大數(shù)據(jù)對企業(yè)戰(zhàn)略決策的影響分析

摘要： 管理環(huán)境的日益復(fù)雜性迫使企業(yè)管理者要制定快速的、 正確的戰(zhàn)略決策。 新興的 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生給企業(yè)戰(zhàn)略決策提供了新的思路與方法。文章分析了大數(shù)據(jù)的概念內(nèi)涵及其發(fā)展， 并結(jié)合實(shí)例剖析了大數(shù)據(jù)如何提供企業(yè)戰(zhàn)略決策的豐富數(shù)據(jù)源、 大數(shù)據(jù)如何提高企業(yè)戰(zhàn)略決策的質(zhì)量， 以及大數(shù)據(jù)對于提升戰(zhàn)略決策者洞察力的支持作用， 最后提出了大數(shù)據(jù)在其發(fā)展與應(yīng)用過程中注意的一些問題并給出了相應(yīng)建議。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；企業(yè)；戰(zhàn)略決策

一、引言

中國正在加速融入經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程， 國際、國內(nèi)市場環(huán)境日趨變幻莫測， 需求不確定性大大增強(qiáng)， 產(chǎn)品壽命周期縮短，企業(yè)之間的競爭進(jìn)一步加劇。這種管理環(huán)境的變化迫使企業(yè)高層管理者要制定正確的戰(zhàn)略決策，以應(yīng)對當(dāng)前商業(yè)環(huán)境的日益復(fù)雜性。戰(zhàn)略決策是戰(zhàn)略管理中極為重要的環(huán)節(jié)，它決定著企業(yè)的經(jīng)營成敗，關(guān)系到企業(yè)的生存和發(fā)展。在動態(tài)、不確定的環(huán)境下快速制定正確的戰(zhàn)略決策，確保企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢，僅憑決策者的學(xué)識、 經(jīng)驗(yàn)、直覺、判斷力、個(gè)人偏好等主觀行為進(jìn)行決策是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還要依賴大量來自于企業(yè)外部的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)是所有管理決策的基礎(chǔ)，基于數(shù)據(jù)的決策分析能實(shí)現(xiàn)對客戶的深入了解和企業(yè)競爭力的提升。

二、大數(shù)據(jù)對企業(yè)戰(zhàn)略決策的影響

決策理論學(xué)派認(rèn)為，決策是管理的核心，它貫穿于管理的全過程。企業(yè)決策是企業(yè)為達(dá)到一定目的而進(jìn)行的有意識、 有選擇的活動。 在一定的人、 財(cái)、 物和時(shí)間因素的制約下， 企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)，從多種可供選擇的策略中作出決斷，以求得最優(yōu)或較好效果的過程就是決策過程。

決策科學(xué)先驅(qū)西蒙 （Simon）教授認(rèn)為，決策問題的類型有結(jié)構(gòu)化決策、非結(jié)構(gòu)化決策和半結(jié)構(gòu)決策。結(jié)構(gòu)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(guī)律可以遵循，能用明確的語言和模型加以描述，并可依據(jù)一定的通用模型和決策規(guī)則實(shí)現(xiàn)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(jié)構(gòu)化決策問題是指那些決策過程復(fù)雜，其決策過程和決策方法沒有固定的規(guī)律可以遵循，沒有固定的決策規(guī)則和通用模型可依，決策者的主觀行為 （見識、 經(jīng)驗(yàn)、 判斷力、心智模式等）對各階段的決策效果有相當(dāng)影響，往往是決策者根據(jù)掌握的情況和數(shù)據(jù)臨時(shí)作出決定。

（一） 大數(shù)據(jù)能提供企業(yè)戰(zhàn)略決策的豐富數(shù)據(jù)源

企業(yè)戰(zhàn)略管理層的決策內(nèi)容是確定和調(diào)整企業(yè)目標(biāo)以及制定關(guān)于獲取、使用各種資源的政策等。這些非結(jié)構(gòu)化決策問題不僅數(shù)量多，而且復(fù)雜程度高、難度大，直接影響到企業(yè)的興衰成敗，這就要求戰(zhàn)略決策者必須擁有大量的來自于企業(yè)外部的數(shù)據(jù)資源。 因此，在企業(yè)決策目標(biāo)的制定過程中，決策者自始至終都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)、 信息的收集工作。而 “大數(shù)據(jù)”為戰(zhàn)略決策者提供了海量和超大規(guī)模數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的決策因?yàn)閿?shù)據(jù)稀缺，依賴于決策者的經(jīng)驗(yàn)，而大數(shù)據(jù)可以保證從問題出發(fā)而不用擔(dān)心數(shù)據(jù)缺失或者數(shù)據(jù)獲取困難。 進(jìn)入 21 世紀(jì)以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展， 一些傳感設(shè)備、 移動終端等接入到互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

中，各種傳感數(shù)據(jù)、 物聯(lián)數(shù)據(jù)、 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、 交易數(shù)據(jù)從各行各業(yè)源源不斷地快速生成。 網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)母鞣N圖片、 聲音、 文字以及這背后用戶的習(xí)慣和軌跡形成了互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)資源，這為管理者進(jìn)行決策分析和制定決策方案提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)通過收集、分析大量內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)，獲取有價(jià)值的信息，通過挖掘這些信息，企業(yè)可以預(yù)測市場需求，進(jìn)行智能化決策分析，從而制定更加行之有效的戰(zhàn)略。

（二）大數(shù)據(jù)能提高企業(yè)戰(zhàn)略決策的質(zhì)量

企業(yè)經(jīng)營的成敗首先取決于戰(zhàn)略決策的正確與否， 而決策的正確與否則取決于數(shù)據(jù)和信息的質(zhì)量。正確的數(shù)據(jù)與信息能減少決策的很多不確定性因素。傳統(tǒng)的決策依靠決策者個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、學(xué)識，心智模式，憑直覺判斷?，F(xiàn)實(shí)管理的實(shí)踐要求決策要走向科學(xué)化，要將定性決與定量決策相結(jié)合，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為它提供了實(shí)現(xiàn)的可能性?！按髷?shù)據(jù)” 可以認(rèn)為是 “分析” 的另一種表述， 它是尋求從數(shù)據(jù)中萃取知識，將其轉(zhuǎn)化為商業(yè)優(yōu)勢的智能化活動，而不是僅停留在數(shù)據(jù)和信息的簡單匯總層面。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，企業(yè)界對數(shù)據(jù)的依賴性有增無減，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的定量分析方法逐漸取代以經(jīng)驗(yàn)、直覺等為基礎(chǔ)的定性分析方法?！皵?shù)據(jù)驅(qū)動決策” 是大數(shù)據(jù)下決策的顯著特點(diǎn)，研究表明，越是以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的企業(yè)，其財(cái)務(wù)和運(yùn)營業(yè)績越好。大數(shù)據(jù)改變了長期以來依靠經(jīng)驗(yàn)、理論和思想的決策方式，直覺判斷讓位于精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析，讓決策重心回到了所要解決的問題本身。大數(shù)據(jù)不僅包括大規(guī)模的體量、多樣化種類的數(shù)據(jù)集，還包括對這種數(shù)據(jù)集進(jìn)行高速采集、處理與分析以提取價(jià)值的技術(shù)架構(gòu)與技術(shù)過程，因此，基于大數(shù)據(jù)的分析需要多種技術(shù)的協(xié)同，如云計(jì)算、可視化、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)進(jìn)行處理。

三、總結(jié)與建議

基于上述分析，我們可以看出，大數(shù)據(jù)為企業(yè)戰(zhàn)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(shù)據(jù)在發(fā)展與應(yīng)用方面還應(yīng)注意以下問題：一是企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理方法大多數(shù)適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，但企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中有 85%以非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的形式存在，大量的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理對企業(yè)本身技術(shù)方面是個(gè)巨大挑戰(zhàn)，企業(yè)需要有效地搜集、 處理和分析這些數(shù)據(jù)的能力，才能將這些數(shù)據(jù) “據(jù)為己有”， 為 “我” 所用， 因此，后期還需投入精力進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)工作； 二是大多數(shù)中小企業(yè)認(rèn)為大數(shù)據(jù)是 Amazon、 Facebook、Google、 Sofeware、百度、阿里巴巴、 聯(lián)想等大公司或是網(wǎng)絡(luò)公司才關(guān)心的技術(shù)。 對于大數(shù)據(jù)認(rèn)識的不足，忽視或者反應(yīng)遲鈍的企業(yè)將會失去提高其競爭力的機(jī)會或是處于落后被動的地位，中小企業(yè)應(yīng)該認(rèn)識到大數(shù)據(jù)不只是巨頭們的游戲，中小企業(yè)也應(yīng)該抓住機(jī)遇，探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用新模式，創(chuàng)造新價(jià)值；三是大量決策活動的實(shí)踐也表明，盡管定量的數(shù)學(xué)方法和智能化技術(shù)能夠進(jìn)行比人腦更高速的進(jìn)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(chuàng)造性思維。

總之，大數(shù)據(jù)下的企業(yè)戰(zhàn)略決策不僅是一門技術(shù)，更是一種全新的商業(yè)模式。當(dāng)前，關(guān)于大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用才剛剛起步，大數(shù)據(jù)的充分利用還有很長的路要走。只有認(rèn)識到大數(shù)據(jù)對企業(yè)戰(zhàn)略決策的影響和重要性，并順勢而為，才能提高企業(yè)在大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)搜集、 處理和利用能力，并挖掘大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的知識與潛在商業(yè)價(jià)值，進(jìn)而提升企業(yè)戰(zhàn)略決策能力和組織績效，在激烈的市場競爭環(huán)境中獲得舉足的進(jìn)步和長遠(yuǎn)的發(fā)展。

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