大數據對企業決策過程的影響：一個多案例的研究

姜昊 梁林 劉培琪

摘要：運用多案例對比法，以企業決策過程為觀察視角，分析9家案例企業開展大數據服務的具體決策過程，綜合一手訪談數據和二手描述資料數據的編碼分析，揭示大數據理念范式和技術工具對企業決策過程的影響范疇以及企業應用大數據的差異化模式。研究發現：大數據對企業決策過程中的影響范疇主要包括信息搜集與分析、目標形成與制定、決策方案制定、方案實施、實施評估、決策中的溝通等六個大類以及市場業態分析13個具體影響方面；根據企業在應用大數據的理念、目的和手段上的差異，劃分了“大數據+”再造型和“+大數據”融合型兩種應用模式。研究結論可為大數據背景下企業決策的制定和實施提供有益啟示。

關鍵詞：大數據；企業決策；應用模式

中圖分類號：F272.3 文獻標識碼：A 文章編號：1007-2101（2018）03-0099-09

一、引言

近年來，社會公共管理、企業商業服務、個體服務購買等的決策實踐與大數據技術的契合度迅速提升[1]，主要體現在三個方面：一是政府決策、人民生活、企業經營管理與技術的緊密契合。例如共享單車、外賣平臺等新互聯網平臺的出現，已成為人們成活中不可或缺的組成部分。再如谷歌公司曾應用大數據技術比較分析了5 000萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在2003—2008年間季節性流感傳播時期的數據，成功預測了當年甲型H1N1流感的爆發及其傳播源頭。二是企業中客戶數據與決策運營過程中的內部數據緊密契合，例如谷歌、百度、阿里巴巴等公司擁有海量用戶信息資料，其精準營銷和個性化廣告推介方案都是基于對用戶信息的大數據分析，結合自身產品特征，有針對性地匹配用戶對象，為企業營銷決策提供依據。三是企業提供服務或者生產過程與消費過程的密切關聯，例如網飛公司（Netflix）推出全球首部網絡劇《紙牌屋》的決策，《紙牌屋》劇本、導演、演員的確定都是基于對觀眾群體的大數據分析，影片的拍攝以觀眾喜好為導向，一經推出，迅速成為美國各大社交網站的熱門話題，點擊率飆升[2]。

在組織層面，面向管理與決策的大數據交叉研究正在蓬勃開展，以決策過程和內容為核心的大數據相關研究探索正在全面展開[3] [4]。在大數據背景下，企業決策呈現的高頻實時、全周期交互、跨層面數據整合、多主體決策等新特征，在提供更多發展機遇的同時，也形成了更為復雜的經營環境，使得組織發展面臨激烈的競爭和挑戰。大數據技術和工具正在企業決策過程發生深遠的影響[5]，大數據并不僅是企業決策形成過程中的輔助工具，相反地，它正在從理念層面影響決策者的思想和行為[6]，成為串聯決策形成過程的關鍵紐帶。

大數據應用對企業決策存在顯著影響。為應對決策實踐與大數據進一步融合發展所面臨的挑戰，需要明晰大數據對企業決策在哪些方面存在影響？企業決策過程中應用大數據的模式有哪些？有何特征和區別？本文將圍繞上述問題展開討論，總結中國情境下多行業領域企業應用大數據的決策過程所形成的啟示，對于完善大數據在各行業領域的深入應用以及促進大數據與實體經濟深度融合具有理論價值和現實意義。

二、相關研究回顧

大數據是具有大容量、高速率和多種類且需要特定技術和分析方法將其轉化為價值的信息資產[7]。由于大數據是一種包含超大量數據的信息資產，且具有數據種類多樣化、數據來源豐富、獲取速率和處理速率快等特征[8]，對于組織經營決策具有獨特的利用價值[9]。針對大數據所開發的處理技術和方法不斷在組織管理實踐中得到應用，其目的在于降低組織管理決策過程中的不確定因素，使得組織決策過程更趨向于科學化，提升組織決策結果的正確率。

基于Simon的三階段決策過程所衍生的管理決策過程包含八個階段，分別為識別問題、確定決策目標、擬定備選方案、分析評價備選方案、方案優選、實施方案、監督與反饋以及決策效果評估階段。大數據影響著管理決策過程的每個階段，因此組織決策者嘗試將大數據的處理技術和方法應用于管理決策過程的不同階段，決策方法及決策技術均不同于傳統的決策管理過程，使得決策過程的效率和質量均得到一定程度的提升[10]。

（一）問題識別與決策目標確定階段

該階段部分組織和機構嘗試利用大數據信息量龐大且豐富、傳導速度快的特點，利用傳感器、數據檢索工具、云儲存等數據收集、管理平臺從各種信息終端所收集的各種所需的信息資源[11] [12]，一定程度上改善了以往決策中因信息資料匱乏，信息獲取困難等原因所導致的反應不及時、問題識別困難等問題，豐富的信息資料有利于組織更為準確地識別組織中所面臨的問題，一定程度提升了決策者的反應能力和問題識別能力，有助于決策者在較短的時間找出問題的根源。組織利用云計算、網絡地圖[13]、數據可視化等數據分析處理技術和工具對所搜集的數據信息進行分類處理，及時獲取用戶的需求，了解客戶的消費偏好及規律[14]，從而做出快速反應，為客戶提供更為及時全面的產品組合和服務，有助于組織準確及時地確定決策目標，提高決策目標的質量和效率[9]。

（二）備選方案批定和分析評價階段

由于組織環境的復雜性和動態性，決策者在現實決策中所面臨的多為半結構化或非結構化決策，需要決策者利用以往的決策經驗和自身知識，結合組織現有資源根據決策目標提出可行的備選方案。面對復雜的內外部環境以及數量龐大的決策信息，為決策者擬定可行的備選方案以及制定準確的評估體系增加了難度。目前，較多組織嘗試根據大數據的特征開發數據集成處理系統，可以快速有效地對組織信息按照決策者意圖進行分類，并具有便捷的輸入和輸出功能[15]，在決策者進行備選方案擬定以及決策標準體系制定的過程中，通過人機交互方式，提升決策者的信息識別、判斷及聯想能力，有助于決策者對制定更為匹配的備選方案和評價體系，根據客戶的需求制定出多樣化、人性化的服務選擇[16]。

（三）方案優選和實施階段

該階段盡管在決策方案選擇與實施之前，決策者已經根據決策目標建立了決策標準體系，并對每個備選方案進行了全面的分析判斷，但現實中并不存在完美的決策方案用于解決組織中復雜的經營問題，每一個方案都可能存在一定的風險和不確定性，并且每個決策方案在后期實施過程中可能出現哪些問題通常難以判斷。以往的決策方式傾向于根據經驗和歷史數據預測未來可能的發展規律[17]，并據此做出判斷。當前部分組織嘗試對數據進行綜合關聯分析，并且對數據處理設備設定標準值，當決策過程達到所設定的標準條件時，數據處理設備將對決策者進行反饋或者傳輸至決策系統直接替代決策者做出選擇，一定程度上改善了以往憑借決策者的經驗和有限知識進行決策的狀態[18]，有助于減少決策環境的不確定性，提升了決策過程的準確性和及時性。

（四）決策監督反饋與決策效果評估階段

在該階段，組織利用大數據處理技術對決策的進度及成效進行動態實時監控，決策者可以隨時在設備終端查看不同階段和分支的任務完成情況[12]，并且可以根據當前的信息資料結合組織現有資源，運用數據挖掘工具對現有資料進行深入分析[19]，對未來的決策過程進行合理科學預測，并根據可能出現的風險及時采取有效手段，使得決策過程更為科學高效。大數據處理技術通過將每個環節及部分的進程進行整合，并將完整的決策過程進行展現[20]，有利于組織建立統一的透明的決策標準和程序，使得決策監督反饋和效果評估過程更為透明化、標準化，有利于組織建立完善的數據驅動決策程序，減少決策過程中的非理性因素，也使組織的管理水平更加科學化。

綜上所述，基于經典的管理決策過程的八階段劃分，可以發現大數據在決策過程中的各個環節均有所應用，但也發現目前大數據在決策過程中的應用大多偏重于某些環節中采用某一工具或者技術，少見系統性歸納大數據應用的研究，也缺少對大數據應用模式的歸納和區分。另外，大數據在與不同行業領域的企業融合過程中，必然會對原來的管理和決策模式產生沖擊，探討大數據在哪些方面影響企業決策過程值得深入分析。

三、研究方法與設計

（一）研究方法選擇

筆者采取多案例研究方法，力求剖析大數據能夠在哪些方面影響企業決策過程，并且企業在應用大數據的模式上有何差異。選用此方法的原因在于現階段大數據驅動的管理與決策前沿研究尚處在起步階段，不同學者在公共管理、商務管理、金融管理、醫療、教育等方面開展大量有益研究，但有關大數據對決策過程的影響方面尚不系統，而案例研究是開展理論探索的重要研究方式。歸納式的推進邏輯，更適合解決“有什么”和“如何”的問題[21] [22]。特別是通過分析多案例資料，能夠解決“大數據對企業決策過程的影響方面和應用模式”的研究問題，所以案例研究法適合于本文提出的研究問題[8] [23]。

（二）案例選擇

由于筆者的研究主要集中于大數據對企業決策過程的影響上，而決策是廣泛存在于每一個企業活動和行為中，因此本文將通過具體的商業項目決策分析大數據在企業決策過程中的作用。

筆者選擇天津市的企業開展研究，其原因在于：（1）天津市作為大數據產業和科技型企業的集聚地，大數據服務在當地企業中受到廣泛重視，在全國具有典型性和代表性，便于案例企業的獲取。（2）大數據咨詢服務在天津市的發展具有一定歷史沿革，也積累了一定的經驗和問題，形成了大量公開的信息資料，提供了大量豐富的素材，便于從多渠道深入分析案例。

筆者從數百家企業中選擇9家企業的商業項目作為研究案例。之所以選擇這9家企業，主要是從以下幾個方面考慮：案例企業資料是否愿意公開（公開意愿），大數據服務項目是否已經完成（連貫時間周期）、企業所屬行業是否單一（行業廣泛性）、大數據在企業決策的引用是否具有特殊（案例代表性），如表1所示。

（三）數據收集與分析

筆者主要采用了人員深度訪談、信息資料檢索和實地調研三種資料搜集方法，力求在研究中從主觀和客觀雙重角度，選取多重證據來源和方法形成三角驗證，盡量減少研究者個人對分析結果的影響，提高建構效度，并且形成互相佐證的證據鏈[24]。

收集的數據主要包括以下三種：第一種，9家案例企業與大數據服務平臺簽訂的項目服務合同、項目任務書、大數據分析報告、例會記錄、考核記錄等所有相關資料；第二種，深度訪談，筆者與9家企業的高管、商業項目具體負責人、大數據工程師等相關人員共11人（如表2所示），圍繞項目決策過程中大數據的應用細節和溝通細節進行深度訪談，回顧匯總項目運行的全過程；第三種，公司主頁、公司年報以及相關宣傳資料等其他公開材料。

在完成對9個案例的資料匯總和11名人員深度訪談內容分析之后，經過初步編碼，筆者發現其中出現了兩種典型的大數據應用模式：一種企業更加重視大數據理念對原有決策模式、商業思維和管理方式的顛覆性作用，更強調通過引入大數據的思維和理念來“再造”決策過程，多見于互聯網企業以及服務行業。另一種企業則更加重視大數據工具和技術的應用，期望通過引入大數據工具和技術，“融合”完善既有業務，提高對用戶服務的效率和質量，多見于重工業以及傳統行業。

四、案例描述與編碼過程

（一）案例資料描述

在完成9個案例企業的資料收集和11位相關人員的深度訪談之后，基于項目開展和決策的實施流程，從決策中應用大數據的需求、大數據應用思路、大數據的技術和工具選擇、決策方案的實施過程、大數據應用效果評估、總結與未來改進方向等六個模塊出發，對9個案例企業的大數據服務項目進行了描述，以期后續的編碼過程更加清晰，從中歸納大數據對企業決策的影響作用。

（二）編碼過程

9家企業的項目資料收集完成后，首先對9個案例企業的大數據服務項目進行描述，將其作為編碼的二手數據來源，并總結出決策中應用大數據的需求、大數據應用思路、大數據的技術和工具選擇、決策方案的實施過程、大數據應用效果評估、總結與未來改進方向等六個模塊作為訪談的重點方向和初始類目；然后，選取案例企業相關人員開展深度訪談，將訪談內容作為編碼的一手數據來源；最后，采取雙人編碼的形式，利用Nvivo軟件逐一分析訪談記錄和企業案例資料，以典型事件或行為作為分析單元，經過一系列提取、合并和層次化構建過程，歸納大數據對企業決策影響方面的范疇。