摘要：在数字化趋势的推动下，新一代信息技术与实体经济日益深度融合，这进一步促进了行业内的数字化变革。数字经济正逐渐崛起，成为推动社会经济高质量发展的核心动力。本文以制造业企业为研究对象，深入探讨了数字经济背景下大数据对制造业的长远影响。此外，本文还深入探索了制造业在利用大数据进行管理决策时所遭遇的问题，并提出了优化大数据在制造业管理决策中应用的有效建议。这项研究对于指导制造业如何更高效地融合最新的信息技术，进而推动企业持续发展和质量提升具有重要的意义。

关键词：数字经济；大数据；制造业

现代制造业在我国的发展进程中扮演着举足轻重的角色，它不仅仅是中国实体经济的根本和国民经济的重要基础，更是保障国家安全和百姓幸福的重要物质基础。但由于劳动力成本的提高，利润空间被逐步挤压，传统制造企业也受到前所未有的冲击，行业竞争变得更加激烈。因此，如何成功地进行转型和升级，以及如何突破发展中的障碍，已成为传统制造业急需应对的核心问题。

一、大数据的含义

在过去的几年中，大数据在各个领域都有了多种不同的解释和定义。麦肯锡公司从产业视角出发，将互联网大数据定义为可以进行传输、整合、储存和分析的大型和中型数据库查询，并强调了大数据在全球经济发展和社会进步中的重要作用。同时，他们也指出了其他影响经济发展的重要因素，如充足的资金和丰富的人力资源。从数据处理技术和工具的视角出发，IBM公司主要关注数据的四大技术属性：规模巨大、处理效率高、数据种类丰富，以及数据的真实性与实用性，IBM认为‘互联网大数据’是这四个特性的融合。从维基百科的角度来看，大数据是由大量且复杂的数据及信息构成的，这些数据已经超出了传统应用程序的处理能力，因此需要特定的数据管理工具或非常规的数据处理方法来应对。此处特别强调了大数据来源的多样性和功能的复杂性。这些大数据的定义，都是建立在其技术属性、实际应用价值、数据处理方法及其来源的基础之上。从管理角度看，高德纳咨询企业认为互联网大数据是一种具有大容量、高处理速度和多样性的信息内容。这就要求高效地开发出新的信息资源管理方法，从而提升分析和判断能力，并优化管理决策过程。

二、大数据对制造企业管理决策的影响

（一）决策依据

在大数据时代的大背景之下，制造业企业的管理层能够充分运用大数据技术，对企业现有的经营能力和市场需求进行深入的分析。他们有能力以数据为决策依据，从而制定出更符合企业实际需求的管理决策。这一方法彻底改变了过去主要依靠管理决策者个人经验来做出决策的传统做法。

（二）决策主体

在传统的决策流程里，制造业的管理团队扮演着核心的决策角色，他们负责规划企业整个周期的生产发展方向。随着大数据时代的到来，制造型企业的管理模式发生了许多转变，生产经营决策不再只是管理层的任务，而是参考全体员工的共同想法。目前，企业收集到的生产数据信息逐渐复杂，传统的经营管理模式和经营决策已无法满足企业的生产需求，不能帮助企业带来更多经济收益。相应地，基于数据动态分析的自动化决策方式正在逐渐增多。这种变革扩大了决策参与的范围，从原先的企业高级管理层逐步延伸至中级和基层员工。这批员工逐渐更加积极地参与数据为基础的搜集、解析和决策过程，从而为企业的策略规划提供了坚实的支持。当所有员工都参与到基于大数据的决策管理中，这不仅可以明显地加快企业的决策速度，还可以显著地提高决策的品质，进而为企业带来更大的经济回报。这一创新的决策方式将决策权下放至更贴近业务的层级，例如订单预测和营收管理等，从而让基层员工能够利用实时数据，为企业的策略制定提供更多支持和赋能。

三、大数据对制造业企业管理决策支持的原理

大数据以其独有的5V属性——大数据量（Volume）、快速处理能力（Velocity）、多种数据类型（Variety）、高度的数据真实性（Veracity）和显著的数据价值（Value）——对企业在数据管理和知识管理方面产生了深远的影响。这些属性对决策的思维方式、基础知识、参与者、技术手段和方法等多个方面都产生了深远影响，从而推动了制造企业决策模式的演变，使得企业的决策过程逐步从过去的经验导向转变为数据驱动。大数据在辅助制造业的管理和决策过程中起到了关键作用，尤其是在从基本数据到有价值的信息，再到知识和智慧的转换中。比如说，制造业企业能够通过对其实际商业活动进行详细记录，从而积累大量的基础信息。接下来，通过对这些数据的深入分析、梳理和研究，能够获取到如用户的画像、消费习惯和偏好等宝贵的信息，洞察市场的发展趋势和潜在问题。最终，这些通过数据挖掘获得的宝贵信息，能够被制造业用于提高其经济效益和实际操作能力。

四、大数据技术在制造型企业经营中的常见问题

随着数字经济不断进步，我国制造型企业逐渐走向高质量发展的新阶段，相关企业的管理者也应当摒弃传统的经营理论和决策方式，将现代化背景融入到企业管理中来，创造出全新的现代化企业管理模式，利用大数据手段为辅助，提高制造企业的运转效率。但是，基于职位层级的上级对下级控制决策模式仍然具有一定的影响力。现阶段，制造业在使用大数据作为决策辅助工具时，仍然遭遇了若干挑战。因此，企业经营者应当充分认识到产品和业务的核心应当是实际生产数据。书记能够为企业提供相对科学的经营生产决策，同时有利于帮助企业进行高效的内部管理。另外，企业决策是否准确不应当受到权利限制，而应当充分考虑企业内部团队提供的基础数据作为支撑。

（一）数据治理问题

数据管理是一个组织内部为数据应用所进行的系列管理任务，这些任务通常是由专业的数据管理机构负责推进和执行的，其最终目的是增强数据的实际应用价值。尽管数据管理在企业的日常运营中至关重要，但在实际操作中，其重要性经常被忽视。数据管理应当充分重视。数据的实际价值，而这就需要从企业实际生产过程出发，对企业产品数据重新整合和建构，依据现代化科学技术建立企业独有的数据储存、检索和再利用的体系，帮助企业充分认识到实际经营数据的重要性，方便企业做好更加精细化的数据管理工作，全面提高企业生产质量。通过数据管理，可以发现那些企业未曾预料到的潜在价值。因此，深入了解和掌握企业当前的所有数据及其生命周期是数据管理中的关键一步。在数字经济背景下，许多大型制造型企业已经充分认识到数据质量对其营业发展的积极作用，并且以熟练掌握数字技术。但是仍有小部分企业无法进行有效的数据管理，关于数字管理的规章制度没有真实运用到企业内部经营中，数据管理体系存在诸多漏洞，影响了企业生产决策的执行效率。

（二）知识产权问题

知识产权保护是制造型企业的核心问题。在现代化科学技术不断发展的背景下获取知识的途径十分复杂，极容易造成信息泄露的情况。因此，制造企业如果只是将自身产品放在市场流通，极易引来其他同类型竞争企业的模仿，而失去了对研发新产品的知识产权保护，不利于企业的长期生存和发展，难以为企业带来更多经济效益，尤其是中小型制造企业容易在市场竞争中失去话语权，导致被更大型的企业垄断市场机会。因此，大数据时代为制造行业的创新性产品带来巨大挑战，企业应当思考如何加强创新产品的知识产权保护。

首先，大数据是通过分析和处理个人数据所进一步得到的信息，在现代化的背景当中知识产权的范围无限扩大，给许多外部行业以可乘之机。在大数据计算当中涉及到企业自身内部的商业机密、商业模式和产品信息等等，如果被不法分子所侵犯会给公司带来严重的经济损失。因此，大数据时代的特点为知识产权保护带来了竹雕挑战。大数据的本质是数据共享，它代表了公众的利益，因此具有公共属性的部分。然而，知识产权具有排他性，主要保护个体的利益，因此被视为私人权利。在数字经济背景下，这种公私权的对立显得尤为突出。现代化信息具有一定共享性，其他同类型企业给予通过特殊渠道获取创新产品的知识产权等信息，这也为大数据分析增加了更多复杂的问题。

（三）人才管理问题

在制造业的企业管理实践中，人才的培训和管理对推动企业成长和增强决策能力起着不可或缺的作用。随着大数据技术的飞速发展和持续创新，制造业的发展更加依赖于才华横溢的人才的引领。因此在激烈的市场竞争中，企业更应当提高对工作人员综合素质的考察。制造型企业通常容易面临人才短缺等问题，特别是掌握数字化技术的复合型人才。创新产品需要利用现代化科技手段作为辅助，而高技能人才也成为设计产品不可缺少的核心部分，他们通过。精湛的技术能够帮助企业放大自身优势，在市场竞争中占据相对有利的位置，利用智能技术提高企业产品的质量服务，帮助企业获得更多经济收益。因此很多企业对高科技人才有着较为明显的实际需求，但是这样的人才短缺已经制约了企业的技术进步和创新能力。从另一个角度看，制造业企业正面临着复合型人才短缺的严重挑战。因为企业在业务操作、技术应用和经营管理方面急需数据分析专业人才，这些人才需要深入了解计算机科学、统计学和数学等多个领域。因此，企业迫切需要那些不仅拥有高级专业技能，还精通数据分析和处理的复合型人才。尽管近几年市场对此类专业人才的需求急剧增加，但实际上，这类人才在市场上仍然非常稀缺。

五、数据驱动对制造业企业管理决策的优化路径

（一）增强数据资源与知识产权的全方位防护

制造企业为了适应现代化市场的发展需求，应当通过创新内部管理模式实现数字化的技术转型，充分利用大数据的优势，提高企业产品的创新和研发能力，帮助企业做出更加科学的经营决策，建立更加科学完善的内部经营体系，及时抓住市场发展的动向，同时加强对产品的知识产权保护力度，实现对知识产权的全方位保护，充分提高自主创新的能力。在数字经济背景下，数据生成了信息，这些信息进一步改变了决策方式，而这些决策直接对生产效率产生影响。大数据所带来的推动力能够极大地提升制造业企业的创新潜力。

（二）构建数字化人才队伍，优化数字人才培养体系

在全球经济状况与疫情双重冲击之下，制造业的数字化转型变得尤其关键和紧迫。在国家政策的驱动下，新的发展趋势、业态和需求使得企业的数字化转型变成了行业的一个重要发展方向。但是，这个数字化转型的过程绝非简单，不能急功近利。企业在选拔人才时应当设立一定门槛，主要考察应聘者的专业能力，尤其是数字化技术应用素质，考察人员对企业的了解程度，是否能够帮助企业加快数字化转型的进程。同时，企业应当分配部分资金到人才培养和管理中来，邀请相关的高等教育机构定期为企业内部员工开展数字化管理培训，全面提高员工的综合素质，同时向企业管理人员提供数字化技术的相关知识，帮助经营者充分了解企业自身优势，从而提高他们在数字化方面的素养和管理技能。在培养数字化应用人才方面，企业应当重视打造具有多种技能的数字化工匠团队，创建专门的数字工匠研究中心，并加大对这类应用型人才的职业技能培训力度，旨在培养出既精通相关行业技能，又能掌握数字技术的专业工匠和新兴工程师。制造业企业可以通过构建数字化的人才结构和健全的人才培训体系，显著提升数据处理和转换的效率，进而在大数据的推动下做出更为高效和精准的决策与运营。

（三）积极把握大数据机遇，主动迎接挑战

在大数据的时代背景下，数据已然演变为企业不可或缺的核心资源。在涉及企业财务决策时，领导层已不再仅仅依靠财务报表和历史经验来指导未来的生产与经营。他们开始探寻那些能真正为财务决策提供有力支撑的数据，但这些数据却常常淹没在信息海洋中。企业经营者应当充分认识到数据质量和先进的数据处理技术的重要意义，它能够帮助企业做出更加科学的经营生产决策。一个企业如果能引入先进的数字化生产技术，摒弃传统的计算机硬件框架，就能够及时抓住市场发展的动态变化。并且制定相对科学完善的风险预案，帮助企业避免不确定性经营风险。同时，通过大数据和云计算等技术帮助企业更好抓住客户的喜好和需求，帮助企业更好洞察消费者心理，设计出更加符合市场实际需求的个性化产品，提供更加优质的服务。

六、结论

目前，我们正处于大数据深刻变革的时代。大数据技术正加速推动企业实现数字化转型的进程，能够帮助企业制定更加完善的经营决策，从而更好规避实际的经营风险，提高企业内部管理效率，帮助企业获得更多经济收入。在数字经济背景下，大数据不只是一种前沿的分析手段，它还代表了管理思维的革新，已经变成了企业不可或缺的宝贵资产。本文深入研究了制造业企业如何巧妙地利用大数据进行管理决策的优化，旨在为制造业企业在运用大数据进行管理决策优化方面提供有价值的理论支持。

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