大数据驱动的企业信息化战略规划探讨

喻继军 叶小容 熊明华

【摘  要】在大数据背景下，随着云计算、移动互联网、物联网等新一代信息技术的发展，企业在信息化发展的过程中既面临着旧有系统的升级改造和维护成本不断升高的挑战，也面临着对新技术创新的迫切需要。如何在组织机构中建立符合新一代信息技术发展趋势的新型信息化框架已经成为企业管理决策中的重要问题。论文基于系统工程理论的思想，运用大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并支撑组织运作，从行业背景、IT战略目的、业务流程、企业资源配置以及技术方案5个维度提出基于大数据的企业信息化战略框架，为企业的信息化和智能化发展和战略转型提供新思路和方法参考。

【关键词】大数据；信息化框架；系统工程

【中图分类号】F270.7；N94                                                      【文献标志码】A                                                       【文章编号】1673-1069（2023）03-0049-03

1 引言

近年来，随着云计算、大数据、物联网等技术的迅猛发展，基于互联网的各种应用层出不穷而引发数据规模的爆炸式增长，为了应对这种增长，大数据科学应运而生，大数据科学给学术研究带来变革的同时，也给企业实践带来巨大的挑战[1-3]。如何实现大数据科学从理论到应用的成功落地，是现有企业信息化过程中的重要研究课题。现有的大数据研究在业界主要集中于技术平台工具的应用或分析[4]；在学术领域则多着重于数据挖掘和机器学习算法的设计研究，而较少从管理角度出发研究企业在大数据环境下的信息化建设，尤其是系统化的基于大数据的信息化战略指导框架。基于此，本文在系统工程理论的指导下，结合信息化建设和数据科学理论，提出基于大数据的企业信息化战略框架，并以深圳某公司的大数据系统建设为例进行实证研究，以期为企业提供参考。

2 相关研究评述

从20世纪60年代开始，信息技术在企业中的应用日渐广泛和深入，国内外的专家学者对企业信息化战略规划进行了探索，提出了许多著名的规划方法。IBM通过对信息系统开发实践的总结，侧重信息技术管理，提出了进行信息系统开发的著名方法即企业系统规划法（business-systems-planning， BSP）[5]；Nolan首先考虑了信息系统规划与企业战略规划的相结合的问题；SILK将众多不同的企业信息化规划方法与企业战略进行联系进行了细致的研究，提出从数据处理、管理信息系统、战略信息系统、全球网络系统等4阶段划分方法；潘自强等学者对信息系统规划方法及组合策略也进行了比较细致的理论研究，从技术层面提出了按集成过程将已有方法分为Bottom-Up、Top-Down、Inside-Out、Middle-Out等四大类型；后续张玉林等学者又从面向管理应用的角度出发，将已有的这些战略规划方法划分为面向低层数据的规划方法等4种管理方法；国内学者提出基于SOA架构与云计算相融合的企业信息化规划框架。

近年来，大数据正在改变着人们的工作、生活与思维模式，也对文化、技术和学术研究产生深远影响。正如麦肯锡研究所预测的那样：“大数据将成为全世界下一个创新、竞争和生产率提高的前沿。”维克托在大数据旗舰作《大数据时代》中强调：“大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构以及政府与公民关系的方法。”目前，大数据已受到各学科领域的高度关注，成为包括计算机科学和统计学在内的多个学科领域的新研究方向，表现出不同专业领域中的数据研究相互高度融合的趋势，进而独立出一门新兴学科——数据科学，一门专门用来分析大数据的科学。数据科学通过数据获取、管理、处理并整理成为人类所能解读的资讯，通过商务智能及其分析为企业家和研究人员的信息决策和商业管理问题提供强有力支持，并促进产业向人工智能发展。数据科学是一门实践的科学，伴随着数据科学在实际应用中进入生产高地发展期，企业信息化战略是将数据科学从理论转换为生产力最直接的方式，也是企业进行信息化与工业化和智能化的必經途径。因此，如何进行基于大数据的企业信息化战略规划正成为一个迫切需要解决的问题。

传统的信息化战略规划方法主要以企业内部流程为导向，更多着力于静态分析，难以提供基于大数据的决策支持和架构设计，达不到帮助企业增强竞争优势和对环境适应性的战略支持目的。因此，有必要在这些方法的基础上结合大数据等理论和方法，探索新的企业信息化规划分析方法，本文结合数据科学理论和信息化提出基于大数据的企业信息化战略框架。

3 大数据背景下的信息化战略框架

本文在以往信息化框架研究的基础上，从大数据的角度出发，从行业背景、IT战略目的、业务流程、企业资源配置以及技术方案5个维度提出基于大数据的企业信息化战略框架，如图1所示，下面对其5个核心要素进行详细论述。

第一，需要深入研究企业所处的行业背景。在大数据环境下，企业所处的行业背景对企业信息化战略实施主要有两方面因素的影响。一方面，行业背景决定企业核心能力受外部环境影响的程度。当前社会信息瞬息万变，外部环境的信息产生与传播的“蝴蝶效应”在后互联网时代被放大，技术进步又日新月异，这要求企业主体在信息化战略规划中具有站得高、立得准、变得快、用得上的战略思想。另一方面，企业所处的行业背景影响着企业数据的来源途径，数据来源主要包括内部和外部，内部数据包括传统自动化机器与信息化系统产生的信息和数据；外部数据主要包括互联网市场、客户、政府、供应链等外部环境产生的信息和数据。基于大数据的信息化战略需要将内部数据、外部数据及人有机结合在一起，形成企业与外部环境的战略数据共享，建立以数据为中心的整体解决方案。

第二，需要明确IT战略目标。大数据在带来巨大的技术创新与商业机遇的同时，也给信息化建设带来了更大的复杂性和不确定性。企业在信息化规划过程中，不仅有面对新技术的迫切需要，也有对企业历史系统的维护与利用的现实需求。因此，企业在进行大数据信息化战略规划时，需要目标明确，以需求为导向，根据企业现有的自身资源基础制定大数据蓝图，包含大数据愿景、范围和目的及实施路径。从确定大数据适用的关键业务挑战、降低实施大数据信息化过程中的风险、理解实现该战略目标所需的资源和现有约束的角度出发，建立实际需求与IT战略规划之间的协调统一，定义企业基于大数据信息化的系统范围和战略目标。

第三，需要建立基于大数据的业务流程。企业内部的业务流程是企业运行的脉络，在大数据环境下，数据是企业最核心的资产，而支撑业务发展和产生数据的业务流程则是企业的生命线。因此，在进行信息化规划时，需加强流程的顶层设计，深刻理解数据驱动方法。在流程优化和改造过程中，大数据的重要意义更在于以数据开放、数据共享和数据决策的大数据思维重塑企业流程，实现数据驱动与人类直觉的相互补充，促使资源、机器与人的协同运作，从而通过大数据信息化建设革新服务流程，整合服务内容，为企业实现智能化发展奠定基础。

第四，需要设计基于大数据思维的建设方案。深刻理解企业行业背景、确定信息化战略目标、梳理企业业务流程之后，基于大数据的信息化战略在技术层面上还需要明确其过程是一项系统工程，系统工程的思想要求项目遵循人理、事理、物理的规则和逻辑。这要求实施信息化过程中需要采取基于大数据思维的项目管理知识，选择计算机科学领域合适的软件工程方法，并根据所在行业的领域知识建立大数据的统一标准、采集方法、使用方式、评价体系等。同时，配置高效的软、硬件环境，选择和培养具有扎实理论基础、丰富的企管经验、前沿的管理技术、持续二次开发能力等综合素质的实施队伍，其具体技术方案可参考图2。

第五，需要统筹企业资源配置。大数据信息化已经远远超出IT的范畴，企业在根据自身行业特点制定企业的大数据蓝图的基础上优化业务流程，同时也要求企业内部组织进行相应的变革，改变决策和资源分配方式，组织企业人力、财力和物力资源根据项目需求进行协同参与和投入，并采用系统动力学的方法为提高企业IT持续的学习和吸收能力做准备。另外，在大数据时代，企业面临的外部环境越来越复杂，数据变化越来越快，对决策时效性要求越来越高，企业决策主体将不再局限于高管，全员决策成为大数据背景下企业决策的重要特点，因此，企业必须给予员工或企业利益相关者相关决策权力和利益分配以及相应的激励机制，从而为信息化战略的成功实施提供有力的资源保障。

上述对成功实施大数据环境下的信息化战略所需考虑的5个核心要素进行了详细论述，接下来以实际应用案例说明其有效性。

4 大数据信息战略框架的应用示例分析

在数字经济全球化和创新转型升级盛行化的背景下，深圳某公司作为检测行业的龙头企业，通过长期运作，积累了海量的客户数据和产品数据，该公司于早期开始专业的信息化建设工作，作者有幸参与了这一过程。本研究采用该公司信息化建设的实施路径验证提出的大数据信息化战略框架，其具体路径如图3所示。

①初步阶段。公司首先按照传统信息化方式开发了客户管理、财务管理、人力资源等系统。在大数据应用之前，公司在前期开发应用系统的过程中，仅从信息系统的角度出发，战略规划不足，缺乏顶层设计，开发的系统虽然满足一些功能的需要，但由此造成诸多信息孤岛，随着信息系统的实际运营，业务流程优化不到位，系统功能与组织架构不匹配问题逐步显现出来，信息化建设不理想。②服务开发阶段。面对旧系统的改造和新系统的建设，公司通过技术手段改变上述不理想的局面。由于适逢面向服务架构的成熟，公司决定采用新的架构对公司的信息系统进行重新设计，将以系统为功能单位改造为以服务为功能单位进行开发。采用面向服务的架构设计在技术上一定程度地改善了信息孤岛以及系统维护的问题。但随着业务数据体量的增長及公司业务向复杂方向发展，并且随着政策的改变，外部环境要求公司与检验检疫局系统进行衔接和数据整合，公司信息系统不仅面临“内忧外患”的被动局面，同时也面临由于数据量的暴增，RAC集群已无法满足企业的业务需求，迫切需要对信息化战略进行重新规划。③大数据建设阶段。通过总结历史教训，并聘请相关领域专家对其进行指导，公司开始启动自主研发大规模分布式计算系统项目。在新的信息化战略规划指导下，公司组织专家研讨行业发展趋势，明确公司IT战略目标，重造业务流程，设计基于大数据的信息化建设方案。实现企业客户申请-公司业务系统-仪器设备对接-自动化-上游系统对接-客户自助报告证书等数据的无缝衔接，形成数据采集与获取、存储、加工与应用以及与服务的闭环数据业务，从而为企业实现数据价值的深度挖掘提供基础。④智能化建设阶段。公司近年在集团公司的统筹下，正在建立基于云计算和大数据处理能力的数据服务平台，该平台主要分为大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用三大系列产品。其具体应用主要包括基于机器学习的客户需求预测、智能化业务、客户人脸识别自助生成业务报告、结果防伪识别等。数据平台不仅为内部管理提供数据服务，同时也向具有数据开发能力的外部企业或团队开放，希望借助大数据平台吸引客户、合作伙伴以及第三方平台加入大数据服务生态系统，从而可以凝聚行业力量，加快公司实现基于大数据的信息化战略目标，并为实现机器智能化阶段提供基础，最终提升企业的社会核心价值。

5 结论

本文从行业背景、IT战略目标、内部业务流程、企业资源配置以及技术实现方案5个维度，借鉴以往的成功经验，提出基于大数据的企业信息化战略规划框架。提出的框架具有以下特点：①从信息化和数据科学的角度出发提出信息化战略规划框架，对企业信息化实践具有指导意义；②从企业管理和技术角度全面综合分析进行信息化战略规划所需要的详细步骤，并通过实际案例，证明了其框架的可行性和有效性。本文尚未对基于大数据的信息化具体实施作详细叙述，提出的方法仅在一家公司进行实证，还需要进一步结合实践，借助更多的更为完整的案例分析与应用进一步完善等，这些都是值得进一步研究的方向。

【参考文献】

【1】Bryant R E，Katz R H，Lazowska E D.Big-Data Computing： Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science， and society[R].Washington：Computing Community Consortium，2008.

【2】黎建辉，沈志宏，孟小峰.科学大数据管理：概念、技术与系统[J].计算机研究与发展，2017，54（02）：235-247.

【3】罗小燕，黄欣荣.社会科学研究的大数据方法[J].系统科学学报， 2017（4）：9-12.

【4】万胤岳.企业信息化战略规划的分析框架模型[J].山西财经大学学报，2022，44（S1）：23-25.

【5】IBM Corporation. Business Systems Planning-Information Systems Planning [M].New York：IBM Press，1975.