大数据时代组织管理信息化架构的重构及其策略

廖方宇+丛培民+及俊川

[摘 要] 大数据时代随着云计算、移动互联网、物联网等新一代信息技术的发展而到来。当人们确信可以通过大数据的交换、整合和分析来发现新知识、把握新趋势、实现新管理、创造新价值的时候，在组织机构中建立起符合新一代信息技术发展趋势的新型信息化架构就变得十分必要。文章提出了DRP的概念和应用策略，就是在深入分析了传统信息化架构的应用局限之后，提出运用数据驱动的思想重构信息化架构使其适应组织内部和外部的互动关系，用新型信息化架构支撑组织运作，融入大数据时代，实现可持续发展。

[关键词] 信息化架构；大数据；组织管理；ERP；DRP

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 042

[中图分类号] F406.14 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0074- 04

0 引 言

在组织治理体系中，信息化架构支撑其战略布局和持续发展的作用越来越重要。当前，云计算、移动互联网等新一代信息技术的快速兴起，特别是大数据的形成和应用，已成为人们获取新认知、创造新价值、把握新趋势、驱动新发展的突破点。如何发挥大数据作用，拓展大数据运用空间，运用数据驱动的思想重构信息化架构使其适应组织内部和外部的互动关系以及建立在大数据基础上的组织战略规划，也成为人们不得不面对的问题。

1 信息化架构的起源和演进

1.1 专业计算机运用奠定了信息化模型的基础

20世纪70年代，在改革开放大潮的推动下，信息技术应用渗透到了国民经济领域。以政府部门等组织为代表运用大中型专业计算机进行各类数据统计工作开启了组织管理信息化的大门。一个典型应用是将标准化程度高、数据结构规范的财务报表运算汇总工作放到这类计算机上进行，运用这些专业计算机和专用数据处理软件高效率地完成了数据演算、分类汇总、报表打印等繁琐性工作。而后，随着生产报表、物料计划等数据处理软件的逐步应用，计算机助力提升组织工作效率的作用被人们逐步接受。

这一时期，组织内部尚未涉及到信息化架构，其信息化特征是依托在组织架构上形成的集中式信息化模型[1]。

1.2 个人计算机出现成就了信息化模型的实用

进入20世纪80年代，以IBM PC为代表的个人计算机面世。一系列能在PC上运行的信息处理软件、特别是数据库管理软件的出现，管理信息系统（MIS）的概念开始实用化。诸如，财务电算软件实现了会计记账、财务报表、工资核算与发放等业务工作的信息化；综合统计软件率先采用了统一的数据结构，实现了使用标准化软件统一加工數据，运用可移动存储介质（软盘）上报采集和校验好的数据，把分散的数据读取到信息中心的数据库中进行运算处理，效率之高大大彰显了信息化的优势。

这一时期，信息化模型的特征是各类MIS系统的独立运行，各自与对应领域的业务活动结合在一起，使信息化模型得到了快速运用。各类组织在其内部设立的“信息中心”，成为了组织管理信息化的标志。

1.3 互联网技术兴起推动了信息化模型的演进

自90年代以来，互联网技术相继实用，单台计算机上信息系统的联机数据交换障碍得以解决，应用效率明显增强。随着MRP、SCM、CRM等作用愈来愈突显，整合这些信息系统实现一体化应用成为必然。ERP（企业资源规划）就是这种实践的典型代表。ERP为组织提供了先进的信息化治理平台，起到了规范基础管理、整合信息系统、分享数据资源、提高运作效率的作用。

这一时期，组织管理信息化模型从提供数据处理、汇总、统计逐渐演变为实现组织治理和流程优化提供保障，形成了信息化架构的雏形，表现出一体化应用的信息化特征，成为了组织治理体系中有机融合不可或缺的部分。

1.4 ERP应用促进了信息化架构的形成

ERP的应用依赖于组织治理体系与信息化架构的吻合。同时，完备的信息化架构也促成组织对ERP的完美运用。为了应用ERP，组织需要依照信息化架构梳理其业务逻辑满足ERP最佳实践模型；治理体系需要与信息化架构相适应，还需要有应用ERP的保障机制和标准化要求等。

ERP的特点是高度集成的流程信息、充分合理的治理结构和灵活方便的映射机制。因此，ERP的信息化架构也是组织的管理战略表达和业务流程表达[2]，如图1所示。

图1中，Intranet部分包含了ERP标准业务流程。企业活动中的采购、生产、销售以及所关联的会计、物料、雇员等形成了一个信息化模型，与企业治理体系相吻合。Internet部分包含了ERP扩展业务所需信息。通过采购渠道关联供应商，通过销售渠道关联顾客，从而形成完整的物流、资金流和信息流。在ERP模型中，关注点是企业自身业务流程优化和再造、成本优化和最小化，所以，更为强调的是物流和信息流的有序、资金流的安全。

从ERP模型看，组织内部物流、信息流和资金流得到了有效管控，但对组织外部变化的动态响应不够。ERP的应用主要是在致力于解决内部业务链条数据的结点化、精细化和实时性以及对这些数据的长期规范性积累和利用。显然，一个组织能够保持竞争力和持续发展态势，信息化架构就不仅仅是解决组织内部各业务部门的需求，更为重要的是能够有效汇聚组织发展的整个价值链体系中包括顾客需求、合作厂商乃至竞争对手、社会经济发展趋势等信息。这些在ERP模型表达中是不充分的。

2 大数据环境中的组织管理信息化架构

2.1 大数据的产生对组织管理模式形成挑战

大数据的运用正在驱使我们改变组织治理的思维模式。其一，我们要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的样本数据；其二，人们乐于接受数据关系的复杂性和数据结构的多样性，而不再单纯追求数据的精确性；其三，人们的思维发生转变，在不放弃对因果关系的渴求，更加关注相关关系。

以往的组织治理，是从特定的实践管理问题出发，结合管理经验和专家智慧，在定性与定量分析相结合的基础上探索问题的解决途径[3]，也就是凝练管理路径的最佳实践，形成新的管理模式。而大数据环境下的组织治理，把大数据作为组织治理的核心要素来看待。组织治理的因素逐渐从问题驱动向数据驱动演进，不仅要结合管理经验和专家智慧，更要以组织生态内外的大数据为要素，采用数据挖掘与深度分析方法获得管理路径的最佳路线，实现管理创新。

大数据环境下，数据正在成为组织的战略资产。通过收集、分析大量內部和外部数据，通过人工智能等分析技术，深度挖掘并进行模型化的数据分析，从而制定更加行之有效的战略。大数据所具有的在区域间、行业间和部门间的穿透性，正在颠覆传统的、线性的、自上而下的精英决策模型，正在形成非线性的、面向不确定性的、自下而上的决策基础。可以说，组织治理正在从“业务驱动”转向“数据驱动”。

2.2 数据驱动信息化架构重构成为可能

ERP中的业务流程化，强调对业务数据的精细化处理。即对业务本身所涉数据是按照业务节点的执行进程逐步积累的，是以业务流带动数据流。鉴于业务处理的排他性和安全性，传统的信息系统都是自我封闭的，没有或很难与外部业务交流，也不关注外部数据的应用。当大数据的应用价值被认知后，数据驱动开始在新兴业务活动中发挥作用，也就形成了对传统信息系统走融合发展、开放之路的压力。传统信息系统欲被大数据改造，势必要拓展业务环境的数据流，只有数据足够充分才能使数据驱动发挥作用。

与业务环境相关的数据流汇聚渠道，除自身业务流程之外，则需要依托数据治理体系，充分考虑全局业务流程中与业务节点相关的同类业务数据流的汇聚。物联网技术的应用，使业务节点相关数据的自动化捕捉成为可能，如业务触发时间、事件状态、位置、图像、干系者信息等，都是控制业务流程十分有用的数据流。这样，数据驱动就有了抓手。可以设想，如果组织中每项业务及其节点都有相应的数据集合，那么这些集合将能够支撑组织主要的管理工作，数据驱动就能够实现，数据驱动信息化架构的重构也就成为可能。而以人工智能为代表的大数据分析技术又能使业务流程变得智能化。以客户管理事务为例，收集分析用户行为数据，可以确定用户行为习惯和喜好，实现产品优化；通过收集分析用户消费数据和用户地理位置数据，可以记录用户信用、设计促销方案、进行用户画像，做到精准营销；通过收集分析用户社交等UGC数据，可以分析市场趋势、产品受欢迎程度，做到及时反馈[4]。

正是以物联网、人工智能等技术的应用，促使我们在解决ERP模型中难于解决的外部数据获取、内外部数据融合分析、组织内各部门的动态适应和流程自动再造成为可能。以“数据驱动”代替“业务驱动”，从而实现组织的管理精细化、组织战略的精准性就变得愈来愈现实。

2.3 大数据环境中组织管理信息化架构的模型表达

不断丰富的数据及其处理和分析技术的进步，给运用数据驱动带来了机遇，用数据思维解决组织管理和发展问题成为了可能和必然。基于数据驱动的思路，提出组织管理信息化架构的模型表达：DRP，即数据资源规划，如图2所示。

图2中，以ERP模型为代表的信息化架构在大数据环境中发生了颠覆性变革，构成以数据中心为核心的DRP模型。首先，将ERP隐藏在业务流程背后的数据变成以完整的数据架构体现在信息化模型中，让业务流程中各节点的数据资源都沉淀到数据中心。第二，打破ERP业务流中Intranet和Intranet的边界，形成无边界数据流。第三，沉淀在数据中心的业务数据经分类加工和逻辑化处理后形成业务引擎，驱动业务流程。第四，各业务节点中相关的物流、资金流不再是单纯的业务交换，而是线上线下（O2O）结合，物流有信息的跟踪，资金流有信息的接口，供应商、顾客不再游离在业务流之外。

DRP对ERP的改变是革命性的。与ERP所形成的信息化架构相比，内部数据双向流动并智能可控，外部数据实时获取并快速反馈，基于数据基础的人工智能分析获得数据驱动引擎成为这个信息化架构的关键。DRP所形成的信息化架构更加清晰地表达了组织中业务架构、应用架构、数据架构、技术架构以及安全架构的逻辑关系和相互作用。而DRP的核心思想是将数据架构明确体现出来以适应数据挖掘、驱动业务和关联共享。

2.4 数据驱动组织管理信息化架构重构的关键因素

第一，数据获取：DRP强调的是数据资源规划，是以组织自身及以利益相关的内外部数据资源为基本点，形成大数据集合。这就拓展了资源规划的空间，体现了组织与各利益相关方的诉求；同时，也要求组织机构有良好的数据应用机制，形成全局化数据模型。

第二，数据治理：在DRP模型下，贯穿全局业务流程的数据治理对数据架构的形成和数据利用起着举足轻重的作用。可以说，数据治理是在大数据环境下构建数据模型、实现数据价值的必要条件。通过数据治理，加强数据所有权和使用权的定位，切实保障每一项数据产生的唯一性和数据使用的共享性，凝练真实有用的源数据，根据特征进行分类管理，使数据获取、处理和使用有序进行。通过数据分类，保障数据的有效性、一致性、高质量、安全性、可访问性和可审计性。通过数据治理，要能够将静态数据变为动态数据，并使数据资源与业务处理系统充分解耦，避免在业务处理系统中固化业务流程。同时，加大建立元数据体系的力度，在记录数据基本属性的同时，强化对数据操作者、操作状态和时态的记载，给数据建立标签，真正让数据活起来，为实现数据驱动和业务流程的智能重构打好基础。

第三，场景化：一个完整的业务流程需要有充分的数据资源相匹配。业务流程中各业务节点所对应的应用场景是不同的，这就给数据驱动创造了切入点。通过对应用场景产生和使用数据的分析，使我们不难得出这个应用场景对数据依赖的前因后果，使数据驱动成为可能。

3 实现组织管理信息化架构重构的策略

3.1 数据治理的全局化

传统管理的最佳实践，是以满足各级管理需求为着力点的。大数据环境下，就需要我们借助大数据重组数据架构，充分发挥DRP的作用。在内涵方面，将管理向下游辐射，把服务送到一线工作者身边，让信息化给他们的工作带来便利，同时，将管理向上游渗透，将决策参考信息送到各级领导者面前，形成“服务→管理→决策”的业务架构；在外延方面，吸取尽可能充分的数据资源为组织管理服务。这就需要我们有创新思路，站在使用者的位置上，解决一线工作者需要什么数据、各级领导者需要什么數据、业务相关者需要什么数据，我们现在所拥有的数据够不够、质量好不好、指标全不全、分类是否合理、相关性是否疏密、远近度是否适合、逻辑关系是否清晰、时间维度是否明确、指数化数据是否完善等等。将这些问题贯穿到服务、管理、决策所依数据的全过程体现，才能为数据驱动奠定基础。

通过数据治理，要能够将静态数据变为动态数据，并使数据资源与业务处理系统充分解耦，避免在业务处理系统中固化业务流程。同时，加大建立元数据目录体系的力度，在记录数据基本属性的同时，强化对数据操作者、操作操作状态和时态的记载，给数据建立标签，真正让数据活起来，为实现数据驱动打好基础。

3.2 业务流程的最短路径化

在企业管理中，最佳实践往往是以企业为单元凝练的管理业务流程，自顶向下逐级满足管理需求。从处理统计数据到管理业务节点数据、从管理信息系统到企业资源规划，业务流程被结点化，管理越来越精细化，最佳实践就是这样一步步形成的。

这一应用环境在社会化大数据的包围下显得越来越不适应。传统的业务流程僵化而死板，以企业为单元的管理业务流程越来越冗长，嵌套关系越来越复杂，无论是进销存管理还是人财物管理，几乎所有的业务节点都有相当多的关联性，牵一发而动全身，一旦业务发生变革，这种最佳实践就无法实现立即转身，再有用的大数据也无法在这一环境中发挥作用。

如何将复杂的业务逻辑解耦，将冗长的业务流程简化，应该是业务驱动向数据驱动演进的基本要素。简化业务流程的一个有效办法是让管理单元最小化。就企业管理而言，可以将管理单元与成本核算单元绑定，以最小的成本核算单元为基本的管理单元，使在此单元内的业务流程最简化，则对解耦业务逻辑、管理业务数据、形成业务流程的最短路径、实现服务的便利化以及充分融合大数据资源优势就显得十分简单。有了最小管理单元的精细化，坐实管理基础，就可以自底向上形成“服务-管理-决策”的数据生态环境。

3.3 数据资源转变为数据资产

一方面，通过云平台实现数据集中，形成企业数据资产。也就是说，分散在各个业务系统中的数据不能互联互通，就影响对数据的统一管理与价值挖掘。只有把企业的信息化架构构建到云平台上，才能促使数据集中与统一管理，从而对数据资源的价值进行挖掘，使企业数据资产化。国内已有若干企业实现了数据集中，还有的企业，正在尝试业务集中[5]。这些企业，将是大数据应用的受益者。

另一方面，深度挖掘大数据价值，推动企业智慧运营。之前，企业对数据的关注主要是存储和传输，通常被利用的数据仅仅是很小一部分，作为企业战略资源的数据还远远未被挖掘。因此，企业经营者需要重视对大数据价值的深入分析与挖掘，推动企业经营机制从业务驱动向数据驱动转变。可以说，数据将成为企业利润之源，掌握了数据也就掌握了竞争力。真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强有力的竞争优势，从而成为行业领导者[6]。

3.4 数据开放和实现共享

如果信息隔绝，就无法实现大数据带来的洞见，让你有更好的交易和交易决策。因此要分享、开放、透明。这是核心要义，这样才能实现成功[7]。在国务院发布的《“十三五”国家信息化规划》中，也将数据资源开放共享作为一项行动计划列入优先实施的范畴。在这一行动计划中要求构建全国信息资源共享体系。制定政府数据资源共享管理办法，梳理制定政府数据资源共享目录体系，构建政府数据统一共享交换平台，推动信息资源跨部门跨层级互通和协同共享，打通信息壁垒。因此，在大数据应用中，特别需要结合数据治理有序梳理好数据，建立数据资源开放目录体系，使共享数据在各项业务之间统一管理、分类使用。

4 结 语

互联网已经并且还将剧烈地改变着社会的方方面面。大数据时代的到来，会带来怎样的变化，人们将拭目以待。当确信数据作为人类的资产，会促进人们在发现新知识、把握新趋势、创造新价值上取得更大的成就，那么任何一个组织建立符合新一代信息技术发展趋势的数据驱动型信息化架构就变得十分必要。DRP的提出，就是期望组织能够适应时代发展，使内部和外部数据成为组织核心竞争力提升的强劲推动力。

主要参考文献

[1]张玉峰，徐敏刚，陈观发.企业信息化模型研究[J].中国软科学，1999（12）.

[2]陈伯成，叶佳雄，孙静，等.ERP软件简化的流程集成模型[J].清华大学学报：自然科学版，2003，43（6）.

[3]于义勇，段云龙.大数据时代下企业管理模式创新研究[J].技术与创新管理，2016，37（3）.

[4]杜占河，原欣伟.企业信息资源管理与大数据的融合与变革[J].情报科学，2017，35（3）.

[5]吴正宏.石油石化绿色数据中心的应用与发展[EB/OL].http：//www.doit.com.cn/article/2013-09-06/ 144161.shtml.

[6]苏萌.2013达沃斯论坛：大数据概念是否被过度炒作[EB/OL].http：//www.ftchinese.com/story/ 001052491，2013-09-12.

[7]国务院.“十三五”国家信息化规划[Z].2016.