近年来大数据被政府、产业界和科技界广泛关注,已成为全球发展的趋势,大数据产业作为收集挖掘和分析处理数据的信息服务业亦受到国家和政府的高度重视和支持。为了促进大数据产业的快速发展,欧美等国家提出了相应的大数据战略,我国政府同样也推出了相关的大数据发展扶持计划。毫无疑问,大数据已深刻地影响和改变着人们的生产和生活方式,我国大数据市场规模的逐年增大,也说明大数据产业发展越来越好,在我国经济的发展中的地位举足轻重。而大数据企业作为大数据产业的主体,其经营管理水平的高低影响着大数据产业的发展。因此,对大数据企业的经营绩效进行研究显得尤为重要。本文以大数据企业为研究对象,对企业的经营绩效进行评价,首先利用文献分析法,对我国大数据企业经营绩效评价的国内外研究现状进行了分析评述。其次介绍了企业经营绩效的内涵和经营绩效评价相关理论、经营绩效评价方法的选择以及DEA基本理论,又分析了我国大数据企业的内涵、发展、特征、分类和现状以及影响大数据企业经营绩效的因素。之后从关键性和鉴别性两方面分别运用GEM法和变差系数法结合问卷调查法对我国上市大数据企业经营绩效的初选评价指标进行筛选,构建了大数据企业经营绩效评价指标体系。选择对国民经济发展有关键作用的大数据企业作为评价对象,确定了大数据研发人员占比、大数据研发投入强度、开发大数据项目支出、企业无形资产、大数据产品销售费用作为投入指标,发明专利数量、软件著作权数量、大数据新产品销售收入、大数据产品及服务收入、企业净利润作为产出指标。然后基于DEA方法中的BCC模型、超效率DEA模型以及Malmquist指数模型,构建企业经营绩效评价模型,实证测度我国2013-2016年36家大数据企业的经营绩效,从静态效率分析、动态效率分析以及分类比较分析三个方面对大数据企业的经营绩效进行了评价。最后针对实证结果,从加强企业研发人才队伍建设、加大企业技术创新、合理配置技术投入、合理配置经济投入等几个方面对提升大数据企业的经营绩效提出相应的对策和建议。