大数据驱动企业管理创新

同德三略
近年来,大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算、人工智能等技术变革汇聚而成的颠覆性力量,在经济、社会、生活各个领域不断触发日新月异的变革,同时也在国家、产 业、组织、个人等各个层面上重塑着管理决策的过程和方式。

近年来,大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算、人工智能等技术变革汇聚而成的颠覆性力量,在经济、社会、生活各个领域不断触发日新月异的变革,同时也在国家、产 业、组织、个人等各个层面上重塑着管理决策的过程和方式。

2015 年党的十八届五中全会提出实施国家大数据战略,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,指出,大数据是国家基础性战略资源,加快建设数据强国。2017 年党的十九大报告进一步强调要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。统计数据显示,我国数字经济占 GDP 比重已经超过 1/3。

时至今日,企业界都普遍知晓大数据驱动管理创新已是一种趋势,先行先试的企业成功案例越来越多。不少企业为之心动,但面对声称可以提供大数据相关服务的IT公司的产品推介,仍然感觉迷茫和困惑,对大数据使能的价值创造与模式创新缺乏应有的理论认知,因而裹足不前,不敢投入。

笔者近日拜读了发表于《管理世界》的《大数据环境下的决策范式转变与使能创新》一文,感觉很受益。特将笔记摘要与读者朋友分享如下:

1、管理决策范式是领域中普通认同并采用的、个人和组织开展管理决策时所共享的理念和方法论。一般而言,管理决策范式中包含信息情境、决策主体、理念假设、方法流程等要素。

2、大数据环境下,管理决策正在从关注传统流程变为以数据为中心,管理决策中各参与方的角色和信息流向更趋于多元和交互,使新型管理决策范式呈现出大数据驱动的全景式特点,在信息情境、决策主体、理念假设、方法流程等决策要素上发生了深刻的转变。

第一,在信息情境方面,决策所涵盖的信息范围从单一领域向跨域融合转变,管理决策过程中利用的信息从领域内延伸至领域外,即“跨域转变”;

举例:在财务管理决策中,投资者根据财务 3 张报表对企业经营现状的判断来制定多种投资决策。现在,互联网环境中积累了关于用户特征、忠诚偏好、交易记录、商誉口碑等的动态大数据,基于这些信息制作以用户为中心的“第四张报表”可以更灵敏地反映企业的数据资产和未来价值。从而有效提升企业价值评估和投资管理决策的可靠性和准确性。

第二,在决策主体方面,决策者与受众的角色在交互融合,特别是决策形式从人运用机器向人机协同转变,从人作为决策主导、以计算机技术为辅助,逐渐向人与智能机器人(或人工智能系统)并重转变,即“主体转变”;

举例:大数据的可得性使得更多的决策要素能够被纳入到决策方案的制定过程中,使得智能化决策变为可能,可以极大地提高决策过程效率并产生更高的一致性与透明度;另一方面,人工智能分析方法和技术可以根据完整数据集综合分析提供智能建议,对决策结果量化展示,在很多情形下可以避免决策者个人的主观理解和解释偏差。

第三,在理念假设方面,决策时的理念立足点从经典假设向宽假设,甚至无假设条件转变,支撑传统管理决策方法的诸多经典理论假设被放宽或取消,即“假设转变”;

举例:库存管理决策中,需要考虑产品供给、需求、库龄等多种因素,通过构建优化模型并求解来指导现实决策。传统范式预先对各因素的属性特征和概率分布进行简化假设(如订货点法),但可能与现实情况和精准决策生成相距较远。实际情况中产品的特殊性可能导致供给不可靠、需求分布可变、多库龄共存等复杂特性。在大数据驱动的新型管理决策范式中,领域大数据的获取使库存管理优化模型得以纳入上述更多可测因素,大数据分析方法和技术也能够支撑更复杂模型的求解。

第四,在方法流程方面,决策从线性、分阶段过程向非线性过程转变,线性模式转变为各管理决策环节和要素相互关联反馈的非线性模式,即“流程转变”。

举例:传统“营销漏斗”理论的“意识—考虑—购买—忠诚—宣传”模式对应着“吸引—转化—销售—保留—联系”的线性步骤和策略。而大数据分析结果表明,消费者在营销漏斗的各个阶段间的转换率和转换方向具有高度随机性,据此作出的营销管理决策风险较大。

而在大数据环境中,可以构建以消费者为中心的消费市场大数据体系,通过实时分析技术可以显着缩短信息获取和处理周期,令数据融合、全景洞察、智能策略、长效评价等各环节迭代进行,对动态信息进行即时判断和实时响应,并通过决策结果与消费者的最新交互反馈回流来修正模型中有关阶段转换概率的假设和分布,从而通过新型非线性流程准确分析消费者行为、优化管理决策效果。

3、大数据决策范式的使能创新在商务管理领域的近期研究,有行为洞察、风险预见和模式创新三个方面。

第一,行为洞察指的是基于对大数据的分析,发现不同领域中个体或组织潜在的有价值的行为模式或模式演化路径,更深入地认识事物的真实状态和事物间的影响关系;

举例:相关研究通过将搜索日志数据作为深度了解和感测市场用户对品牌和公司的竞争性和竞争强度的一个重要数据来源,设计了相应的竞争者识别的测度,提出了基于随机游走的识别模型,从而智能识别出反映市场用户意图和认知的竞争品牌。

第二,风险预见指的是借助大数据从多个维度动态跟踪行为/事件/行业的变化,更系统、精确、及时地评估和监测潜在风险;

举例:在做 IT 投资决策时,一般默认以行业平均水平为锚定,但这并不一定是经济上最优的决策,而偏离锚定的 IT 投资需要配备充分的治理动机和能力才能真正形成正向的经济影响。通过设计组织内社会化媒体平台的代表性信息提取方法,为组织内更有效地发现“群体智慧”和监控舆情以更好地支持决策提供了有力支撑,从而降低投后管理风险。

第三,模式创新指的是通过构建大数据能力,持续驱动服务、决策和应用模式的推陈出新。

举例: 作为新兴互联网商务的一个典型场景,传统的零售模式得到升级重塑。通过综合运用物联网、云计算、人工智能等技术手段,在多个决策点融入大数据应用,实现围绕“产品+服务+社交”的管理决策优化 ,形成线上线下深度融合。

通过大数据分析电商广告在吸引顾客流量中的竞争作用,帮助广告模式创新 。 通过高维内外大数据的用户辨识以及环境要素建模,提高个性化推荐效率,实现精准营销。

笔者认为,国内IT公司的售前咨询师的管理咨询能力普遍不强,在与潜在客户沟通服务需求时,往往是程式化、概念化地介绍大数据使能的价值创造与模式创新,而对项目案例的深度展示非常欠缺。其原因源于两个方面:一是对大数据使能的管理研究与应用理论认知不够,二是对企业管理实践的亲身体验不够。

但,竞争焦虑刺激了企业的服务需求,即使售前咨询沟通并不充分,以管理创新、提效增质为名的IT咨询项目依然火爆。在信息化的进阶道路上,多的是边想边干的企业。

为了获得数字化管理优势,助推企业转型升级,学术界的研究动向值得关注:企业大数据能力培养及战略性数据应用、面向数据市场的商业价值建模与评估、大数据环境下的市场新机会发现、基于大数据共享的新型企业协作与联盟建模、新兴移动商务模式下社会化互动模式的创新扩散机理、用户生成内容对金融市场表现的影响机制、基于大数据全景式洞察的“智慧零售”等。

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