随着互联网技术和云技术的普及,人类逐渐的进人大数据时代。大数据的使用使得人类对数据系统的存取，判断和分析能力等都大大增强。在时代要求的影响下，美国、英国、加拿大等国家相继开展了大数据计划。一部分国内外知名的公司也相继抢占大数据应用市场。大数据波及国家的各个行业中，已成为影响国家和企业发展的重要因素。大数据的出现对企业的决策环境起到了重要的影响。
1大数据对管理决策环境的影响
1.1大数据下数据驱动决策方式
当前，人类每年的数据量巳由TB上升到了PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)以及ZB(1024EB=1ZB)的级别。在统计中心的统计当中，全世界巳有150{乙台电脑进行联网使用。互联网的使用中,平均每年数据就要翻一番。实际上90%的数据都是近几年产生的。
在数据时代,越来越多的市场数据需要处理，标志着大数据时代巳经到来。大数据的决策依赖市场数据，如何有效地进行收集和分配数据、面对未来的挑战是一个很严峻的问题。通过对企业数据的收集、评估以及估测等方式。进而对企业的发展产生影响。在大数据的处理中,大是指对数据处理的模式大，而不是处理数据的本身绝对值大。
大数据能对数据进行全面收集和采用，对数据的处理具有一定的意义。在数据的采集中,对数据进行科学的分析以及建模,通过对数据的统计和对数据的测评，从而对数据进行整体剖析。通过对数据的一系列合理的分析和判断，从而分析出数据的发生概率。数据驱动型决策时大数据下的决策特点。在数据的驱动中，数据驱动标志着财务和运营业绩的好坏。大数据拥有丰富的数据集。在经济时代中,大数据占有重要的地位。
数据是经济时代发展的基础。通过数据的整合和收集，能有效的对企业的发展起到良好的推动作用。数据采集和运作是时代生产中的重要因素,是经济运作中的根本来源。在当今,对数据处理最大核心是准确度和处理效率，及时对数据进行处理、提高数据的驱动能力,是企业核心价值的重要体现。
1.2大数据下的决策方式应用现状
《经济学家》的杂志中，根据2010年的点差结果显示，对大数据的经营已成为企业重要的管理模式。在2013年IBM的大数据调研显示,一半以上的人表示大数据的使用，为其组织竞争创造了绝对的优势。一小半的人则表示大数据仍处于早期的规划阶段。近三分之一的受访者已对大数据的使用营造了良好的开发设计方案，并有的项目巳付诸实践。大数据下的企业管理决策不仅仅是企业技术，在一定程度上能影响企业的业务模式和决策方式,因此企业要适应其管理决策的新挑战。
2大数据对管理决策数据的影响
大数据时代，关于数据决策的技术量和知识量均显著提升，若企业能良好将这些大数据有效利用’就能找到潜在的市场规律或客户销售习惯,如此便会为企业的决策带来众多有效的有力信息。如此,管理大量数据便成为企业的关键问题，在数据的处理中,若不能适应并处理大数据，并会失去先进,在市场竞争上处于劣势。所以，从这个意义上讲，大数据时代下企业要具备双重能力，即搜集数据的能力,以及分析数据的能力。
2.1大数据管理问题
大数据的特点即量大,类多,结构杂，比如一些数据表,以及半结构化或结构化的图片、文本等等。大数据的收集中,首先要保证数据的可靠性。从而对数据进行统一的收集和采进。对大量数据的收集中,传统的数据巳不能满足相关要求,大数据的出现恰恰符合了其生产需要。
在一定程度上，很多大企业相继引进了对大数据的处理。大数据处理时,应统筹考虑,并同时应注意到数据产生快速的特点,达到实时处理的要求。实时处理数据是大数据分析的核心。在使用中，很多企业发现实时处理的作用，在引进实时处理中,企业仍面临重大的挑战。大数据的使用和其他数据存在着一定的关系，在使用中，大数据存在的价值取决于数据碎片产生的信息。通过对数据间的关联模式探索，发掘大数据中的信息，使大数据的价值体现。在大数据中,数据之间交互广,数据呈碎片化。因此，在庞大的数据中提取有效的信息’以便为企业决策提供有价值的参考便成为其根本所在。
2.2大数据的知识管理策略
大数据中的知识量广，知识是影响数据决策的重要因素。在发展中，人们对知识逐渐重视。知识核心逐渐的成为资源的核心内容。在数据时代，对知识进行深度挖掘能使得企业和管理层能获得巨大的收益。企业规模在一定程度上取决于管理者的知识和管理能力。在大数据下，企业能对商务模式以及业务了解的更加详细，使得得以改善决策和绩效。大数据处理技术产生的作用是不能被取代的。在数据应用中，要将数据和人的主观能动性有效结合,才能使其价值最大化,最符合实际。
3大数据对管理决策的影响
大数据对决策的参与者影响较大，在以往的数据中，由于数据的缺失，一部分数据需要年长者根据经验进行判断。在大数据中，参与者的角色发生改变，使得其决策的问题归于本身。
企业和一般员工，很容易获得领导者的决策问题。在大数据的企业管理层决策中，大数据能影响到决策权的分配。大数据模式下使得企业的决策模式和决策权分配发生变化。
同时大数据使得决策技术发生变化，传统的数据中由于检测系统应用常见的问题分析，在应用检测系统对电缆进行局部放电检测的过程中，常会出现导致系统不能正常运行的问题，本文就校准过程及加压测试过程中出现的典型问题进行分析。
3.1校准过程
校准是整个局放测试过程中关键步骤之一，必须正确地进行校准，若校准结果错误，则会导致测试结果的局放值和局放点定位出现误差。正确的校准波形始端脉冲波峰应在80%处，末端有明显的反射脉冲，由两个脉冲的波峰所确定的波速在正确的范围内(交联电缆一般在170m/us左右，纸绝缘电缆一般在160m/us左右）。
而常出现的异常情况及可能原因包括以下几种：①由于校准仪的电量不足、频率不正确和连接处脱落导致的波形畸变；②低量程校准时受到背景干扰影响；③校准仪未开启或现场干扰非常大；④校准_中原始脉冲波峰调节未达到或超出80%红线处；⑤电缆长度读数输入不正确,则会导致波速不正确(波速：XLPE电缆，165-175m/us;油纸电缆，150-160m/us)。若输入两倍电缆长度，校准时波速亦会在正确范围内，但校准波形会在1/2长度位置出现集中局放。⑥校准波形原始脉冲极性不对，应检査校准仪红黑线是否接反。
3.2加压测试过程
加压测试是逐相逐级加压测试的过程，在此过程中，常出分析数据受限，导致数据资源获取不足，从而不能对数据进行有效的分析和论断，大数据应用使得在此种问题得到良好的解决。
4结语
大数据应用是互联网以及企业发展的必然趋势。大数据的使用，一定程度上使得数据的收集变得更加方便，对数据的分析和管理产生重要的影响，为企业决策开辟了新的路径。
大数据应用处于起步阶段，因此要充分的认识到大数据对企业管理的影响，才能使得企业在利用数据资源方面得到改善。一定程度上,大数据能为企业提高更多的竞争力，使得企业在市场经济上获得绝对优势。
马婧颖
(国网福建省电力有限公司平潭供电公司，福建平潭350400)
