（文/范小勇）數字經濟與大數據時代催生了以大數據為代表的新型生產要素，以數據驅動持續增長和創新發展是廣大行業，特別是制造業企業數字化轉型的主線。各大企業紛紛發現在新發展背景下，數據已經滲透到當今行業和業務的每一個職能領域，并且無法在一定時間里用常規的工具對數據集合內容進行抓取、管理和處理工作，對企業相關管理決策范式產生了深遠影響。因此如何貼合大數據時代的企業更新目標，助力制造行業的再工業化，成為當前眾多從業人員思考的重中之重。

業內知名智慧企業管理專家劉巍表示，過去技術水平和資金是衡量一家制造業企業競爭力的主要標準，而大數據時代的到來，也使得企業需要進一步提高對“大數據”的應用程度，企業管理人員需要充分挖掘大數據中所蘊含的價值，將其轉化成企業管理的有效資源，并依此制定更準確的決策?，F階段，人們都隱約知道大數據價值性很高，但具體到如何充分挖掘出大數據中所蘊含的價值、如何高效利用這些價值、如何保證信息安全，做法尚未明確。劉巍結合多年的工作體驗，經過詳細的發展調研，了解到制造業企業普遍存在缺乏擁有多場景決策能力的信息系統、指標分析決策體系不完善、檢測預警機制落后，時效性不足等問題，整體管理決策亟需作出變革?；诖耍瑒⑽汛еㄔO新時代企業管理決策范式的目標與熱忱，積極展開了《大數據驅動制造業企業管理決策優化與研究》這一課題研究工作。

據悉，該課題研究中心著重放在了如何建設基于大數據的決策支持體系上，并勾勒了整體的決策框架。該課題認為，首先企業需要積極建設與開發適應制造業決策支持所需的各類分析平臺，滿足產品研發、制造、保障等多決策場景所需。在實際應用上要覆蓋數據獲取、數據存儲、數據模型管理、可視化展示分析等決策流程，并達到全過程自主且可控的信息化系統功能。其次，企業再立足統一的數據收集與分析平臺，從行業應用、數據服務、數據采集與模型管理等多個層次出發，梳理并建立適應企業決策支持所需的業務指標體系，重新組合企業決策所需的發展架構；在數據層級上，則需要覆蓋從科研、生產、保障和管理的全部過程，完成跨部門統一采集、結構化/非結構化統一處理、多級次數據模型統一預測的功能，實現從基層、部門到領導的全級次信息數據匯聚和貫通。

該課題融合了劉巍多年的企業管理思維邏輯，結合大數據在制造業內部的應用特點，按照制造企業的生產特點，以大數據決策體系為分析切入點，逐步梳理關鍵企業發展要素，深入分析企業的決策體系構建狀況，極大程度幫助相關企業深化對大數據應用特點及未來發展方向的認識，收獲了行業內眾多的肯定和贊譽。不僅如此，劉巍完成的“基于云平臺的企業資源管理系統V1.0”、““互聯網+”智慧企業數據管理系統V1.0”、“采用混合云架構的制造業數字化管理系統V1.0”等一系列優秀的智慧企業管理成果，無不為行業提供了多種新技術應用路徑和方向，還得到了中國管理科學研究院商學院的肯定，聘請他擔任特邀客座教授，為規范化培養高素質的企業管理人才提供專業指導和幫助，更加穩固地建設整體企業管理人才的培養高地。

隨著移動網絡、云計算、人工智能、物聯網等新興技術迅猛發展，全球數據呈爆炸式增長，標志著我們迎來又一偉大時代——大數據時代。不僅是制造行業，各企業應當積極提升自身的數據洞察力，從數據中收集、提取、分析真正的管理決策價值，并進一步增強經由大數據驅動的管理和決策制定。以大數據為核心，基于大數據挖掘和各類標準化模型，實現管理決策由單點分析向聚合分析轉變，進而提升廣大企業決策支持的全局性、準確性、時效性和前瞻性。