大數(shù)據(jù)對企業(yè)決策的影響分析

趙文叢　陳光　于灝

摘要：大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和發(fā)展對企業(yè)決策產(chǎn)生了方方面面的重要影響。文章從決策依據(jù)、決策主體、決策權配置、決策過程、決策環(huán)境等方面入手，逐次分析了大數(shù)據(jù)對企業(yè)決策產(chǎn)生的重要影響。之后，又分析了企業(yè)所應采取的應對之策，提出企業(yè)需要在企業(yè)文化、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)技術和工具研發(fā)等方面加快進行完善、調(diào)整，抓住大數(shù)據(jù)所賦予的時代機遇，持續(xù)提高自身的競爭力，以便在激烈的市場競爭中立于不敗之地。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；決策依據(jù)；決策主體；決策環(huán)境

一、 前言

2012年以來，“大數(shù)據(jù)”（Big Data）一詞被越來越多地提及和使用。人們用它來描述和定義信息爆炸時代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。隨著時間的推移，人們越來越意識到數(shù)據(jù)對于企業(yè)的重要性。

“大數(shù)據(jù)”的確切定義尚不存在，但一般認為，“大數(shù)據(jù)”是指那些總體規(guī)模巨大，無法通過傳統(tǒng)的軟件工具在短時間內(nèi)進行搜集、篩選、分析及應用，從而無法為企業(yè)經(jīng)營決策提供有價值信息的數(shù)據(jù)。綜合各方的說法，一般認為大數(shù)據(jù)具有五個主要的特征（5V）：Volume（海量性）、Variety（多樣性）、Velocity（高速性）、Veracity（真實性）和Value（低價值）。

從“大數(shù)據(jù)”這一概念出發(fā)，又引出了“大數(shù)據(jù)時代”的說法。最早提出“大數(shù)據(jù)時代”到來的是全球知名的咨詢公司麥肯錫。麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來”。

二、 大數(shù)據(jù)對企業(yè)決策的影響

1. 決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)時代，決策者的決策依據(jù)發(fā)生了重要變化。

（1）決策者從經(jīng)驗決策轉(zhuǎn)向經(jīng)驗決策和數(shù)據(jù)決策并重。決策依據(jù)主要包括決策主體的經(jīng)驗、直覺判斷以及各種類型的數(shù)據(jù)、模型等。決策主體倚重何種決策依據(jù)取決于其是感性決策者還是理性決策者。不同的決策思維模式?jīng)Q定了決策主體依靠的決策依據(jù)有著本質(zhì)區(qū)別。感性決策者容易受到直覺頓悟、認知取向、價值取向、主觀偏好等感性因素的影響，而理性決策者對數(shù)據(jù)、模型更有偏好。

大數(shù)據(jù)時代，決策者從主要依靠經(jīng)驗決策轉(zhuǎn)向同時依靠經(jīng)驗決策和數(shù)據(jù)決策，決策者本身的經(jīng)驗、直覺和數(shù)據(jù)、模型相互補充，共同成為企業(yè)決策的重要依據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)在企業(yè)決策中的地位和作用大大增強。數(shù)據(jù)決策在全部決策中的比重大幅上升，數(shù)據(jù)從僅僅在企業(yè)決策中扮演“配角”和發(fā)揮輔助作用逐漸成為企業(yè)決策的核心和關鍵。

（3）企業(yè)決策所依靠的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)類型都發(fā)生重要變化。就數(shù)據(jù)來源而言，企業(yè)以往獲取數(shù)據(jù)的途徑有限，主要立足于內(nèi)部數(shù)據(jù)開展決策，且內(nèi)部數(shù)據(jù)也多限于財務報表、信息系統(tǒng)等有限范圍；就數(shù)據(jù)類型而言，企業(yè)以往面對的數(shù)據(jù)類型較為單一，主要為結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)；就數(shù)據(jù)處理方式而言，企業(yè)以往處理最多的是離線數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)不僅能夠依靠內(nèi)部數(shù)據(jù)，更能獲取海量的外部數(shù)據(jù)，包括競爭對手的發(fā)展狀況、消費者偏好、行業(yè)整體形勢等方面的數(shù)據(jù)信息，大大提升企業(yè)決策的科學性、可靠性。企業(yè)面對的數(shù)據(jù)類型日益復雜多變，既有傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，更有圖片、視頻等非結構化數(shù)據(jù)，且非結構化數(shù)據(jù)越來越成為數(shù)據(jù)的主要部分。此外，隨著數(shù)據(jù)更新頻率的加快，企業(yè)已經(jīng)從離線分析轉(zhuǎn)向?qū)崟r在線處理數(shù)據(jù)。

2. 決策主體。

（1）企業(yè)決策群體的范圍逐步擴展。就內(nèi)部而言，全員參與成為企業(yè)決策的重要特征。以前，企業(yè)決策主要由內(nèi)部的管理者和高級專家來制定。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)的決策主體進一步擴大到普通員工和專業(yè)技術人員。普通員工（基層員工、一線員工）有獲取業(yè)務信息和數(shù)據(jù)的便利條件，專業(yè)技術人員（如數(shù)據(jù)分析師）則具備數(shù)據(jù)搜集、處理和分析的專有能力。因此，這兩類群體也成為企業(yè)決策制定的重要組成部分。企業(yè)由線性的、自上而下的精英決策模式逐步轉(zhuǎn)為非線性的、自下而上的大眾決策模式。

就外部而言，企業(yè)日益重視社會機構提供的重要參考意見。過去，企業(yè)決策很少參考社會機構的意見。大數(shù)據(jù)時代，由于在數(shù)據(jù)庫資源、數(shù)據(jù)分析技術和方法等方面具有特定優(yōu)勢，咨詢公司、高校、科研院所等各類“智庫”、社會機構的意見逐漸受到企業(yè)重視。企業(yè)迫切希望在決策過程中聽取第三方客觀、中立性質(zhì)的參考意見，以增強企業(yè)決策的科學性。

（2）企業(yè)決策主體的技能水平亟需提升。以前，企業(yè)決策主體僅僅憑借自身的知識水平、經(jīng)驗、直覺判斷等因素就能夠做出決策。大數(shù)據(jù)時代，決策主體還需要掌握數(shù)據(jù)分析的基本方法和工具。

（3）企業(yè)決策主體的工作重心發(fā)生轉(zhuǎn)移。過去，由于數(shù)據(jù)資源稀缺、來源渠道單一，企業(yè)決策者把相當比重的精力放在了數(shù)據(jù)收集的環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)本身已經(jīng)足夠豐富、充足，決策主體得以重新把工作重心聚焦到發(fā)現(xiàn)問題、提出問題以及對有用信息進行甄別、對數(shù)據(jù)進行全面分析等方面。

3. 決策權配置。從決策權配置的視角來看，企業(yè)決策的效果不好往往被歸結為沒有進行適當?shù)姆謾?，即沒有把決策權授給合適的參與者。大數(shù)據(jù)背景下，決策權如何配置是企業(yè)管理決策面臨的一大挑戰(zhàn)。

企業(yè)決策可以分為集中式?jīng)Q策和分散式?jīng)Q策兩種模式，不同的模式呈現(xiàn)出不同的決策權配置形式。

陳建安（2010）等學者認為，企業(yè)的決策權配置主要包括三個層面：企業(yè)與外部環(huán)境之間的決策權分配；企業(yè)內(nèi)部組織之間（如母、子公司）的決策權分配；企業(yè)內(nèi)部人員之間以及企業(yè)基本單元之間（部門、團隊等）的決策權分配。

集中決策是指企業(yè)的決策權被集中于企業(yè)的較高管理層，甚至是企業(yè)的最高管理層；分散決策是指企業(yè)的決策權通過適當?shù)男问奖环稚⒌絻?nèi)部的各個層次和個人，各部門管理者擁有一定的自主權。

一般認為，企業(yè)采取何種決策模式取決于企業(yè)規(guī)模大小、外部環(huán)境變化、市場競爭態(tài)勢、產(chǎn)品通用程度等因素。Vicker、Meaghter和Wait等學者研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的規(guī)模越大、面臨外部環(huán)境的不確定性越高、產(chǎn)品定制程度越大、市場競爭越激烈，企業(yè)越傾向于采取分權決策。

此外，知識在企業(yè)內(nèi)部的分布情況、知識的轉(zhuǎn)移成本、權利的傳遞成本等因素也影響企業(yè)的決策模式。知識分布越集中、知識的轉(zhuǎn)移成本和權利的傳遞成本越高，企業(yè)實行集中決策越具有優(yōu)勢。反之，則相反。

大數(shù)據(jù)時代，由于企業(yè)面對的外部環(huán)境越發(fā)難以預測，信息量更是呈幾何級增長，決策知識的分布更加廣泛，決策要求的時效性也更強，再加上企業(yè)由傳統(tǒng)的“金字塔”型管理組織結構向扁平化組織結構轉(zhuǎn)變，導致企業(yè)內(nèi)部的決策權配置日趨分散，分散決策逐漸成為企業(yè)決策的主要形式，而信息技術的發(fā)展也使企業(yè)分散決策成為可能。

4. 決策過程。企業(yè)從“被動式”的事后決策向“預判式”的事前決策轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的企業(yè)決策是一種被動式?jīng)Q策和事后決策--在決策過程上，企業(yè)往往是先遇到問題，再開展調(diào)查研究，最后提出決策方案，決策的時效性不強，容易受到時間因素的制約。

大數(shù)據(jù)時代，事物的發(fā)展瞬息萬變，企業(yè)決策的時效性被擺在空前重要的位置，事后決策已難以適應時代的發(fā)展要求。企業(yè)渴望實現(xiàn)“決策前移”，對事態(tài)的發(fā)展走勢能夠提前預判、預先分析。

全球復雜網(wǎng)絡權威巴拉巴西在《爆發(fā)》一書中提出觀點，認為人類93%的行為是可以預測的，人類的日常行為看似隨機、偶然，卻很容易被預測。大數(shù)據(jù)技術為企業(yè)實現(xiàn)“事先決策”提供了堅實基礎。企業(yè)如果能夠提前建設各類技術庫、模型庫、主題庫、知識庫、場景庫，將市場發(fā)展狀況、客戶需求、競爭對手等信息數(shù)字化、模型化、公式化，就可使事情的發(fā)展走向有跡可循，從而實現(xiàn)對事態(tài)的預判。

5. 決策環(huán)境。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)面對的決策環(huán)境發(fā)生巨大變化。

（1）數(shù)據(jù)存儲量級明顯提升，企業(yè)亟待加大技術研發(fā)、設備采購等支出。當前，很多大型企業(yè)集團的數(shù)據(jù)存儲量已經(jīng)達到PB級別，并且每年還在以幾百TB的速度增長。相比以往，企業(yè)需要處理的決策數(shù)據(jù)量大幅上升。因此，企業(yè)需要在信息技術研發(fā)、信息基礎設施更新等方面加大投入才能跟上時代的發(fā)展要求。

（2）新技術迭次出現(xiàn)，企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的全面性、及時性以及數(shù)據(jù)分析的廣度、深度都大大增強。數(shù)據(jù)的處理和分析是企業(yè)決策的核心部分。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及分析技術不能完整、全面地對數(shù)據(jù)進行發(fā)掘和利用，使得企業(yè)決策的有效性不高。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機器學習等先進技術的陸續(xù)出現(xiàn)并投入商業(yè)化應用，企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的完整性、及時性得以極大提高。通過整合多個渠道、多種來源的數(shù)據(jù)，企業(yè)決策的廣度、深度也得以顯著增強。通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以優(yōu)化內(nèi)部的運營流程，降低成本，提高效率。此外，企業(yè)還可以了解客戶的消費行為，進行精準營銷，提高產(chǎn)品的市場占有率。

（3）決策支持系統(tǒng)發(fā)生轉(zhuǎn)型和升級，以積極應對大數(shù)據(jù)環(huán)境下的企業(yè)決策新要求。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)存在一些固有缺陷，例如，其應用范圍有限，只限于少量人群使用，無法適應大數(shù)據(jù)環(huán)境下全員參與決策的需要；系統(tǒng)的開放性不足，不支持集成來自其他渠道的數(shù)據(jù)信息；無法整合分布于其他地方的專家系統(tǒng)、管理系統(tǒng)等資源，而上述系統(tǒng)資源也是決策支持系統(tǒng)的重要組成部分等。

大數(shù)據(jù)時代，決策支持系統(tǒng)亟需變革和升級：一是建立開放的大群體決策體系結構和協(xié)同工作模型，加強群體成員之間的信息溝通和共享；二是構建基于服務的、集成智能分析、快速決策分析和具備自主決策功能的大數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)接口，有效整合外部數(shù)據(jù)信息。三是建設具有管理、輔助決策和預測功能的管理信息系統(tǒng)，形成集數(shù)據(jù)和信息匯集、過程管控、預警研判、指揮協(xié)調(diào)等功能于一體的企業(yè)決策指揮平臺。

三、 企業(yè)的應對之策

1. 培育“用數(shù)據(jù)決策”的企業(yè)文化。當前，企業(yè)中利用數(shù)據(jù)支撐業(yè)務開展的行為已經(jīng)非常普遍，但“用數(shù)據(jù)決策”的理念和意識還遠未普及。

（1）轉(zhuǎn)變決策思維模式。首先，形成凡是遇到重大的決策問題首先進行數(shù)據(jù)收集、分析，再進行決策的企業(yè)文化。其次，轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)分析理念。立足全量數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)分析，而不再僅僅是少量的樣本數(shù)據(jù)；接受數(shù)據(jù)的混雜性，適度容忍數(shù)據(jù)精確度的下降；關注事物之間的相關聯(lián)系，而不再過度執(zhí)著于探究其因果關系。

（2）培育求真文化。首先，求真文化要求員工必須實事求是?！坝脭?shù)據(jù)決策”所基于的“數(shù)據(jù)”必須是真實數(shù)據(jù)，只有如此，企業(yè)得出的決策結論才能牢固、可靠，否則只會隱患重重，甚至南轅北轍。其次，求真文化要求員工敢于向領導提出不同意見。今后，普通員工利用大數(shù)據(jù)分析的結果推翻企業(yè)高層領導直覺判斷的現(xiàn)象會越來越多。

（3）構建平等、參與、開放、共贏的企業(yè)文化。首先，在企業(yè)內(nèi)部培育平等、參與型的企業(yè)文化，鼓勵員工積極參與企業(yè)決策過程，為企業(yè)發(fā)展獻計獻策。其次，在與外部企業(yè)的合作過程中堅持開放、共贏的發(fā)展理念。加強數(shù)據(jù)資源的內(nèi)外部整合，積極通過項目合作、培訓、講座等方式引入社會“外腦”參與企業(yè)決策，避免故步自封、閉門造車。

2. 將數(shù)據(jù)看作企業(yè)的核心資源，加強數(shù)據(jù)管理，不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)最具價值的資產(chǎn)之一。馬云曾說：這個時代的核心資源已經(jīng)不是石油，而是數(shù)據(jù)。對企業(yè)而言，再怎么強調(diào)數(shù)據(jù)的重要性也不為過。

數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)價值的根基，企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量與業(yè)務績效之間存在直接關系。用數(shù)據(jù)決策，數(shù)據(jù)的質(zhì)量必須安全、可靠。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量得不到保證，即便數(shù)據(jù)分析的算法再優(yōu)良、模型再合理、工具再先進，企業(yè)也只會得出錯誤的決策結論。因此，企業(yè)需要加強數(shù)據(jù)管理，建立有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，推動數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)改進、不斷提升。

3. 加強大數(shù)據(jù)相關技術和工具的研發(fā)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法主要適用于結構化數(shù)據(jù)的處理，但企業(yè)面對的數(shù)據(jù)85%都是非結構化數(shù)據(jù)或者半結構化數(shù)據(jù)。企業(yè)需要有效收集、處理、分析這些數(shù)據(jù)的能力，加強技術和工具開發(fā)，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。

傳統(tǒng)的決策系統(tǒng)僅對少數(shù)人開放，內(nèi)部高度集成化且排斥其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)應該構建以云計算為核心的智能決策支持系統(tǒng)，增強決策支持系統(tǒng)的開放性、包容度，使企業(yè)的管理者、高級專家、普通員工、專業(yè)技術人員都可以參與到企業(yè)的決策過程中。

4. 在大數(shù)據(jù)研究及應用過程中堅持“雙輪驅(qū)動”。大數(shù)據(jù)相關的技術開發(fā)及應用是一個開放、開源的過程，無法單憑一個國家、一個企業(yè)來獨自完成。

在歐美等發(fā)達國家，大數(shù)據(jù)核心技術（包括分布式存儲、云端分布式及網(wǎng)格計算、Hadoop、Spark等）作為一定意義上的公共產(chǎn)品，其開發(fā)、維護及代碼完善等環(huán)節(jié)都采用了開源模式，依賴全球開發(fā)者的共同努力，是全球力量合作的結晶。即使對單個企業(yè)而言，國外大數(shù)據(jù)領先的企業(yè)都非常重視打造開放、共贏的生態(tài)系統(tǒng)，吸引全球人才為己所用，共同進行技術研發(fā)。

對企業(yè)來說，不能只在封閉的小環(huán)境中開展大數(shù)據(jù)研究與應用，而應該加強“走出去”與“引進來”，實現(xiàn)“雙輪驅(qū)動”?！白叱鋈ァ保阂皇歉臃e極主動地進行基層調(diào)研，了解基層一線的實際技術需求和應用需求，以解決實際問題為出發(fā)點開展大數(shù)據(jù)技術的研發(fā)及應用，更有針對性，不盲目追求高、大、全；二是鼓勵企業(yè)的研究人員更多地走向社會，積極參與國內(nèi)外大數(shù)據(jù)相關的學術會議、高峰論壇等，擴大企業(yè)的聲音和影響力?！耙M來”：一是加強企業(yè)與外部單位的全方位合作，與國內(nèi)從事大數(shù)據(jù)開發(fā)及應用的頂尖團隊建立制度化、定期化的合作機制；二是請權威人士（業(yè)內(nèi)有廣泛影響力的學者、技術人員等）到企業(yè)開展大數(shù)據(jù)相關培訓；三是對國內(nèi)外已有的成熟、通用的大數(shù)據(jù)技術、工具、模型、方法，大膽引進，減少重復研發(fā)，實現(xiàn)企業(yè)的“彎道超車”。

四、 結論

大數(shù)據(jù)時代的到來對企業(yè)決策產(chǎn)生了重要影響。企業(yè)在決策依據(jù)、決策主體、決策權配置、決策過程、決策環(huán)境等方面都發(fā)生巨大變化：（1）決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)時代，決策者從主要依靠經(jīng)驗決策轉(zhuǎn)向同時依靠經(jīng)驗決策和數(shù)據(jù)決策，決策者本身的經(jīng)驗、直覺和數(shù)據(jù)、模型相互補充，共同成為企業(yè)決策的重要依據(jù)；（2）決策主體。企業(yè)的決策主體不再局限于高層管理者，而是進一步擴大到普通員工和專業(yè)技術人員，呈現(xiàn)出全員參與特征；（3）決策權配置。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)外部環(huán)境的復雜多變、決策知識在企業(yè)內(nèi)部的廣泛分布、決策時效性要求的提高、企業(yè)由“金字塔式”管理組織結構向扁平化組織結構轉(zhuǎn)變等因素，都導致企業(yè)內(nèi)部的決策權配置日趨分散，并使得分散決策成為企業(yè)決策的主要形式；（4）決策過程。企業(yè)從“被動式”的事后決策逐漸轉(zhuǎn)向“預判式”的事前決策，決策前置成為現(xiàn)實；（5）決策環(huán)境。企業(yè)處理數(shù)據(jù)的量級明顯提升，獲取數(shù)據(jù)的全面性、及時性以及數(shù)據(jù)分析的深度、廣度都大幅度增強。企業(yè)的決策支持系統(tǒng)也轉(zhuǎn)型升級，更加開放、綜合，以適應大數(shù)據(jù)環(huán)境的需要。

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作者簡介：趙文叢（1987-），男，漢族，吉林省吉林市人，中國人民大學經(jīng)濟學院博士生，研究方向為資本市場、國際金融等；陳光（1983-），男，漢族，河北省石家莊市人，國網(wǎng)能源研究院有限公司中級研究員，研究方向為管理決策、品牌管理、城市能源等；于灝（1988-），女，漢族，河北省雄安新區(qū)人，國網(wǎng)能源研究院有限公司中級研究員，研究方向為品牌管理、城市能源等。

收稿日期：2018-06-17。