大数据对企业决策的影响分析

赵文丛　陈光　于灏

摘要：大数据的产生和发展对企业决策产生了方方面面的重要影响。文章从决策依据、决策主体、决策权配置、决策过程、决策环境等方面入手，逐次分析了大数据对企业决策产生的重要影响。之后，又分析了企业所应采取的应对之策，提出企业需要在企业文化、数据管理、数据技术和工具研发等方面加快进行完善、调整，抓住大数据所赋予的时代机遇，持续提高自身的竞争力，以便在激烈的市场竞争中立于不败之地。

关键词：大数据；决策依据；决策主体；决策环境

一、 前言

2012年以来，“大数据”（Big Data）一词被越来越多地提及和使用。人们用它来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据。随着时间的推移，人们越来越意识到数据对于企业的重要性。

“大数据”的确切定义尚不存在，但一般认为，“大数据”是指那些总体规模巨大，无法通过传统的软件工具在短时间内进行搜集、筛选、分析及应用，从而无法为企业经营决策提供有价值信息的数据。综合各方的说法，一般认为大数据具有五个主要的特征（5V）：Volume（海量性）、Variety（多样性）、Velocity（高速性）、Veracity（真实性）和Value（低价值）。

从“大数据”这一概念出发，又引出了“大数据时代”的说法。最早提出“大数据时代”到来的是全球知名的咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。

二、 大数据对企业决策的影响

1. 决策依据。大数据时代，决策者的决策依据发生了重要变化。

（1）决策者从经验决策转向经验决策和数据决策并重。决策依据主要包括决策主体的经验、直觉判断以及各种类型的数据、模型等。决策主体倚重何种决策依据取决于其是感性决策者还是理性决策者。不同的决策思维模式决定了决策主体依靠的决策依据有着本质区别。感性决策者容易受到直觉顿悟、认知取向、价值取向、主观偏好等感性因素的影响，而理性决策者对数据、模型更有偏好。

大数据时代，决策者从主要依靠经验决策转向同时依靠经验决策和数据决策，决策者本身的经验、直觉和数据、模型相互补充，共同成为企业决策的重要依据。

（2）数据在企业决策中的地位和作用大大增强。数据决策在全部决策中的比重大幅上升，数据从仅仅在企业决策中扮演“配角”和发挥辅助作用逐渐成为企业决策的核心和关键。

（3）企业决策所依靠的数据来源和数据类型都发生重要变化。就数据来源而言，企业以往获取数据的途径有限，主要立足于内部数据开展决策，且内部数据也多限于财务报表、信息系统等有限范围；就数据类型而言，企业以往面对的数据类型较为单一，主要为结构化数据和半结构化数据；就数据处理方式而言，企业以往处理最多的是离线数据。

大数据时代，企业不仅能够依靠内部数据，更能获取海量的外部数据，包括竞争对手的发展状况、消费者偏好、行业整体形势等方面的数据信息，大大提升企业决策的科学性、可靠性。企业面对的数据类型日益复杂多变，既有传统的结构化数据和半结构化数据，更有图片、视频等非结构化数据，且非结构化数据越来越成为数据的主要部分。此外，随着数据更新频率的加快，企业已经从离线分析转向实时在线处理数据。

2. 决策主体。

（1）企业决策群体的范围逐步扩展。就内部而言，全员参与成为企业决策的重要特征。以前，企业决策主要由内部的管理者和高级专家来制定。大数据时代，企业的决策主体进一步扩大到普通员工和专业技术人员。普通员工（基层员工、一线员工）有获取业务信息和数据的便利条件，专业技术人员（如数据分析师）则具备数据搜集、处理和分析的专有能力。因此，这两类群体也成为企业决策制定的重要组成部分。企业由线性的、自上而下的精英决策模式逐步转为非线性的、自下而上的大众决策模式。

就外部而言，企业日益重视社会机构提供的重要参考意见。过去，企业决策很少参考社会机构的意见。大数据时代，由于在数据库资源、数据分析技术和方法等方面具有特定优势，咨询公司、高校、科研院所等各类“智库”、社会机构的意见逐渐受到企业重视。企业迫切希望在决策过程中听取第三方客观、中立性质的参考意见，以增强企业决策的科学性。

（2）企业决策主体的技能水平亟需提升。以前，企业决策主体仅仅凭借自身的知识水平、经验、直觉判断等因素就能够做出决策。大数据时代，决策主体还需要掌握数据分析的基本方法和工具。

（3）企业决策主体的工作重心发生转移。过去，由于数据资源稀缺、来源渠道单一，企业决策者把相当比重的精力放在了数据收集的环节。大数据时代，数据本身已经足够丰富、充足，决策主体得以重新把工作重心聚焦到发现问题、提出问题以及对有用信息进行甄别、对数据进行全面分析等方面。

3. 决策权配置。从决策权配置的视角来看，企业决策的效果不好往往被归结为没有进行适当的分权，即没有把决策权授给合适的參与者。大数据背景下，决策权如何配置是企业管理决策面临的一大挑战。

企业决策可以分为集中式决策和分散式决策两种模式，不同的模式呈现出不同的决策权配置形式。

陈建安（2010）等学者认为，企业的决策权配置主要包括三个层面：企业与外部环境之间的决策权分配；企业内部组织之间（如母、子公司）的决策权分配；企业内部人员之间以及企业基本单元之间（部门、团队等）的决策权分配。

集中决策是指企业的决策权被集中于企业的较高管理层，甚至是企业的最高管理层；分散决策是指企业的决策权通过适当的形式被分散到内部的各个层次和个人，各部门管理者拥有一定的自主权。

一般认为，企业采取何种决策模式取决于企业规模大小、外部环境变化、市场竞争态势、产品通用程度等因素。Vicker、Meaghter和Wait等学者研究发现，企业的规模越大、面临外部环境的不确定性越高、产品定制程度越大、市场竞争越激烈，企业越倾向于采取分权决策。

此外，知识在企业内部的分布情况、知识的转移成本、权利的传递成本等因素也影响企业的决策模式。知识分布越集中、知识的转移成本和权利的传递成本越高，企业实行集中决策越具有优势。反之，则相反。

大数据时代，由于企业面对的外部环境越发难以预测，信息量更是呈几何级增长，决策知识的分布更加广泛，决策要求的时效性也更强，再加上企业由传统的“金字塔”型管理组织结构向扁平化组织结构转变，导致企业内部的决策权配置日趋分散，分散决策逐渐成为企业决策的主要形式，而信息技术的发展也使企业分散决策成为可能。

4. 决策过程。企业从“被动式”的事后决策向“预判式”的事前决策转变。传统的企业决策是一种被动式决策和事后决策--在决策过程上，企业往往是先遇到问题，再开展调查研究，最后提出决策方案，决策的时效性不强，容易受到时间因素的制约。

大数据时代，事物的发展瞬息万变，企业决策的时效性被摆在空前重要的位置，事后决策已难以适应时代的发展要求。企业渴望实现“决策前移”，对事态的发展走势能够提前预判、预先分析。

全球复杂网络权威巴拉巴西在《爆发》一书中提出观点，认为人类93%的行为是可以预测的，人类的日常行为看似随机、偶然，却很容易被预测。大数据技术为企业实现“事先决策”提供了坚实基础。企业如果能够提前建设各类技术库、模型库、主题库、知识库、场景库，将市场发展状况、客户需求、竞争对手等信息数字化、模型化、公式化，就可使事情的发展走向有迹可循，从而实现对事态的预判。

5. 决策环境。大数据时代，企业面对的决策环境发生巨大变化。

（1）数据存储量级明显提升，企业亟待加大技术研发、设备采购等支出。当前，很多大型企业集团的数据存储量已经达到PB级别，并且每年还在以几百TB的速度增长。相比以往，企业需要处理的决策数据量大幅上升。因此，企业需要在信息技术研发、信息基础设施更新等方面加大投入才能跟上时代的发展要求。

（2）新技术迭次出现，企业获取数据的全面性、及时性以及数据分析的广度、深度都大大增强。数据的处理和分析是企业决策的核心部分。传统的数据处理及分析技术不能完整、全面地对数据进行发掘和利用，使得企业决策的有效性不高。近年来，随着大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能、机器学习等先进技术的陆续出现并投入商业化应用，企业获取数据的完整性、及时性得以极大提高。通过整合多个渠道、多种来源的数据，企业决策的广度、深度也得以显著增强。通过数据分析，企业可以优化内部的运营流程，降低成本，提高效率。此外，企业还可以了解客户的消费行为，进行精准营销，提高产品的市场占有率。

（3）决策支持系统发生转型和升级，以积极应对大数据环境下的企业决策新要求。传统的决策支持系统存在一些固有缺陷，例如，其应用范围有限，只限于少量人群使用，无法适应大数据环境下全员参与决策的需要；系统的开放性不足，不支持集成来自其他渠道的数据信息；无法整合分布于其他地方的专家系统、管理系统等资源，而上述系统资源也是决策支持系统的重要组成部分等。

大数据时代，决策支持系统亟需变革和升级：一是建立开放的大群体决策体系结构和协同工作模型，加强群体成员之间的信息沟通和共享；二是构建基于服务的、集成智能分析、快速决策分析和具备自主决策功能的大数据决策支持系统接口，有效整合外部数据信息。三是建设具有管理、辅助决策和预测功能的管理信息系统，形成集数据和信息汇集、过程管控、预警研判、指挥协调等功能于一体的企业决策指挥平台。

三、 企业的应对之策

1. 培育“用数据决策”的企业文化。当前，企业中利用数据支撑业务开展的行为已经非常普遍，但“用数据决策”的理念和意识还远未普及。

（1）转变决策思维模式。首先，形成凡是遇到重大的决策问题首先进行数据收集、分析，再进行决策的企业文化。其次，转变数据分析理念。立足全量数据开展数据分析，而不再仅仅是少量的样本数据；接受数据的混杂性，适度容忍数据精确度的下降；关注事物之间的相关联系，而不再過度执着于探究其因果关系。

（2）培育求真文化。首先，求真文化要求员工必须实事求是。“用数据决策”所基于的“数据”必须是真实数据，只有如此，企业得出的决策结论才能牢固、可靠，否则只会隐患重重，甚至南辕北辙。其次，求真文化要求员工敢于向领导提出不同意见。今后，普通员工利用大数据分析的结果推翻企业高层领导直觉判断的现象会越来越多。

（3）构建平等、参与、开放、共赢的企业文化。首先，在企业内部培育平等、参与型的企业文化，鼓励员工积极参与企业决策过程，为企业发展献计献策。其次，在与外部企业的合作过程中坚持开放、共赢的发展理念。加强数据资源的内外部整合，积极通过项目合作、培训、讲座等方式引入社会“外脑”参与企业决策，避免故步自封、闭门造车。

2. 将数据看作企业的核心资源，加强数据管理，不断提升数据质量。大数据时代，数据已经成为企业最具价值的资产之一。马云曾说：这个时代的核心资源已经不是石油，而是数据。对企业而言，再怎么强调数据的重要性也不为过。

数据质量是数据价值的根基，企业的数据质量与业务绩效之间存在直接关系。用数据决策，数据的质量必须安全、可靠。如果数据质量得不到保证，即便数据分析的算法再优良、模型再合理、工具再先进，企业也只会得出错误的决策结论。因此，企业需要加强数据管理，建立有效的数据质量管理体系，推动数据质量持续改进、不断提升。

3. 加强大数据相关技术和工具的研发。传统的数据处理方法主要适用于结构化数据的处理，但企业面对的数据85%都是非结构化数据或者半结构化数据。企业需要有效收集、处理、分析这些数据的能力，加强技术和工具开发，最大化发挥数据的价值。

传统的决策系统仅对少数人开放，内部高度集成化且排斥其他系统的数据信息。大数据时代，企业应该构建以云计算为核心的智能决策支持系统，增强决策支持系统的开放性、包容度，使企业的管理者、高级专家、普通员工、专业技术人员都可以参与到企业的决策过程中。

4. 在大数据研究及应用过程中坚持“双轮驱动”。大数据相关的技术开发及应用是一个开放、开源的过程，无法单凭一个国家、一个企业来独自完成。

在欧美等发达国家，大数据核心技术（包括分布式存储、云端分布式及网格计算、Hadoop、Spark等）作为一定意义上的公共产品，其开发、维护及代码完善等环节都采用了开源模式，依赖全球开发者的共同努力，是全球力量合作的结晶。即使对单个企业而言，国外大数据领先的企业都非常重视打造开放、共赢的生态系统，吸引全球人才为己所用，共同进行技术研发。

对企业来说，不能只在封闭的小环境中开展大数据研究与应用，而应该加强“走出去”与“引进来”，实现“双轮驱动”。“走出去”：一是更加积极主动地进行基层调研，了解基层一线的实际技术需求和应用需求，以解决实际问题为出发点开展大数据技术的研发及应用，更有针对性，不盲目追求高、大、全；二是鼓励企业的研究人员更多地走向社会，积极参与国内外大数据相关的学术会议、高峰论坛等，扩大企业的声音和影响力。“引进来”：一是加强企业与外部单位的全方位合作，与国内从事大数据开发及应用的顶尖团队建立制度化、定期化的合作机制；二是请权威人士（业内有广泛影响力的学者、技术人员等）到企业开展大数据相关培训；三是对国内外已有的成熟、通用的大数据技术、工具、模型、方法，大胆引进，减少重复研发，实现企业的“弯道超车”。

四、 结论

大数据时代的到来对企业决策产生了重要影响。企业在决策依据、决策主体、决策权配置、决策过程、决策环境等方面都发生巨大变化：（1）决策依据。大数据时代，决策者从主要依靠经验决策转向同时依靠经验决策和数据决策，决策者本身的经验、直觉和数据、模型相互补充，共同成为企业决策的重要依据；（2）决策主体。企业的决策主体不再局限于高层管理者，而是进一步扩大到普通员工和专业技术人员，呈现出全员参与特征；（3）决策权配置。大数据时代，企业外部环境的复杂多变、决策知识在企业内部的广泛分布、决策时效性要求的提高、企业由“金字塔式”管理组织结构向扁平化组织结构转变等因素，都导致企业内部的决策权配置日趋分散，并使得分散决策成为企业决策的主要形式；（4）决策过程。企业从“被动式”的事后决策逐渐转向“预判式”的事前决策，决策前置成为现实；（5）决策环境。企业处理数据的量级明显提升，获取数据的全面性、及时性以及数据分析的深度、广度都大幅度增强。企业的决策支持系统也转型升级，更加开放、综合，以适应大数据环境的需要。

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[5] 何军.大数据对企业管理决策影响分析[J].科技进步与对策，2014，31（4）：65-68.

作者简介：赵文丛（1987-），男，汉族，吉林省吉林市人，中国人民大学经济学院博士生，研究方向为资本市场、国际金融等；陈光（1983-），男，汉族，河北省石家庄市人，国网能源研究院有限公司中级研究员，研究方向为管理决策、品牌管理、城市能源等；于灏（1988-），女，汉族，河北省雄安新区人，国网能源研究院有限公司中级研究员，研究方向为品牌管理、城市能源等。

收稿日期：2018-06-17。