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大数据驱动管理者决策

   日期:2014-05-09     浏览:435    评论:0    
核心提示:在传统的企业经营活动中,企业管理者要科学地预测来进行决策是很难的事情,随着互联网时代的到来,尤其是社交网络、电子商务与移动互联的繁荣,导致传统的决策行为习惯越来越受到挑战,企业管理者要做到所有决策都有精确原因,已经非常艰难,大数据时代,传统的企业经营管理与决策方法无法处理如此大量的“非结构数据”所呈现出的信息。《时代杂志》更是断言:“依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降,在政治领域、商业领域、公共服务领域等,大数据决策的时代已经到来。”在大数据技术的支撑下,科学的决策并非难事,企业管理者的决策方式将不可避
       在传统的企业经营活动中,企业管理者要科学地预测来进行决策是很难的事情,随着互联网时代的到来,尤其是社交网络、电子商务与移动互联的繁荣,导致传统的决策行为习惯越来越受到挑战,企业管理者要做到所有决策都有精确原因,已经非常艰难,大数据时代,传统的企业经营管理与决策方法无法处理如此大量的“非结构数据”所呈现出的信息。《时代杂志》更是断言:“依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降,在政治领域、商业领域、公共服务领域等,大数据决策的时代已经到来。”在大数据技术的支撑下,科学的决策并非难事,企业管理者的决策方式将不可避免地发生改变。

“2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑,欧美对中国采购在下滑,海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上就推断出世界贸易发生变化了。”马云对未来的预测,是建立在对用户行为分析的基础上。通常,买家在采购商品前,会比较多家供应商的产品,反映到阿里巴巴网站统计数据中,就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值,综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,用户行为模型的准确性有所保证。因此在这个案例中,询盘数据的下降,自然导致买盘的下降。

企业管理者在决策过程中,往往习惯于“找到问题的根本原因”,习惯于问“为什么”。但企业管理者对原因的执着探索往往不能帮助其弄清楚原因,甚至带领管理者走向错误的方向。大数据时代关注的是全部数据,企业管理者决策的精确性要求下降,管理决策因果关系也不再重要,而是更注重经营决策的相关性分析。这很大程度上改变了企业管理者固有的因果关系思维模式。

事实上,大数据的应用已经遍地开花,在互联网行业,Zynga通过数据分析修改游戏等产品背后的数据,航空业机票打折和延误的预测。金融行业通过大数据来鉴别个人的信用风险,快递领域通过大数据来确定行驶路线,减少等候时间,纽约市政府通过大数据来找出最容易发生火灾和井盖爆炸的地点,商场通过大数据发现产品之间的关联。这一切都改变着我们决策的行为习惯。

大数据对企业管理者的决策方式的最大转变就是决策思维方式的改变:“不要随机样本,而要全部数据”,“不要精确性,而要混杂性”,“不要因果关系,而要相关关系”。凡事不问原因,只看数据所呈现出来的结果,也就是说只要知道“是什么”,而不要知道“为什么”。不必要什么都清楚了原因才能做决策,企业管理者通过大数据的相关分析,可以直接明了得出结论,直接做出判断和决策。由于大数据更多的是依赖于数据的相关性分析,而不是企业业务特性的因果分析,常常关注的是数据敏感性分析。因此,企业管理者甚至可以在对业务完全陌生的情况下,借助于大数据分析,直接发现“是什么”,从而做出正确决策。大数据让企业管理者的决策思维超越了眼前事实。

大数据对企业管理决策的主体也会产生影响。传统的企业管理决策主体是对应的“业务专家”,对应的“精英高管”,而非普通大众人物。随着社会化媒体和大数据应用的深入,企业经营活动真正有影响力的决策主体正从“专家和精英高管”转向拥有数据信息的“普通大众”。社会化自媒体的出现加速了信息传播的范围和效力,社交网络的普及增进了知识的共享和信息的交互,社会公众及其意见领袖通过意见的表达、信息的传递,迅速成为企业商业经营决策的依据,也成为企业管理者决策的外部压力。

同时,决策的信息依据也从结构化数据转向非结构化、半结构化和结构化混合的信息。正如美国海军陆战队,真正决策打击地点信息是发自拥有战场数据的陆战队一线队员。Google翻译的进化过程也是典型的分析决策主体的进化过程,有了语言专家参与翻译的准确度和使用率还不如完全采用计算机工程师使用大数据方法的翻译高,这也是Google翻译后来放弃使用语言专家参与的原因。

大数据促使企业管理者的决策方式从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转型。在大数据时代,数据渗透各行各业,数据成为企业核心资产和创新驱动力。拥有数据的规模、质量以及收集、分析、利用数据的能力,将决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以支配市场,意味着巨大的投资回报。如果管理者只依靠业务现状与主观经验对市场进行判断,将导致战略与决策定位不准,存在很大风险。在大数据时代,企业通过收集和分析大量内部和外部数据,获取有价值的信息,进行智能化决策分析。据有关数据统计表明:在美国,数据智能化每提高10%,产品和服务质量提高14.6%。

大数据还促使企业管理者的决策过程从“事后诸葛”向“事先预测”转变。在大数据时代,原材料、生产设备、顾客和市场等因素越来越不固定,传统决策过程的被动式“事后诸葛”难以适应这一变化。大数据为企业管理者实现事先预测提供了坚实的技术基础和可行性。全球复杂网络专家巴拉巴西通认为:93%的人类行为是可以预测的。当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候,我们会发现其实大家都非常相似。生活如此抵触随机运动,渴望朝更安全、更规则的方向发展。人类行为看上去很随意、很偶然,却极其容易被预测。

大数据可以大幅度提高企业管理者制定决策的能力。但是,大数据大部分都是分散存在,是非结构化数据;一旦集中管理,那么拥有者将会形成无所不能的“资源垄断者”,拥有“垄断决策权”,比如交易数据。互联网上,每天新浪微博用户发博量超过1亿条,百度大约要处理数十亿次搜索请求,淘宝网站的交易达数千万笔,联通的用户上网记录一天达到10TB等等,而Google、Facebook依靠着上亿用户的“数据资产”而获得了千亿级市值。正如,《大数据时代》中所说的,它们牢牢占据着“大数据产业链”的最高端,其地位正如同石油时代的洛克菲勒,传统企业却面临着商业命脉落于他人之手的危险。这对于企业管理者来说,对大数据本身的管理仍然是一个重大挑战。
 
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