大資料管理論文

　　“大資料”已經是世界經濟學中的重要組成部分。下面是由小編整理的，謝謝你的閱讀。

　　篇一

　　大資料在質量管理中的應用

　　摘要 ：“大資料”已經是世界經濟學中的重要組成部分。相比於傳統的資料統計與分析，“大資料”處理有助於管理者們做出更正確的企業決策。對於產品認證機構，“大資料”的應用可以包含自身業務管理、產品質量改進、提升服務質量三方面，但在實踐過程中仍將面臨許多挑戰。

　　關鍵詞 ：大資料 質量管理 產品認證

　　現在的世界正處於一個資訊爆炸的時代，“大資料”已經是世界經濟學中的重要組成部分，並且在各種現代經濟活動、發明和發展中起到越來越重要的作用。相比於傳統的資料統計與分析，通過“大資料”，管理者們可以得到更精確的測量資訊、因此對經營狀態有更準確的瞭解，並且最終將這些資料和資訊轉化為更正確的企業決策。

　　1、什麼是大資料

　　“大資料”可以被定義為需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產，“大資料”的大小受資料類別、獲取方法、軟體手段等多方面因素影響[1]。與傳統資料統計分析相同，“大資料”分析活動致力於收集情報並將其轉化為商業優勢，但兩者之間存在以下幾方面區別：

　　資料量：2013 年中國產生的資料總量超過0.8ZB，2 倍於2012 年，相當於2009 年全球的資料總量。預計到2020 年，中國產生的資料總量將是2013年的10倍，超過8.5ZB。市場為企業提供了一個能夠接觸並獲取海量資訊的機會。比如沃爾瑪每小時能從線上和線下的客戶交易中獲取超過2.5PB的資訊量。

　　高速：對於很對實際應用來說，資料的產生速度遠比資料量更加重要。實時或者趨近於實時的資訊有助於公司比其競爭對手更加靈活。

　　多樣性：“大資料”的來源有著多樣性的特點，如社交網路資訊、圖片、各種監視資訊、GPS資訊等等。隨著手機等數字智慧終端裝置的普及，社會中的每一個組成元素都是一個數據產生器。在這些尚未被處理的非結構化資料中，海量的有價值資訊等待著被組織、分析和開發。

　　2、大資料在產品認證機構質量管理方面的應用

　　在實際的質量管理和改進活動中，由於大資料相對於傳統資料統計方式存在的優勢和特點，因此利用大資料進行質量管理是企業理想的管理路徑和產品、工藝品質的提升機會。對認證機構而言，工作的核心內容就是質量控制。大資料在包括自身業務管理、產品質量改進、提升服務質量等各個方面有著廣泛的應用潛力。

　　1自身業務管理

　　產品認證機構的業務質量控制直接關係到認證工作的公正性與準確性，對企業、消費者乃至整個社會有著重要影響。產品認證工作現有的管理控制手段是針對工廠檢查與檢測工作中的主要時間節點進行監控並且對報告進行抽查。在實際操作中，這些工作普遍存在兩方面問題：一方面，由於認證機構日常工作量較大，抽查結果和實際情況存在一定誤差;另一方面，抽查和監控工作普遍存在滯後性的缺點，問題點只在事後抽查中才有機會被發現，為問題點的及時整改增添了困難。

　　大資料質量管理為解決這些問題提供了新的手段。由於可實時處理的大量資料，一方面認證機構能夠選擇通過軟體或終端工具，對工廠檢查和檢測的全過程進行實時的時效性監控，將時效性控制由事後監督變為提前預警;另一方面，對工廠檢查、檢測結果的有效性驗證也可以通過軟體對所出具的報告的各條款結論進行實時篩查，及時過濾掉常見問題，提升工作的正確性和準確性。

　　2產品質量改進

　　企業所生產產品的質量改進主要通過對產品的質量監控來保證，目前工廠產品的的監控手段主要包括生產工藝的過程檢驗以及成品的檢驗兩大類。由於檢驗工作的特性，大部分工業產品的成品檢驗只能通過抽樣完成，和市場抽樣合格率相比往往存在一定差距。這個以往無法處理的問題，現在通過大資料的管理方式有了更合適的解決辦法。認證機構可以依託自身的資訊優勢，收集大量產品的過程工藝引數、成品檢驗結果引數、抽查不合格品的檢驗資料以及相對應的工藝/管理資料，結合工廠檢查結果，找出各種定性、定量資料與成品質量的關係。從而能依據企業工藝和管理資訊，對產品成品的質量做出預測和判斷，最終能幫助企業改進產品質量，並提升認證工作的有效性。

　　3提升服務質量

　　運用大資料的手段，企業的管理和服務將會變得多樣化。目前針對企業的管理與服務僅僅停留在對企業的各項資訊進行單純的彙總、以及對通用的認證、管理、工藝技術的培訓服務，缺乏針對性。如果能夠妥善運用大資料的方式，認證機構能夠收集有關企業的各方面資訊如生產企業的行業走向、產品的工藝引數、各檢測報告結果、供應商資訊與態勢等等，並對這些資料加以深入的分析，總結出企業急需的服務內容和方式，從而提高認證機構的服務質量。

　　3、面臨的挑戰

　　大資料質量管理面臨的挑戰主要來自於三個方面：正確的領導、管理與技術保障、合理的決策[2]。正確的領導是大資料質量管理的基礎，在獲取資訊之前，需要由領導者確定明確的目標、整合各方面資源。其後，富有智慧的資料管理與技術的構建是大資料質量管理的保障，由於獲取的資訊來源廣泛、資料量大，和傳統的資料統計與分析不同，如何確保資料的有效性，並實時的從海量資料中提取出有價值的資訊是一個富有挑戰的技術性難題。最後，大資料處理需要合理的決策。大資料質量管理的核心在於從資料出發，將資料轉化為決策，決策不應該脫離資料。

　　參考文獻：

　　[1] James， Manyika. Big data： The next frontier for innovation， competition， and productivity[M]. McKinsey Global Institute， 2011. 1-2.

　　[2] Andrew， McAfee， Erik， Brynjolfsson. Big Data：The Management Revolution[J]. Harvard Business Review， 2012， 10： 7-8.

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