当前企业管理正处于数字化转型的关键阶段，数字化技术的广泛应用正在改变着传统管理模式。从数据分析、人工智能到云计算等各种数字化工具的出现，为企业提供了更高效、更精确的管理手段。数字化企业管理不仅能够提升生产效率、降低成本，还能够实现信息共享、决策优化，并且能够更好地适应市场变化和客户需求的快速变化。因此，数字化企业管理已成为企业成功的关键因素之一，其重要性不容忽视。在数字经济发展浪潮下，企业该如何顺势而上，逐浪前行？对此，我国知名的数字化企业管理专家樊伶俐表示，管理者应合理应用数字技术，推动企业管理的智能化升级，才可以打破传统企业边界和成长规律，在复杂的商业环境中立于不败之地。
近年来，樊伶俐发现随着数字时代的到来，越来越多的文件数据堆积在企业内部信息系统中。例如，不同来源的经营成本核算数据分散在各级管理信息系统的电子表格、数据库文件等，使得企业信息整合的难度不断加大。传统的管理方法已无法满足当下企业发展的需求。因此，管理者必须加快构建更为敏捷、高效的资源管理体系，制定新的企业发展战略，助力企业做好业务体系的智能化升级，进而向客户提供量身定制的优质产品。
樊伶俐在数字技术与企业中长期规划及发展战略融合，以及利用数字技术规划企业业务流程等方面拥有丰富的理论基础和实践经验。她深刻了解企业管理的各个方面需求，但在开始科研创新成果的研发之前，都会进行详尽的市场调研。她深知企业数据分析需关注各方面，明确业务需求场景以及用户需求等，以确定系统开发过程中应使用何种大数据处理工具。在开发企业资源规划系统之前，她深入剖析了不同侧重点的各种大数据处理分析框架，并找出了适用于企业资源管理的大数据分析处理平台。在已有平台的基础之上，她初步研发了系统：大数据挖掘与机器学习融合的数字化管理系统。
“大数据挖掘与机器学习融合的数字化管理系统”是樊伶俐针对当前经济市场下企业数据库堆积问题研发的，旨在解决企业内部海量数据的处理与利用需求。该系统通过将大数据挖掘技术与机器学习算法相结合，能够实现对企业管理的智能化支持。系统利用大数据挖掘技术从海量的企业数据中挖掘出有价值的信息和模式。同时，通过应用机器学习算法，系统对这些数据进行深度分析和学习，从而实现对企业管理各方面的智能化优化和支持。这涵盖了业务流程优化、资源配置优化、市场预测、风险识别与管理等方面。
该系统已在企业广泛推广。据企业管理者和专家反馈，他们普遍认为该系统极大地提高了他们对企业数据的理解和利用能力。系统的大数据挖掘功能帮助他们从海量数据中发现了许多隐藏的商机和潜在风险，使得决策更加科学和精准。同时，机器学习算法的应用使得系统能够自动学习和适应新的数据模式，不断提升其预测和分析的准确性。这些功能使得企业能够更好地优化业务流程、配置资源，提高市场竞争力，实现持续创新和增长。整体而言，该系统被认为是企业数字化管理的重要工具，为企业带来了巨大的价值和竞争优势。
樊伶俐指出，在数字化时代，技术的更新迭代速度日新月异，因此企业需要保持与技术的同步，持续学习和适应新技术。这可能对企业的管理层和员工提出了更高的要求，她鼓励管理层和员工跟进先进的数据分析和人工智能技术，及时调整管理方式，关注数据管理、流程优化和组织文化转型。只有紧跟时代的步伐，抓住机遇，企业管理才能在数字化时代中蓬勃发展。
多年的企业管理经验让樊伶俐深刻体会到管理人才在对管理体系创新实践的引领价值，也深刻体会到龙头企业集团在企业数字化转型中对于行业变革的带动作用。在未来，樊伶俐将继续通过数字化运营与管理平台为企业进行数字化赋能，帮助企业构建业务能力，助力企业拥抱新质生产力，促进高质量发展。（文/林风）
