【摘" 要】在數字化時代，企業(yè)正逐步從依賴個人經驗的決策模式轉向以數據為基礎的決策方式。傳統(tǒng)的經驗決策充滿主觀性與不確定性，難以應對復雜多變的市場環(huán)境，而數據決策能夠提供更為科學、精準的決策依據。論文探討了數據決策的核心概念與優(yōu)勢，指出數據決策在提高決策客觀性、精確性及處理復雜問題方面具有顯著優(yōu)勢，并重點分析了數字化經營管理的核心要義，旨在為企業(yè)實現(xiàn)數字化經營管理提供理論基礎和實踐指導。

【關鍵詞】數據決策；數字化經營管理；數據分析

【中圖分類號】F270.7；F49" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）06-0124-03

1 引言

在傳統(tǒng)的經營管理中，管理者通過個人或集體的經驗、直覺和判斷來作出決策，具有一定的靈活性和即時性。然而，隨著市場環(huán)境的日益復雜和競爭的加劇，經驗決策的局限性逐漸顯現(xiàn)。經驗決策的主觀性強，容易受到個人偏見和情緒的影響，缺乏客觀的數據支持，導致決策的不確定性和風險增加。隨著信息技術和大數據技術的迅猛發(fā)展，數據決策成為現(xiàn)代管理的重要手段。數據決策是基于數據分析和模型的決策方法，依靠大量的客觀數據和先進的分析工具來支持決策過程，具有更高的精確性和科學性。數字化經營管理不僅依賴于數據的收集和分析，還需要建立完善的數據治理體系，培養(yǎng)數據驅動的企業(yè)文化和團隊，全面提升企業(yè)的管理水平和決策質量。因此，從經驗決策轉向數據決策是技術進步的必然結果，也是企業(yè)在數字化時代實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必由之路。

2 經驗決策的特點與局限性

2.1 經驗決策的特點

2.1.1 依賴個人或群體的經驗、直覺與判斷

經驗決策是基于管理者或團隊的個人經驗、直覺和判斷來作出決策的過程。經驗決策通常依賴于過去的成功案例和教訓，通過對類似情境的認知和理解，來快速應對當前的決策需求。由于管理者的經驗和直覺往往來自長期的實踐積累，因此，在處理熟悉的情境和常規(guī)問題時，經驗決策能夠提供迅速且有效的解決方案。

2.1.2 決策的靈活性與即時性

經驗決策的特點是具有靈活性和即時性。管理者在面對突發(fā)狀況和不確定性時，能夠迅速調整策略，并采取應對措施。由于經驗決策不需要復雜的數據分析和長時間的討論，因此決策過程更加簡便快捷。靈活性使企業(yè)在快速變化的市場環(huán)境中能夠迅速適應外部環(huán)境的變化，及時抓住市場機會或規(guī)避潛在風險。然而，即時性也可能導致決策的隨意性和不穩(wěn)定性，特別是在面對復雜和未知的挑戰(zhàn)時，缺乏系統(tǒng)的分析和支持。

2.2 經驗決策的局限性

2.2.1 充滿主觀性與不確定性

盡管經驗決策在許多情況下能夠提供有效的解決方案，但其顯著的局限性在于主觀性和不確定性。經驗和直覺往往受到個人認知、情感和偏見的影響，不同的管理者可能對同一情境產生不同的判斷和決策，這可能導致決策的偏差，并且會增加決策的不確定性，特別是在面對新問題或不熟悉的領域時，經驗決策可能無法提供可靠的指導，增加了決策的風險。

2.2.2 缺乏數據支持，存在主觀偏見

經驗決策通常缺乏系統(tǒng)的數據支持，主要依賴于個人或團隊的主觀判斷，容易受到認知偏見和錯誤信息的影響。例如，管理者可能會過度依賴過去的成功經驗，而忽視當前市場環(huán)境的變化和新出現(xiàn)的變量。運用缺乏數據支持的決策方式，則難以驗證其所作決策的有效性和準確性，決策過程中的盲點和錯誤可能導致企業(yè)錯失發(fā)展機遇或遭受重大損失。

2.2.3 難以應對復雜問題

在面對復雜和多變的市場環(huán)境時，經驗決策顯得力不從心?，F(xiàn)代企業(yè)經營涉及大量的變量和不確定因素，單靠經驗和直覺難以全面分析和處理復雜問題。特別是在全球化和信息化加速發(fā)展的今天，市場競爭加劇，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)更加復雜多樣，經驗決策缺乏系統(tǒng)的分析工具和科學方法，難以準確預測市場趨勢和用戶需求，無法為企業(yè)提供全面和深入的決策支持。結果是企業(yè)可能在復雜環(huán)境中失去競爭優(yōu)勢，難以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

3 數據決策的核心概念與優(yōu)勢

3.1 數據決策的核心概念

數據決策是指利用數據分析和統(tǒng)計模型來支持和優(yōu)化決策過程的方法。數據決策依賴于收集、整理和分析大量的數據，通過量化的信息來揭示趨勢、模式和相關性，從而為決策提供科學依據。數據決策通常涉及使用大數據技術、機器學習算法和數據挖掘工具，旨在降低主觀性和不確定性，提升決策的準確性和有效性。數據決策在現(xiàn)代企業(yè)管理中被廣泛應用，包括市場分析、產品開發(fā)、運營優(yōu)化和風險管理等多個領域，是企業(yè)數字化轉型的重要組成部分。

3.2 數據決策的優(yōu)勢

3.2.1 客觀性與科學性

相比于依賴個人經驗和直覺的決策方式，數據決策基于客觀的數據和統(tǒng)計分析，能夠有效減少主觀偏見和情感影響。通過對大量數據的系統(tǒng)性分析，數據決策能夠揭示潛在的模式和趨勢，為管理者提供科學、可驗證的依據。例如，通過分析市場數據和用戶行為，企業(yè)可以精準預測消費者需求和市場動向，制定更為有效的營銷策略。數據決策的客觀性提高了決策的可靠性，增強了企業(yè)的科學管理能力。

3.2.2 精確性與可重復性

通過應用先進的統(tǒng)計方法和算法模型，數據決策能夠對復雜的變量和關系進行精確量化和分析，從而提供高精度的決策支持。例如，利用回歸分析、分類算法和時間序列預測等技術，企業(yè)可以對銷售趨勢、庫存需求和生產計劃進行精確預測，減少資源浪費和運營成本。更重要的是，數據決策的過程是可重復的，通過標準化的數據處理和分析流程，企業(yè)可以在不同時間和情境下重復推進決策流程，確保決策的一致性和可靠性。

3.2.3 對復雜問題的高效應對

面對現(xiàn)代市場環(huán)境中的復雜問題，數據決策展示了其高效應對的能力。復雜問題通常涉及多維度、多變量的交互和影響，傳統(tǒng)的經驗決策難以全面分析和處理。而數據決策通過整合和分析大規(guī)模、多樣化的數據，能夠深入挖掘各變量之間的關系和影響因素。例如，在供應鏈管理中，數據決策可以通過分析供應鏈各環(huán)節(jié)的數據，優(yōu)化庫存管理、物流調度和供應商選擇，從而提高供應鏈的整體效率和響應能力。數據決策提升了企業(yè)應對復雜問題的能力，幫助企業(yè)在快速變化的市場中保持競爭優(yōu)勢和敏捷性。

4 基于數據決策的數字化經營管理核心要義

4.1 構建全面的數據收集與分析系統(tǒng)

要實現(xiàn)數據決策，需要建立一個全面的數據收集與分析系統(tǒng)，系統(tǒng)應包括數據的采集、存儲、處理、分析等各個環(huán)節(jié)。企業(yè)可通過各種渠道，如市場調研、客戶反饋、銷售數據等，全面收集相關數據，為企業(yè)提供豐富的信息基礎，有助于全面了解市場動態(tài)、客戶需求和業(yè)務運營狀況。在數據采集過程中，應注重數據的多樣性和廣泛性，確保涵蓋各個業(yè)務環(huán)節(jié)和維度。

在數據存儲方面，企業(yè)應利用大數據技術和云計算平臺進行高效的數據存儲和管理。大數據技術可以處理海量數據，提供高效的數據存儲解決方案，而云計算平臺則提供靈活的存儲資源和計算能力，支持數據的實時處理和訪問。這種組合方式不僅提高了數據存儲的效率，還降低了企業(yè)的基礎設施成本，使數據存儲更具彈性和擴展性。

數據處理是數據收集與分析系統(tǒng)中的關鍵環(huán)節(jié)。企業(yè)需要對收集到的數據進行清洗、整理和轉換，確保數據的質量和一致性。數據清洗可以去除重復、錯誤或不完整的數據，提高數據的準確性和可靠性。數據整理和轉換則將不同來源的數據進行標準化和格式化，便于后續(xù)的分析和應用。在這個過程中，可以借助ETL（Extract-Transform-Load）工具和數據處理平臺，實現(xiàn)高效的數據處理和轉換。

數據分析是實現(xiàn)數據決策的核心環(huán)節(jié)。企業(yè)應引入先進的數據挖掘算法和機器學習技術，從大量數據中挖掘出有價值的信息和規(guī)律。數據挖掘算法可以發(fā)現(xiàn)數據中的潛在模式和趨勢，為企業(yè)提供深入的洞察和決策支持。機器學習技術則通過對數據的自動學習和預測，提高分析的精確性和智能化水平。在數據分析過程中，可以使用多種分析方法和工具，如回歸分析、分類算法、聚類分析等，以滿足不同業(yè)務需求、適應各類應用場景。

4.2 構建高效的數據治理體系

高效的數據治理體系是實現(xiàn)數據決策的重要保障，能夠確保數據的質量、準確性和安全性。企業(yè)在構建數據治理體系時，需要制定完善的數據治理政策和流程，包括數據標準化、數據清洗、數據保護和數據隱私管理等方面。

數據標準化是數據治理的基礎，通過統(tǒng)一的數據格式和標準，企業(yè)可以保證數據的一致性和兼容性，避免因數據格式不一致導致的數據混亂和分析困難。數據清洗是指對數據進行系統(tǒng)性識別、審查和更正的過程，以確保數據的質量和準確性。這一過程需要借助先進的數據清洗工具和技術，確保處理的高效性和精確性。數據保護是保障數據安全的關鍵，企業(yè)需要采取多層次的數據保護措施，包括數據加密、訪問控制和數據備份等，以防止數據泄露、篡改和丟失。數據隱私管理則是在保護數據的同時，尊重和保障用戶的隱私權。企業(yè)應遵循相關法律法規(guī)，制定嚴格的數據隱私政策，確保用戶數據在收集、存儲和使用過程中的合法性和安全性。

企業(yè)應建立定期的數據審核和評估機制，通過定期檢查和評估數據治理體系的執(zhí)行情況，發(fā)現(xiàn)和解決潛在問題，確保數據治理體系的有效性并得到持續(xù)改進。數據審核包括對數據質量、數據標準和數據保護措施的檢查，評估數據治理的實施效果和管理水平，及時調整和優(yōu)化數據治理策略和措施。構建高效的數據治理體系，需要企業(yè)內部各部門的協(xié)同合作和共同努力。管理層應高度重視數據治理，將其納入企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃，提供必要的資源和支持。各部門應明確各自的數據治理職責和任務，建立良好的溝通和協(xié)作機制，形成數據治理的合力。

4.3 培養(yǎng)數據驅動的企業(yè)文化

為全面推動數據決策，企業(yè)需要在全體員工中推廣數據思維，培養(yǎng)員工的數據意識和數據分析能力。管理層應當發(fā)揮表率作用，通過實際案例和培訓活動，展示數據決策的實際效果和顯著優(yōu)勢，讓員工真正認識到數據決策的重要性。企業(yè)可以組織定期的數據分析培訓，邀請行業(yè)專家開展講座和分享活動，幫助員工掌握基本的數據分析工具和方法。此外，企業(yè)應設立激勵機制，鼓勵員工在日常工作中積極應用數據分析方法，表彰在數據決策中作出突出貢獻的員工和團隊。各部門應結合自身業(yè)務特點，制定相應的數據應用方案，通過數據驅動的方式來解決問題和優(yōu)化流程。例如，市場部門可以通過數據分析優(yōu)化廣告投放策略，銷售部門可以利用數據預測客戶需求，生產部門可以通過數據監(jiān)控提升生產效率。只有在全員的參與和支持下，數據決策才能真正融入企業(yè)的經營管理當中，形成數據驅動的企業(yè)文化，從而提升企業(yè)的整體競爭力。

4.4 建立跨部門的數據協(xié)作機制

數據決策需要各部門之間的緊密協(xié)作和信息共享，才能提供全面、準確的決策支持。企業(yè)應建立跨部門的數據協(xié)作機制，打破信息孤島，實現(xiàn)數據的充分共享和協(xié)同分析。首先，企業(yè)需要明確各部門的數據需求和貢獻，制定數據共享的規(guī)范和流程，確保數據在各部門之間高效流動。例如，市場部門可以將市場調研數據共享給銷售部門，幫助銷售部門制定更精準的銷售策略；生產部門可以將生產數據共享給物流部門，優(yōu)化物流調度和庫存管理。其次，企業(yè)可以通過建立統(tǒng)一的數據平臺，集成各部門的數據資源，實現(xiàn)數據的集中管理和共享。最后，在數據協(xié)作過程中，各部門應定期召開數據會議，討論數據分析結果并提出決策建議，確保各部門在數據應用上的一致性和協(xié)調性。通過跨部門的數據協(xié)作，企業(yè)可以更加全面地掌握業(yè)務動態(tài)，發(fā)現(xiàn)潛在問題和機會，提升整體決策的科學性和準確性。建立有效的數據協(xié)作機制，不僅可以提高各部門的工作效率，還能增強企業(yè)的整體競爭力和市場應變能力。

4.5 強化數據決策的技術支持

數據決策的實現(xiàn)離不開先進技術的支持。企業(yè)需要引入和應用最新的數據分析技術和工具，提升數據決策的技術水平。大數據平臺、人工智能算法、可視化分析工具等，都是數據決策的重要技術手段。企業(yè)在技術選擇方面，應根據自身的業(yè)務需求和技術能力，選擇適合的技術解決方案。例如，大數據平臺可以幫助企業(yè)處理和分析海量數據，人工智能算法可以進行復雜的預測和決策，可視化分析工具可以直觀地展示數據結果，便于管理層作出快速決策。此外，企業(yè)應不斷進行技術更新和升級，跟上技術發(fā)展的步伐，保持技術的先進性和適用性。為確保數據決策的順利實施，企業(yè)應加強技術團隊的建設，培養(yǎng)和引進數據分析、人工智能等方面的專業(yè)人才。技術團隊應具備強大的數據處理和分析能力，能夠根據業(yè)務需求開發(fā)和應用相應的數據分析工具和模型。通過技術支持，企業(yè)可以更高效地進行數據分析和決策，提升整體經營管理水平。強化數據決策的技術支持，是企業(yè)在數字化時代實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。

5 結語

在數字化時代，企業(yè)從經驗決策轉向數據決策已成為必然趨勢。通過上述策略，企業(yè)不僅能夠提升決策的科學性和精確性，還能夠在復雜多變的市場環(huán)境中保持競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。隨著信息技術和大數據技術的不斷進步，數據決策將在企業(yè)經營管理中發(fā)揮更為重要的作用，推動企業(yè)邁向智能化、精細化的管理新時代。企業(yè)應積極擁抱這一變革，不斷完善數據決策體系，為自身發(fā)展注入新的動力和活力。

【參考文獻】

【1】高玉峰，吳曉曉，石倩.大型集團企業(yè)經營管控大數據決策分析應用研究[J].中國軍轉民，2021（7）：30-33.

【2】王海華.大數據背景下企業(yè)的經營管理研究[J].商展經濟，2021（12）：131-133.

【3】黃翔.供電所經營管理數字化建設探索[J].農村電工，2023，31（2）：19.

【4】胡文俊.海量數據時代下企業(yè)經營管理的變革[J].新經濟，2016（35）：106-107.

【5】黃蓓蓓.大數據技術背景下的企業(yè)經營管理與決策[J].江蘇通信，2023，39（6）：70-74.

【作者簡介】張瀟（1985-），男，陜西延川人，高級經濟師，研究方向：經濟管理。