大数据对企业战略决策的影响分析

何建华

摘 要 管理环境的日益复杂性迫使企业管理者要制定快速的、正确的战略决策。新兴的“大数据”的产生给企业战略决策提供了新的思路与方法。文章分析了大数据的概念内涵及其发展，并结合实例剖析了大数据如何提供企业战略决策的丰富数据源、大数据如何提高企业战略决策的质量，以及大数据对于提升战略决策者洞察力的支持作用，最后提出了大数据在其发展与应用过程中注意的一些问题并给出了相应建议。

关键词 大数据；企业；战略决策；影响

[中图分类号]F272.3 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2014）10-0013-05

一、引 言

中国正在加速融入经济全球化的进程，国际、国内市场环境日趋变幻莫测，需求不确定性大大增强，产品寿命周期缩短，企业之间的竞争进一步加剧。这种管理环境的变化迫使企业高层管理者要制定正确的战略决策，以应对当前商业环境的日益复杂性。战略决策是战略管理中极为重要的环节，它决定着企业的经营成败，关系到企业的生存和发展。在动态、不确定的环境下快速制定正确的战略决策，确保企业获取竞争优势，仅凭决策者的学识、经验、直觉、判断力、个人偏好等主观行为进行决策是远远不够的，还要依赖大量来自于企业外部的数据资源。数据是所有管理决策的基础，基于数据的决策分析能实现对客户的深入了解和企业竞争力的提升。正如杜拉克所言，当今世界已经进入全面知识管理时代，信息量的急剧增加，使得企业战略过程日益复杂，不确定性环境下的战略决策成为企业必须关注的问题。在此背景下，传统的战略决策依据的方法和手段，已不能完全适应当前知识经济时代的挑战和要求，而新兴的“大数据”（Big Data）的产生为企业战略决策提供了新的选择。

二、大数据的内涵与发展

大数据是一个比较抽象的概念，关于大数据的概念目前还尚无统一的定义。被誉为“大数据商业应用第一人”的舍恩伯格（Sch？觟nberger）指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘背后的关系，从而预测事件背后发生的概率[1]。我国知名信息管理专家涂子沛在其《大数据》一书中论述了摩尔定律、云计算、数据挖据、普适计算和社交媒体是如何共同作用促成大数据出现的，他认为，大数据中的“大”是虚指，指的是人类有能力发现数据中蕴藏的大价值[2]。大数据概念常常被等同于“海量数据”、“超大规模数据”术语进行表述，然而其内涵大大超出了传统的数据形态，也超出了现有技术手段的处理能力。著名研究机构高德纳咨询公司（Gartner）对大数据的定义为：大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[3]。全球著名管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）将大数据定义为“无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”[4]。百度百科对大数据的定义是：大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯[5]。在诸多大数据的定义中最具代表性的是3V定义：即大数据需满足三个特点：一是规模性（volume），即数据体量巨大；二是多样性（variety），即数据类型繁多，如文本、图片、音频、视频等；三是高速性（velocity），即更新、处理速度快。此外，国际数据公司（IDC）认为大数据还应具有价值性（value），即具有很高的商业价值。IBM 公司则认为大数据必须具有真实性（veracity）等。总之，对大数据概念的界定与认知，可以3V为基础，并可适当考虑4V或5V特性[6]。

“大数据”一词最早出现在20世纪80年代，当时美国著名的未来学家阿尔温·托夫勒曾预言：“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”[7]但随后的几十年里，并未形成具有影响力和代表意义的突出研究成果。近些年来，随着博客、微博、微信、社交网络、云计算以及物联网等技术的兴起，大量文本信息、图片、音频、视频等非结构化数据的出现，使得数据以前所未有的速度剧增，而且数据的内容及性质也发生了根本性的变化，这预示着大数据时代的来临[6]。咨询公司McKinsey是最早提出“大数据时代”到来的机构，它认为，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。2008年，《Nature》杂志出版了专刊《Big Data》，系统地介绍了大数据所蕴含的潜在价值与挑战[8]，自此，大数据正式登上科学研究的大舞台，并成为各个学科中的研究热点问题。2011年，《Science》杂志出版了专刊《Dealing with Data》[9]，强调了科学研究中大数据的重要性。同年，美国一些知名的数据管理领域的专家学者联合发布了白皮书《Challenges and Opportunities with Big Data》[10]，从学术视角介绍和分析了大数据的产生与大数据的处理流程，并提出了大数据所面临的诸多机会和挑战。2012年，对于大数据的关注更是与日俱增，3月份，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》（ Big Data Research and Development Initiative），宣布投资2亿美元正式启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据”上升为国家意志，视为“未来的新石油”，加速大数据在教育、科学、工程等领域的高速发展，并将与企业界紧密合作，以增强收集海量数据、分析提取有效信息和洞察力的能力，这是继1993年美国政府宣布 “信息高速公路计划”之后在信息科学领域的又一重大举措。2012年4月，美国、英国、德国、芬兰和澳大利亚研究者联合推出“世界大数据周”活动，意在促使政府制定战略性的大数据措施[11]。2012 年7 月，日本推出“新ICT 战略研究计划”，其中重点关注“大数据应用”领域[12]。在经济领域，2012年1月，达沃斯世界经济论坛将大数据作为会议主题之一，发布了“Big Data，Big Impact：New Possibilities for International Development”的主题报告，探索和研究如何让大数据释放潜能、跨越鸿沟，为低收入人群及国家的发展服务。2013年，“大数据”已成为热度最高的技术词汇，这一年大数据市场也实现了高速增长，越来越多的企业开始拥抱大数据解决方案，从中发掘大数据的商业价值。根据IDC最新发布的预测报告称，2017年大数据市场规模将达324亿美元，年复合增长率为27%[13]。2013年12月5日到6日，国内最具影响、规模最大的大数据领域盛会“中国大数据技术大会”（Big Data Technology Conference，BDTC）在北京召开，本次大会为政府部门与科技界、产业界密切合作提供了新的大数据交流平台，推动了我国大数据产学研的进一步发展。2014年3月6日，中国央视《新闻联播》“两会”报道中引用了百度新闻关于“政府工作报告”前十名的热搜词，用大数据清晰呈现出了民众对政府工作报告的关注点。“两会”已将大数据列入了我国国家战略。另外，在企业界，Google、Amazon、HP、IBM、Software、Wal-mart、百度和阿里巴巴等国内外企业正在积极抢占大数据技术市场，以发掘其中蕴藏的巨大商机。时至今日，大数据已成为政府部门、科技界和企业界关注的热点问题。endprint

三、大数据对企业战略决策的影响

决策理论学派认为，决策是管理的核心，它贯穿于管理的全过程。企业决策是企业为达到一定目的而进行的有意识、有选择的活动。在一定的人、财、物和时间因素的制约下，企业为了实现特定目标，可从多种可供选择的策略中作出决断，以求得最优或较好效果的过程就是决策过程。决策科学先驱西蒙（Simon）教授认为，决策问题的类型有结构化决策、非结构化决策和半结构决策。结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化，这类决策问题一般面向基层管理者。非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（见识、经验、判断力、心智模式等）对各阶段的决策效果有相当影响，往往是决策者根据掌握的情况和数据临时作出决定。半结构化决策问题介于上述两者之间。而战略决策问题大多是解决非结构化决策问题，主要面向高层管理者。

（一）大数据能提供企业战略决策的丰富数据源

企业战略管理层的决策内容是确定和调整企业目标以及制定关于获取、使用各种资源的政策等。这些非结构化决策问题不仅数量多，而且复杂程度高、难度大，直接影响到企业的兴衰成败，这就要求战略决策者必须拥有大量的来自于企业外部的数据资源。因此，在企业决策目标的制定过程中，决策者自始至终都需要进行数据、信息的收集工作。而“大数据”为战略决策者提供了海量和超大规模数据。传统的决策因为数据稀缺，依赖于决策者的经验，而大数据可以保证从问题出发而不用担心数据缺失或者数据获取困难。进入21世纪以来，随着互联网技术和通信技术的发展，一些传感设备、移动终端等接入到互联网络中，各种传感数据、物联数据、统计数据、交易数据从各行各业源源不断地快速生成[1]。网络中传输的各种图片、声音、文字以及这背后用户的习惯和轨迹形成了互联网上的海量数据资源，这为管理者进行决策分析和制定决策方案提供了丰富的数据来源。据统计，2013年，中国产生的数据总量超过0.8ZB①，2倍于2012年，相当于2009 年全球的数据总量，预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB[14]。IDC的研究表明，到2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB，是2009年全球存储量的40倍，而这其中，企业数据正在以55%的速度逐年增长。有数据显示，中文优秀搜索引擎百度2013年拥有数据量接近EB级别，阿里巴巴和腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上，另外，电信、交通、医疗、气象、公共安全等各个方面保存的数据量也都达到了数十或者上百PB级别。数据为王的大数据时代已经到来，企业的战略需求也发生了重大转变，关注的重点转向数据及基于数据的价值分析。如今，随着云计算、物联网迅速普及，各企业增强了对于数据资产保存和利用意识，以及通过物联网、大数据对产业进行变革的意愿，未来两到三年一定会有越来越多的行业、大企业步入到PB、百PB、甚至EB级别数据俱乐部[15]。2014年3月15日到来之际，百度大数据“网络消费安全图谱”首次亮相，这是继“百度迁徙”后，又一次大规模的大数据集成分析与利用，其数据来源总共调用高达400TB的网络真实检索数据，进行多维度挖掘和分析，以可视化大数据的形式直观展现网络消费十大陷阱行业及风险品类、地域指数，为消费者提供了切实的网络消费预警及风险参考，而这400TB海量的搜索数据相当于1亿2百万册图书，6个中国国家图书馆的藏书量[16]。在大数据时代，企业通过收集、分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息，通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。

（二）大数据能提高企业战略决策的质量

企业经营的成败首先取决于战略决策的正确与否，而决策的正确与否则取决于数据和信息的质量。正确的数据与信息能减少决策的很多不确定性因素。传统的决策依靠决策者个人经验、学识，心智模式，凭直觉判断。进入21世纪以来，企业管理的性质和外在环境都发生了巨大的变化，企业组织机构更加庞大，管理功能更加复杂。企业之间的联系越来越紧密，企业间的边界越加模糊，企业的人、财、物资源须在全球范围内重新组合和优化配置。另外，消费者需求个性化、差异化、异质化特征变化明显，影响决策的因素更加复杂和多样化。决策者经常需要根据多个影响因素和相互间的关系进行决策，其难度越来越大，单凭其洞察力、智慧、知识和经验等为基础的传统决策方法已远远不能满足日益复杂的管理决策的需要，这将导致战略定位不准，存在很大风险。因此，现实管理的实践要求决策要走向科学化，要将定性决策与定量决策相结合，而大数据技术的发展为它提供了实现的可能性。“大数据”可以认为是“分析”的另一种表述，它是寻求从数据中萃取知识，并将其转化为商业优势的智能化活动[4]，而不是仅停留在数据和信息的简单汇总层面。大数据时代的来临，企业界对数据的依赖性有增无减，以数据为基础的定量分析方法逐渐取代以经验、直觉等为基础的定性分析方法。“数据驱动决策”是大数据下决策的显著特点，研究表明，越是以数据驱动决策的企业，其财务和运营业绩越好。大数据改变了长期以来依靠经验、理论和思想的决策方式，直觉判断让位于精准的数据分析，让决策重心回到了所要解决的问题本身。

大数据不仅包括大规模的体量、多样化种类的数据集，还包括对这种数据集进行高速采集、处理与分析以提取价值的技术架构与技术过程，因此，基于大数据的分析需要多种技术的协同，如云计算、可视化、物联网、数据挖掘、Hadoop等技术进行处理。如在2012年5月18日，也是Facebook上市当天，社交媒体监测平台DataSift通过分析Twitter上的情感倾向，成功地预测了Facebook的股价波动，延迟情况只有几分钟到20多分钟[17]。再如eBay通过数据挖掘技术精确的计算出广告中的每一个关键字为公司带来的回报，通过对广告投放的优化，2007年以来eBay产品销售的广告费降低了90%。因此，大数据的真正优势是对海量数据的自动化的、智能化的收集、统计和分析，基于大数据的分析报告更加全局、客观和直观，大数据也正在成为一种新的调研方式，以辅助管理者进行企业战略决策。endprint

（三）大数据能提升战略决策者的洞察力

大数据时代，数据逐渐成为企业最重要的资产之一。企业决策越来越依赖于数据分析作出，而不凭借经验和直觉，企业亟须快速从积累的业务数据以及无处不在的网络信息中获得洞察市场和客户的能力。如著名电子商务公司亚马逊（Amazon）就是基于对大量的客户数据挖掘分析的基础上来制定营销策略的。当客户在亚马逊网上书店购买图书以后，其销售系统会自动记录下该客户购买和浏览过的书目。当该客户再次进入该书店、系统识别出他的身份后，就会查询该客户购买和浏览的记录、分析其经常购买的书的类别、推测该客户的图书喜好，最后在该客户打开的网页界面推荐目前该店可以满足客户喜好的图书。当客户购买行为发生后，该系统再次记录该客户的购买书的类别，以指导下次推荐书目，如此循环往复。这样，客户去亚马逊网上书店的次数越多，系统对该客户的了解也就越多，也就能更好地为该客户服务。再如，2010 年上半年，著名网络交易平台淘宝网（taobao）开始推出“数据魔方”服务，“数据魔方”是由淘宝平台的交易、用户、商品三大体系数据形成的，强调按照买家习惯去研究数据，并形成分析报告。从“数据魔方”服务页面上可以看到，淘宝网上亿用户产生的交易原始数据可以对某项产品的交易趋势、卖家和买家的信用情况、交易时段、重复购买率、关联销售、销售品类占比等具体交易数据进行统计分析，而淘宝卖家也开始通过数据魔方进行参考决策：对于中小卖家来说，可以用魔方来优化流量，对于高端卖家主要是研究数据来优化品牌定位，优化产品对买家的柔性化策略。据中国互联网络信息中心（CNNIC）最新统计称，截至2013年12月底，中国网民规模达6.18亿，其中，手机网民规模达5亿，占比提升至81%。越来越多的企业开通官方微博或在其网站第一时间发布产品信息、人事信息等主要信息，而普通用户则随时随地通过智能手机、电脑、照相机等终端进行网络购物、上传图片、音频、视频等，或是发表自己的见解、观点和态度。企业可以通过分析这些积累的超大规模数据，利用大数据技术精准地掌握每位消费者不同的兴趣、偏好，从而设计出高度精准、绩效可高度定量化的营销策略，并提供其个性化、差异化的产品或服务。这将极大地提高战略决策者对顾客的洞察力和对市场的快速反应能力。

四、总结与建议

基于上述分析，我们可以看出，大数据为企业战略决策提供了新的思路与途径，它不再是雾里看花，纸上谈兵。然而，大数据在发展与应用方面还应注意以下问题：一是企业现有的数据处理方法大多数适用于结构化数据处理，但企业现有数据中有85%以非结构化或半结构化的形式存在，大量的非结构化和半结构化数据的处理对企业本身技术方面是个巨大挑战，企业需要有效地搜集、处理和分析这些数据的能力，才能将这些数据“据为己有”，为“我”所用，因此，后期还需投入精力进行大数据技术的研发工作；二是大多数中小企业认为大数据是Amazon、Facebook、Google、Sofeware、百度、阿里巴巴、联想等大公司或是网络公司才关心的技术。对于大数据认识的不足，忽视或者反应迟钝的企业将会失去提高其竞争力的机会或是处于落后被动的地位，中小企业应该认识到大数据不只是巨头们的游戏，中小企业也应该抓住机遇，探索大数据应用新模式，创造新价值；三是大量决策活动的实践也表明，尽管定量的数学方法和智能化技术能够进行比人脑更高速的进行逻辑推理、分析、归纳、综合和论证，但是它决不能代替人的创造性思维。正如有些学者所言，决策者在决策时承受着更加复杂任务所带来的压力，单纯依靠决策者主观行为决策无法应对复杂的环境，但单纯依靠数据决策也会偏离实际[18]。因此，大数据下的决策应将基于数据的决策和基于经验与直觉的决策结合起来，以避免“唯数据论”；另外，企业的海量数据中包括有客户数据、内部数据、业务数据、经营状况数据及个人信息等，在网络化环境下，企业基于大数据的分析如何保证系统中数据不被窃取或破坏，消费者个人隐私、企业商业秘密等安全问题对于企业来说也是一道技术和管理难题，因其影响巨大，企业管理者必须寻求解决方案。

总之，大数据下的企业战略决策不仅是一门技术，更是一种全新的商业模式。当前，关于大数据的研究和应用才刚刚起步，大数据的充分利用还有很长的路要走。只有认识到大数据对企业战略决策的影响和重要性，并顺势而为，才能提高企业在大数据下的数据搜集、处理和利用能力，并挖掘大数据蕴含的知识与潜在商业价值，进而提升企业战略决策能力和组织绩效，在激烈的市场竞争环境中获得举足的进步和长远的发展。

[1] 迈尔·舍恩伯格.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[2] 涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林： 广西师范大学出版社，2012.

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[5] 大数据[EB/OL].[2014-3-12].http：//baike.baidu.com/link？url.

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[8] Nature.BigData[EB/OL].[2012-10-02].http：//www.nature.com/news/specials/bigdata/index.html.

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[14] 大数据史记2013：盘点中国2013行业数据量[EB/OL].http：//www.the big data.cn/YeJieDongTai/8431.html，2014-02-24.

[15] 拍砖闲话大数据——中国数据量有多大？[EB/OL].[2014-02-19].http：//www.chinacloud.cn/show.aspx？id=14620&cid=22.

[16] 百度400TB大数据揭秘网络消费十大陷阱行业[EB/OL].http：//tech.sina.com.cn/i/2014-03-15/16329244146.shtml.

[17] 吴金红，张飞，鞠秀芳.大数据： 企业竞争情报的机遇、挑战及对策研究[J].情报杂志，2013，32（1）：5-9.

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

An Analysis on the Influence of Big Data on Enterprise Strategic Decisions

He Jianhua1，2

（1. School of Economics and Management，Anhui Normal University，Wuhu 241003，China；

2. Management School，University of Science and Technology of China，Hefei 230026，China）

Abstract： Enterprise managers must formulate correct strategic decisions rapidly because of the increasing complexity of management environment. The article analyzed the concept connotation and the development of big data. Integrating real cases， the article also analyzed how big data provide rich data sources for enterprises'strategic decisions， and how it can improve the quality strategic decision making. It also demonstrated the support function of big data in upgrading strategic decision makers'insights. Finally，the article proposed some notable problems and relevant suggestions of big data during its developing process.

Key words： big data；enterprise；strategic decision；influence

（责任编辑：张丹郁）endprint