基于大数据的组织敏捷性提升机理研究

刘建基　李　倩

(辽宁大学 商学院，辽宁 沈阳 110036)



基于大数据的组织敏捷性提升机理研究

刘建基李倩

(辽宁大学 商学院，辽宁 沈阳 110036)

摘要：大数据时代，动态复杂的外部环境对企业提升组织敏捷性提出了迫切要求。随着大数据资源及技术的应用日益成熟，大数据对企业组织快速适应外部环境起着潜移默化的影响。大数据和组织敏捷性理论都是当前学者们研究和关注的重点。因此，通过大数据及组织敏捷性理论，从客户敏捷性、合作伙伴敏捷性和运营敏捷性三个维度探究了大数据对企业组织敏捷性的作用机理，深入分析和挖掘大数据对企业组织敏捷性的潜在影响。通过研究发现，大数据能够提升企业环境感知能力、促进企业合作敏捷性和提升企业运营效率等。提出了大数据时代企业组织敏捷性的提升思路，以期为企业快速适应外部环境变化提供借鉴。

关键词：大数据；组织敏捷性；外部环境

当前商业竞争环境呈现变化速度快、参与对象繁杂、难以预测的特点，这对企业提升组织敏捷性以参与市场竞争提出了空前的挑战。随着大数据时代的到来，企业正逐步尝试应用大数据以增强快速适应外部环境变化的能力。然而，当前学术界针对大数据对组织敏捷性影响的系统研究还十分匮乏。本文基于动态复杂环境假设前提下探究大数据对企业组织敏捷性的影响机理，以期为企业利用大数据提升组织快速适应外部动态复杂环境的能力提供一定的参考和借鉴。

一、组织敏捷性理论

组织敏捷性理论一直是学术界关注和研究的热点。Goldman(1995)指出组织敏捷性是指企业在无法预测的、不断变化的环境中迅速发展，能够对环境变化做出快速反应的能力[1]，即强调组织敏捷性反应的是组织对动态复杂的外部环境的适应性及组织自我演变能力或进化能力。Sambamurthy等(2003)基于动态能力视角认为组织敏捷性由客户敏捷性、合作伙伴敏捷性和运营敏捷性构成[1]。其中，客户敏捷性即强调企业要时刻关注客户及潜在客户的行为轨迹、需求偏好、生活习惯等变化以及时为企业顾客提供相应的产品或服务的能力；合作伙伴敏捷性则是企业注重与其合作伙伴以战略联盟、供应链管理或虚拟企业等模式，采用单一或多种合作方式相结合的形式来发挥彼此资源优势或能力优势等，以提高市场竞争力和环境适应性的能力；运营敏捷性是指企业注重协调部门运作、调整组织结构和改造业务流程等以增强企业响应外部环境变化的能力。综上，组织敏捷性是企业协调客户及潜在消费群体、合作伙伴及企业内部等以实现快速应对复杂动态环境的能力。

二、大数据理论

Manyika等(2011)认为大数据是指其涉及的数据范围超出传统数据库软件工具所能捕捉、存储、管理和分析能力的数据集合[2]。大数据是继互联网、云计算、传感器等先进技术发展起来的时代产物，具备海量数据、类型复杂、实时性、价值密度低的特性。首先，大数据最显著的特点就是数据体量巨大。随着互联网、移动互联网、传感器等技术的突飞猛进，数据体量呈井喷趋势增长，传统工具已经无法实现对大数据的收集、存储和处理。其次，数据种类复杂：结构化、半结构化以及非结构化数据。第三，大数据实时更新，即基于智能终端能够实时获取、处理和分析无时无刻不在更新的数据。第四，价值密度低，大数据由于体量非常巨大，导致其价值密度很低，而在海量数据中所隐藏的价值潜力也非常大。

三、大数据对组织敏捷性的影响

互联网、物联网、云计算等新兴技术的日益成熟，为大数据的收集、存储、整理与应用等提供了技术支持。随着大数据时代的到来，战略思维也发生了本质变化，张建设(2012)认为决策主体正由企业管理层向社会普通大众转变，决策依据正由结构化数据向非结构化、半结构化及结构化数据整合的大数据转变[3]。大数据时代，管理层决策更加倾向于关注影响组织发展的大数据，而不再依赖于传统的小样本数据。即大数据对企业提升组织敏捷性以快速响应对外部环境变化有至关重要的影响。基于组织敏捷性三个构成维度，本文分别探究大数据对客户敏捷性、合作伙伴敏捷性及运营敏捷性的影响机理。

(一)大数据与客户敏捷性

首先，大数据提升企业环境洞察能力。环境洞察能力是指组织对外部市场环境动态变化的感知和把握程度，以市场为导向，挖掘潜在市场机会或把握产业发展机遇的能力。大数据为企业快速获取用户及潜在消费者行为数据奠定了基础。特别是随着互联网、传感器、智能设备等一系列智能化技术的发展与应用，用户行为轨迹网络化、数据化及可视化等成为现实，为企业动态把握消费者行为方式、需求偏好、心理特征等及其动态变化提供了强有力的数据支持和技术支持。市场以消费者为导向，消费者是整个市场的支付主体或对企业产品和服务具有最终决定权，即消费者需求的动态变化反映整个市场或产业的发展动向。企业能够通过大数据及时了解和把握消费群体的行为动向或行为规律，有利于企业挖掘潜在市场发展机遇，及时跟上市场的行动步伐。可见，大数据有助于企业提升环境洞察能力。

其次，大数据促进精准营销。大数据最重要的一个功能就是对消费者海量数据进行挖掘和分析，以对消费者需求进行动态预测。舍恩伯格和库克耶(2013)指出大数据时代更加关注事物间的内在联系，而忽视其因果关系[4]。企业利用大数据深入挖掘消费者行为(包括日常购物行为和非购物行为)，通过多维海量数据信息的重组和挖掘，探究事物间的内在关联性或规律性，从而实现基于数据智能化分析的消费者需求预测。例如亚马逊基于大数据的网络商品推荐，实现了基于消费者在网上浏览痕迹、购物行为(加入购物车、直接购买、支付方式等)及商品评价等数据资源的智能化分析，为每个消费者精准化地推荐个性化产品或服务，从而提升企业服务敏捷性。

再次，大数据提高企业创新能力。大数据时代背景下，管理决策趋向于社会化决策，特别是针对产品开发或服务创新，注重社会公众的参与、互动及信息反馈。随着社交媒体的日益流行，企业注重基于社交媒体(包括微博、社区及论坛等)与消费者进行新产品或服务的设计、开发、生产及试用等企业全生命周期价值创造过程进行沟通与交流，一改过去企业管理的封闭模式，从而引入社会公众的新思维和新观点，能有效提升企业产品和服务的创新能力。企业基于大数据技术针对社交媒体中消费群体提出的建议和反馈进行智能化分析，取精去粗，融入产品和服务的设计、研发及完善中，以便更好地满足消费者的需求偏好和把握市场的时代脉搏。

(二)大数据与合作伙伴敏捷性

一方面，大数据提高合作灵活性。大数据时代的商业竞争已不再是单个企业间的恶意竞争，而是基于企业联盟之间的动态合作竞争，例如阿里与苏宁PK京东与腾讯。大数据时代的企业联盟合作动态化是“没有永远的朋友，只有永远的利益”，即企业根据可持续发展需要动态调整企业的合作伙伴。传统固化的合作模式容易使企业产生路径依赖和受到合作伙伴的行为约束，从而导致企业生产运营缺乏灵活性。大数据时代，企业间的合作模式日益呈现网络化、平台化和动态化。基于大数据应用的网络化开放共享平台实现企业信息(包括信用等级、客户群、技术能力等)透明化，不再受时空的限制，使企业合作伙伴选择的信息不对称性显著降低，有助于减少企业更换合作伙伴的搜寻成本和转换成本，从而提升企业构建合作伙伴联盟的灵活性。

另一方面，大数据提升供应链敏捷性。大数据时代，基于利益的企业与其合作伙伴构建联盟或虚拟企业等合作模式，正由传统单纯依靠上下游客户订单模式向依靠智能化数据分析模式转变，能够有效避免“牛鞭效应”问题的产生。随着信息技术的飞速发展，消费者大数据变得易于获取，而且舍恩伯格和库克耶(2013)认为大数据的核心功能在于预测[4]，即根据消费者行为的大数据进行科学的数学运算，来动态预测其需求发生的可能性。随着企业合作虚拟化程度不断提高，开放性和共享性程度也不断增加，彼此之间的合作模式更多地体现为非线性的网络化模式，这就更加依赖于大数据的信息支持和技术支持。基于大数据模式的企业合作机制将提升企业与合作伙伴的协同性，从而形成一种合作共赢的商业生态链，例如基于大数据的菜鸟网络能够通过线上订单预测，帮助快递合作伙伴提前配置资源，根据物流节点数据及时反馈，有效提高合作伙伴间的协同性，实现供应链协同。

(三)大数据与运营敏捷性

企业在生产运营过程中每时每刻都会产生大量数据，这部分数据为企业实现业务流程优化或再造奠定了基础。随着智能设备、传感器等基础设施的普及和应用，企业能够准确、实时地获取内部运营数据(包括产品信息、人员行为、设备运行等)。大数据时代，企业基于云计算、物联网、移动互联等实现内部数据的智能化分析和仿真模拟，从而将企业内部非结构化的数据进一步转化为结构化数据和信息，为管理层进行业务流程再造或优化提供信息支持。此外，大数据驱动企业实现柔性化生产。在动态复杂的外部环境，消费者需求日益呈现个性化趋势，源于智能终端的消费者行为的大数据及其内在价值规律倒逼企业提升产品或服务流程的敏捷性能力，即企业为快速适应外部环境，基于大数据智能化分析，动态调整产品或服务流程，提升企业运营效率，从而为消费者快速提供产品或敏捷化服务。

四、结论与启示

大数据对企业组织敏捷性的提升有至关重要的作用，能够基于对社会群体行为数据挖掘提升企业环境洞察能力，基于对消费者行为的智能化分析实现精准营销，与消费者进行互动，提升创新能力；通过大数据能够有效提升企业选择合作伙伴的灵活性，打造敏捷供应链；此外，能够促进企业实现流程优化和再造，倒逼企业柔性化生产等。总之，企业基于大数据能提升组织敏捷性，从而不断促进组织自我演进以快速响应外部环境。

因此，企业应顺应大数据时代趋势，抓住大数据产业发展机遇，积极探索和应用大数据提升组织敏捷性。首先，在客户方面，要树立大数据思维，探索开放式管理模式，对客户行为数据进行广泛搜集、存储和智能化处理，深入挖掘和剖析客户的行为习惯、兴趣爱好及其动态变化，以提高企业外部市场环境的感知能力。其次，在合作伙伴方面，企业应根据自身实际情况，与大数据企业建立战略合作伙伴关系，提升企业大数据资源获取能力、技术分析与应用能力、创新思维能力等。最后，在运营方面，加强IT基础设施建设，将企业业务全生命周期智能联网，实现设备、产品、人员等以实时数据的形式传输到数据处理中心进行智能化分析，从而转化为有价值的信息，为企业进行流程优化或再造、产品和设备的质量监控以及组织绩效的管理等提供辅助决策的信息。

[参考文献]

[1]于锦华，霍春辉.国外组织敏捷性理论研究综述[J].经济管理，2009(5)：170-174.

(责任编辑：郭丽春陈鸿鹏)

[2]Manyika J，Chui M，Brown B，et al.Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity[J].2011.

[3]张建设.大数据:战略论的终结与社会化决策的兴起[J].企业管理，2012(10)：92-94.

[4](英)维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛译.杭州：浙江人民出版社，2013.

Abstract:The dynamic and complex external environment puts forward urgent requirements for enterprises to enhance organizational agility in the era of big data. As the application of big data resources and technology is becoming more and more mature, big data plays a subtle influence on the organization to quickly adapt to the external environment. Big data and organizational agility theory are the focus of the current research and attention. Therefore, through the big data and agile organizational agility theory, it explores the mechanism of big data on the organizational agility of enterprise, analyzes and excavates the potential impact of big data on the organizational agility from the three dimensions of customer agility, partner agility and operation agility. The study finds that big data can enhance corporate environmental awareness, promote enterprise cooperation agility and enhance the operational efficiency of enterprises. It puts forward the idea of improving the agility of enterprise organization in the era of big data, in order to provide reference for enterprises to adapt to the change of the external environment.

Key words:big data; organizational agility; external environment

中图分类号：F272.7

文献标识码：A

文章编号：2095-3283(2016)02-0108-03

[作者简介]刘建基(1989-)，男，汉族，山东莱芜人，博士研究生，研究方向：战略管理、创新管理；李倩(1989-)，女，汉族，山东莱芜人，博士研究生，研究方向：企业管理，创业管理。