工商管理類本科生大數據分析能力培養的路徑探索

■郭昱瑯

（廣東財經大學）

工商管理類專業是商學院基礎專業，它包含會計、營銷、人力資源和旅游管理等專業。該專業學生主要學習管理學、經濟學和心理學等課程，并將相關理論知識應用到企業管理具體實踐中。然而作為曾經被學生追捧的熱門專業，近年來有部分專業亮起了就業紅燈，甚至有高校取消了部分專業。這讓工商管理類專業的從業人員開始反思人才培養模式上存在的問題。為了應對這一困境，大數據分析能力培養被很多高校的工商管理類專業提上日程。本文聚焦在這一背景下，首先討論工商管理類本科生培養大數據分析能力的必要性，然后分析工商管理類本科生大數據分析能力的現狀，再探討大數據分析能力培養的關鍵實施目標，最后展望大數據分析能力培養的未來趨勢。

1 大數據時代下提升就業競爭力的重要硬技能

大數據分析能力培養對于工商管理類本科生十分必要，因為該能力是提升新時代就業競爭力的硬技能之一。所謂硬技能，指程序和技術能夠被標準化的技能。這類技能容易被人感知，在明面上更容易獲得用人單位承認。工商管理專業畢業生一般去向為各大企事業單位經濟管理部門。相關調查也發現當前工商管理類專業學生就業競爭力普遍不強，尤其是職業技能和核心競爭力不足[1]。工商管理類課程更多培養的是軟技能，雖然軟技能在職業發展后期扮演更重要的角色，但是這類技能很難在短時間的企業招聘中獲得較為客觀的識別和認可。因此，具備硬技能的學生在就業市場會更受歡迎。而工商管理類學生以往在就業市場被人詬病最多的地方在于硬技能太少。通常給人的感覺是什么都會又什么都不會，缺乏被崗位錄用的足夠理由。而相關的對口崗位由于缺乏工商管理專屬的硬技能，也相當于降低了就業門檻，吸引了很多其他專業的學生也加入了競爭大軍。與擁有“硬”技能的理工科專業相比，工商管理大類的本科生顯得明面上的競爭力不足。

近年來，大數據和機器學習席卷了各行各業，使得每個行業都開始了較為深刻的變革。對于企業管理實踐來說，大數據直接改變了其生存的環境[2]。海量數據的誕生，精細化數據的挖掘，基于數據驅動的企業管理決策，使得企業管理的邏輯發生了根本性改變。數據在各行各業中扮演越來越重要的角色。能夠讓數據產生價值的能力成為企業格外看重的因素。用人單位在招聘的時候，十分看重求職者的硬技能的儲備。對于教育從業人員來說，如何擁抱這個新時代，成為各個專業在人才培養上重點思考的問題。在這樣的新時代背景下，大數據分析能力不得不納入工商管理類本科生重點培養的能力范疇之中。

2 工商管理類學生大數據分析能力的現狀

工商管理類專業當前在大數據分析能力的培養上不容樂觀。在大眾認知中，工商管理專業是一類偏“文”專業，仿佛和大數據分析天然有著較遠的距離，因此要實施大數據分析能力的培養方案，存在各種各樣的困難。具體而言，存在著以下三個問題。

2.1 對于數學和編程有畏難情緒

工商管理類學生有一半左右的學生屬于高中文科生源，再加上大學的課程設置以人文社科課程為主。這一系列原因使得學生對于數學有一種畏難的情緒。如果在數學的基礎上讓學生再學習各類數據分析軟件，那更是難上加難。部分學生甚至認為編程屬于計算機類專業的學生的事情，并未對相關的大數據分析的學習予以重視。因此教是要在本科教學里面提升大數據分析能力培養的比重，學生心態上存在著一定的畏難情緒。除了學生之外，甚至部分老師也認為，對于本科生沒有必要進行大數據分析能力的培養，認為這屬于研究生層面的培養要求。老師的這種信號的表達，也加重了學生的畏難情緒。

2.2 數據挖掘能力較弱

目前的教學過程中，學生普遍體現出數據挖掘能力較弱的問題。究其原因，很多時候學生將問題單純地視同為一個數學問題，而非工商管理問題。而這也脫離了我們的初衷。我們期望學生能從數據中提煉出有用的關鍵信息，做出更有利于企業的決策。但很多時候，學生在學習過程中演變成了攻克數學難題的任務。事實上，工商管理類專業相關的研究方法之類的課程并非數學課或者統計課。研究方法課程只是借助統計工具解決具體的企業管理問題。而數據挖掘是解決問題的關鍵所在。目前學生在學習過程中導向上存在一定的偏差。

2.3 缺乏跨學科視野的創新精神

對工商管理類本科生進行大數據分析能力培養，本質就是進行跨學科能力整合的培養。在未來的商業時代中，跨界尋求新的商業機會已不再是新鮮事。這也對本科生培養提出了新要求。然而在目前的教學中，學生更多是建立在傳統的框架下思考問題。在學生作業中，SWOT、4P和PEST等傳統分析工具甚至被濫用。幫助學生建立跨學科視野，更多將理工科的視角，尤其是大數據分析的視角引入到企業管理問題的分析之中顯得非常迫切。這樣可以讓學生站在一個更高的位置重新思考商業問題，提供新的創新源泉。傳統框架已非常成熟，但相應的創新難度也大了很多。因此，幫助學生在新時代下建立跨學科視野非常重要。

3 大數據分析能力培養的關鍵實施路徑

基于以上現狀，本文提出要在工商管理類本科生大數據分析能力培養過程的關鍵實施路徑主要包括以下三點。

3.1 建立問題導向的思維

問題導向思維指個體在復雜數據面前明確問題是什么的能力。該思維主要應用在個體分析問題情境之中。企業管理實際問題很復雜，如何精確識別問題是關鍵。大數據分析過程也是分析和解決問題的過程，而精確識別問題是這一切的前提。大數據分析的關鍵需要對數據進行重新思考和新模式探索[3]。這一切都需要清晰的思考環境，因此，與傳統解決問題喜歡做加法不同，大數據背景下培養學生做減法更加重要。很多學生在海量數據面前迷失了自己的思考。在培養過程中幫助學生在大數據背景下過濾干擾信息，明確問題導向，清晰拆解和分析問題是能力形成的關鍵。在培養的過程當中，幫助學生提高對于數據的敏感性，找到提煉和分析問題的系統化方式。

3.2 培養“借力”的協作精神

學會“借力”，是大學習分析能力培養的關鍵。大數據要學習的內容非常多，很多學生畏難情緒就是來自于較高的學習門檻。事實上，工商管理類專業的培養方案是包含高等數學等課程，只不過相對理工科在掌握要求上偏低。這些課程和專業課在教學上聯動性較低。

但深究具體研究問題，其實沒有必要也不可能進行全面學習。因為每個領域都有較高的專業門檻。學生們只需明確：解決這個實際的管理問題需要哪些方面的能力？自己可以學會哪些能力？哪些能力可以借助外部力量解決？當培養了這種“借力”的協作精神。很多難題迎刃而解。以學習SPSS軟件為例，SPSS軟件中涵蓋了計量經濟學里面幾十種分析功能，很多功能的代碼差異都非常大。如果只看這些背景信息，所有本科生都可以放棄學習了。但若我們只需要解決企業銷量不佳的原因確認問題。學生只需要使用SPSS進行簡單的線性回歸分析即可，并且該分析在操作上并非一定需要自己編程才行，SPSS已有的菜單操作就可以非常順利的解決這一問題。而這個過程的學習，初學者只需要幾分鐘而已。這個過程關鍵在明確哪些功能才是對自己有用的，哪些功能可以借助軟件簡單的方式或者調用外部現成的程序直接執行。這實際上就是“借力”的協作精神。在新時代下要避免單槍匹馬，而多重視協作。

3.3 提高學生的跨學科創新自信

大數據分析能力是跨學科創新的必要能力。相對理工科專業，不少工商管理學生缺乏對于“硬”技能的自信。而這種自信需要在一個個成功項目中積累。工商管理學科專業要加強和企業的合作，給學生更多在實踐中解決問題的機會，尤其是基于跨學科視角的大數據分析整合。課堂上，幫助學生建立跨學科視角，搭建相關的理論框架，掌握必要的數據分析技能。在校企合作中，提供給學生海量的數據資源，讓學生挖掘出更多的商業機會，形成產學研結合，逐漸讓學生建立創新的自信。

4 工商管理類本科生大數據分析能力培養的未來趨勢

大數據對于企業管理未來的變革是深遠的這相應地給工商管理類本科生的能力培養也提出了挑戰。具體而言有三點趨勢。

4.1 人工智能的管理愈發重要

當前大數據分析能力培養的重心在如何基于數據做出有效決策。而未來隨著機器學習等技術的進步，大數據分析能力的培養將更多轉向為如何管理人工智能做出有效決策。未來人工智能將滲透到更多的商業實踐之中，企業對于大數據分析的要求也將發生更多的改變，因此在大數據分析培養上，要迎合這種改變。

4.2 風險管控的加強

大數據讓企業、競爭對手、顧客之間的了解更加透明，企業交流也越來越頻繁。相應地，各個參與主體的隱私安全更加重要。同時業務跨界的機會也越來越多，這讓業務的風險管控難度也變得越來越大。因此，風險管控在未來大數據分析能力的培養過程中給予足夠的重視。

4.3 數據生態角度的管理日趨迫切

未來企業實踐將產生越來越多的數據。如何有效獲取、分析，分享，整合數據已成為商業活動的重要內容。而這些職能又對應著相應的數據分析能力。如何從整個數據生態鏈對數據進行管理，將成為培養過程中的迫切問題。