3.3 企业商业智能化程度有待提高

大数据主要包括数据存储、数据处理、数据分析和挖掘。随着信息技术的不断发展，各种数据处理技术应运而生，例如，云计算技术、交互行为技术等。商业智能是多种现代化数据处理技术的综合，其具有数据收集、处理等相关功能，为企业管理提供了有效的数据分析处理技术，加特纳集团首次提出商业智能的概念，通过相关的概念和方法，帮助企业制定合理的商业决策，为企业提供准确的信息。虽然商业智能是大数据时代的核心技术，但是，目前还没有全面普及，因此，大数据背景下，企业要提高商业智能化程度，及时调整，减少经济损失。

4 大数据背景下企业管理模式创新措施分析

4.1 培养大数据管理人才

在大数据背景下，要想创新管理模式，企业管理阶层要快速建立一支数据管理专业化人才。

首先，企业人力资源管理者要将内部培养和外部招聘相结合，根据其掌握专业知识程度，合理安排工作岗位。

其次，将内部培养大数据管理人才作为工作重点，定期进行专业知识培训，提高其数据处理能力、信息操作能力等，同时，开展与数据管理相关的教育活动和竞赛活动，丰富企业内部数据管理人员知识，提高管理能力。

再次，企业管理人员要多关注社会动态，在数据信息开发与管理中，企业管理人员要督促职工数量良好的大数据意识，提高数据管理人员的实践能力，使其能够全面掌握市场经济发展态势，提高数据分析的准确性和科学性[3]。

最后，高校要开设相关专业课程，加快人才培养，在教学过程中，坚持理论教学和实践教学相结合，培养大数据背景下企业需要的数据管理人员。

4.2 及时处理企业数据，使决策高效准确

在大数据背景下，要在信息化高速发展的今天快速、及时处理企业信息，及时掌握市场经济发展形式，并结合企业生产经营状况做出相应的调整，使得企业在激烈的市场竞争中，保持良好的经营状态长久、持续发展。此外，企业要全面、深入的收集和开发有价值的企业信息数据，并在数据分析基础上，对本企业的大数据进行有效的分析和研究，进而为企业管理决策和运营提供新思路。因此，企业要重视数据分析处理工作，动态掌握市场发展信息，为企业快速、稳定发展提供保障。

4.3 提高企业的商业智能化程度

企业信息化决定企业商业智能化水平，因此，要想实现企业商业智能化就要提高企业信息化水平，培养企业管理人员对数据处理的认识。企业管理人员要认识数据对企业发展的重要性，提高企业数据信息的真实性、准确性和可靠性，促进企业长久发展。此外，在大数据背景下，数据信息价值深不可测，企业要不断提高商业智能化程度，进一步提高企业业务获取能力，提高信息开发能力，根据市场发展情况和企业经营情况，构件商业智能信息平台，促进企业信息交流，实现信息共享[5]。

5 结语

综上所述，在大数据背景下，计算机作为数据传播的载体，使得信息迅速传播，企业在经营管理过程中会收集大量市场信息，并依此做出决策，因此，数据分析处理关系到企业未来发展，在信息化飞速发展的今天，企业管理模式要进行创新，及时处理企业数据，提高企业的商业智能化程度，同时，加快大数据管理人才培养，提高企业的竞争力，促进企业可持续发展。