大數據時代下企業管理模式創新研究

余義勇 段云龍

摘 要：大數據時代的來臨給傳統企業管理模式帶來嚴峻挑戰，企業管理將發生巨大變革。與傳統企業管理模式相比，大數據環境下的企業管理有何特點。文章從大數據的基本內涵和特征著手，分析大數據所帶來的思維變革，然后在比較大數據創新與傳統創新不同點的基礎上，構建基于大數據的企業管理創新模型，并據此提出大數據下的企業管理變革模式；同時，筆者認為有利于企業發展的穩定大數據環境，離不開政府的引導與支持。

關鍵詞：大數據；思維變革；企業管理創新

中圖分類號：F 272.7 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2016）03-0302-06

0 引 言

近年來隨著計算機與信息技術的迅猛發展，大數據在各個行業、領域產生并集聚。高速增長的社會數據與科學數據源源不斷地產生并匯聚在一起，形成了“海量數據”。由于網絡的普及與高速發展，大數據正悄悄的改變著人們的生活方式，它將掀起一場社會、思維的大變革。大數據時代的標志并不是掌握數據，而是利用數據，通過對已有數據的整合和分析，人們可以預測未來某個事情發生的可能性，從而做出更加合理和科學的決策，以觸發新的價值增長[1]。大數據時代的到來給傳統的企業管理模式帶來巨大沖擊，舊的管理模式已不能使企業在新時代的競爭

中處于優勢地位。如何從顧客的資料和消費記錄中挖掘出有用信息，成為企業增強市場競爭力的關鍵之所在；數據流的廣泛應用不斷促使企業內視、調整、完善自己的管理模式，以期能夠適應時代的發展。大數據時代的到來既是機遇又是挑戰，因此，對于大數據在企業管理方面的研究則顯得尤為重要，是學界亟待探討的課題。

目前，大數據在企業管理及運營方面的研究主要有：①大數據給企業管理帶來的影響及在企業管理中的應用。劉平從管理環境、信息管理、管理者和管理技術4個方面詳細分析了大數據給企業帶來的巨大影響[2]。陳國營指出大數據在企業管理中應用廣泛，不僅涉及企業計劃、組織，而且在產品創新推廣方面都有其應用[3]。②大數據影響企業管理決策。何軍認為大數據下將會是數據驅動決策，在提高決策者決策能力同時也對決策技術提出更高要求[4]。徐本宗等分析了大數據下企業管理與決策的新特征，梳理了目前主要領域前沿課題的研究，并提出大數據驅動下的管理與決策是未來的研究方向。③大數據引起企業財務管理變革[5]。錢玲認為大數據的到來給財務工作注入新的活力，大數據技術的運用在掃除財務障礙，發現有用投資項目、降低運營成本等方面作用明顯[6]。溫航、沈英仔細分析了大數據給企業會計質量帶來的各種影響，提出提高企業會計質量的對策建議[7]。

綜上所述，大數據的來臨勢不可擋，將給企業經營管理模式帶來嚴峻挑戰。鑒于當前大數據在企業管理領域的研究只是初步探索、尚未形成系統研究體系。文中以大數據時代為背景，以實現企業創新管理為目標，以明晰大數據特點為基礎，并結合變革的企業管理思維，在對傳統與大數據下企業管理創新比較的基礎上，構建基于大數據背景的企業管理創新模型；最后分析政府在推動大數據發展中的積極作用，從而為大數據快速發展創造條件。

1 大數據的定義及特征

麥肯錫公司認為，大數據（big data）指的是通過目前主流軟件工具無法在合理時間內擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的規模巨大的資料量[8]。李國杰認為，大數據是指在允許的時間內，傳統數據技術不能對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合[9]。簡而言之，“大數據”就是海量與復雜數據的結合體，且傳統IT技術和數據庫軟件無法對其進行處理。

雖然，大數據的概念至今尚未統一，但其所具有的特征均已基本認同。

1）大量性（Volume）。是指數據量不斷增大，各種各樣的數據不斷地由源頭產生，各種方式會聚在一起，形成海量的數據集，其規模不斷擴大，計數已由EB躍升到ZB級別。

2）多樣性（Variety）。數據的結構、類型多。不僅只限于結構化數據，非結構化數據日益增加；數據類型不僅指網頁、文本、圖片，還指視頻、點擊流和地理位置等。

3）高速性（Velocity）。數據具有更快的流動性，實時、高速的產生，具有時效性強的特點。此外，數據信息的獲取也具有高速性。

4）價值性（Value）。蘊含價值大，但價值密度低。大數據蘊含著巨大價值，但數據并不都是有用的，只有部分具有核心價值。

2 企業管理的思維變革

企業管理離不開數據支持，大數據時代的到來顛覆了人們對現有數據分析的認知，傳統的管理思維已經無法應對快速變化的外部環境。要想很好地利用大數據，首先必須進行思維上的變革。大數據下的數據分析，思維上必須有以下3個方面的轉變[10]：

2.1 樣本約等于總體

受科技限制，小數據環境下收集到的分析數據有限，因此隨機抽樣方法應運而生，采樣是希望以較少的數據獲得更多的有用信息。隨機采樣是小數據下的選擇，但本身存在一定缺陷，其絕對隨機性的采樣環境一般很難達到。但是在大數據時代，由于信息的易得性，所需要的全部數據可以較容易地得到。因此，大數據是指采用全部數據的分析方法，從而真實地反映事物之間的關聯性。

2.2 允許不精確性和混雜性

隨著數據量的不斷增長，難免有一些錯誤的數據夾雜在其中，帶來數據結果的不準確性。小數據時代一味追逐精確性，是由于必須極力減少差錯以免細小的差錯造成結果嚴重的偏差。大數據環境下，細微的差錯并不會影響事物內在規律，因此，不精確性是可以接受的，且是一亮點。由于容錯標準的放寬，使我們可以利用更多的數據，從這些數據中挖掘出有價值東西，做更多的事情。數據中95%的是非機構化的、混亂的，要想利用這些數據，必須學會擁抱混雜，混雜性包括數據錯誤率的增加、數據格式的不一致及數據質量的參差不齊。大數據時代下，與其花費巨大代價去消除所有的不確定性、混雜性，還不如誠然接受紛繁的數據并從中受益。

2.3 追求相關關系而不是因果關系

小數據環境的數據分析過程一般是尋找兩者之間的因果關系，而大數據背景下數據預測的核心是基于相關關系的分析法，前者尋求的是“為什么”，而后者只需知道“是什么”即可；也就是通過對海量數據進行處理、分析，并不是為了找出其內在運作機制，而只需識別出能夠分析某一現象的關聯物即可，以關聯物作為中介，通過分析、追蹤關聯物來幫助我們捕捉現在和預測未來，這將為我們提供一個比以前更容易、更快捷、更清楚的事物分析方法，比如亞馬遜的圖書推薦系統等。

3 大數據下企業管理創新模型

3.1 傳統與大數據下企業管理創新比較

傳統模式，是從特定的企業實踐管理問題出發，以問題為驅動的探索式創新；從制度管理及人性化管理出發，利用組織知識和專家智慧，在定性與定量分析相結合的基礎上，探索出問題的解決途徑，從而實現企業管理創新。大數據環境下，不僅創新環境與條件復雜、多樣，而且企業所面臨的可能創新選擇以及實現企業管理創新的方法和路徑也將更多。企業外界大環境和條件的變化，對企業管理方法路徑的選擇及最終可能結果實現的影響是毋庸置疑的，就好比以前是“池塘捕魚”，現在是“大海捕魚”。因此，隨著企業外界環境的變化，決定著企業管理創新在大數據環境下與傳統模式下有著諸多本質性的區別，見表1[11-12]。

3.2 大數據背景下企業管理創新

大數據是企業管理創新的核心要素，而數據處理、分析過程則是大數據問題解決的關鍵。相關領域的研究表明。數據處理、分析過程與創新過程存在一種耦合關系。因此，圍繞著創新過程中的數據問題，文中建立了大數據環境下的企業管理創新模型（如圖1所示）[13]。

3.2.1 數據獲取與數據平臺的形成

大數據時代下，企業的數據平臺在企業中扮演著重要的角色，在企業的生產經營中承擔著數據的收集、處理、分析、監測及預測的功能。企業的創新管理活動往往是由問題驅動或數據驅動而開始的（或是在平時的數據監測及預測的過程中發現的問題）。

3.2.2 創新問題界定與方案決策

在發現問題后，企業首先要確定是否需要進行企業管理創新，這一決策涉及的關鍵問題是數據的收集、獲取問題。利用先進的計算機及信息技術企業可以收集到需要的相關數據并評估是否要進行創新以及能否創新。如果有必要，首先必須界定創新問題：一是大致確定目前企業需要創新的領域和范圍；二是借助于初步的定性數據分析，對創新問題進行一個具體的闡述。在創新問題界定基礎上，利用各種數據分析技術，挖掘出數據隱藏的深層次的信息。將半結構、非結構化的數據進行數據預整理與提煉，使其轉化為可被數據庫識別分析的結構化數據，以此作為數據平臺處理的“數據源”。以數據分析結果作為決策依據，對所擬定備選方案的可行性及預期效果進行再驗證，以便選擇滿意的創新方案。

3.2.3 動態數據與創新方案實施

創新方案實施過程中，同時也是在不斷積累實施數據和績效數據，將這些產生的實時數據收集、整理、分析，并將其作為數據共享平臺處理的“數據源”，通過對實時數據的反饋分析，以糾正企業創新實施方案在實施過程中出現的偏差，做到對創新方案不間斷監控、實時優化，以此來保證創新目標順利地達成。這樣就能保證從創新方案的實施到結束的整個過程都是處在一個實時反饋、持續改進的過程之中，而不是傳統的只是一個靜態的過程，從而大大提高創新方案成功的概率。

3.2.4 實時數據與創新方案的提升

在大數據環境下，創新方案實施的整個過程中，始終有數據分析結果對其進行實時的檢驗，從而根據企業所面臨實時內外部環境作出相應的調整與修正，以期創新方案的順利實施；這樣不僅可以避免在引入其他借鑒式的創新方案時，由于企業內外部環境不相同，所帶來的一系列水土不服現象；而且可以在對創新方案實施過程中實時數據的收集、分析，通過運行數據的反饋，以此來修正原有創新管理方案，并達到提升創新方案的效果。

4 大數據背景下企業管理變革

4.1 決策主體的轉變

在企業傳統的管理模式里，決策主體一直是有經驗的管理者或者商業精英，在大數據時代下，企業決策的主體由企業高管向一線員工轉變，由“精英式”向“大眾化”轉變。一些新興社會媒體和社交網絡的出現，加速了信息的傳播速度和范圍，使社會公眾的意見和建議成為了企業決策的重要依據。基層員工對一線比較熟悉，通過對來自一線數據的分析，能夠及時發現問題，給出合理的建議或決策。同時，這樣的決策模式也會增強員工的積極性和企業凝聚力，從而更能發揮集體的效力。

4.2 決策方式的轉變

大數據環境下決策的主體是來自于相關的全部數據，而不是樣本數據，通過對全部數據的整理、分析，只需要找到一個現象的良好關聯物即可，通過對關聯物的監控、追蹤，就可以幫助我們捕捉到現在和未來，從而做出決策，而不需要非要搞清楚事物內在的運行機制，也就是由追尋因果關系向相關關系的轉變。同時，大數據也促使企業管理者從單純的依靠自己的經驗和直覺進行決策，轉變為經過數據的收集、分析進行決策。摒棄老舊的“經驗至上”的思維方式，使決策的結果更加科學和準確，降低決策給企業帶來的風險。

4.3 注重數據預測，把握機遇

傳統了解市場的方法主要是進行市場調查，但這種方法往往跟不上市場的變化，具有滯后性；而大數據的核心是預測，通過實時關注市場動向，對消費者的消費行為及社交媒體上對產品評價的整合及分析，及時獲知顧客對于產品的偏好及需求，并以此對產品進行實時改進與創新，使其更具競爭力。同時，還可根據競爭對手的營銷活動、價格等重要信息，分析其下一步走向，制定最優的應對策略，以占有更多的市場份額。

4.4 運用大數據降低運營成本

通過對所獲數據的分析和研究，可以發現企業管理上存在的一些問題，讓企業管理者及時了解企業內部各個部門的工作狀態和運營狀況，對資源配置不合理的地方及時的加以調整，使有限的資源能夠發揮出最大的價值，這不僅可以提高資源的利用率和企業整個流程的運轉效率，而且可以使企業的管理和決策更加科學，做到有據可依，以此來降低企業在生產經營管理中的運營成本。

4.5 創新信息的渠道來源

大數據時代，除了傳統的數據企業平臺以外，企業還可以與社交網絡、移動互聯網等平臺積極合作，通過與大數據價值鏈中的上游數據擁有者的合作，利用他們所收集到的有關社會公眾的建議和意見等信息，實時關注社會動向及消費傾向，從中挖掘出有用的商業價值。或者與有優勢的第三方數據收集機構合作，利用其廣闊的數據來源渠道，獲得所需要的數據，均攤收集數據的成本，實現共贏。

5 政府在推動大數據發展中的積極作用

大數據的來臨勢不可擋，如何能夠在復雜形勢中搶占先機、推動大數據的快速發展；如何在既不威脅公眾信息安全，又能使企業獲得信息使用權并從中受益，這一系列問題，都是政府需要認真思考的，政府也承擔著重要角色。在推動大數據健康快速發展的過程中，政府的積極作用表現在以下幾個方面：

5.1 制定引導數據共享政策

大數據時代，最重要的資源就是數據，所以要想獲得一個好的大數據環境，就必須做到數據共享。然而，由于大量有價值的數據是生活數據或企業生產數據，其中蘊含著個人隱私及企業機密，所以這些數據往往不會輕易披露，使用者很難得到。如何使企業或個人生產、生活數據信息能夠公開享用，需要政府在其中發揮積極作用。政府可以出臺一些鼓勵數據共享的獎勵措施，激勵企業公開生產經營數據，積極構建安全可靠的共享機制，解決人們后顧之憂。

5.2 制定數據安全使用政策

由于大數據中蘊含著大量的未知信息，且這些數據往往都是個人所產生的生活數據，其中蘊含著個人行為、偏好等各種隱私。因此，大數據背景下的信息安全，尤其是個人隱私安全，需受到高度重視。比如，有些特殊信息的使用權限是政府需要控制的，以防帶來不好的結果。尤其是關于商業和個人隱私的數據更應該嚴格規定其使用范圍及權限，避免我們散落在各處的“行為數據”被不法分子的利用。所以政府需要制定出臺有效的數據安全使用政策，規范數據使用秩序，以保障數據使用安全性。

5.3 建立知識產權保護體系

“大數據”時代下的信息化有諸多改變，數據分析技術與處理技術將不斷更新，各種專利技術及商標產生的速度比以往任何時候都快，然而如何來保護這些利用數據來挖掘商業價值的智力成果，成為目前亟待解決的問題。只有健全的知識產權保護體系，才能避免由于產權糾紛所帶來的不必要麻煩，為企業解除后顧之憂，促使企業不斷創新發展，積極推動大數據時代下技術、思維、模式的不斷變革。所以，面對大數據下的復雜環境，更需要建立健全知識產權法律保障，以此推動大數據下企業不斷向前健康發展。

5.4 加速關鍵技術的研發

如今數據在井噴式產生，形成海量數據，但數據分析處理技術依然欠缺。面對蘊藏巨大價值的數據信息，卻無從下手，沒有好的數據分析工具來挖掘出其潛在的商業價值，只能望而興嘆。目前數據分析及處理技術是制約大數據時代企業快速發展的關鍵因素，所以對于涉及大數據發展的關鍵技術亟待突破解決，以釋放大數據所蘊藏的巨大價值。在此過程中政府起著主導性作用，應鼓勵大數據關鍵技術的研發，并給予政策和資金上的支持，激勵相關團體和個人積極投身其中。

5.5 加強數據人才的培養

在大數據環境下，高素質數據人才需求量將急劇增加，各行各業都需要專門的數據人才來進行數據分析。數據人才的工作對象就是紛繁復雜的海量數據。因此，大數據時代下的數據人才必須集各個學科知識于一身，只有這樣才能從各種貌似沒有關聯的海量數據中，通過整理、分析得到有價值的商業信息，數據人才將變成未來相互爭奪的稀缺資源，必須引起足夠重視。所以，政府應該鼓勵各大高校開設相應的課程，積極培養專門的數據人才，為廣闊的市場需求提供充足的人才資源。

6 結 語

大數據時代的來臨，給企業各個領域傳統的生產經營管理模式帶來嚴峻挑戰，企業管理將發生巨大變革。未來大數據在企業管理中運用將十分廣泛，但大數據時代機遇與挑戰并存，新興企業不斷興起，大批企業被淘汰出局。大數據環境下的企業管理既是一門藝術，更是一種全新的模式。通過對大數據概念及特點的分析、梳理，認為在大數據時代應該轉變管理思維，擁有大數據思維，只有這樣才能更好地擁抱大數據。在比較傳統與大數據環境下的企業管理創新不同點的基礎上，構建了基于大數據環境下的企業管理創新模型，并闡述了大數據環境下的企業管理變革；同時，大數據的發展仍處于探索階段，有利于企業發展的穩定大數據環境，離不開政府的引導與支持。基于此，文中也闡述了政府在推動大數據發展中的積極作用。總體而言，文中的研究將有助于我國企業在大數據環境下的新一輪競爭中，找準位置、抓住機遇，能夠以大數據思維來進行企業管理，積極擁抱大數據，以此促進企業不斷發展。同時，文中的研究也為政府管理部門在積極推動大數據發展時提供一定的理論指導，即制定出臺相關政策法律法規時提供有針對性的指導建議，具有重大實踐意義。

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