大数据对企业决策过程的影响：一个多案例的研究

姜昊 梁林 刘培琪

摘要：运用多案例对比法，以企业决策过程为观察视角，分析9家案例企业开展大数据服务的具体决策过程，综合一手访谈数据和二手描述资料数据的编码分析，揭示大数据理念范式和技术工具对企业决策过程的影响范畴以及企业应用大数据的差异化模式。研究发现：大数据对企业决策过程中的影响范畴主要包括信息搜集与分析、目标形成与制定、决策方案制定、方案实施、实施评估、决策中的沟通等六个大类以及市场业态分析13个具体影响方面；根据企业在应用大数据的理念、目的和手段上的差异，划分了“大数据+”再造型和“+大数据”融合型两种应用模式。研究结论可为大数据背景下企业决策的制定和实施提供有益启示。

关键词：大数据；企业决策；应用模式

中图分类号：F272.3 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2018）03-0099-09

一、引言

近年来，社会公共管理、企业商业服务、个体服务购买等的决策实践与大数据技术的契合度迅速提升[1]，主要体现在三个方面：一是政府决策、人民生活、企业经营管理与技术的紧密契合。例如共享单车、外卖平台等新互联网平台的出现，已成为人们成活中不可或缺的组成部分。再如谷歌公司曾应用大数据技术比较分析了5 000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003—2008年间季节性流感传播时期的数据，成功预测了当年甲型H1N1流感的爆发及其传播源头。二是企业中客户数据与决策运营过程中的内部数据紧密契合，例如谷歌、百度、阿里巴巴等公司拥有海量用户信息资料，其精准营销和个性化广告推介方案都是基于对用户信息的大数据分析，结合自身产品特征，有针对性地匹配用户对象，为企业营销决策提供依据。三是企业提供服务或者生产过程与消费过程的密切关联，例如网飞公司（Netflix）推出全球首部网络剧《纸牌屋》的决策，《纸牌屋》剧本、导演、演员的确定都是基于对观众群体的大数据分析，影片的拍摄以观众喜好为导向，一经推出，迅速成为美国各大社交网站的热门话题，点击率飙升[2]。

在组织层面，面向管理与决策的大数据交叉研究正在蓬勃开展，以决策过程和内容为核心的大数据相关研究探索正在全面展开[3] [4]。在大数据背景下，企业决策呈现的高频实时、全周期交互、跨层面数据整合、多主体决策等新特征，在提供更多发展机遇的同时，也形成了更为复杂的经营环境，使得组织发展面临激烈的竞争和挑战。大数据技术和工具正在企业决策过程发生深远的影响[5]，大数据并不仅是企业决策形成过程中的辅助工具，相反地，它正在从理念层面影响决策者的思想和行为[6]，成为串联决策形成过程的关键纽带。

大数据应用对企业决策存在显著影响。为应对决策实践与大数据进一步融合发展所面临的挑战，需要明晰大数据对企业决策在哪些方面存在影响？企业决策过程中应用大数据的模式有哪些？有何特征和区别？本文将围绕上述问题展开讨论，总结中国情境下多行业领域企业应用大数据的决策过程所形成的启示，对于完善大数据在各行业领域的深入应用以及促进大数据与实体经济深度融合具有理论价值和现实意义。

二、相关研究回顾

大数据是具有大容量、高速率和多种类且需要特定技术和分析方法将其转化为价值的信息资产[7]。由于大数据是一种包含超大量数据的信息资产，且具有数据种类多样化、数据来源丰富、获取速率和处理速率快等特征[8]，对于组织经营决策具有独特的利用价值[9]。针对大数据所开发的处理技术和方法不断在组织管理实践中得到应用，其目的在于降低组织管理决策过程中的不确定因素，使得组织决策过程更趋向于科学化，提升组织决策结果的正确率。

基于Simon的三階段决策过程所衍生的管理决策过程包含八个阶段，分别为识别问题、确定决策目标、拟定备选方案、分析评价备选方案、方案优选、实施方案、监督与反馈以及决策效果评估阶段。大数据影响着管理决策过程的每个阶段，因此组织决策者尝试将大数据的处理技术和方法应用于管理决策过程的不同阶段，决策方法及决策技术均不同于传统的决策管理过程，使得决策过程的效率和质量均得到一定程度的提升[10]。

（一）问题识别与决策目标确定阶段

该阶段部分组织和机构尝试利用大数据信息量庞大且丰富、传导速度快的特点，利用传感器、数据检索工具、云储存等数据收集、管理平台从各种信息终端所收集的各种所需的信息资源[11] [12]，一定程度上改善了以往决策中因信息资料匮乏，信息获取困难等原因所导致的反应不及时、问题识别困难等问题，丰富的信息资料有利于组织更为准确地识别组织中所面临的问题，一定程度提升了决策者的反应能力和问题识别能力，有助于决策者在较短的时间找出问题的根源。组织利用云计算、网络地图[13]、数据可视化等数据分析处理技术和工具对所搜集的数据信息进行分类处理，及时获取用户的需求，了解客户的消费偏好及规律[14]，从而做出快速反应，为客户提供更为及时全面的产品组合和服务，有助于组织准确及时地确定决策目标，提高决策目标的质量和效率[9]。

（二）备选方案批定和分析评价阶段

由于组织环境的复杂性和动态性，决策者在现实决策中所面临的多为半结构化或非结构化决策，需要决策者利用以往的决策经验和自身知识，结合组织现有资源根据决策目标提出可行的备选方案。面对复杂的内外部环境以及数量庞大的决策信息，为决策者拟定可行的备选方案以及制定准确的评估体系增加了难度。目前，较多组织尝试根据大数据的特征开发数据集成处理系统，可以快速有效地对组织信息按照决策者意图进行分类，并具有便捷的输入和输出功能[15]，在决策者进行备选方案拟定以及决策标准体系制定的过程中，通过人机交互方式，提升决策者的信息识别、判断及联想能力，有助于决策者对制定更为匹配的备选方案和评价体系，根据客户的需求制定出多样化、人性化的服务选择[16]。

（三）方案优选和实施阶段

该阶段尽管在决策方案选择与实施之前，决策者已经根据决策目标建立了决策标准体系，并对每个备选方案进行了全面的分析判断，但现实中并不存在完美的决策方案用于解决组织中复杂的经营问题，每一个方案都可能存在一定的风险和不确定性，并且每个决策方案在后期实施过程中可能出现哪些问题通常难以判断。以往的决策方式倾向于根据经验和历史数据预测未来可能的发展规律[17]，并据此做出判断。当前部分组织尝试对数据进行综合关联分析，并且对数据处理设备设定标准值，当决策过程达到所设定的标准条件时，数据处理设备将对决策者进行反馈或者传输至决策系统直接替代决策者做出选择，一定程度上改善了以往凭借决策者的经验和有限知识进行决策的状态[18]，有助于减少决策环境的不确定性，提升了决策过程的准确性和及时性。

（四）决策监督反馈与决策效果评估阶段

在该阶段，组织利用大数据处理技术对决策的进度及成效进行动态实时监控，决策者可以随时在设备终端查看不同阶段和分支的任务完成情况[12]，并且可以根据当前的信息资料结合组织现有资源，运用数据挖掘工具对现有资料进行深入分析[19]，对未来的决策过程进行合理科学预测，并根据可能出现的风险及时采取有效手段，使得决策过程更为科学高效。大数据处理技术通过将每个环节及部分的进程进行整合，并将完整的决策过程进行展现[20]，有利于组织建立统一的透明的决策标准和程序，使得决策监督反馈和效果评估过程更为透明化、标准化，有利于组织建立完善的数据驱动决策程序，减少决策过程中的非理性因素，也使组织的管理水平更加科学化。

综上所述，基于经典的管理决策过程的八阶段划分，可以发现大数据在决策过程中的各个环节均有所应用，但也发现目前大数据在决策过程中的应用大多偏重于某些环节中采用某一工具或者技术，少见系统性归纳大数据应用的研究，也缺少对大数据应用模式的归纳和区分。另外，大数据在与不同行业领域的企业融合过程中，必然会对原来的管理和决策模式产生冲击，探讨大数据在哪些方面影响企业决策过程值得深入分析。

三、研究方法与设计

（一）研究方法选择

笔者采取多案例研究方法，力求剖析大数据能够在哪些方面影响企业决策过程，并且企业在应用大数据的模式上有何差异。选用此方法的原因在于现阶段大数据驱动的管理与决策前沿研究尚处在起步阶段，不同学者在公共管理、商务管理、金融管理、医疗、教育等方面开展大量有益研究，但有关大数据对决策过程的影响方面尚不系统，而案例研究是开展理论探索的重要研究方式。归纳式的推进逻辑，更适合解决“有什么”和“如何”的问题[21] [22]。特别是通过分析多案例资料，能够解决“大数据对企业决策过程的影响方面和应用模式”的研究问题，所以案例研究法适合于本文提出的研究问题[8] [23]。

（二）案例选择

由于笔者的研究主要集中于大数据对企业决策过程的影响上，而决策是广泛存在于每一个企业活动和行为中，因此本文将通过具体的商业项目决策分析大数据在企业决策过程中的作用。

笔者选择天津市的企业开展研究，其原因在于：（1）天津市作为大数据产业和科技型企业的集聚地，大数据服务在当地企业中受到广泛重视，在全国具有典型性和代表性，便于案例企业的获取。（2）大数据咨询服务在天津市的发展具有一定历史沿革，也积累了一定的经验和问题，形成了大量公开的信息资料，提供了大量丰富的素材，便于从多渠道深入分析案例。

笔者从数百家企业中选择9家企业的商业项目作为研究案例。之所以选择这9家企业，主要是从以下几个方面考虑：案例企业资料是否愿意公开（公开意愿），大数据服务项目是否已经完成（连贯时间周期）、企业所属行业是否单一（行业广泛性）、大数据在企业决策的引用是否具有特殊（案例代表性），如表1所示。

（三）数据收集与分析

笔者主要采用了人员深度访谈、信息资料检索和实地调研三种资料搜集方法，力求在研究中从主观和客观双重角度，选取多重证据来源和方法形成三角验证，尽量减少研究者个人对分析结果的影响，提高建构效度，并且形成互相佐证的证据链[24]。

收集的数据主要包括以下三种：第一种，9家案例企业与大数据服务平台签订的项目服务合同、项目任务书、大数据分析报告、例会记录、考核记录等所有相关资料；第二种，深度访谈，笔者与9家企业的高管、商业项目具体负责人、大数据工程师等相关人员共11人（如表2所示），围绕项目决策过程中大数据的应用细节和沟通细节进行深度访谈，回顾汇总项目运行的全过程；第三种，公司主页、公司年报以及相关宣传资料等其他公开材料。

在完成对9个案例的资料汇总和11名人员深度访谈内容分析之后，经过初步编码，笔者发现其中出现了两种典型的大数据应用模式：一种企业更加重视大数据理念对原有决策模式、商业思维和管理方式的颠覆性作用，更强调通过引入大数据的思维和理念来“再造”决策过程，多见于互联网企业以及服务行业。另一种企业则更加重视大数据工具和技术的应用，期望通过引入大数据工具和技术，“融合”完善既有业务，提高对用户服务的效率和质量，多见于重工业以及传统行业。

四、案例描述与编码过程

（一）案例资料描述

在完成9个案例企业的资料收集和11位相关人员的深度访谈之后，基于项目开展和决策的实施流程，从决策中应用大数据的需求、大数据应用思路、大数据的技术和工具选择、决策方案的实施过程、大数据应用效果评估、总结与未来改进方向等六个模块出发，对9个案例企业的大数据服务项目进行了描述，以期后续的编码过程更加清晰，从中归纳大数据对企业决策的影响作用。

（二）编码过程

9家企业的项目资料收集完成后，首先对9个案例企业的大数据服务项目进行描述，将其作为编码的二手数据来源，并总结出决策中应用大数据的需求、大数据应用思路、大数据的技术和工具选择、决策方案的实施过程、大数据应用效果评估、总结与未来改进方向等六个模块作为访谈的重点方向和初始类目；然后，选取案例企业相关人员开展深度访谈，将访谈内容作为编码的一手数据来源；最后，采取双人编码的形式，利用Nvivo软件逐一分析访谈记录和企业案例资料，以典型事件或行為作为分析单元，经过一系列提取、合并和层次化构建过程，归纳大数据对企业决策影响方面的范畴。