趙文叢　陳光　于灝

摘要：大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和發(fā)展對(duì)企業(yè)決策產(chǎn)生了方方面面的重要影響。文章從決策依據(jù)、決策主體、決策權(quán)配置、決策過(guò)程、決策環(huán)境等方面入手，逐次分析了大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策產(chǎn)生的重要影響。之后，又分析了企業(yè)所應(yīng)采取的應(yīng)對(duì)之策，提出企業(yè)需要在企業(yè)文化、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)技術(shù)和工具研發(fā)等方面加快進(jìn)行完善、調(diào)整，抓住大數(shù)據(jù)所賦予的時(shí)代機(jī)遇，持續(xù)提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力，以便在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；決策依據(jù)；決策主體；決策環(huán)境

一、 前言

2012年以來(lái)，“大數(shù)據(jù)”（Big Data）一詞被越來(lái)越多地提及和使用。人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。隨著時(shí)間的推移，人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的重要性。

“大數(shù)據(jù)”的確切定義尚不存在，但一般認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)”是指那些總體規(guī)模巨大，無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)的軟件工具在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行搜集、篩選、分析及應(yīng)用，從而無(wú)法為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供有價(jià)值信息的數(shù)據(jù)。綜合各方的說(shuō)法，一般認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有五個(gè)主要的特征（5V）：Volume（海量性）、Variety（多樣性）、Velocity（高速性）、Veracity（真實(shí)性）和Value（低價(jià)值）。

從“大數(shù)據(jù)”這一概念出發(fā)，又引出了“大數(shù)據(jù)時(shí)代”的說(shuō)法。最早提出“大數(shù)據(jù)時(shí)代”到來(lái)的是全球知名的咨詢公司麥肯錫。麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)”。

二、 大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策的影響

1. 決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，決策者的決策依據(jù)發(fā)生了重要變化。

（1）決策者從經(jīng)驗(yàn)決策轉(zhuǎn)向經(jīng)驗(yàn)決策和數(shù)據(jù)決策并重。決策依據(jù)主要包括決策主體的經(jīng)驗(yàn)、直覺判斷以及各種類型的數(shù)據(jù)、模型等。決策主體倚重何種決策依據(jù)取決于其是感性決策者還是理性決策者。不同的決策思維模式?jīng)Q定了決策主體依靠的決策依據(jù)有著本質(zhì)區(qū)別。感性決策者容易受到直覺頓悟、認(rèn)知取向、價(jià)值取向、主觀偏好等感性因素的影響，而理性決策者對(duì)數(shù)據(jù)、模型更有偏好。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，決策者從主要依靠經(jīng)驗(yàn)決策轉(zhuǎn)向同時(shí)依靠經(jīng)驗(yàn)決策和數(shù)據(jù)決策，決策者本身的經(jīng)驗(yàn)、直覺和數(shù)據(jù)、模型相互補(bǔ)充，共同成為企業(yè)決策的重要依據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)在企業(yè)決策中的地位和作用大大增強(qiáng)。數(shù)據(jù)決策在全部決策中的比重大幅上升，數(shù)據(jù)從僅僅在企業(yè)決策中扮演“配角”和發(fā)揮輔助作用逐漸成為企業(yè)決策的核心和關(guān)鍵。

（3）企業(yè)決策所依靠的數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)類型都發(fā)生重要變化。就數(shù)據(jù)來(lái)源而言，企業(yè)以往獲取數(shù)據(jù)的途徑有限，主要立足于內(nèi)部數(shù)據(jù)開展決策，且內(nèi)部數(shù)據(jù)也多限于財(cái)務(wù)報(bào)表、信息系統(tǒng)等有限范圍；就數(shù)據(jù)類型而言，企業(yè)以往面對(duì)的數(shù)據(jù)類型較為單一，主要為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；就數(shù)據(jù)處理方式而言，企業(yè)以往處理最多的是離線數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)不僅能夠依靠?jī)?nèi)部數(shù)據(jù)，更能獲取海量的外部數(shù)據(jù)，包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的發(fā)展?fàn)顩r、消費(fèi)者偏好、行業(yè)整體形勢(shì)等方面的數(shù)據(jù)信息，大大提升企業(yè)決策的科學(xué)性、可靠性。企業(yè)面對(duì)的數(shù)據(jù)類型日益復(fù)雜多變，既有傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更有圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越成為數(shù)據(jù)的主要部分。此外，隨著數(shù)據(jù)更新頻率的加快，企業(yè)已經(jīng)從離線分析轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)在線處理數(shù)據(jù)。

2. 決策主體。

（1）企業(yè)決策群體的范圍逐步擴(kuò)展。就內(nèi)部而言，全員參與成為企業(yè)決策的重要特征。以前，企業(yè)決策主要由內(nèi)部的管理者和高級(jí)專家來(lái)制定。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)的決策主體進(jìn)一步擴(kuò)大到普通員工和專業(yè)技術(shù)人員。普通員工（基層員工、一線員工）有獲取業(yè)務(wù)信息和數(shù)據(jù)的便利條件，專業(yè)技術(shù)人員（如數(shù)據(jù)分析師）則具備數(shù)據(jù)搜集、處理和分析的專有能力。因此，這兩類群體也成為企業(yè)決策制定的重要組成部分。企業(yè)由線性的、自上而下的精英決策模式逐步轉(zhuǎn)為非線性的、自下而上的大眾決策模式。

就外部而言，企業(yè)日益重視社會(huì)機(jī)構(gòu)提供的重要參考意見。過(guò)去，企業(yè)決策很少參考社會(huì)機(jī)構(gòu)的意見。大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于在數(shù)據(jù)庫(kù)資源、數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法等方面具有特定優(yōu)勢(shì)，咨詢公司、高校、科研院所等各類“智庫(kù)”、社會(huì)機(jī)構(gòu)的意見逐漸受到企業(yè)重視。企業(yè)迫切希望在決策過(guò)程中聽取第三方客觀、中立性質(zhì)的參考意見，以增強(qiáng)企業(yè)決策的科學(xué)性。

（2）企業(yè)決策主體的技能水平亟需提升。以前，企業(yè)決策主體僅僅憑借自身的知識(shí)水平、經(jīng)驗(yàn)、直覺判斷等因素就能夠做出決策。大數(shù)據(jù)時(shí)代，決策主體還需要掌握數(shù)據(jù)分析的基本方法和工具。

（3）企業(yè)決策主體的工作重心發(fā)生轉(zhuǎn)移。過(guò)去，由于數(shù)據(jù)資源稀缺、來(lái)源渠道單一，企業(yè)決策者把相當(dāng)比重的精力放在了數(shù)據(jù)收集的環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)本身已經(jīng)足夠豐富、充足，決策主體得以重新把工作重心聚焦到發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出問(wèn)題以及對(duì)有用信息進(jìn)行甄別、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析等方面。

3. 決策權(quán)配置。從決策權(quán)配置的視角來(lái)看，企業(yè)決策的效果不好往往被歸結(jié)為沒有進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆謾?quán)，即沒有把決策權(quán)授給合適的參與者。大數(shù)據(jù)背景下，決策權(quán)如何配置是企業(yè)管理決策面臨的一大挑戰(zhàn)。

企業(yè)決策可以分為集中式?jīng)Q策和分散式?jīng)Q策兩種模式，不同的模式呈現(xiàn)出不同的決策權(quán)配置形式。

陳建安（2010）等學(xué)者認(rèn)為，企業(yè)的決策權(quán)配置主要包括三個(gè)層面：企業(yè)與外部環(huán)境之間的決策權(quán)分配；企業(yè)內(nèi)部組織之間（如母、子公司）的決策權(quán)分配；企業(yè)內(nèi)部人員之間以及企業(yè)基本單元之間（部門、團(tuán)隊(duì)等）的決策權(quán)分配。

集中決策是指企業(yè)的決策權(quán)被集中于企業(yè)的較高管理層，甚至是企業(yè)的最高管理層；分散決策是指企業(yè)的決策權(quán)通過(guò)適當(dāng)?shù)男问奖环稚⒌絻?nèi)部的各個(gè)層次和個(gè)人，各部門管理者擁有一定的自主權(quán)。

一般認(rèn)為，企業(yè)采取何種決策模式取決于企業(yè)規(guī)模大小、外部環(huán)境變化、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、產(chǎn)品通用程度等因素。Vicker、Meaghter和Wait等學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的規(guī)模越大、面臨外部環(huán)境的不確定性越高、產(chǎn)品定制程度越大、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，企業(yè)越傾向于采取分權(quán)決策。

此外，知識(shí)在企業(yè)內(nèi)部的分布情況、知識(shí)的轉(zhuǎn)移成本、權(quán)利的傳遞成本等因素也影響企業(yè)的決策模式。知識(shí)分布越集中、知識(shí)的轉(zhuǎn)移成本和權(quán)利的傳遞成本越高，企業(yè)實(shí)行集中決策越具有優(yōu)勢(shì)。反之，則相反。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于企業(yè)面對(duì)的外部環(huán)境越發(fā)難以預(yù)測(cè)，信息量更是呈幾何級(jí)增長(zhǎng)，決策知識(shí)的分布更加廣泛，決策要求的時(shí)效性也更強(qiáng)，再加上企業(yè)由傳統(tǒng)的“金字塔”型管理組織結(jié)構(gòu)向扁平化組織結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部的決策權(quán)配置日趨分散，分散決策逐漸成為企業(yè)決策的主要形式，而信息技術(shù)的發(fā)展也使企業(yè)分散決策成為可能。

4. 決策過(guò)程。企業(yè)從“被動(dòng)式”的事后決策向“預(yù)判式”的事前決策轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的企業(yè)決策是一種被動(dòng)式?jīng)Q策和事后決策--在決策過(guò)程上，企業(yè)往往是先遇到問(wèn)題，再開展調(diào)查研究，最后提出決策方案，決策的時(shí)效性不強(qiáng)，容易受到時(shí)間因素的制約。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，事物的發(fā)展瞬息萬(wàn)變，企業(yè)決策的時(shí)效性被擺在空前重要的位置，事后決策已難以適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展要求。企業(yè)渴望實(shí)現(xiàn)“決策前移”，對(duì)事態(tài)的發(fā)展走勢(shì)能夠提前預(yù)判、預(yù)先分析。

全球復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)權(quán)威巴拉巴西在《爆發(fā)》一書中提出觀點(diǎn)，認(rèn)為人類93%的行為是可以預(yù)測(cè)的，人類的日常行為看似隨機(jī)、偶然，卻很容易被預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)為企業(yè)實(shí)現(xiàn)“事先決策”提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。企業(yè)如果能夠提前建設(shè)各類技術(shù)庫(kù)、模型庫(kù)、主題庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、場(chǎng)景庫(kù)，將市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r、客戶需求、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等信息數(shù)字化、模型化、公式化，就可使事情的發(fā)展走向有跡可循，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)事態(tài)的預(yù)判。

5. 決策環(huán)境。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)面對(duì)的決策環(huán)境發(fā)生巨大變化。

（1）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量級(jí)明顯提升，企業(yè)亟待加大技術(shù)研發(fā)、設(shè)備采購(gòu)等支出。當(dāng)前，很多大型企業(yè)集團(tuán)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量已經(jīng)達(dá)到PB級(jí)別，并且每年還在以幾百TB的速度增長(zhǎng)。相比以往，企業(yè)需要處理的決策數(shù)據(jù)量大幅上升。因此，企業(yè)需要在信息技術(shù)研發(fā)、信息基礎(chǔ)設(shè)施更新等方面加大投入才能跟上時(shí)代的發(fā)展要求。

（2）新技術(shù)迭次出現(xiàn)，企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的全面性、及時(shí)性以及數(shù)據(jù)分析的廣度、深度都大大增強(qiáng)。數(shù)據(jù)的處理和分析是企業(yè)決策的核心部分。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及分析技術(shù)不能完整、全面地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)掘和利用，使得企業(yè)決策的有效性不高。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的陸續(xù)出現(xiàn)并投入商業(yè)化應(yīng)用，企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性得以極大提高。通過(guò)整合多個(gè)渠道、多種來(lái)源的數(shù)據(jù)，企業(yè)決策的廣度、深度也得以顯著增強(qiáng)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以優(yōu)化內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)流程，降低成本，提高效率。此外，企業(yè)還可以了解客戶的消費(fèi)行為，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，提高產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率。

（3）決策支持系統(tǒng)發(fā)生轉(zhuǎn)型和升級(jí)，以積極應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的企業(yè)決策新要求。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)存在一些固有缺陷，例如，其應(yīng)用范圍有限，只限于少量人群使用，無(wú)法適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下全員參與決策的需要；系統(tǒng)的開放性不足，不支持集成來(lái)自其他渠道的數(shù)據(jù)信息；無(wú)法整合分布于其他地方的專家系統(tǒng)、管理系統(tǒng)等資源，而上述系統(tǒng)資源也是決策支持系統(tǒng)的重要組成部分等。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，決策支持系統(tǒng)亟需變革和升級(jí)：一是建立開放的大群體決策體系結(jié)構(gòu)和協(xié)同工作模型，加強(qiáng)群體成員之間的信息溝通和共享；二是構(gòu)建基于服務(wù)的、集成智能分析、快速?zèng)Q策分析和具備自主決策功能的大數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)接口，有效整合外部數(shù)據(jù)信息。三是建設(shè)具有管理、輔助決策和預(yù)測(cè)功能的管理信息系統(tǒng)，形成集數(shù)據(jù)和信息匯集、過(guò)程管控、預(yù)警研判、指揮協(xié)調(diào)等功能于一體的企業(yè)決策指揮平臺(tái)。

三、 企業(yè)的應(yīng)對(duì)之策

1. 培育“用數(shù)據(jù)決策”的企業(yè)文化。當(dāng)前，企業(yè)中利用數(shù)據(jù)支撐業(yè)務(wù)開展的行為已經(jīng)非常普遍，但“用數(shù)據(jù)決策”的理念和意識(shí)還遠(yuǎn)未普及。

（1）轉(zhuǎn)變決策思維模式。首先，形成凡是遇到重大的決策問(wèn)題首先進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、分析，再進(jìn)行決策的企業(yè)文化。其次，轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)分析理念。立足全量數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)分析，而不再僅僅是少量的樣本數(shù)據(jù)；接受數(shù)據(jù)的混雜性，適度容忍數(shù)據(jù)精確度的下降；關(guān)注事物之間的相關(guān)聯(lián)系，而不再過(guò)度執(zhí)著于探究其因果關(guān)系。

（2）培育求真文化。首先，求真文化要求員工必須實(shí)事求是?！坝脭?shù)據(jù)決策”所基于的“數(shù)據(jù)”必須是真實(shí)數(shù)據(jù)，只有如此，企業(yè)得出的決策結(jié)論才能牢固、可靠，否則只會(huì)隱患重重，甚至南轅北轍。其次，求真文化要求員工敢于向領(lǐng)導(dǎo)提出不同意見。今后，普通員工利用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果推翻企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)直覺判斷的現(xiàn)象會(huì)越來(lái)越多。

（3）構(gòu)建平等、參與、開放、共贏的企業(yè)文化。首先，在企業(yè)內(nèi)部培育平等、參與型的企業(yè)文化，鼓勵(lì)員工積極參與企業(yè)決策過(guò)程，為企業(yè)發(fā)展獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策。其次，在與外部企業(yè)的合作過(guò)程中堅(jiān)持開放、共贏的發(fā)展理念。加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源的內(nèi)外部整合，積極通過(guò)項(xiàng)目合作、培訓(xùn)、講座等方式引入社會(huì)“外腦”參與企業(yè)決策，避免故步自封、閉門造車。

2. 將數(shù)據(jù)看作企業(yè)的核心資源，加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理，不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)最具價(jià)值的資產(chǎn)之一。馬云曾說(shuō)：這個(gè)時(shí)代的核心資源已經(jīng)不是石油，而是數(shù)據(jù)。對(duì)企業(yè)而言，再怎么強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性也不為過(guò)。

數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)價(jià)值的根基，企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量與業(yè)務(wù)績(jī)效之間存在直接關(guān)系。用數(shù)據(jù)決策，數(shù)據(jù)的質(zhì)量必須安全、可靠。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量得不到保證，即便數(shù)據(jù)分析的算法再優(yōu)良、模型再合理、工具再先進(jìn)，企業(yè)也只會(huì)得出錯(cuò)誤的決策結(jié)論。因此，企業(yè)需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理，建立有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，推動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)、不斷提升。

3. 加強(qiáng)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和工具的研發(fā)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法主要適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，但企業(yè)面對(duì)的數(shù)據(jù)85%都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或者半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。企業(yè)需要有效收集、處理、分析這些數(shù)據(jù)的能力，加強(qiáng)技術(shù)和工具開發(fā)，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。

傳統(tǒng)的決策系統(tǒng)僅對(duì)少數(shù)人開放，內(nèi)部高度集成化且排斥其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)應(yīng)該構(gòu)建以云計(jì)算為核心的智能決策支持系統(tǒng)，增強(qiáng)決策支持系統(tǒng)的開放性、包容度，使企業(yè)的管理者、高級(jí)專家、普通員工、專業(yè)技術(shù)人員都可以參與到企業(yè)的決策過(guò)程中。

4. 在大數(shù)據(jù)研究及應(yīng)用過(guò)程中堅(jiān)持“雙輪驅(qū)動(dòng)”。大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用是一個(gè)開放、開源的過(guò)程，無(wú)法單憑一個(gè)國(guó)家、一個(gè)企業(yè)來(lái)獨(dú)自完成。

在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家，大數(shù)據(jù)核心技術(shù)（包括分布式存儲(chǔ)、云端分布式及網(wǎng)格計(jì)算、Hadoop、Spark等）作為一定意義上的公共產(chǎn)品，其開發(fā)、維護(hù)及代碼完善等環(huán)節(jié)都采用了開源模式，依賴全球開發(fā)者的共同努力，是全球力量合作的結(jié)晶。即使對(duì)單個(gè)企業(yè)而言，國(guó)外大數(shù)據(jù)領(lǐng)先的企業(yè)都非常重視打造開放、共贏的生態(tài)系統(tǒng)，吸引全球人才為己所用，共同進(jìn)行技術(shù)研發(fā)。

對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，不能只在封閉的小環(huán)境中開展大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用，而應(yīng)該加強(qiáng)“走出去”與“引進(jìn)來(lái)”，實(shí)現(xiàn)“雙輪驅(qū)動(dòng)”。“走出去”：一是更加積極主動(dòng)地進(jìn)行基層調(diào)研，了解基層一線的實(shí)際技術(shù)需求和應(yīng)用需求，以解決實(shí)際問(wèn)題為出發(fā)點(diǎn)開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)及應(yīng)用，更有針對(duì)性，不盲目追求高、大、全；二是鼓勵(lì)企業(yè)的研究人員更多地走向社會(huì)，積極參與國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)相關(guān)的學(xué)術(shù)會(huì)議、高峰論壇等，擴(kuò)大企業(yè)的聲音和影響力。“引進(jìn)來(lái)”：一是加強(qiáng)企業(yè)與外部單位的全方位合作，與國(guó)內(nèi)從事大數(shù)據(jù)開發(fā)及應(yīng)用的頂尖團(tuán)隊(duì)建立制度化、定期化的合作機(jī)制；二是請(qǐng)權(quán)威人士（業(yè)內(nèi)有廣泛影響力的學(xué)者、技術(shù)人員等）到企業(yè)開展大數(shù)據(jù)相關(guān)培訓(xùn)；三是對(duì)國(guó)內(nèi)外已有的成熟、通用的大數(shù)據(jù)技術(shù)、工具、模型、方法，大膽引進(jìn)，減少重復(fù)研發(fā)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的“彎道超車”。

四、 結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)企業(yè)決策產(chǎn)生了重要影響。企業(yè)在決策依據(jù)、決策主體、決策權(quán)配置、決策過(guò)程、決策環(huán)境等方面都發(fā)生巨大變化：（1）決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，決策者從主要依靠經(jīng)驗(yàn)決策轉(zhuǎn)向同時(shí)依靠經(jīng)驗(yàn)決策和數(shù)據(jù)決策，決策者本身的經(jīng)驗(yàn)、直覺和數(shù)據(jù)、模型相互補(bǔ)充，共同成為企業(yè)決策的重要依據(jù)；（2）決策主體。企業(yè)的決策主體不再局限于高層管理者，而是進(jìn)一步擴(kuò)大到普通員工和專業(yè)技術(shù)人員，呈現(xiàn)出全員參與特征；（3）決策權(quán)配置。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)外部環(huán)境的復(fù)雜多變、決策知識(shí)在企業(yè)內(nèi)部的廣泛分布、決策時(shí)效性要求的提高、企業(yè)由“金字塔式”管理組織結(jié)構(gòu)向扁平化組織結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變等因素，都導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部的決策權(quán)配置日趨分散，并使得分散決策成為企業(yè)決策的主要形式；（4）決策過(guò)程。企業(yè)從“被動(dòng)式”的事后決策逐漸轉(zhuǎn)向“預(yù)判式”的事前決策，決策前置成為現(xiàn)實(shí)；（5）決策環(huán)境。企業(yè)處理數(shù)據(jù)的量級(jí)明顯提升，獲取數(shù)據(jù)的全面性、及時(shí)性以及數(shù)據(jù)分析的深度、廣度都大幅度增強(qiáng)。企業(yè)的決策支持系統(tǒng)也轉(zhuǎn)型升級(jí)，更加開放、綜合，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境的需要。

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作者簡(jiǎn)介：趙文叢（1987-），男，漢族，吉林省吉林市人，中國(guó)人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生，研究方向?yàn)橘Y本市場(chǎng)、國(guó)際金融等；陳光（1983-），男，漢族，河北省石家莊市人，國(guó)網(wǎng)能源研究院有限公司中級(jí)研究員，研究方向?yàn)楣芾頉Q策、品牌管理、城市能源等；于灝（1988-），女，漢族，河北省雄安新區(qū)人，國(guó)網(wǎng)能源研究院有限公司中級(jí)研究員，研究方向?yàn)槠放乒芾?、城市能源等?/p>

收稿日期：2018-06-17。