大數據對企業決策的影響分析

趙文叢　陳光　于灝

摘要：大數據的產生和發展對企業決策產生了方方面面的重要影響。文章從決策依據、決策主體、決策權配置、決策過程、決策環境等方面入手，逐次分析了大數據對企業決策產生的重要影響。之后，又分析了企業所應采取的應對之策，提出企業需要在企業文化、數據管理、數據技術和工具研發等方面加快進行完善、調整，抓住大數據所賦予的時代機遇，持續提高自身的競爭力，以便在激烈的市場競爭中立于不敗之地。

關鍵詞：大數據；決策依據；決策主體；決策環境

一、 前言

2012年以來，“大數據”（Big Data）一詞被越來越多地提及和使用。人們用它來描述和定義信息爆炸時代所產生的海量數據。隨著時間的推移，人們越來越意識到數據對于企業的重要性。

“大數據”的確切定義尚不存在，但一般認為，“大數據”是指那些總體規模巨大，無法通過傳統的軟件工具在短時間內進行搜集、篩選、分析及應用，從而無法為企業經營決策提供有價值信息的數據。綜合各方的說法，一般認為大數據具有五個主要的特征（5V）：Volume（海量性）、Variety（多樣性）、Velocity（高速性）、Veracity（真實性）和Value（低價值）。

從“大數據”這一概念出發，又引出了“大數據時代”的說法。最早提出“大數據時代”到來的是全球知名的咨詢公司麥肯錫。麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來”。

二、 大數據對企業決策的影響

1. 決策依據。大數據時代，決策者的決策依據發生了重要變化。

（1）決策者從經驗決策轉向經驗決策和數據決策并重。決策依據主要包括決策主體的經驗、直覺判斷以及各種類型的數據、模型等。決策主體倚重何種決策依據取決于其是感性決策者還是理性決策者。不同的決策思維模式決定了決策主體依靠的決策依據有著本質區別。感性決策者容易受到直覺頓悟、認知取向、價值取向、主觀偏好等感性因素的影響，而理性決策者對數據、模型更有偏好。

大數據時代，決策者從主要依靠經驗決策轉向同時依靠經驗決策和數據決策，決策者本身的經驗、直覺和數據、模型相互補充，共同成為企業決策的重要依據。

（2）數據在企業決策中的地位和作用大大增強。數據決策在全部決策中的比重大幅上升，數據從僅僅在企業決策中扮演“配角”和發揮輔助作用逐漸成為企業決策的核心和關鍵。

（3）企業決策所依靠的數據來源和數據類型都發生重要變化。就數據來源而言，企業以往獲取數據的途徑有限，主要立足于內部數據開展決策，且內部數據也多限于財務報表、信息系統等有限范圍；就數據類型而言，企業以往面對的數據類型較為單一，主要為結構化數據和半結構化數據；就數據處理方式而言，企業以往處理最多的是離線數據。

大數據時代，企業不僅能夠依靠內部數據，更能獲取海量的外部數據，包括競爭對手的發展狀況、消費者偏好、行業整體形勢等方面的數據信息，大大提升企業決策的科學性、可靠性。企業面對的數據類型日益復雜多變，既有傳統的結構化數據和半結構化數據，更有圖片、視頻等非結構化數據，且非結構化數據越來越成為數據的主要部分。此外，隨著數據更新頻率的加快，企業已經從離線分析轉向實時在線處理數據。

2. 決策主體。

（1）企業決策群體的范圍逐步擴展。就內部而言，全員參與成為企業決策的重要特征。以前，企業決策主要由內部的管理者和高級專家來制定。大數據時代，企業的決策主體進一步擴大到普通員工和專業技術人員。普通員工（基層員工、一線員工）有獲取業務信息和數據的便利條件，專業技術人員（如數據分析師）則具備數據搜集、處理和分析的專有能力。因此，這兩類群體也成為企業決策制定的重要組成部分。企業由線性的、自上而下的精英決策模式逐步轉為非線性的、自下而上的大眾決策模式。

就外部而言，企業日益重視社會機構提供的重要參考意見。過去，企業決策很少參考社會機構的意見。大數據時代，由于在數據庫資源、數據分析技術和方法等方面具有特定優勢，咨詢公司、高校、科研院所等各類“智庫”、社會機構的意見逐漸受到企業重視。企業迫切希望在決策過程中聽取第三方客觀、中立性質的參考意見，以增強企業決策的科學性。

（2）企業決策主體的技能水平亟需提升。以前，企業決策主體僅僅憑借自身的知識水平、經驗、直覺判斷等因素就能夠做出決策。大數據時代，決策主體還需要掌握數據分析的基本方法和工具。

（3）企業決策主體的工作重心發生轉移。過去，由于數據資源稀缺、來源渠道單一，企業決策者把相當比重的精力放在了數據收集的環節。大數據時代，數據本身已經足夠豐富、充足，決策主體得以重新把工作重心聚焦到發現問題、提出問題以及對有用信息進行甄別、對數據進行全面分析等方面。

3. 決策權配置。從決策權配置的視角來看，企業決策的效果不好往往被歸結為沒有進行適當的分權，即沒有把決策權授給合適的參與者。大數據背景下，決策權如何配置是企業管理決策面臨的一大挑戰。

企業決策可以分為集中式決策和分散式決策兩種模式，不同的模式呈現出不同的決策權配置形式。

陳建安（2010）等學者認為，企業的決策權配置主要包括三個層面：企業與外部環境之間的決策權分配；企業內部組織之間（如母、子公司）的決策權分配；企業內部人員之間以及企業基本單元之間（部門、團隊等）的決策權分配。

集中決策是指企業的決策權被集中于企業的較高管理層，甚至是企業的最高管理層；分散決策是指企業的決策權通過適當的形式被分散到內部的各個層次和個人，各部門管理者擁有一定的自主權。

一般認為，企業采取何種決策模式取決于企業規模大小、外部環境變化、市場競爭態勢、產品通用程度等因素。Vicker、Meaghter和Wait等學者研究發現，企業的規模越大、面臨外部環境的不確定性越高、產品定制程度越大、市場競爭越激烈，企業越傾向于采取分權決策。

此外，知識在企業內部的分布情況、知識的轉移成本、權利的傳遞成本等因素也影響企業的決策模式。知識分布越集中、知識的轉移成本和權利的傳遞成本越高，企業實行集中決策越具有優勢。反之，則相反。

大數據時代，由于企業面對的外部環境越發難以預測，信息量更是呈幾何級增長，決策知識的分布更加廣泛，決策要求的時效性也更強，再加上企業由傳統的“金字塔”型管理組織結構向扁平化組織結構轉變，導致企業內部的決策權配置日趨分散，分散決策逐漸成為企業決策的主要形式，而信息技術的發展也使企業分散決策成為可能。

4. 決策過程。企業從“被動式”的事后決策向“預判式”的事前決策轉變。傳統的企業決策是一種被動式決策和事后決策--在決策過程上，企業往往是先遇到問題，再開展調查研究，最后提出決策方案，決策的時效性不強，容易受到時間因素的制約。

大數據時代，事物的發展瞬息萬變，企業決策的時效性被擺在空前重要的位置，事后決策已難以適應時代的發展要求。企業渴望實現“決策前移”，對事態的發展走勢能夠提前預判、預先分析。

全球復雜網絡權威巴拉巴西在《爆發》一書中提出觀點，認為人類93%的行為是可以預測的，人類的日常行為看似隨機、偶然，卻很容易被預測。大數據技術為企業實現“事先決策”提供了堅實基礎。企業如果能夠提前建設各類技術庫、模型庫、主題庫、知識庫、場景庫，將市場發展狀況、客戶需求、競爭對手等信息數字化、模型化、公式化，就可使事情的發展走向有跡可循，從而實現對事態的預判。

5. 決策環境。大數據時代，企業面對的決策環境發生巨大變化。

（1）數據存儲量級明顯提升，企業亟待加大技術研發、設備采購等支出。當前，很多大型企業集團的數據存儲量已經達到PB級別，并且每年還在以幾百TB的速度增長。相比以往，企業需要處理的決策數據量大幅上升。因此，企業需要在信息技術研發、信息基礎設施更新等方面加大投入才能跟上時代的發展要求。

（2）新技術迭次出現，企業獲取數據的全面性、及時性以及數據分析的廣度、深度都大大增強。數據的處理和分析是企業決策的核心部分。傳統的數據處理及分析技術不能完整、全面地對數據進行發掘和利用，使得企業決策的有效性不高。近年來，隨著大數據、云計算、物聯網、移動互聯網、人工智能、機器學習等先進技術的陸續出現并投入商業化應用，企業獲取數據的完整性、及時性得以極大提高。通過整合多個渠道、多種來源的數據，企業決策的廣度、深度也得以顯著增強。通過數據分析，企業可以優化內部的運營流程，降低成本，提高效率。此外，企業還可以了解客戶的消費行為，進行精準營銷，提高產品的市場占有率。

（3）決策支持系統發生轉型和升級，以積極應對大數據環境下的企業決策新要求。傳統的決策支持系統存在一些固有缺陷，例如，其應用范圍有限，只限于少量人群使用，無法適應大數據環境下全員參與決策的需要；系統的開放性不足，不支持集成來自其他渠道的數據信息；無法整合分布于其他地方的專家系統、管理系統等資源，而上述系統資源也是決策支持系統的重要組成部分等。

大數據時代，決策支持系統亟需變革和升級：一是建立開放的大群體決策體系結構和協同工作模型，加強群體成員之間的信息溝通和共享；二是構建基于服務的、集成智能分析、快速決策分析和具備自主決策功能的大數據決策支持系統接口，有效整合外部數據信息。三是建設具有管理、輔助決策和預測功能的管理信息系統，形成集數據和信息匯集、過程管控、預警研判、指揮協調等功能于一體的企業決策指揮平臺。

三、 企業的應對之策

1. 培育“用數據決策”的企業文化。當前，企業中利用數據支撐業務開展的行為已經非常普遍，但“用數據決策”的理念和意識還遠未普及。

（1）轉變決策思維模式。首先，形成凡是遇到重大的決策問題首先進行數據收集、分析，再進行決策的企業文化。其次，轉變數據分析理念。立足全量數據開展數據分析，而不再僅僅是少量的樣本數據；接受數據的混雜性，適度容忍數據精確度的下降；關注事物之間的相關聯系，而不再過度執著于探究其因果關系。

（2）培育求真文化。首先，求真文化要求員工必須實事求是。“用數據決策”所基于的“數據”必須是真實數據，只有如此，企業得出的決策結論才能牢固、可靠，否則只會隱患重重，甚至南轅北轍。其次，求真文化要求員工敢于向領導提出不同意見。今后，普通員工利用大數據分析的結果推翻企業高層領導直覺判斷的現象會越來越多。

（3）構建平等、參與、開放、共贏的企業文化。首先，在企業內部培育平等、參與型的企業文化，鼓勵員工積極參與企業決策過程，為企業發展獻計獻策。其次，在與外部企業的合作過程中堅持開放、共贏的發展理念。加強數據資源的內外部整合，積極通過項目合作、培訓、講座等方式引入社會“外腦”參與企業決策，避免故步自封、閉門造車。

2. 將數據看作企業的核心資源，加強數據管理，不斷提升數據質量。大數據時代，數據已經成為企業最具價值的資產之一。馬云曾說：這個時代的核心資源已經不是石油，而是數據。對企業而言，再怎么強調數據的重要性也不為過。

數據質量是數據價值的根基，企業的數據質量與業務績效之間存在直接關系。用數據決策，數據的質量必須安全、可靠。如果數據質量得不到保證，即便數據分析的算法再優良、模型再合理、工具再先進，企業也只會得出錯誤的決策結論。因此，企業需要加強數據管理，建立有效的數據質量管理體系，推動數據質量持續改進、不斷提升。

3. 加強大數據相關技術和工具的研發。傳統的數據處理方法主要適用于結構化數據的處理，但企業面對的數據85%都是非結構化數據或者半結構化數據。企業需要有效收集、處理、分析這些數據的能力，加強技術和工具開發，最大化發揮數據的價值。

傳統的決策系統僅對少數人開放，內部高度集成化且排斥其他系統的數據信息。大數據時代，企業應該構建以云計算為核心的智能決策支持系統，增強決策支持系統的開放性、包容度，使企業的管理者、高級專家、普通員工、專業技術人員都可以參與到企業的決策過程中。

4. 在大數據研究及應用過程中堅持“雙輪驅動”。大數據相關的技術開發及應用是一個開放、開源的過程，無法單憑一個國家、一個企業來獨自完成。

在歐美等發達國家，大數據核心技術（包括分布式存儲、云端分布式及網格計算、Hadoop、Spark等）作為一定意義上的公共產品，其開發、維護及代碼完善等環節都采用了開源模式，依賴全球開發者的共同努力，是全球力量合作的結晶。即使對單個企業而言，國外大數據領先的企業都非常重視打造開放、共贏的生態系統，吸引全球人才為己所用，共同進行技術研發。

對企業來說，不能只在封閉的小環境中開展大數據研究與應用，而應該加強“走出去”與“引進來”，實現“雙輪驅動”。“走出去”：一是更加積極主動地進行基層調研，了解基層一線的實際技術需求和應用需求，以解決實際問題為出發點開展大數據技術的研發及應用，更有針對性，不盲目追求高、大、全；二是鼓勵企業的研究人員更多地走向社會，積極參與國內外大數據相關的學術會議、高峰論壇等，擴大企業的聲音和影響力。“引進來”：一是加強企業與外部單位的全方位合作，與國內從事大數據開發及應用的頂尖團隊建立制度化、定期化的合作機制；二是請權威人士（業內有廣泛影響力的學者、技術人員等）到企業開展大數據相關培訓；三是對國內外已有的成熟、通用的大數據技術、工具、模型、方法，大膽引進，減少重復研發，實現企業的“彎道超車”。

四、 結論

大數據時代的到來對企業決策產生了重要影響。企業在決策依據、決策主體、決策權配置、決策過程、決策環境等方面都發生巨大變化：（1）決策依據。大數據時代，決策者從主要依靠經驗決策轉向同時依靠經驗決策和數據決策，決策者本身的經驗、直覺和數據、模型相互補充，共同成為企業決策的重要依據；（2）決策主體。企業的決策主體不再局限于高層管理者，而是進一步擴大到普通員工和專業技術人員，呈現出全員參與特征；（3）決策權配置。大數據時代，企業外部環境的復雜多變、決策知識在企業內部的廣泛分布、決策時效性要求的提高、企業由“金字塔式”管理組織結構向扁平化組織結構轉變等因素，都導致企業內部的決策權配置日趨分散，并使得分散決策成為企業決策的主要形式；（4）決策過程。企業從“被動式”的事后決策逐漸轉向“預判式”的事前決策，決策前置成為現實；（5）決策環境。企業處理數據的量級明顯提升，獲取數據的全面性、及時性以及數據分析的深度、廣度都大幅度增強。企業的決策支持系統也轉型升級，更加開放、綜合，以適應大數據環境的需要。

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作者簡介：趙文叢（1987-），男，漢族，吉林省吉林市人，中國人民大學經濟學院博士生，研究方向為資本市場、國際金融等；陳光（1983-），男，漢族，河北省石家莊市人，國網能源研究院有限公司中級研究員，研究方向為管理決策、品牌管理、城市能源等；于灝（1988-），女，漢族，河北省雄安新區人，國網能源研究院有限公司中級研究員，研究方向為品牌管理、城市能源等。

收稿日期：2018-06-17。