大數據對企業戰略決策的影響分析

摘要： 管理環境的日益復雜性迫使企業管理者要制定快速的、 正確的戰略決策。 新興的 大數據的產生給企業戰略決策提供了新的思路與方法。文章分析了大數據的概念內涵及其發展， 并結合實例剖析了大數據如何提供企業戰略決策的豐富數據源、 大數據如何提高企業戰略決策的質量， 以及大數據對于提升戰略決策者洞察力的支持作用， 最后提出了大數據在其發展與應用過程中注意的一些問題并給出了相應建議。

關鍵詞：大數據；企業；戰略決策

一、引言

中國正在加速融入經濟全球化的進程， 國際、國內市場環境日趨變幻莫測， 需求不確定性大大增強， 產品壽命周期縮短，企業之間的競爭進一步加劇。這種管理環境的變化迫使企業高層管理者要制定正確的戰略決策，以應對當前商業環境的日益復雜性。戰略決策是戰略管理中極為重要的環節，它決定著企業的經營成敗，關系到企業的生存和發展。在動態、不確定的環境下快速制定正確的戰略決策，確保企業獲取競爭優勢，僅憑決策者的學識、 經驗、直覺、判斷力、個人偏好等主觀行為進行決策是遠遠不夠的，還要依賴大量來自于企業外部的數據資源。數據是所有管理決策的基礎，基于數據的決策分析能實現對客戶的深入了解和企業競爭力的提升。

二、大數據對企業戰略決策的影響

決策理論學派認為，決策是管理的核心，它貫穿于管理的全過程。企業決策是企業為達到一定目的而進行的有意識、 有選擇的活動。 在一定的人、 財、 物和時間因素的制約下， 企業為了實現特定目標，從多種可供選擇的策略中作出決斷，以求得最優或較好效果的過程就是決策過程。

決策科學先驅西蒙 （Simon）教授認為，決策問題的類型有結構化決策、非結構化決策和半結構決策。結構化決策問題相對比較簡單、直接，其決策過程和決策方法有固定的規律可以遵循，能用明確的語言和模型加以描述，并可依據一定的通用模型和決策規則實現其決策過程的基本自動化，這類決策問題一般面向基層管理者。非結構化決策問題是指那些決策過程復雜，其決策過程和決策方法沒有固定的規律可以遵循，沒有固定的決策規則和通用模型可依，決策者的主觀行為 （見識、 經驗、 判斷力、心智模式等）對各階段的決策效果有相當影響，往往是決策者根據掌握的情況和數據臨時作出決定。

（一） 大數據能提供企業戰略決策的豐富數據源

企業戰略管理層的決策內容是確定和調整企業目標以及制定關于獲取、使用各種資源的政策等。這些非結構化決策問題不僅數量多，而且復雜程度高、難度大，直接影響到企業的興衰成敗，這就要求戰略決策者必須擁有大量的來自于企業外部的數據資源。 因此，在企業決策目標的制定過程中，決策者自始至終都需要進行數據、 信息的收集工作。而 “大數據”為戰略決策者提供了海量和超大規模數據。傳統的決策因為數據稀缺，依賴于決策者的經驗，而大數據可以保證從問題出發而不用擔心數據缺失或者數據獲取困難。 進入 21 世紀以來，隨著互聯網技術和通信技術的發展， 一些傳感設備、 移動終端等接入到互聯網絡

中，各種傳感數據、 物聯數據、 統計數據、 交易數據從各行各業源源不斷地快速生成。 網絡中傳輸的各種圖片、 聲音、 文字以及這背后用戶的習慣和軌跡形成了互聯網上的海量數據資源，這為管理者進行決策分析和制定決策方案提供了豐富的數據來源。

在大數據時代，企業通過收集、分析大量內部和外部的數據，獲取有價值的信息，通過挖掘這些信息，企業可以預測市場需求，進行智能化決策分析，從而制定更加行之有效的戰略。

（二）大數據能提高企業戰略決策的質量

企業經營的成敗首先取決于戰略決策的正確與否， 而決策的正確與否則取決于數據和信息的質量。正確的數據與信息能減少決策的很多不確定性因素。傳統的決策依靠決策者個人經驗、學識，心智模式，憑直覺判斷。現實管理的實踐要求決策要走向科學化，要將定性決與定量決策相結合，而大數據技術的發展為它提供了實現的可能性。“大數據” 可以認為是 “分析” 的另一種表述， 它是尋求從數據中萃取知識，將其轉化為商業優勢的智能化活動，而不是僅停留在數據和信息的簡單匯總層面。

大數據時代的來臨，企業界對數據的依賴性有增無減，以數據為基礎的定量分析方法逐漸取代以經驗、直覺等為基礎的定性分析方法。“數據驅動決策” 是大數據下決策的顯著特點，研究表明，越是以數據驅動決策的企業，其財務和運營業績越好。大數據改變了長期以來依靠經驗、理論和思想的決策方式，直覺判斷讓位于精準的數據分析，讓決策重心回到了所要解決的問題本身。大數據不僅包括大規模的體量、多樣化種類的數據集，還包括對這種數據集進行高速采集、處理與分析以提取價值的技術架構與技術過程，因此，基于大數據的分析需要多種技術的協同，如云計算、可視化、物聯網、數據挖掘等技術進行處理。

三、總結與建議

基于上述分析，我們可以看出，大數據為企業戰略決策提供了新的思路與途徑，它不再是霧里看花，紙上談兵。然而，大數據在發展與應用方面還應注意以下問題：一是企業現有的數據處理方法大多數適用于結構化數據處理，但企業現有數據中有 85%以非結構化或半結構化的形式存在，大量的非結構化和半結構化數據的處理對企業本身技術方面是個巨大挑戰，企業需要有效地搜集、 處理和分析這些數據的能力，才能將這些數據 “據為己有”， 為 “我” 所用， 因此，后期還需投入精力進行大數據技術的研發工作； 二是大多數中小企業認為大數據是 Amazon、 Facebook、Google、 Sofeware、百度、阿里巴巴、 聯想等大公司或是網絡公司才關心的技術。 對于大數據認識的不足，忽視或者反應遲鈍的企業將會失去提高其競爭力的機會或是處于落后被動的地位，中小企業應該認識到大數據不只是巨頭們的游戲，中小企業也應該抓住機遇，探索大數據應用新模式，創造新價值；三是大量決策活動的實踐也表明，盡管定量的數學方法和智能化技術能夠進行比人腦更高速的進行邏輯推理、 分析、歸納、綜合和論證，但是它決不能代替人的創造性思維。

總之，大數據下的企業戰略決策不僅是一門技術，更是一種全新的商業模式。當前，關于大數據的研究和應用才剛剛起步，大數據的充分利用還有很長的路要走。只有認識到大數據對企業戰略決策的影響和重要性，并順勢而為，才能提高企業在大數據下的數據搜集、 處理和利用能力，并挖掘大數據蘊含的知識與潛在商業價值，進而提升企業戰略決策能力和組織績效，在激烈的市場競爭環境中獲得舉足的進步和長遠的發展。

參考文獻：

[1] 朱東華，張嶷，等，大數據環境下技術創新管理方法研究[J].科學學與科學技術管理，2013，34（4）：172-180.

[2] 林志剛，彭波.大數據管理的現實匹配、多重挑戰及趨勢判斷[J].改革，2015，（8）：15-23

作者簡介：隋菏（1988.02—），女，黑龍江大學，MBA研究生，從事企業戰略與決策方面的研究