数据处理公司

从事数据处理行业的公司

大数据公司通常是指有获取大数据能力的公司。这类公司可以完整地实现大数据的采集、分析、处理，为各大企业提供高端信息技术咨询服务，还可通过构建一个数据资产分享和交易平台把数据或信息作为资产直接进行销售，面向个人提供基于数据分析结果的服务。

大数据公司内部控制构建问题

随着大数据产业迎来了发展的黄金期，越来越多的互联网公司转型为大数据公司。为促进大数据公司的健康发展，解决发展中遇到的问题，从大数据公司的概念及业务内容等入手，剖析大数据公司因有着不同于传统企业的复杂业务，在发展中不断遇到新问题而更需要构建内部控制。基于大数据公司的业务特点及出现的问题，认为内部控制环境、风险控制和内控监督、信息与沟通等要素是公司内部控制的重点，应构建适于大数据公司特点的企业发展战略、诚信的生态系统及文化理念、胜任大数据业务的人力资源战略、实时风险防控和监督体系等内部控制策略。

大数据的概念

《大数据的冲击》一书中将大数据通俗定义为“用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合”，并广义地定义为“大数据是一个综合性概念，它包括因具备多、高速、多样的特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。因此，大数据这一概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。

大数据公司的概念及业务范围

大数据公司通常是指有获取大数据能力的公司。已经具备获取大数据能力的公司即数据型的大数据公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内企业，这类大数据公司通常是与人们日常生活密切相关的，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据安全等领域。

大数据公司的业务范围主要涉及：一是为电商企业提供个性化推荐引擎的大数据公司，包括推荐引擎、分析引擎和营销引擎等，覆盖大数据全产业链的实现路径。二是大数据分析技术提供商，面向企业或者政府部门提供数据分析的结果。这类公司可以完整地实现大数据的采集、分析、处理，为各大企业提供高端信息技术。三是为传统企业提供大数据技术平台搭建和大数据驱动的SaaS应用的大数据公司，整合高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，实现大数据存储统一管理，能够帮助企业精准预测和构建用户特征，搭建以用户为中心的大数据运营体系。

可见，大数据公司有着不同于传统企业的复杂业务，更需要构建内部控制。

大数据公司内部控制构建的重点

《企业内部控制基本规范》规定，企业建立与实施有效的内部控制，应当包括下列五要素：内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通和内部监督。针对大数据公司发展中遇到的上述风险，大数据公司内部控制构建的重点应着重从以下几方面进行：

1、内部控制环境方面：《企业内部控制应用指引》中内部环境类指引有5项，包括组织架构（主要涉及公司治理结构、组织机构设置及权责分配）、发展战略、人力资源、企业文化和社会责任等指引，是企业实施内部控制的重要基础。大数据公司应该在公司发展战略、人力资源及企业文化等方面重点制定控制措施，以保证企业的顺畅发展及其他内部控制的实施。

2、风险评估与控制方面：大数据技术使得效率提高和生活方式改变的同时，随之而来的安全挑战已无法忽视。要充分评估大数据杀熟、信息泄露及公司内部人员失信等对公司产生的危害与风险，制定相应的防范措施，确保企业健康稳定运行。所以，大数据公司在风险评估与防范方面也要重点控制。

3、对控制的监督方面：好的内部控制制度，如果没有有效的监督检查，也难以运行。因此，完善的监督体系是大数据公司内控顺利有效执行的保障，大数据公司要把内控监督体系的建立作为内控构建的重点。

4、信息与沟通方面：大数据公司在信息与沟通方面应该更具有优势，可以充分利用公司自身的技术优势建立内部与外部的有效沟通渠道，保障公司顺畅运营。

大数据公司的结构调整: 组织与治理维度

组织调整与治理结构的配套支撑是大数据公司智领商业实践前沿的基石。业务性质、依赖关系、协调收益以及成本的权衡决定了大数据部与关联组织的调整式、计划式、标准化协作策略，实现了大数据技术人员的高度整合。信息权让渡成本与决策权转移成本的权量支配大数据部的权力流向，形成大数据部与关联组织权力配属的良性状态，是组织运转的有效支撑。专业委员会、独立董事以及监察员的三维治理体系是推动大数据公司治理层指引公司大数据发展，规范公司大数据应用的治理层保障。

组织内大数据部的协作策略

组织内各个部门之间的协作关系是组织有效运作的润滑剂。在结构与规则边界内的协调行为预期能够取得较高的运作效率，实现组织行动的步调一致。在大数据公司原有组织结构的基础上，新成立的大数据部与其关联部门如何协作的问题至关重要。立足于组织部门责任、资源控制的既定情境，依据部门间业务往来的性质以及依赖关系，大数据公司需要在行为准绳的边界下确定大数据部与其关联组织的协作策略。

大数据部依据生产管理部门设定的初步产量方案及生产日程安排，利用历年的销售大数据，进行产品需求量预测。生产管理部与大数据部针对企业未来产品需求量的信息进行交流，并依据营销策划部的定期销量预测数据，确定生产计划。生产管理部在生产计划限定的范围内，指导材料采购部进行采购，为实现JIT提供了较为精准的大数据支撑。

基于行政理论，认为，发展战略部、审计监察部、产品研发部、营销策划部与大数据部之间的协作属于调整式协作范畴，因为上述四个部门与大数据部之间的关系具有业务往来的动态性、沟通的频繁性以及行为的交互性特征；生产管理部与大数据部在动态预设方案的约束下，进行沟通与协作，解决部门冲突，实现组织的目标，属于计划式协作；行政人事部对员工基于大数据的考核，建立在完备的程序与规则的基础上。员工考核规则的稳定性内生决定了大数据部与行政人事部之间的沟通属于标准化沟通的范畴;客户服务的标准化特性以及非反馈式沟通模式保证了大数据部与客户服务部在标准化协作方式下能够实现组织行为的协调一致。

组织内大数据部的权力配置

大数据部与其关联组织之间的协作策略描述了沟通模式，但仍未解决权力配置的本质问题。知识分工理论、有限理性模型认为信息是组织设计需要考虑的重要因素。科学决策权的行使依赖于正确信息的获取。在其他因素限定的情况下，组织结构取决于内部信息的处理效率。但是，在考量信息的同时，组织设计也不应忽略决策权问题。因此，信息权和决策权的合理融合是组织权力配置的关键环节。

组织授予大数据部相应的信息权、使用权以及决策权，但不是让渡权。即大数据部没有大数据的产权。如果大数据部需要与外界进行交易，需要事先获得组织的许可。在组织的授权范围内，大数据部可以与其他组织进行交换，包括提供或接受大数据服务，构建大数据交易平台。大数据部与其他组织的交易过程，建议采用授权形式。以大数据部对外出售大数据服务为例，大数据部可以从对方获取数据赚取的总价值中提取一定比例作为提供大数据服务的费用，而不是一次性地商定大数据出售的价格。

大数据公司的治理结构

组织结构的协调配置有助于降低部门之间的矛盾与冲突，顺畅沟通协作机制。组织内大数据部的协作策略、权力配置界定了大数据部的沟通机制与权力归属，但还不足以保障大数据公司的规范运行，也无法发挥公司大数据战略发展的指引作用。在大数据挑动颠覆性商业模式与机会的时代，组织结构的调整不能脱离大数据公司治理层的良性运转。

依据公司治理理论，以大数据时代公司面临的商业机会与威胁为考量，治理结构设计以大数据部为治理客体，通过发挥大数据专业委员会、大数据技术背景的独立董事、大数据监察员的治理主体地位，旨在推动大数据公司的治理层指引公司大数据发展，规范公司大数据应用。选择董事会作为规范大数据部行为，指引大数据发展的治理主体是因为董事会同时拥有战略功能与监督功能。吸纳大数据技术人才进入董事会战略发展规划的决策环节有助于大数据公司切实指引公司的大数据发展，而具有专业大数据才能的独立第三方成员担任董事后，监督公司大数据部的行为动机才有了潜在公正的立场。

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