数智管理学（十八）

第二章  数智化重塑管理的核心概念

第一节 数据驱动决策的崛起

一、从经验决策到数据驱动

传统管理决策基于有限信息和领导者的经验，难以应对复杂的业务环境。

（一）信息有限性导致决策片面性

1.数据获取范围狭窄

在传统管理决策中，企业获取信息的渠道相对有限。主要依赖内部报告、市场调研（往往样本量有限且周期较长）以及少量外部合作伙伴提供的信息。例如，一家传统制造企业在决定是否扩大生产规模时，可能仅能获取本企业过去几年的销售数据、当前库存水平以及从有限的几个经销商处得到的市场反馈。这些数据无法全面反映整个市场的动态，如竞争对手的最新动向、潜在客户群体的需求变化以及宏观经济环境的细微波动等。

对于行业新兴趋势和潜在机会，传统管理决策方式难以敏锐捕捉。由于缺乏对大数据的收集和分析能力，企业可能错过市场中出现的新需求和新技术带来的变革机遇。比如，在智能手机刚兴起时，一些传统手机制造商由于没有及时获取到消费者对触摸屏手机、移动互联网应用等新兴需求的信息，仍然专注于传统功能手机的生产，导致市场份额迅速被智能手机厂商抢占。

​​​​​​​2.数据处理能力不足

传统企业缺乏先进的数据处理技术和工具，面对海量的原始数据往往无法进行深入分析。即使收集到了一定量的数据，也只能进行简单的统计和描述性分析，难以挖掘数据背后隐藏的复杂关系和潜在规律。例如，企业虽然记录了客户的购买历史，但无法运用数据挖掘算法分析客户购买行为之间的关联模式，无法识别哪些产品组合更受客户青睐，从而难以制定精准的营销策略。

数据更新不及时也是一个问题。传统管理决策所依据的数据可能存在滞后性，无法实时反映市场和企业运营的当前状态。例如，企业的财务报表通常按季度或年度编制，管理者在依据这些报表进行决策时，所看到的数据可能已经无法准确反映企业当下的财务状况和业务绩效，导致决策与实际情况脱节。

（二）经验决策的局限性

1.经验的主观性和局限性

领导者的经验是在特定的历史时期和业务环境中积累形成的，具有较强的主观性。不同领导者的经验差异较大，且可能受到个人认知偏见、思维定式的影响。例如，一位在传统零售行业成功多年的领导者，其经验可能在电商等新兴零售模式下并不适用。他可能习惯于基于实体店客流量和地理位置来选择店铺地址，但在电商时代，线上流量的获取和转化方式完全不同，过去的经验反而可能成为决策的误导因素。

经验往往基于过去发生的事件，难以应对从未出现过的新情况和复杂多变的市场环境。例如，当共享经济、人工智能等全新商业模式和技术出现时，传统的管理经验无法提供有效的决策指导。企业需要重新探索和适应这些新兴事物，而单纯依赖经验可能导致企业在面对变革时反应迟缓或决策失误。

2.缺乏系统性和科学性

经验决策通常缺乏科学的分析方法和严谨的决策流程支持。领导者在做决策时，可能仅凭直觉或过往类似情况的简单类比，而没有对各种可能的决策方案进行全面、系统的评估。例如，在企业面临产品多元化决策时，仅仅根据领导者对某个行业的主观印象或过去在相关领域的有限经验，而未深入分析市场需求、竞争态势、企业资源和能力等多方面因素，就仓促决定进入新市场，这样的决策风险极高。

没有科学的决策模型和数据分析作为依据，经验决策难以对决策结果进行准确预测和风险评估。企业在实施决策后，可能面临各种意想不到的问题，因为在决策过程中没有充分考虑到所有可能的影响因素和潜在风险。例如，在进行重大投资决策时，没有通过定量分析评估投资回报率、回收期等关键指标，仅仅依靠经验判断，一旦市场环境发生变化，企业可能陷入财务困境。

（三）复杂业务环境的挑战

1.市场动态性加剧

当今市场变化速度极快，消费者需求、技术创新、竞争对手策略等因素不断变化且相互影响。例如，在科技行业，产品更新换代周期极短，消费者对新技术和新产品的追求持续推动市场变化。企业如果仍然依赖传统管理决策方式，无法及时跟踪和响应这些快速变化，就会在市场竞争中处于劣势。

市场全球化使得企业面临更加复杂多样的竞争环境。不同国家和地区的市场在文化、法规、消费习惯等方面存在巨大差异，企业需要在全球范围内协调资源、制定策略。传统管理决策难以适应这种跨地域、跨文化的复杂情况，无法有效整合全球资源和应对多样化的市场需求。

2.业务复杂性增加

随着企业规模的扩大和业务领域的拓展，企业内部的组织结构和业务流程变得日益复杂。传统的层级式管理结构导致信息传递不畅、决策效率低下。例如，大型跨国企业在进行全球供应链管理决策时，涉及多个国家的供应商、生产基地、物流配送中心等环节，需要协调各方利益、优化资源配置。如果依靠传统的经验决策和有限信息，很难实现整个供应链的高效运作，容易出现库存积压、交货延迟等问题。

现代企业业务往往涉及多个领域和技术的融合，如智能制造需要将信息技术、自动化技术、机械工程等多学科知识相结合。传统管理决策模式下的领导者和管理者难以具备如此广泛的专业知识，无法全面理解和把握业务的复杂性，从而难以做出科学合理的决策。

传统管理决策基于有限信息和领导者经验的方式，在面对复杂的业务环境时，由于信息的不全面、不准确、不及时，以及经验的主观性、局限性和缺乏系统性科学性，难以适应市场动态变化、业务复杂性增加等挑战，容易导致决策失误，使企业在市场竞争中面临风险。为了应对这些挑战，企业需要引入更先进的数据收集、分析技术，建立科学的决策体系，提升管理者的综合素质和决策能力，以适应新时代的管理要求。

二、数据驱动的特征：规模性（Big Data）、实时性、预测性。

规模性、实时性和预测性是数据驱动管理的三大核心特征，共同构成了现代企业在数智化时代竞争的基础。这三者紧密关联，规模性提供了丰富的数据资源，实时性实现了快速响应，预测性则为未来规划提供了指导。通过充分利用这些特征，企业不仅可以提升效率，还能从数据中发掘新的增长机会，塑造行业竞争格局。

（一）数据驱动的规模性：大数据的核心特质

在数智化时代，数据驱动的一个显著特征是规模性，即大数据的产生和利用成为管理和决策的基础。相比传统的数据处理模式，大数据具有量大、类型多样、生成速度快、价值密度低的特性。

​​​​​​​1.数据量的大规模增长

全球范围内的设备、传感器、企业运营系统和互联网应用每天生成海量数据。这些数据涵盖了交易记录、用户行为、机器运行状态、社交互动等多种形式，为企业提供了丰富的信息资源。

​​​​​​​2.多样化的数据类型

现代企业不仅依赖结构化数据（如销售记录、库存数据），还需要处理大量的非结构化数据，包括视频、音频、图像、社交媒体评论等。多样化的数据类型使得企业能够从多个维度理解市场需求和用户行为。

​​​​​​​3.数据价值的稀缺性

虽然数据量巨大，但其中蕴含的有价值信息比例较低，企业需要通过先进的分析工具从中提取洞察。因此，数据的规模性不仅是技术上的挑战，更是战略上的关键。

（二）数据驱动的实时性：决策效率的关键

实时性是数据驱动的另一个核心特征，尤其在市场竞争激烈的环境中，快速响应成为企业制胜的关键。

​​​​​​​1.实时数据采集与反馈

通过物联网（IoT）、传感器和移动设备，企业可以实时获取客户行为、设备状态、物流进展等数据。例如，零售商通过POS系统即时采集销量数据，为库存补货提供支持。

​​​​​​​2.实时分析与响应

现代数据分析工具和算法可以在短时间内完成数据处理，并提供即时洞察。例如，在交通管理中，实时数据分析可以帮助优化信号灯配时，从而减少拥堵，提高通行效率。

​​​​​​​3.降低延迟风险

在金融、物流等对时间敏感的行业，实时性尤为重要。延迟可能导致交易失败、客户流失或供应链断裂。通过实时监控与决策，企业可以显著降低这些风险。

（三）数据驱动的预测性：洞察未来的能力

预测性是数据驱动管理的重要特征，它赋予企业洞察未来的能力，帮助他们在不确定性中找到机会。

​​​​​​​1.从历史到未来的跨越

通过分析过去的数据模式和趋势，企业可以预测未来的市场需求、客户偏好和竞争格局。例如，电商平台利用机器学习算法预测用户可能的购买行为，从而实现个性化推荐。

​​​​​​​2.复杂环境中的决策支持

现代商业环境充满不确定性，传统的经验决策难以应对复杂性和动态性。数据驱动的预测能力可以为企业提供更加科学的决策依据，例如，制造企业利用预测性维护技术提前识别设备潜在故障，从而避免生产中断。

​​​​​​​​​​​​​​3.创造新商业模式

预测性分析不仅可以优化现有业务，还能催生新的商业模式。例如，共享出行平台通过对历史需求和实时数据的预测，实现车辆的动态调度，提升资源利用率。