基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的中小企業(yè)項目決策輔助研究

【摘" 要】論文分析了中小企業(yè)在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、需求預(yù)測、資源分配及風(fēng)險管理中的關(guān)鍵問題?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動決策理論、動態(tài)能力理論以及智能決策支持系統(tǒng)等前沿理論，論文提出優(yōu)化策略，包括應(yīng)用大數(shù)據(jù)采集設(shè)備、部署大數(shù)據(jù)分析平臺、使用機器學(xué)習(xí)預(yù)測分析工具、構(gòu)建資源優(yōu)化配置體系以及建設(shè)智能化風(fēng)險管理系統(tǒng)，以幫助中小企業(yè)提升決策的科學(xué)性和應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境的能力。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù)；中小企業(yè)；項目決策；數(shù)據(jù)驅(qū)動；風(fēng)險管理

【中圖分類號】F276.3；F272.3" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標(biāo)志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）10-0119-03

1 引言

在全球經(jīng)濟快速變化和技術(shù)進步的背景下，中小企業(yè)在項目決策過程中面臨著日益復(fù)雜的挑戰(zhàn)。與大型企業(yè)相比，中小企業(yè)普遍存在資源有限、抗風(fēng)險能力不足等問題。如何在不確定性中進行高效決策，成為其生存與發(fā)展的關(guān)鍵。與此同時，大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展為企業(yè)項目決策帶來了前所未有的機遇。大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能夠為企業(yè)提供豐富的數(shù)據(jù)信息，還能通過實時數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型等方式，幫助企業(yè)提高決策的準(zhǔn)確性和效率。然而，盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)在理論和應(yīng)用方面已經(jīng)取得了顯著進展，但中小企業(yè)在實際應(yīng)用中仍面臨一系列障礙，包括數(shù)據(jù)獲取與處理的技術(shù)門檻、需求預(yù)測的準(zhǔn)確性、資源配置的優(yōu)化以及風(fēng)險管理的科學(xué)性等問題。這些問題不僅制約了中小企業(yè)項目決策的效率，也對其長期發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響。因此，研究如何有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決中小企業(yè)決策中的重難點問題，具有重要的理論價值和實踐意義。

2 大數(shù)據(jù)決策輔助技術(shù)的概念

大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為中小企業(yè)決策的重要驅(qū)動力。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動、動態(tài)能力調(diào)適、智能決策支持系統(tǒng)（DSS）、實時數(shù)據(jù)分析以及云計算共享等技術(shù)，中小企業(yè)可以從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息，優(yōu)化項目決策，提升競爭力。

2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動決策理論

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策理論（DDDM）通過運用結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，依托大數(shù)據(jù)分析工具，輔助企業(yè)從數(shù)據(jù)中挖掘洞察。傳統(tǒng)決策常憑借直覺或經(jīng)驗，而DDDM則基于算法模型與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，確保決策的科學(xué)性。例如，科技公司通過大數(shù)據(jù)平臺對市場趨勢、消費者反饋以及競爭情報進行實時分析，從而動態(tài)調(diào)整產(chǎn)品策略，提高市場響應(yīng)速度與精準(zhǔn)性。這不僅降低了市場波動的風(fēng)險，還使其在快速變化的商業(yè)環(huán)境中獲得了決策的前瞻性。

2.2 動態(tài)能力理論

動態(tài)能力理論強調(diào)企業(yè)應(yīng)具備靈活調(diào)適資源與能力的優(yōu)勢，以應(yīng)對快速變化的外部環(huán)境。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及預(yù)測分析工具，為企業(yè)提供實時的市場洞察，使其能夠動態(tài)調(diào)整戰(zhàn)略。例如，制造企業(yè)通過大數(shù)據(jù)預(yù)測供應(yīng)鏈變化，動態(tài)調(diào)整采購與庫存策略，規(guī)避原材料短缺的風(fēng)險，并確保了生產(chǎn)鏈的連續(xù)性。中小企業(yè)通過部署動態(tài)能力，可以在全球供應(yīng)鏈波動中迅速調(diào)整應(yīng)對措施。

2.3 智能決策支持系統(tǒng)

智能決策支持系統(tǒng)（DSS）結(jié)合人工智能、數(shù)據(jù)挖掘和優(yōu)化算法，為企業(yè)決策提供智能化輔助。通過分析歷史數(shù)據(jù)、市場趨勢及當(dāng)前狀況，DSS能生成最優(yōu)的決策路徑。中小企業(yè)常在資源受限的情況下面臨復(fù)雜決策，DSS通過決策樹模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提供清晰的決策建議。例如，經(jīng)銷代理公司采用DSS分析銷售數(shù)據(jù)和市場需求變化，優(yōu)化庫存分配和物流調(diào)度，從而減少成本并提升客戶滿意度。

2.4 實時數(shù)據(jù)分析

實時數(shù)據(jù)分析依托于流式數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如Kafka、Flink等，幫助企業(yè)及時捕捉市場變化。與傳統(tǒng)的批處理分析不同，實時數(shù)據(jù)分析可以讓企業(yè)在數(shù)據(jù)生成的瞬間對其進行處理并作出決策。在快速變動的環(huán)境中，實時數(shù)據(jù)分析可確保企業(yè)決策的時效性。例如，電商平臺通過實時數(shù)據(jù)分析技術(shù)，監(jiān)控用戶行為數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)投放廣告和促銷活動，實現(xiàn)個性化營銷，提高銷售轉(zhuǎn)化率。

2.5 云計算與數(shù)據(jù)共享

云計算平臺如阿里云、騰訊云等，為企業(yè)提供彈性的數(shù)據(jù)存儲與計算能力，使中小企業(yè)能夠負擔(dān)得起大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。云計算還促進了數(shù)據(jù)共享與協(xié)作，企業(yè)可以通過API接口與供應(yīng)鏈、合作伙伴實時交換數(shù)據(jù)，實現(xiàn)供應(yīng)鏈的透明化與優(yōu)化。例如，某中小企業(yè)通過云計算實現(xiàn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)與合作方實時對接，減少了信息不對稱導(dǎo)致的延誤和誤判問題，同時通過多方數(shù)據(jù)的協(xié)同分析，提高了供應(yīng)鏈的運作效率。

3 中小企業(yè)項目決策中的重難點

3.1 數(shù)據(jù)獲取難度大、渠道窄

中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代面臨的首要問題是數(shù)據(jù)獲取的困難。相較于大型企業(yè)，中小企業(yè)缺乏穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)來源，特別是在獲取高質(zhì)量的市場數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)方面陷入困境。在2024數(shù)博會“激活數(shù)據(jù)要素潛能，釋放新質(zhì)生產(chǎn)力”交流活動中，國家數(shù)據(jù)局黨組成員、副局長陳榮輝指出，“中小企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)較弱，治數(shù)、用數(shù)能力亟待提升”[1]。在實際管理中可以發(fā)現(xiàn)，部分銷售型中小企業(yè)依賴電商平臺的數(shù)據(jù)開展項目決策，但這些數(shù)據(jù)往往是片面的，無法完整呈現(xiàn)市場全貌。例如，機械類零部件制造企業(yè)僅通過線上銷售平臺獲取的銷售數(shù)據(jù)，難以覆蓋線下市場的客戶反饋，導(dǎo)致其在決策時無法全面掌握市場需求變化。此外，物聯(lián)網(wǎng)和傳感器等先進數(shù)據(jù)采集技術(shù)的使用在中小企業(yè)中并不普及，很多企業(yè)還停留在傳統(tǒng)人工記錄或局部電子化的階段，這使得它們在面對大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和整理時顯得力不從心。

3.2 數(shù)據(jù)處理與分析能力不足

數(shù)據(jù)處理和分析能力的不足是中小企業(yè)項目決策中的另一大痛點。盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)滲透到我國各行業(yè)，但中小企業(yè)在技術(shù)儲備、人才隊伍和數(shù)據(jù)處理平臺上普遍存在短板。中國社會科學(xué)院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院研究員、浙江金融職業(yè)學(xué)院電子商務(wù)與新消費研究院研究員李勇堅指出，“從整體上看，缺乏數(shù)據(jù)意識和數(shù)據(jù)管理實踐、數(shù)字化技能不足……影響著中小企業(yè)對數(shù)字化的需求”[2]。例如，很多制造型中小企業(yè)仍依賴傳統(tǒng)的手動數(shù)據(jù)整理方式，無法通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進行智能化處理。這直接導(dǎo)致其在市場需求預(yù)測、生產(chǎn)計劃調(diào)整等方面效率低下。而大型企業(yè)則已普遍應(yīng)用如Python、R語言等數(shù)據(jù)分析工具以及云計算平臺（如阿里云、華為云）來提升數(shù)據(jù)處理能力。這種差距使得中小企業(yè)在復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與決策中難以獲得競爭優(yōu)勢。

3.3 需求預(yù)測與市場波動

需求預(yù)測的準(zhǔn)確性對于中小企業(yè)的生存至關(guān)重要，但在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測市場需求的難度進一步加大。研究顯示，疫情沖擊下各類市場主體行為模式發(fā)生劇烈調(diào)整[3]，尤其是受全球經(jīng)濟復(fù)蘇進程、消費行為變化及供應(yīng)鏈不穩(wěn)定等因素影響，市場需求的不確定性給中小企業(yè)帶來巨大壓力。例如，消費品行業(yè)的中小企業(yè)在應(yīng)對市場需求波動時，通常只能依靠歷史數(shù)據(jù)或市場報告進行預(yù)測，但這些方法難以應(yīng)對疫情帶來的消費者行為變化。一些企業(yè)通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)預(yù)測工具，如智能營銷平臺和客戶行為分析模型，試圖提高需求預(yù)測的準(zhǔn)確性，但限于技術(shù)投入和專業(yè)人才匱乏，效果仍然有限。

3.4 資源分配與優(yōu)化困難

資源分配優(yōu)化是中小企業(yè)項目決策中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。大數(shù)據(jù)技術(shù)雖能為資源優(yōu)化提供依據(jù)，但在資源有限、管理水平較低的情況下，中小企業(yè)難以充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)進行資源配置。許多中小企業(yè)由于缺乏足夠的資金或技術(shù)支持，無法建立起跨部門的資源協(xié)調(diào)機制，導(dǎo)致在項目實施過程中資源利用率低，甚至出現(xiàn)重復(fù)投資、資源浪費等問題。以建筑行業(yè)為例，一些中小型建筑企業(yè)由于缺乏智能化的項目管理系統(tǒng)，難以實時監(jiān)控項目進展和資源使用情況，項目資源分配常常依賴管理者的主觀判斷。這不僅延長了項目周期，還增加了成本。而大型企業(yè)則借助大數(shù)據(jù)平臺進行精確的資源分配和動態(tài)調(diào)整，極大地提高了資源利用效率。這種技術(shù)應(yīng)用的差距使得中小企業(yè)在項目管理上處于劣勢。

3.5 風(fēng)險管理機制不完善

當(dāng)前的市場環(huán)境復(fù)雜多變，風(fēng)險管理能力成為中小企業(yè)生存的重要保障。然而，大多數(shù)中小企業(yè)的風(fēng)險管理機制尚不完善，難以應(yīng)對來自供應(yīng)鏈、市場需求、政策變動等多方面的風(fēng)險。在實際管理中，部分中小企業(yè)由于數(shù)據(jù)積累有限和技術(shù)應(yīng)用不足，未能充分利用相關(guān)工具。例如，某電子產(chǎn)品制造企業(yè)在疫情期間由于無法預(yù)測上游原材料供應(yīng)鏈的中斷，未能及時調(diào)整采購計劃，導(dǎo)致生產(chǎn)線停滯。而一些具備風(fēng)險管理系統(tǒng)的大型企業(yè)則通過實時數(shù)據(jù)分析提前預(yù)警供應(yīng)鏈風(fēng)險，及時調(diào)整策略，減少損失。

4 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的決策優(yōu)化策略

4.1 應(yīng)用大數(shù)據(jù)采集設(shè)備

數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)決策的基礎(chǔ)。中小企業(yè)可以通過使用先進的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、智能傳感器以及條形碼掃描設(shè)備，快速、高效地采集生產(chǎn)、物流、銷售等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。例如，企業(yè)采用華為、?？低曁峁┑奈锫?lián)網(wǎng)解決方案，通過智能終端設(shè)備進行實時數(shù)據(jù)采集。RFID標(biāo)簽（射頻識別）技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于倉儲和物流管理，通過自動化采集庫存和運輸數(shù)據(jù)，降低人工操作的誤差率，提升數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。此外，運用釘釘、企業(yè)微信等移動端采集工具，可以在銷售、客戶管理等場景中實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)上傳，提升市場響應(yīng)速度。這些工具不僅簡化了數(shù)據(jù)采集過程，還可以與大數(shù)據(jù)平臺無縫對接，為后續(xù)的分析和決策提供數(shù)據(jù)支撐。

4.2 部署大數(shù)據(jù)分析平臺

在數(shù)據(jù)處理與分析環(huán)節(jié)，中小企業(yè)可以借助國內(nèi)的大數(shù)據(jù)分析平臺實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理。阿里云的“大數(shù)據(jù)+云計算”解決方案以及騰訊云的“智能數(shù)據(jù)引擎”平臺，均提供了靈活且可擴展的服務(wù)。通過這些平臺，中小企業(yè)能夠整合各類數(shù)據(jù)資源，進行數(shù)據(jù)清洗、建模和分析，進而挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價值。這些平臺不僅支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，還能夠處理視頻、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)實現(xiàn)多維度的數(shù)據(jù)分析。例如，企業(yè)可以使用阿里云的數(shù)據(jù)分析工具對客戶數(shù)據(jù)進行聚類分析，識別不同客戶群體的消費習(xí)慣和偏好，從而優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。這些云平臺具備高度自動化的功能，能夠在有限的資源下幫助中小企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，為決策提供支持。

4.3 使用機器學(xué)習(xí)預(yù)測分析工具

機器學(xué)習(xí)技術(shù)已成為中小企業(yè)應(yīng)對復(fù)雜市場變化的重要工具。通過部署如百度飛槳或阿里云機器學(xué)習(xí)平臺，企業(yè)可以利用歷史數(shù)據(jù)進行建模，預(yù)測未來市場的需求變化和趨勢。相比于傳統(tǒng)的經(jīng)驗判斷，機器學(xué)習(xí)算法能夠從海量數(shù)據(jù)中提取規(guī)律，作出更加精確的預(yù)測。例如，企業(yè)可以通過機器學(xué)習(xí)平臺預(yù)測客戶的購買需求，自動調(diào)整生產(chǎn)和采購計劃，降低庫存積壓風(fēng)險。金融領(lǐng)域的中小企業(yè)可以利用機器學(xué)習(xí)工具進行風(fēng)險預(yù)測，基于歷史的交易數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)，評估信貸風(fēng)險，優(yōu)化資金分配和貸款發(fā)放策略。機器學(xué)習(xí)工具的高效性與自動化特性，能夠極大地提升中小企業(yè)的決策效率和精準(zhǔn)度。

4.4 構(gòu)建資源優(yōu)化配置體系

中小企業(yè)在資源分配上往往面臨較大挑戰(zhàn)，尤其是人力、資金、生產(chǎn)設(shè)備等資源的優(yōu)化配置。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可以構(gòu)建資源優(yōu)化配置體系，實現(xiàn)資源的動態(tài)分配和靈活調(diào)整。大數(shù)據(jù)資源優(yōu)化工具，如華為云的“資源調(diào)度系統(tǒng)”和用友的“企業(yè)資源計劃（ERP）系統(tǒng)”，可以幫助企業(yè)實時監(jiān)控生產(chǎn)、庫存、物流等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，智能化分配生產(chǎn)資源。例如，在人員管理方面，中小企業(yè)可以通過部署釘釘?shù)闹悄芘虐嘞到y(tǒng)，基于生產(chǎn)需求和工人工作狀態(tài)的實時數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整工作計劃，提高人力資源的利用率；在資金管理方面，利用ERP系統(tǒng)可以對企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)進行全方位的實時監(jiān)控，幫助企業(yè)動態(tài)調(diào)整資金的分配和使用效率，減少資金閑置造成的浪費。

4.5 建設(shè)智能化風(fēng)險管理系統(tǒng)

風(fēng)險管理是中小企業(yè)應(yīng)對市場不確定性的關(guān)鍵。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可以構(gòu)建智能化風(fēng)險管理系統(tǒng)，提前識別潛在的風(fēng)險因素并制定應(yīng)對策略。我國的企業(yè)可以依托騰訊云的“智慧風(fēng)控系統(tǒng)”或平安科技的“智能風(fēng)險管理平臺”，整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，實時監(jiān)控市場波動、供應(yīng)鏈狀況及政策變動帶來的風(fēng)險。例如，在供應(yīng)鏈管理方面，企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)平臺實時監(jiān)控供應(yīng)商的庫存、物流情況，當(dāng)出現(xiàn)延誤或異常時，系統(tǒng)會自動生成預(yù)警提示，幫助企業(yè)調(diào)整采購計劃，避免供應(yīng)鏈斷裂對生產(chǎn)造成的影響。對于金融風(fēng)險的防控，企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)工具監(jiān)測客戶的財務(wù)健康狀況，防范客戶違約或資金斷裂帶來的損失。

5 結(jié)論

當(dāng)前中小企業(yè)面臨著復(fù)雜的經(jīng)濟環(huán)境和市場挑戰(zhàn)。在此背景下，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的項目決策輔助研究顯得尤為重要。通過有效的數(shù)據(jù)采集、分析處理、預(yù)測評估以及資源優(yōu)化配置，中小企業(yè)能夠增強自身的決策能力，提高市場適應(yīng)性，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

本研究探討了大數(shù)據(jù)決策輔助技術(shù)的核心概念，包括數(shù)據(jù)驅(qū)動決策理論、動態(tài)能力理論、智能決策支持系統(tǒng)等。這些理論為中小企業(yè)提供了科學(xué)的決策框架，使其在面對市場變化時能夠保持靈活性和應(yīng)對能力。此外，采用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、云計算平臺和機器學(xué)習(xí)工具等前沿技術(shù)，可為企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)支持和分析能力，幫助其從海量數(shù)據(jù)中提取價值，形成基于數(shù)據(jù)的決策。針對中小企業(yè)在項目決策中面臨的重難點問題，如數(shù)據(jù)獲取難度、處理能力不足、需求預(yù)測不準(zhǔn)確等，通過引入智能化風(fēng)險管理系統(tǒng)和資源優(yōu)化配置體系，可以有效解決這些問題。企業(yè)可運用大數(shù)據(jù)采集設(shè)備和分析平臺，提高數(shù)據(jù)處理效率，實現(xiàn)資源的動態(tài)調(diào)整和風(fēng)險的有效控制。

總體而言，本研究為中小企業(yè)提供了一套系統(tǒng)化的決策優(yōu)化策略，不僅適應(yīng)了我國經(jīng)濟的實際情況，也響應(yīng)了時代發(fā)展的需求。未來，中小企業(yè)應(yīng)不斷探索大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，靈活運用前沿理論與實踐工具，以提升決策能力和市場競爭力，實現(xiàn)持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展。

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【作者簡介】李文巖（1987-），男，遼寧海城人，研究員，研究方向：項目管理及工程建設(shè)管理。

【通訊作者】劉利娜（1980-），女，山西呂梁人，正高級工程師，研究方向：項目管理及工程建設(shè)管理。