從經驗決策轉向數據決策的數字化經營管理核心要義

【摘" 要】在數字化時代，企業正逐步從依賴個人經驗的決策模式轉向以數據為基礎的決策方式。傳統的經驗決策充滿主觀性與不確定性，難以應對復雜多變的市場環境，而數據決策能夠提供更為科學、精準的決策依據。論文探討了數據決策的核心概念與優勢，指出數據決策在提高決策客觀性、精確性及處理復雜問題方面具有顯著優勢，并重點分析了數字化經營管理的核心要義，旨在為企業實現數字化經營管理提供理論基礎和實踐指導。

【關鍵詞】數據決策；數字化經營管理；數據分析

【中圖分類號】F270.7；F49" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）06-0124-03

1 引言

在傳統的經營管理中，管理者通過個人或集體的經驗、直覺和判斷來作出決策，具有一定的靈活性和即時性。然而，隨著市場環境的日益復雜和競爭的加劇，經驗決策的局限性逐漸顯現。經驗決策的主觀性強，容易受到個人偏見和情緒的影響，缺乏客觀的數據支持，導致決策的不確定性和風險增加。隨著信息技術和大數據技術的迅猛發展，數據決策成為現代管理的重要手段。數據決策是基于數據分析和模型的決策方法，依靠大量的客觀數據和先進的分析工具來支持決策過程，具有更高的精確性和科學性。數字化經營管理不僅依賴于數據的收集和分析，還需要建立完善的數據治理體系，培養數據驅動的企業文化和團隊，全面提升企業的管理水平和決策質量。因此，從經驗決策轉向數據決策是技術進步的必然結果，也是企業在數字化時代實現可持續發展的必由之路。

2 經驗決策的特點與局限性

2.1 經驗決策的特點

2.1.1 依賴個人或群體的經驗、直覺與判斷

經驗決策是基于管理者或團隊的個人經驗、直覺和判斷來作出決策的過程。經驗決策通常依賴于過去的成功案例和教訓，通過對類似情境的認知和理解，來快速應對當前的決策需求。由于管理者的經驗和直覺往往來自長期的實踐積累，因此，在處理熟悉的情境和常規問題時，經驗決策能夠提供迅速且有效的解決方案。

2.1.2 決策的靈活性與即時性

經驗決策的特點是具有靈活性和即時性。管理者在面對突發狀況和不確定性時，能夠迅速調整策略，并采取應對措施。由于經驗決策不需要復雜的數據分析和長時間的討論，因此決策過程更加簡便快捷。靈活性使企業在快速變化的市場環境中能夠迅速適應外部環境的變化，及時抓住市場機會或規避潛在風險。然而，即時性也可能導致決策的隨意性和不穩定性，特別是在面對復雜和未知的挑戰時，缺乏系統的分析和支持。

2.2 經驗決策的局限性

2.2.1 充滿主觀性與不確定性

盡管經驗決策在許多情況下能夠提供有效的解決方案，但其顯著的局限性在于主觀性和不確定性。經驗和直覺往往受到個人認知、情感和偏見的影響，不同的管理者可能對同一情境產生不同的判斷和決策，這可能導致決策的偏差，并且會增加決策的不確定性，特別是在面對新問題或不熟悉的領域時，經驗決策可能無法提供可靠的指導，增加了決策的風險。

2.2.2 缺乏數據支持，存在主觀偏見

經驗決策通常缺乏系統的數據支持，主要依賴于個人或團隊的主觀判斷，容易受到認知偏見和錯誤信息的影響。例如，管理者可能會過度依賴過去的成功經驗，而忽視當前市場環境的變化和新出現的變量。運用缺乏數據支持的決策方式，則難以驗證其所作決策的有效性和準確性，決策過程中的盲點和錯誤可能導致企業錯失發展機遇或遭受重大損失。

2.2.3 難以應對復雜問題

在面對復雜和多變的市場環境時，經驗決策顯得力不從心。現代企業經營涉及大量的變量和不確定因素，單靠經驗和直覺難以全面分析和處理復雜問題。特別是在全球化和信息化加速發展的今天，市場競爭加劇，企業面臨的挑戰更加復雜多樣，經驗決策缺乏系統的分析工具和科學方法，難以準確預測市場趨勢和用戶需求，無法為企業提供全面和深入的決策支持。結果是企業可能在復雜環境中失去競爭優勢，難以實現可持續發展。

3 數據決策的核心概念與優勢

3.1 數據決策的核心概念

數據決策是指利用數據分析和統計模型來支持和優化決策過程的方法。數據決策依賴于收集、整理和分析大量的數據，通過量化的信息來揭示趨勢、模式和相關性，從而為決策提供科學依據。數據決策通常涉及使用大數據技術、機器學習算法和數據挖掘工具，旨在降低主觀性和不確定性，提升決策的準確性和有效性。數據決策在現代企業管理中被廣泛應用，包括市場分析、產品開發、運營優化和風險管理等多個領域，是企業數字化轉型的重要組成部分。

3.2 數據決策的優勢

3.2.1 客觀性與科學性

相比于依賴個人經驗和直覺的決策方式，數據決策基于客觀的數據和統計分析，能夠有效減少主觀偏見和情感影響。通過對大量數據的系統性分析，數據決策能夠揭示潛在的模式和趨勢，為管理者提供科學、可驗證的依據。例如，通過分析市場數據和用戶行為，企業可以精準預測消費者需求和市場動向，制定更為有效的營銷策略。數據決策的客觀性提高了決策的可靠性，增強了企業的科學管理能力。

3.2.2 精確性與可重復性

通過應用先進的統計方法和算法模型，數據決策能夠對復雜的變量和關系進行精確量化和分析，從而提供高精度的決策支持。例如，利用回歸分析、分類算法和時間序列預測等技術，企業可以對銷售趨勢、庫存需求和生產計劃進行精確預測，減少資源浪費和運營成本。更重要的是，數據決策的過程是可重復的，通過標準化的數據處理和分析流程，企業可以在不同時間和情境下重復推進決策流程，確保決策的一致性和可靠性。

3.2.3 對復雜問題的高效應對

面對現代市場環境中的復雜問題，數據決策展示了其高效應對的能力。復雜問題通常涉及多維度、多變量的交互和影響，傳統的經驗決策難以全面分析和處理。而數據決策通過整合和分析大規模、多樣化的數據，能夠深入挖掘各變量之間的關系和影響因素。例如，在供應鏈管理中，數據決策可以通過分析供應鏈各環節的數據，優化庫存管理、物流調度和供應商選擇，從而提高供應鏈的整體效率和響應能力。數據決策提升了企業應對復雜問題的能力，幫助企業在快速變化的市場中保持競爭優勢和敏捷性。

4 基于數據決策的數字化經營管理核心要義

4.1 構建全面的數據收集與分析系統

要實現數據決策，需要建立一個全面的數據收集與分析系統，系統應包括數據的采集、存儲、處理、分析等各個環節。企業可通過各種渠道，如市場調研、客戶反饋、銷售數據等，全面收集相關數據，為企業提供豐富的信息基礎，有助于全面了解市場動態、客戶需求和業務運營狀況。在數據采集過程中，應注重數據的多樣性和廣泛性，確保涵蓋各個業務環節和維度。

在數據存儲方面，企業應利用大數據技術和云計算平臺進行高效的數據存儲和管理。大數據技術可以處理海量數據，提供高效的數據存儲解決方案，而云計算平臺則提供靈活的存儲資源和計算能力，支持數據的實時處理和訪問。這種組合方式不僅提高了數據存儲的效率，還降低了企業的基礎設施成本，使數據存儲更具彈性和擴展性。

數據處理是數據收集與分析系統中的關鍵環節。企業需要對收集到的數據進行清洗、整理和轉換，確保數據的質量和一致性。數據清洗可以去除重復、錯誤或不完整的數據，提高數據的準確性和可靠性。數據整理和轉換則將不同來源的數據進行標準化和格式化，便于后續的分析和應用。在這個過程中，可以借助ETL（Extract-Transform-Load）工具和數據處理平臺，實現高效的數據處理和轉換。

數據分析是實現數據決策的核心環節。企業應引入先進的數據挖掘算法和機器學習技術，從大量數據中挖掘出有價值的信息和規律。數據挖掘算法可以發現數據中的潛在模式和趨勢，為企業提供深入的洞察和決策支持。機器學習技術則通過對數據的自動學習和預測，提高分析的精確性和智能化水平。在數據分析過程中，可以使用多種分析方法和工具，如回歸分析、分類算法、聚類分析等，以滿足不同業務需求、適應各類應用場景。

4.2 構建高效的數據治理體系

高效的數據治理體系是實現數據決策的重要保障，能夠確保數據的質量、準確性和安全性。企業在構建數據治理體系時，需要制定完善的數據治理政策和流程，包括數據標準化、數據清洗、數據保護和數據隱私管理等方面。

數據標準化是數據治理的基礎，通過統一的數據格式和標準，企業可以保證數據的一致性和兼容性，避免因數據格式不一致導致的數據混亂和分析困難。數據清洗是指對數據進行系統性識別、審查和更正的過程，以確保數據的質量和準確性。這一過程需要借助先進的數據清洗工具和技術，確保處理的高效性和精確性。數據保護是保障數據安全的關鍵，企業需要采取多層次的數據保護措施，包括數據加密、訪問控制和數據備份等，以防止數據泄露、篡改和丟失。數據隱私管理則是在保護數據的同時，尊重和保障用戶的隱私權。企業應遵循相關法律法規，制定嚴格的數據隱私政策，確保用戶數據在收集、存儲和使用過程中的合法性和安全性。

企業應建立定期的數據審核和評估機制，通過定期檢查和評估數據治理體系的執行情況，發現和解決潛在問題，確保數據治理體系的有效性并得到持續改進。數據審核包括對數據質量、數據標準和數據保護措施的檢查，評估數據治理的實施效果和管理水平，及時調整和優化數據治理策略和措施。構建高效的數據治理體系，需要企業內部各部門的協同合作和共同努力。管理層應高度重視數據治理，將其納入企業戰略規劃，提供必要的資源和支持。各部門應明確各自的數據治理職責和任務，建立良好的溝通和協作機制，形成數據治理的合力。

4.3 培養數據驅動的企業文化

為全面推動數據決策，企業需要在全體員工中推廣數據思維，培養員工的數據意識和數據分析能力。管理層應當發揮表率作用，通過實際案例和培訓活動，展示數據決策的實際效果和顯著優勢，讓員工真正認識到數據決策的重要性。企業可以組織定期的數據分析培訓，邀請行業專家開展講座和分享活動，幫助員工掌握基本的數據分析工具和方法。此外，企業應設立激勵機制，鼓勵員工在日常工作中積極應用數據分析方法，表彰在數據決策中作出突出貢獻的員工和團隊。各部門應結合自身業務特點，制定相應的數據應用方案，通過數據驅動的方式來解決問題和優化流程。例如，市場部門可以通過數據分析優化廣告投放策略，銷售部門可以利用數據預測客戶需求，生產部門可以通過數據監控提升生產效率。只有在全員的參與和支持下，數據決策才能真正融入企業的經營管理當中，形成數據驅動的企業文化，從而提升企業的整體競爭力。

4.4 建立跨部門的數據協作機制

數據決策需要各部門之間的緊密協作和信息共享，才能提供全面、準確的決策支持。企業應建立跨部門的數據協作機制，打破信息孤島，實現數據的充分共享和協同分析。首先，企業需要明確各部門的數據需求和貢獻，制定數據共享的規范和流程，確保數據在各部門之間高效流動。例如，市場部門可以將市場調研數據共享給銷售部門，幫助銷售部門制定更精準的銷售策略；生產部門可以將生產數據共享給物流部門，優化物流調度和庫存管理。其次，企業可以通過建立統一的數據平臺，集成各部門的數據資源，實現數據的集中管理和共享。最后，在數據協作過程中，各部門應定期召開數據會議，討論數據分析結果并提出決策建議，確保各部門在數據應用上的一致性和協調性。通過跨部門的數據協作，企業可以更加全面地掌握業務動態，發現潛在問題和機會，提升整體決策的科學性和準確性。建立有效的數據協作機制，不僅可以提高各部門的工作效率，還能增強企業的整體競爭力和市場應變能力。

4.5 強化數據決策的技術支持

數據決策的實現離不開先進技術的支持。企業需要引入和應用最新的數據分析技術和工具，提升數據決策的技術水平。大數據平臺、人工智能算法、可視化分析工具等，都是數據決策的重要技術手段。企業在技術選擇方面，應根據自身的業務需求和技術能力，選擇適合的技術解決方案。例如，大數據平臺可以幫助企業處理和分析海量數據，人工智能算法可以進行復雜的預測和決策，可視化分析工具可以直觀地展示數據結果，便于管理層作出快速決策。此外，企業應不斷進行技術更新和升級，跟上技術發展的步伐，保持技術的先進性和適用性。為確保數據決策的順利實施，企業應加強技術團隊的建設，培養和引進數據分析、人工智能等方面的專業人才。技術團隊應具備強大的數據處理和分析能力，能夠根據業務需求開發和應用相應的數據分析工具和模型。通過技術支持，企業可以更高效地進行數據分析和決策，提升整體經營管理水平。強化數據決策的技術支持，是企業在數字化時代實現可持續發展的重要保障。

5 結語

在數字化時代，企業從經驗決策轉向數據決策已成為必然趨勢。通過上述策略，企業不僅能夠提升決策的科學性和精確性，還能夠在復雜多變的市場環境中保持競爭優勢，實現可持續發展。隨著信息技術和大數據技術的不斷進步，數據決策將在企業經營管理中發揮更為重要的作用，推動企業邁向智能化、精細化的管理新時代。企業應積極擁抱這一變革，不斷完善數據決策體系，為自身發展注入新的動力和活力。

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【作者簡介】張瀟（1985-），男，陜西延川人，高級經濟師，研究方向：經濟管理。