措施。企业与数据来源机构的关系是基于共同发掘数据价值的协同关系，所以企业的数据能力是稳定和提升这个关系的重要支撑因素。
(4)举办数据文化沙龙，打造数据文化品牌
为了强化企业员工数据价值认知和拓展视野，提升企业数据能力，构建企业数据文化品牌，建立和高校沟通的渠道等多方面的诉求，定期举办“数据文化沙龙”。通过这些形式有意识、有计划地积累和构建企业知识库资源，当资源积累到一定程度后，即可开展知识产权大数据培训业务，在扩大企业影响力的同时形成企业新的利润点。
(5)建立面向关键成功因素的绩效体系
根据企业战略愿景，理清关键成功因素，从而建立面向关键成功因素的绩效体系。从战略定位到绩效体系的展开线路为:战略定位—＞战略愿景—＞(满足SMART原则的)战略目标—＞结合关键成功因素，将目标转换分解到部门和岗位—＞通过闭环量化管理机制进行日常目标管理。
(6)在业务部门推广实施并完善客户画像制度
在业务过程中注意收集客户信息，结合企业数据资源建立各类客户画像的标准化数据模型(包括企业或机构业务范围、绩效机制、相关人际关系结构、决策机制、联系人特征、相关业务现状等)，为企业维系、提升现有客户价值，发掘同类新客户，业务流程优化提供坚实基础。
(7)建立需求拉动型的产品创新模式
很多企业面临的问题是客户不能明确提出对数据产品的需求，因此，企业新产品开发需要收集并把握前沿成功案例，研究数据资源中蕴含的信息对用户绩效、业务及职能可能带来的帮助，从而提出前瞻性的需求。并通过成功案例或产品原型向用户推介。实施方案和关键成功因素之间的关系如表1所示，其中“支持”表示实施措施对成功因素形成的支持、“需求”表示实施措施需要该成功因素的支持。
4结语
本文以数据驱动型企业的数据文化建设为核心，从精神文化、制度文化、物质文化三个层面的融合建设进行了相应的探析，提出了企业发展的5个关键成功因素，并构建了相应的企业发展愿景，同时提出了相应的实施措施，以及关键成功因素和实施措施之间的关系，从而为数据驱动型企业的数据文化建设提供了有参考价值的战略规划。
参考文献:
［1］周江．电子商务企业文化探析［J］．电子商务，2013(4):46～47．
［2］黄身发．浅析民企转型升级中的企业文化建设［J］．经济研究导刊，2013(17):29～31．
［3］刘光金．大数据处理对电子商务的影响分析［J］．计算机光盘软件与应用，2014，(17):25～26．
［4］龙帼琼．大数据对电商企业的影响研究［J］．中国电子商务，2014，(9):9．
［5］刘鹰．浅析我国电商企业的大数据应用现状［J］．商业时代，2014，(25):6～66．
［6］甘丽新，涂伟．大数据时代电子商务的机遇与挑战探讨［J］．科技广场，2013，(3):137～140．
［7］冯芷艳，郭迅华，曾大军，等．大数据背景下商务管理研究若干前沿课题［J］．管理科学学报，2013(1):1～9．
［8］刘静．大数据时代背景下电商企业管理模式分析［J］．商业经济研究，2017(5):99～101．
［9］罗红梅．电商企业基于数据进行精准营销的探讨［J］．武汉商业服务学院学报，2013，27(3):46～48．
［10］覃聪．大数据背景下电商企业数据再挖掘与企业价值增值［J］．环球市场信息导报，2014，(3):24～25.
作者:张志强 杨晋浩 施达 王伟钧 单位:成都大学信息科学与工程学院
