大數(shù)據(jù)時(shí)代決策理論在企業(yè)管理中的應(yīng)用

馬學(xué)忠　李世強(qiáng)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)生存和發(fā)展的基石?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，人、機(jī)、物三元世界的高度融合引發(fā)了數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，世界已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。麥肯錫公司將大數(shù)據(jù)定義為無法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)引起了政府和企業(yè)界的高度關(guān)注。2012年3月22日，奧巴馬宣布美國政府投資2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”，可見其對(duì)大數(shù)據(jù)的重視。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)生存與發(fā)展的基石，任何受眾在接觸媒體時(shí)都會(huì)留下痕跡，其行為都可以被監(jiān)測(cè)，這些數(shù)據(jù)都與該媒體的受眾息息相關(guān)，這些數(shù)據(jù)也是大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)。

維克托·邁爾—舍恩伯格在他的著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提到，大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變：第一個(gè)轉(zhuǎn)變就是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣。第二個(gè)改變就是，研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。第三個(gè)轉(zhuǎn)變因前兩個(gè)轉(zhuǎn)變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的上述特征恰好符合決策理論“管理就是決策”的基本思想，本文基于這些特征，對(duì)決策理論在企業(yè)管理中的應(yīng)用進(jìn)行分析，進(jìn)而提出大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理面臨的挑戰(zhàn)。

二、決策理論與大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理

1.決策理論。決策是人類的固有行為。有管理，就有決策。現(xiàn)代決策理論在20世紀(jì)40年代以后由美國卡內(nèi)基——梅隆大學(xué)的H.A·西蒙和斯坦福大學(xué)的J.G·馬奇等人倡導(dǎo)并發(fā)展起來的。西蒙等人研究了決策思維的信息輸入、加工及輸出過程，并將這些研究成果擴(kuò)展到計(jì)算機(jī)科學(xué)的研究范圍，用計(jì)算機(jī)程序來模擬人的決策過程，產(chǎn)生了人工智能的新科學(xué)，為現(xiàn)代決策理論奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

現(xiàn)代決策理論認(rèn)為，組織的全部管理活動(dòng)的中心過程就是決策。決策貫徹于管理的全過程，管理就是決策。西蒙的以“理性有限論”為基礎(chǔ)的“滿意決策理論”是現(xiàn)代管理學(xué)派的典型代表。

影響領(lǐng)導(dǎo)者制定決策的因素是多方面的，有外部的環(huán)境、政策、法律等因素，同時(shí)也涉及決策者自身的性格特征。Rowe提出了影響決策的四力模型，他認(rèn)為決策的制訂及決策的執(zhí)行過程中，決策者會(huì)受到四種力量的影響，分別為外部環(huán)境、內(nèi)部組織、任務(wù)要求及個(gè)人需求。

2.決策理論在企業(yè)管理中的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)，是把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性。對(duì)事情的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是決策的基礎(chǔ)。

（1）大數(shù)據(jù)下的企業(yè)外部環(huán)境。大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)之一是“復(fù)雜多變”，“變”已經(jīng)成為企業(yè)面臨的一種常態(tài)化的環(huán)境。數(shù)據(jù)的多樣性（多源、異構(gòu)、多模態(tài)、不連貫語法或語義等） 、低價(jià)值密度（大量不相關(guān)信息、知識(shí)“提純”難度高）、實(shí)時(shí)性（數(shù)據(jù)需實(shí)時(shí)生成、存儲(chǔ)、處理和分析）等復(fù)雜特征日益顯著。

數(shù)據(jù)來源極其廣泛，數(shù)據(jù)類型極為繁雜 。這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的發(fā)展使當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境成為了一個(gè)巨大的、精準(zhǔn)映射并持續(xù)記錄人類行為特征的數(shù)字世界。這一數(shù)字世界所蘊(yùn)藏并不斷積累的大量數(shù)據(jù)已成為深刻理解人在社會(huì)和商務(wù)活動(dòng)中的行為規(guī)律的必要依托。企業(yè)最常用的是交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)（如社區(qū)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、新聞媒體數(shù)據(jù)、微博數(shù)據(jù)、微信數(shù)據(jù)），把交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)糅合起來進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理，就有機(jī)會(huì)開展業(yè)務(wù)創(chuàng)新，促進(jìn)整個(gè)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)處在社會(huì)媒體、在線用戶群體、上下游企業(yè)合作和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手構(gòu)成的“網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)”中。在這種環(huán)境下，企業(yè)的運(yùn)作需要趨于動(dòng)態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)化，與多個(gè)方面的利益相關(guān)者建立動(dòng)態(tài)的“虛擬社區(qū)”或者“企業(yè)聯(lián)盟”。有效實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和信息共享，形成協(xié)同共生機(jī)制，以應(yīng)對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

（2）大數(shù)據(jù)下的決策者個(gè)人需求。長(zhǎng)期以來，管理者依靠經(jīng)驗(yàn)、理論和思想做決策。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，直覺判斷要讓位于精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析。企業(yè)高管需要關(guān)注的是發(fā)現(xiàn)和提出正確的問題，而不用擔(dān)心解決問題需要的數(shù)據(jù)缺失或者無法獲取。也就是說，大數(shù)據(jù)讓決策重心重回問題本身。

大數(shù)據(jù)背景下，產(chǎn)品和服務(wù)的提供以及價(jià)值創(chuàng)造逐步走向社會(huì)化。主動(dòng)引導(dǎo)用戶參與產(chǎn)品的創(chuàng)意、設(shè)計(jì)、質(zhì)量保證、市場(chǎng)推廣、銷售和客戶關(guān)系管理等環(huán)節(jié)，根據(jù)與用戶的互動(dòng)改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的快速發(fā)展。在這過程中，一線員工和基層管理者的作用空前重要，他們是企業(yè)獲得決策所需信息的基礎(chǔ)。

（3）大數(shù)據(jù)下的企業(yè)任務(wù)要求。任務(wù)要求是指企業(yè)執(zhí)行任務(wù)所需的不同技能、知識(shí)和技術(shù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要特征是針對(duì)全部數(shù)據(jù)而非樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尋求相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系。因此超大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要解決的核心問題。云計(jì)算是一個(gè)管理和處理大數(shù)據(jù)的有效工具和基礎(chǔ)平臺(tái)，為數(shù)據(jù)處理、管理和分析提供支撐。云計(jì)算主要解決兩個(gè)問題，一是將大量異構(gòu)和本質(zhì)不同數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)化；二是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、處理和轉(zhuǎn)換，為商業(yè)智能（BI）和企業(yè)決策服務(wù)。另一個(gè)重要技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用信息和知識(shí)的過程。

（4）大數(shù)據(jù)下的內(nèi)部組織。大數(shù)據(jù)下員工廣泛參與導(dǎo)致決策權(quán)的重新分配，進(jìn)而影響企業(yè)決策組織結(jié)構(gòu)和決策文化。企業(yè)決策組織結(jié)構(gòu)重要的兩項(xiàng)因素就是集中決策、分散決策的選擇和決策權(quán)分配問題。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，以“金字塔”型為代表的傳統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)被企業(yè)管理網(wǎng)絡(luò)化、權(quán)力分散化和體現(xiàn)人本管理的扁平化組織結(jié)構(gòu)所替代。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)決策需要全員參與，扁平化組織結(jié)構(gòu)的趨勢(shì)更加明顯，決策權(quán)也應(yīng)該做出相應(yīng)的調(diào)整。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理面臨的挑戰(zhàn)

1.大公司數(shù)據(jù)壟斷。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)是企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)。Google、Facebook、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊和百度等國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭可以很容易獲得海量的用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，但是對(duì)于廣大中小企業(yè)而言，獲取數(shù)據(jù)則相對(duì)比較困難?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭可以獲得類似于上個(gè)世紀(jì)能源巨頭企業(yè)的壟斷地位，并且數(shù)據(jù)是有累積效果的，數(shù)據(jù)的累積可以讓數(shù)據(jù)的邊際價(jià)值上升，從而進(jìn)一步增強(qiáng)大企業(yè)的壟斷。

2.大數(shù)據(jù)管理成本的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析需要企業(yè)在軟硬件設(shè)備上的大量投入。企業(yè)面臨海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，快速有效的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，而現(xiàn)階段數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)價(jià)格相當(dāng)昂貴。這些數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的運(yùn)行對(duì)硬件的要求近乎苛刻，高配置的硬件設(shè)備也價(jià)值不菲。這對(duì)于廣大中小型企業(yè)來說是一個(gè)很大的負(fù)擔(dān)。

大數(shù)據(jù)管理能耗成本也不容小覷。在能源價(jià)格上漲、數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)規(guī)模不斷擴(kuò)大的今天，高能耗已逐漸成為制約大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的一個(gè)瓶頸，從小型集群到大規(guī)模數(shù)據(jù)中心都面臨著降低能耗的問題。針對(duì)這個(gè)問題，《紐約時(shí)報(bào)》和麥肯錫經(jīng)過一年的聯(lián)合調(diào)查，最終在《紐約時(shí)報(bào)》上發(fā)表文章“Power， pollution and the Internet”調(diào)查顯示Google數(shù)據(jù)中心年耗電量約為300萬瓦，而Facebook則在60萬瓦左右。

3.信息安全的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)給企業(yè)核心信息的保存帶來了技術(shù)上的難題。交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和傳輸都是在互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行。這個(gè)過程中存在很多客戶終端和節(jié)點(diǎn)，給數(shù)據(jù)安全帶來了很大的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)為降低成本通常把企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，云服務(wù)商可以看到企業(yè)管理和決策的全部數(shù)據(jù)，商業(yè)秘密泄露的風(fēng)險(xiǎn)非常大。另一方面，企業(yè)的數(shù)據(jù)涉及大量用戶的隱私信息，包括客戶位置、交易歷史、個(gè)人偏好等信息。這些信息使用不當(dāng)或者泄露很可能使企業(yè)陷入法律糾紛，為企業(yè)帶來災(zāi)難式的不良影響。

4.大數(shù)據(jù)人才稀缺的挑戰(zhàn)。從大數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值，至少需要三類關(guān)鍵人才隊(duì)伍：一是進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的資深分析型人才；二是精通如何申請(qǐng)、使用大數(shù)據(jù)分析的管理者和分析家；三是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的技術(shù)支持人才。但是，目前大數(shù)據(jù)從業(yè)人員面臨巨大的缺口。據(jù)麥肯錫全球研究所的一項(xiàng)調(diào)查預(yù)測(cè)，美國在未來六年內(nèi)，擁有扎實(shí)分析技能的人才有14萬至19萬的人員缺口，而懂得使用相應(yīng)工具分析大數(shù)據(jù)、作出合理決策的管理和分析人員預(yù)計(jì)有100萬的人員缺口。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來意味著“人類將可以通過對(duì)這些大數(shù)據(jù)的交換，整合和分析來發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，創(chuàng)造新的價(jià)值，帶來大知識(shí)、大科技、大利潤和大發(fā)展 （Aral S， 2011）”。對(duì)企業(yè)來說，這是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。以史為鑒，站在前人管理思想的基礎(chǔ)上，創(chuàng)造性的把經(jīng)典管理學(xué)理論運(yùn)用到企業(yè)管理中，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代管理學(xué)發(fā)展的一個(gè)重要趨勢(shì)。

（作者單位：中央財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院）