黄灿：大数据时代公共和企业管理的机会和挑战

     国内外不少企业和政府部门已经开始使用大数据来改造他们的业务流程，进行产品、服务的创新。一个广为报道的例子是，2008年谷歌的工程师使用大数据的分析和建模技术从在谷歌搜索引擎上用户输入的5000万搜索词中挑选出45个与流感相关的词汇（比如说咳嗽、感冒药、药店等）。网民在搜索这45个词汇的时候，往往已经有了流感的症状，想看看应该吃哪些药、在哪里购买这些药等等。利用这45个词汇的出现频率和美国流感疫情的爆发高度相关的特点，谷歌的科研人员只要用一天的时间就能够判断美国某地流感疫情的爆发。与此相比，美国疾病控制中心传统的检测体系是从诊所和医院来搜集流感症状病人的门诊数据，需要两周时间才能够判断疫情的爆发。谷歌基于搜索词的流感预测系统能够更快速地预测流感疫情的爆发，为卫生部门及早预警，快速响应提供了可能。

　　大数据不仅在医疗卫生、政治生活、公共管理等领域有广泛的应用，也正给企业的管理和运营带来前所未有的机会和挑战。

　　第一，大数据正在改变企业的决策方式和决策者的身份。在数据昂贵和稀缺的情况下，企业的重要决策往往由（高级）经理来做。企业（高级）经理的决策依据是他们的直觉和在长时间的职业生涯中总结得到的经验。而在大数据时代，只要企业建立了后台强大的数据采集和分析系统，决策可以由一线员工来完成。他们决策的依据将是数据分析系统给他们提供的以统计概率表示的具体建议。

　　第二，搜集、分析和运用大数据的能力将成为企业的核心竞争力之一。已有研究表明以“数据驱动”的企业的业绩比不能够运用大数据的企业的业绩要高。因此，企业的领导层需要建立在大数据时代的企业的“数据战略”，甚至可能需要设立“首席数据官”。他们需要厘清企业拥有哪些数据，能够运用哪些公共数据，能够如何运用这些数据创新并创造价值等。

　　第三，对数据分析专业人员的培养和延揽将是企业面对的一大挑战。大数据的搜集、分析和运用需要大量的数据分析师，这些人才需要具备计算机、统计学、数据发掘等领域的知识。而传统的计算机、统计或者经济、管理学科的学位项目并没有培养这样的复合型人才。即便国内外的大学已经开设了或正在开设数据分析的学位项目，招聘和培养符合企业需求，且有经验的人才也将是在未来相当长的一段时间里企业管理层面临的有挑战的工作。

　　大数据给公共管理和企业管理的研究和学科发展提出新的课题和挑战。

　　首先，大数据体量巨大，数据点很多，用传统的基于P值的统计推断来判断变量之间的关系，可能会发现任何变量间的关系都是统计显著的。未来的管理学研究可能会从关注P值，转向关注因变量的方差能够被哪些自变量解释多少的问题。

　　第二，研究人员对传统数据的分析通常关注均值和总体的趋势。而对大数据，研究人员可能更应该关注异常值，因为异常值的数据点很有可能是企业的创新、社会的新趋势、经济危机或者政治动荡的开端。

　　第三，如何在传统数据的分析中确定因果关系一直是管理学研究的难点。然而，因为大数据包括了大量的非结构化的数据，数据更多样、更复杂，在对大数据的分析中确定因果关系更难。但是这并不代表管理学者未来不需要再关注因果关系。

　　第四，大数据也给管理学者提供了新的机遇。比如研究战略管理的学者常常想刻画两个企业之间复杂的竞争、合作、联盟的关系。往往在企业层面的传统数据库中是很难获得关于这种关系的全面信息的，而利用电子邮件、文档、视频等非结构化的数据，研究者可以更全面地刻画这样的关系。研究组织和团队行为的学者往往依赖于传统的公司档案文件、经理的日程安排等信息。利用大数据的技术，研究人员可以让企业的员工佩戴感应装置，然后将感应装置发出的信息存储、分析后，研究者可以更有效地研究团队和组织的工作模式、成员间的互动模式等等。

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