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大数据时代的企业管理 （陈登鹏 工业工程11级2班 2011330350212） 摘要 基于数据分析对管理的重要性，在《孙子兵法》中已有深刻的认识：“夫未战而庙算胜者，得算多也。”数据始终贯穿在管理的计划、组织、领导、控制和创新中。在进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为管理服务，和利用数据创造财富是不可回避的命题。管理决策日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉（1）（2）Albert-László Barabási提出：人类93%的行为是可以预测的。目前人类的数据处理能力在庞大的数据量面前还是太渺小，当数据处理能力的提升足以克服这一切后，混沌理论是否会黯然失色呢，一切都将变得清晰起来，偶然性也将因为盖然性变得不那么模糊？或许人类处理能力提升的速度远远都无法赶上数据的增长速度，混沌理论也将一直伴随着人类的发展。但不可否认的是，即使是现在的处理能力，大数据也能极大地提升预测的精准度。 二、大数据视角下的预测 预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑： （1…… 其中，概率论在预测中有不可替代的作用，当中的泊松分布P(λ)是在概率论中常用的一种离散型概率分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。，某放射性物质发射出的粒子显微镜下单位分区内的细菌分布数等 (k=0,1,2,…) 但在大数据时代，泊松分布对人类社会的预测有极大的提升空间。在数据不够充沛的情况下，泊松分布在预测人类社会的事件时，事件的可预测性与偶然性是等同而视的。人具有主观能动性，从表面上看增大了预测了难度，但是在大数据的视角下，人的活动其实有极大的可预测空间，偶然性对人活动的影响是相对来说小得多的影响因素。我们不能忽视的一点是：每个人都是习惯的奴隶。在泊松分布的应用中，对某电话交换机收到的呼叫，来到某公交汽车站的乘客，是假设以固定的平均瞬时速率λ随机且独立的出现，这其实是值得商榷的，因为按照这样的假设就出现上班高峰等现象的概率是极低的，但高峰每天按时按点地出现。上班高峰只要经过一天的观察我们便可以准确的得出，也就是一天的数据量足以成为常量。而大数据的意义就在于在经过整理处理大量数据后，那些本难以察觉的现象规律可以为我们所发现，使它从一个变量成为常量。《爆发SWOT分析法、波士顿（BCG）GE矩阵法、价值导向模型等等。随着各种模型不断地被应用，虽然这些看似差异的模型，却都指向合理地制定计划，这不可避免地出现了一个现象：战略趋同。产生的原因不外这些： 其一，表现为领导层的“从众“心态和追求“不会错”的心理。在产业鼎盛时期，战略趋同自然无可非议——谁能抵挡市场良机的诱惑呢？而在产业低潮时期，战略受挫也也很好找到理由——大家都错了！ 其二，参与和影响战略制定的经理人和咨询顾问体系和思维模式的同一化。我们现在的管理理论和教育正日益成为一种参与市场交换的商品，而在形式差异化的外衣下该商品的核心正不断被标准化。 其次，战略趋同是企业间竞争的结果——成功的模式广泛学习和标杆管理的使用。成功案例所产生的强大感召力自然吸引其他企业的广泛学习。“案例驱动”知识体系下的咨询公司又把“成功模式的复制”推上了顶峰。 最后，稳定性和确定性更加脆弱的经营环境也是促成战略趋同的因素之一。中小企业更是“机会导向型”战略的崇拜者，他们的目标很简单，就是抓住短期机遇，实现成长。对于短期机会的追逐便是多变市场环境下促成战略趋同的一个重要原因。 总的来说，战略趋同必将由于丧失差异化而使竞争激烈化，从而削弱行业平均收益率，随之而来的就是优胜劣汰。但胜败的结果有很大不确定性，多因素同时影响着最终胜利者的产生，“先发优势”和“铺路石效应”所带来的大量截然相反的案例使战略的倡导者和跟随者都没有十足的把握。倡导者凭借先发优势，抢先在目标市场和用户心目中建立差异化的现象，以期在进入者到来前形成足够的壁垒和竞争优势。另一方面，战略的学习者在牺牲了先机和主动的情况下也减少了判断错误和迷路的风险，并且能在先行者的结果中学习经验和修正错误。一旦战略创新有误，先行者敲响了警钟并了大部分学习成本，而后来者也容易抽身而出。即便先行者实现局部成功，跟随者也有机会从中取长补短，展开更有力的挑战。 在种关键的情节下，不论是先行者还是跟随者谁能快速地响应需求谁才能从中胜出，此时此刻的每一决策都直接影响企业的发展：作为先行者，稍有迟钝，先行优势将不复存在，并将为此支付巨大的研发成本和新产品推出时的宣传费用；作为跟随者，能够敏捷地发现新的契机并分得一杯羹将实现企业的跨越式发展。两者是利益相互对立的双