如今，随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始意识到，要在竞争激烈的市场中保持竞争力和创新能力，必须借助智能化的企业管理系统。大数据智能化企业管理系统以其高效、快速、准确的特点，成为许多企业改进运营、提升效益的首选工具。

相较于传统的企业管理模式，基于大数据智能化的企业管理系统可以实时采集和处理大量的数据，通过数据挖掘和分析，揭示企业的运营状况和潜在问题，从而为企业决策提供有力支持。同时，该系统还可以自动化地进行任务分配、资源调配和绩效评估，大大提高企业的工作效率和运营水平。

一个成功的案例就是中国移动公司。该公司利用大数据技术，构建了一个基于用户行为和偏好的智能化企业管理系统。通过对海量用户数据的分析，该系统能够实时了解用户需求，预测市场趋势，并及时调整产品和服务策略。这使得中国移动能够更好地满足用户需求，提高用户黏性，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

另一个例子是美国零售巨头亚马逊。亚马逊利用大数据智能化的企业管理系统，对用户的购买行为、浏览记录和评价进行监控和分析，精准推荐商品，并实现个性化营销。这种个性化的服务不仅提升了用户的购物体验，也帮助亚马逊提升销售额和市场份额。

在大数据智能化企业管理系统的设计和实现中，有几个关键的技术和方法：

1. 数据采集和存储：建立合适的数据采集平台，收集企业内外部的各种数据，并进行大规模的数据存储和管理。
2. 数据分析和挖掘：利用机器学习、数据挖掘和人工智能等技术，对采集到的数据进行分析和挖掘，从中提取有价值的信息。
3. 预测和决策支持：基于数据分析的结果，进行市场预测和企业决策的支持，帮助企业制定合理的发展策略。
4. 自动化运营：通过智能化的任务分配和资源调配，实现企业运营过程的自动化，提高工作效率。

大数据智能化企业管理系统的发展给企业带来了许多机遇和挑战。一方面，它可以提供精准的数据支持和决策参考，帮助企业提高效率、降低成本、增加收益。另一方面，它也面临着数据安全和隐私保护的挑战，以及人工智能技术的不成熟和不可靠等问题。

综上所述，基于大数据智能化的企业管理系统已经成为当前企业变革和发展的重要工具和手段。它能够帮助企业了解市场需求、提高工作效率、优化资源配置，提升企业竞争力和创新能力。然而，企业在使用大数据智能化企业管理系统时也需要注意数据安全和隐私保护的问题，同时关注人工智能技术的发展和应用前景，为企业实现更可持续的发展创造良好环境。