大数据在企业生产经营中的应用
随着信息通信技术的快速发展，以及数据收集、存储、加工处理和开发应用能力的不断提升，大数据的规模迅速扩大，种类不断增多，在企业生产经营中开始发挥越来越重要的作用。不同类型企业的生产经营方式不同，大数据在不同类型企业生产经营中的应用场景也有所差异。企业应用大数据时面临的挑战包括数据标准不统一、人才短缺、安全难以得到有效保障、存储成本高昂等。
为了应对这些挑战，促进大数据在企业生产经营中的应用，需要加强大数据标准体系建设，加快推进大数据基础设施建设，有序推进政府数据开放共享，加快培育复合型大数据人才，并完善网络及大数据安全体系建设。通过这些措施，可以更好地应用大数据，发挥其更大的作用。
大数据的内涵和政策演进
大数据最初是由美国国家航空航天局(NASA)研究员Michael Cox和David Ellsworth于1997年提出的概念，随后在2008年IEEE国际可视化化学术会议上首次被正式使用。到了2011年，大数据被定义为数据量大、数据类型繁多且处理速度快的技术。2014年，业界和学术界对大数据的定义更进一步，认为大数据是数据量大、技术、应用的综合体。
2001年，Laney提出了大数据的3V特征，即数据体量巨大(Volume)、处理速度快(Velocity)、类型繁多(Variey)。随后，大数据的概念进一步演变为包含数据量、技术、应用在内的综合性概念。数据、技术和应用是大数据的三个要素，而价值是大数据的核心。
大数据在不同类型企业中的应用
由于不同类型企业的生产经营方式不同，大数据在这些企业中的应用场景也有所不同。例如，制造企业可能会利用大数据进行生产线的优化，而零售企业可能会使用大数据分析消费者行为以优化营销策略。
大数据为企业带来的应用场景多样化，使得不同类型企业得以实现不同形式的提质增效和降本增收。企业通过应用大数据技术，可以在产品设计、生产、营销、物流等多个环节提高效率，降低成本，增强竞争力。
大数据面临的挑战和应对策略
企业应用大数据时面临的挑战主要集中在技术、数据安全、存储成本等方面。为应对这些挑战，企业需要采取以下策略：
1. 加强大数据标准体系建设，以确保数据的互操作性和一致性。
2. 加快推进大数据基础设施建设，包括硬件设施和软件平台，以支撑大数据应用的运行。
3. 有序推进政府数据开放共享，提高数据资源的可用性，促进公共数据与企业数据的融合。
4. 加快培育复合型大数据人才，包括数据分析、数据管理、数据安全等方面的专家，以满足大数据应用的人才需求。
5. 完善网络及大数据安全体系建设，确保数据的安全性和企业的信息安全。
大数据时代的到来，宣告了数据已经渗透到每一个工业和商业领域，成为与劳动力、资本一样重要的生产要素。大数据的应用将给企业的数字化转型发展提供宝贵的机遇，帮助企业更好地适应激烈的市场竞争。在这一过程中，企业应把握大数据技术的不断进步，利用其带来的数据资源、工具和应用，以实现生产效率的提升和业务增长。
