張鳴，丁嘉樹(shù)

（南京華盾電力信息安全測(cè)評(píng)有限公司，江蘇 南京 210000）

0 引言

作為企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的基礎(chǔ)性?xún)?nèi)容，決策是國(guó)有企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)改革發(fā)展的目標(biāo)，根據(jù)客觀的可能性，在現(xiàn)有的信息和經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，借助一定的工具、技巧和方法，對(duì)影響目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的諸多因素進(jìn)行分析、計(jì)算和判斷，并根據(jù)判斷結(jié)果擬定可選擇的方案，最終結(jié)合實(shí)際情況，選擇最優(yōu)方案作為企業(yè)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的具體策略的行為方式。根據(jù)概念界定可以看出，影響國(guó)有企業(yè)改革過(guò)程中的決策行為及其效果的因素主要有目標(biāo)、信息和策略三個(gè)，在這些因素中，信息處于基礎(chǔ)性的作用。

1 大數(shù)據(jù)概述

“大數(shù)據(jù)”一詞最早由美國(guó)EMC公司在為一家信息存儲(chǔ)咨詢(xún)科技公司提供信息存儲(chǔ)及管理產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案時(shí)提出的[1]。后來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等新興技術(shù)在行業(yè)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，大數(shù)據(jù)的提法和概念逐漸在世界范圍內(nèi)傳播、運(yùn)用。

1.1 大數(shù)據(jù)的概念

目前，國(guó)內(nèi)外研究主體對(duì)于大數(shù)據(jù)的概念并沒(méi)有形成一致的結(jié)論，大多是從特定的一個(gè)角度給出相應(yīng)的概念界定，這其中，有從信息處理模式的角度給出的界定。例如研究機(jī)構(gòu)Gartner提出，大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。也有從數(shù)據(jù)集合的角度給出的界定，例如維基百科中提出，大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合；麥肯錫全球研究所提出，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。據(jù)此可以看出，對(duì)大數(shù)據(jù)概念的理解實(shí)際上可以從數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)狀態(tài)兩個(gè)維度入手，其中數(shù)據(jù)應(yīng)用維度對(duì)應(yīng)的是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，從而獲取更有利于決策和流程優(yōu)化的信息資產(chǎn)，數(shù)據(jù)狀態(tài)維度對(duì)應(yīng)的是由海量數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集合[2]。

結(jié)合研究的實(shí)際，本文更認(rèn)同于從數(shù)據(jù)應(yīng)用維度給出的大數(shù)據(jù)概念，即大數(shù)據(jù)是通過(guò)獲取、存儲(chǔ)、管理、分析海量數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而獲取有利于決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力提高的信息資產(chǎn)的技術(shù)應(yīng)用模式。

1.2 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

結(jié)合近年來(lái)的實(shí)踐應(yīng)用來(lái)看，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以歸納為以下五個(gè)方面。

第一，數(shù)據(jù)量大。在上述定義中，之所以用“海量”來(lái)描述大數(shù)據(jù)，就是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)應(yīng)用中涉及到的數(shù)據(jù)量非常大，實(shí)際運(yùn)用中的起始計(jì)量單位在T或者T以上的P、E、Z。第二，數(shù)據(jù)類(lèi)型多。大數(shù)據(jù)能夠獲取、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)種類(lèi)比較多，其既可以是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也可以是半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還可以是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用中數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣性使得包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等方面的數(shù)據(jù)信息都可以為大數(shù)據(jù)所獲取、存儲(chǔ)、管理和分析。第三，價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)從眾多途徑獲取的多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的價(jià)值參差不齊，這使得大數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)際上是在海量?jī)r(jià)值不一的數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選，數(shù)據(jù)集合整體的可利用價(jià)值偏低。第四，速度快。大數(shù)據(jù)是基于特定的計(jì)算機(jī)軟件和程序開(kāi)展數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理和分析的。伴隨著計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的不斷提高，大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)的速度也逐步加快，短時(shí)間內(nèi)可以對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行集中性的處理，數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性高。第五，準(zhǔn)確性高。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是基于安裝于計(jì)算機(jī)中的各類(lèi)軟件和程序，其具有特定的邏輯和規(guī)則，并且相關(guān)算法在運(yùn)行過(guò)程中不受人的因素的影響，故而能夠保證數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、分析方面的準(zhǔn)確性。

1.3 大數(shù)據(jù)的功能

總體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的功能主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等。其中，數(shù)據(jù)采集是借助各類(lèi)數(shù)據(jù)傳感器，對(duì)特定對(duì)象的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)或者狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)采集，并傳遞至相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)之中；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心可以為通過(guò)多種途徑采集到的數(shù)據(jù)信息提供相應(yīng)的存儲(chǔ)載體，使海量數(shù)據(jù)獲得相應(yīng)的存儲(chǔ)空間和地址；數(shù)據(jù)處理是大數(shù)據(jù)可以按照特定的程序和算法，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分析整理，形成具有一定規(guī)律的數(shù)據(jù)集合；數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)可以為應(yīng)用主體提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方式，使其根據(jù)需要設(shè)定相應(yīng)的分析參數(shù)，最終根據(jù)設(shè)置輸出相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果[3]。

2 大數(shù)據(jù)在企業(yè)精準(zhǔn)化決策方面的價(jià)值

大數(shù)據(jù)與國(guó)有企業(yè)精準(zhǔn)化決策之間的聯(lián)系主要體現(xiàn)在上述分析中提到的大數(shù)據(jù)功能方面，即大數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理、分析于一體的功能，能夠在較大程度上解決企業(yè)決策中信息量偏少、信息準(zhǔn)確性偏低的問(wèn)題，使企業(yè)的決策所依靠的信息更加精準(zhǔn)[4]。具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)在企業(yè)精準(zhǔn)化決策方面的價(jià)值主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。

2.1 豐富決策信息源

信息，是國(guó)有企業(yè)做決策的依據(jù)。在傳統(tǒng)環(huán)境下，國(guó)有企業(yè)做出決策所依靠的信息主要來(lái)源于內(nèi)部相關(guān)部門(mén)和人員上報(bào)的信息，這些信息不僅內(nèi)容較為分散，而且準(zhǔn)確性、客觀性存在較大的不確定性，最終可能導(dǎo)致依據(jù)這些信息做出的決策偏離企業(yè)發(fā)展的內(nèi)外部環(huán)境，進(jìn)而導(dǎo)致決策出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。在大數(shù)據(jù)的支持下，國(guó)有企業(yè)可以借助傳感器、辦公自動(dòng)化系統(tǒng)等擴(kuò)大數(shù)據(jù)獲取的途徑，最終獲取與決策相關(guān)的內(nèi)外部相關(guān)信息，從而增加了決策工作所參考的數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)內(nèi)容，為精準(zhǔn)化決策提供盡可能多的信息支持。并且，這種信息采集方式最大程度上降低了人員在信息采集方面的參與度，保證了決策信息的客觀性和真實(shí)性，使決策信息在質(zhì)量上得到了保證。

2.2 提高決策協(xié)同性

目前，國(guó)有企業(yè)在決策方面多實(shí)施自上而下的決策方式，這雖然能夠保證決策的效率，但在決策的執(zhí)行性和實(shí)效性等方面往往存在較大的不確定性。例如，部分參與決策執(zhí)行的一線(xiàn)人員會(huì)因?yàn)閷?duì)決策理解不準(zhǔn)確等原因而錯(cuò)誤地開(kāi)展工作，最終出現(xiàn)事與愿違的情況。大數(shù)據(jù)在決策方面的應(yīng)用主要是基于OA系統(tǒng)平臺(tái)，而該平臺(tái)具有的扁平化優(yōu)勢(shì)使得一線(xiàn)的人員也能夠參與到?jīng)Q策信息的了解和補(bǔ)充完善中，這在較大程度上打破了自上而下決策的局限性，使參與決策執(zhí)行的人員能夠有機(jī)會(huì)提前參與到?jīng)Q策活動(dòng)中，為決策提供相應(yīng)的信息參考，從而擴(kuò)大了決策活動(dòng)的參與主體和數(shù)據(jù)信息依據(jù)，使決策的準(zhǔn)確性得到明顯提高。

2.3 提高決策時(shí)效性

在生存和發(fā)展環(huán)境愈加復(fù)雜的情況下，企業(yè)所面臨的決策風(fēng)險(xiǎn)也在持續(xù)增加。并且，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)決策的時(shí)效性也變得至關(guān)重要，一旦決策不及時(shí)，很可能會(huì)遭受不利的發(fā)展情況。在傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)中，企業(yè)往往需要在短時(shí)間內(nèi)安排大量人員進(jìn)行相關(guān)信息的搜集、整理、分析，來(lái)獲得決策時(shí)效性方面的優(yōu)勢(shì)。而在大數(shù)據(jù)的支持下，企業(yè)可以全流程線(xiàn)上運(yùn)行和一鍵啟動(dòng)，以全程智能化處理的方式實(shí)現(xiàn)決策信息的快速獲取，極大地壓縮了決策信息獲取的時(shí)間周期。并且，大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)提供多種可供選擇的參考方案，使企業(yè)的決策機(jī)會(huì)和空間得到了拓展，降低了企業(yè)在決策時(shí)效性方面可能承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。

3 大數(shù)據(jù)賦能決策精準(zhǔn)化的具體策略

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是一種工具，其雖然能夠賦能企業(yè)決策的精準(zhǔn)化，但這種功能的發(fā)揮是建立在企業(yè)對(duì)其加以科學(xué)利用的前提下[5]。故而，企業(yè)要結(jié)合自身的決策實(shí)際，探索開(kāi)展以精準(zhǔn)化為導(dǎo)向的決策實(shí)踐路徑，以發(fā)揮大數(shù)據(jù)在決策方面的價(jià)值。具體來(lái)說(shuō)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)從以下幾方面利用好大數(shù)據(jù)。

3.1 重視大數(shù)據(jù)功能價(jià)值

以大數(shù)據(jù)推動(dòng)企業(yè)決策精準(zhǔn)化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，有利于企業(yè)內(nèi)部的普遍重視和協(xié)同落實(shí)?？紤]到不同部門(mén)、不同業(yè)務(wù)模塊在大數(shù)據(jù)功能認(rèn)知和技術(shù)操作等方面的差異，企業(yè)應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)做好強(qiáng)化大數(shù)據(jù)功能價(jià)值認(rèn)知工作，使企業(yè)內(nèi)部形成良好的大數(shù)據(jù)運(yùn)用氛圍和條件[6]。

第一，明晰企業(yè)決策環(huán)境形勢(shì)分析。決策，是企業(yè)發(fā)展過(guò)程中普遍需要開(kāi)展的工作，并且滲透到企業(yè)的方方面面。企業(yè)需要通過(guò)定期的內(nèi)部環(huán)境和外部形勢(shì)分析，督促和引導(dǎo)內(nèi)部職工客觀、全面、深入地把握本崗位工作、部門(mén)工作和企業(yè)發(fā)展面臨的內(nèi)外部情況，從思想上認(rèn)識(shí)到?jīng)Q策精準(zhǔn)化的必要性和緊迫性，糾正松散、孤立、隨意的決策思想。

第二，展示大數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)功能。為使企業(yè)內(nèi)部充分認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)在提高決策精準(zhǔn)化方面的作用，企業(yè)可以定期開(kāi)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)交流活動(dòng)，通過(guò)回顧、分享大數(shù)據(jù)在最近的決策實(shí)踐，尤其是涉及到“三重一大”事項(xiàng)方面的積極作用，借助現(xiàn)實(shí)的案例和親身的體驗(yàn)來(lái)深化企業(yè)內(nèi)部人員，尤其是決策人員對(duì)大數(shù)據(jù)功能的認(rèn)知。

3.2 持續(xù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)

近年來(lái)，企業(yè)逐漸形成了以O(shè)A系統(tǒng)為主要載體的信息化管理模式，將企業(yè)主要的業(yè)務(wù)模塊和業(yè)務(wù)流程納入到了大數(shù)據(jù)框架內(nèi)。但是，這種方式也給企業(yè)開(kāi)展基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)化決策實(shí)踐造成了一定的困難，因?yàn)槠髽I(yè)無(wú)法通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲得所有的數(shù)據(jù)信息，也無(wú)法確保所有人員都能夠參與到大數(shù)據(jù)決策實(shí)踐中。因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)決策實(shí)踐，持續(xù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)和權(quán)限，使盡可能多的信息源融入到大數(shù)據(jù)平臺(tái)中。

首先，細(xì)化平臺(tái)功能模塊。在決策時(shí)效性要求越來(lái)越高的情況下，為保證決策的精準(zhǔn)化和時(shí)效性，國(guó)有企業(yè)需要根據(jù)決策所需要的信息，對(duì)OA系統(tǒng)的功能模塊進(jìn)行分解，使不同部門(mén)、不同業(yè)務(wù)模塊的相關(guān)信息呈現(xiàn)更加細(xì)化，提高平臺(tái)中數(shù)據(jù)與決策需要的數(shù)據(jù)之間的契合度，避免數(shù)據(jù)不對(duì)應(yīng)導(dǎo)致的決策滯后問(wèn)題的發(fā)生。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)對(duì)照組織架構(gòu)，對(duì)未納入OA系統(tǒng)平臺(tái)的部門(mén)和業(yè)務(wù)模塊在決策中的地位和影響力進(jìn)行評(píng)估，及時(shí)將那些需要參與決策的模塊納入到系統(tǒng)平臺(tái)中，提高平臺(tái)與決策實(shí)際的匹配度，真正保證決策信息源的數(shù)量和類(lèi)型。

其次，豐富數(shù)據(jù)利用方式。大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、管理和分析主要是根據(jù)人所設(shè)定的程序和算法實(shí)施的。換言之，程序員或者管理員設(shè)置何種數(shù)據(jù)處理規(guī)則，大數(shù)據(jù)平臺(tái)就會(huì)產(chǎn)生何種數(shù)據(jù)處理結(jié)果。為確保決策行為的精準(zhǔn)化，企業(yè)應(yīng)豐富數(shù)據(jù)處理規(guī)則，使可供選擇的決策方案都能夠呈現(xiàn)出來(lái)，為決策者通過(guò)對(duì)比選擇最佳的方案提供現(xiàn)實(shí)性的條件支持。

3.3 注重大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全性

大數(shù)據(jù)雖然為決策提供了集中性的數(shù)據(jù)資源支持，但也增加了企業(yè)數(shù)據(jù)資源信息泄露的安全性風(fēng)險(xiǎn)。尤其是在當(dāng)前普遍重視個(gè)人信息安全保護(hù)的背景下，企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用安全性方面應(yīng)當(dāng)給予高度的重視和保障性措施的落實(shí)。

第一，提高大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)性防護(hù)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)，是企業(yè)決策的主要信息源，也是最容易遭受安全侵襲的對(duì)象。企業(yè)在日常的經(jīng)營(yíng)管理中，應(yīng)當(dāng)安排專(zhuān)門(mén)的技術(shù)人員負(fù)責(zé)對(duì)平臺(tái)的安全性進(jìn)行技術(shù)維護(hù)和管理，動(dòng)態(tài)更新防火墻技術(shù)、數(shù)字加密技術(shù)等安全防護(hù)技術(shù)，確保平臺(tái)的安全性能夠定期得到檢查和提升。同時(shí)，對(duì)于安全性等級(jí)要求高的數(shù)據(jù)類(lèi)型，還應(yīng)當(dāng)設(shè)立專(zhuān)門(mén)的服務(wù)器進(jìn)行特殊的安全存儲(chǔ)管理，避免數(shù)據(jù)信息遭受技術(shù)性的侵襲。

第二，規(guī)范大數(shù)據(jù)平臺(tái)信息訪(fǎng)問(wèn)行為。在推行決策扁平化的背景下，企業(yè)OA系統(tǒng)的訪(fǎng)問(wèn)量會(huì)持續(xù)增加，而這會(huì)增加企業(yè)數(shù)據(jù)信息的曝光量，造成數(shù)據(jù)的泄露或者篡改風(fēng)險(xiǎn)。因此，企業(yè)除了嚴(yán)格按照決策情況劃分平臺(tái)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限以外，還要對(duì)訪(fǎng)問(wèn)平臺(tái)的用戶(hù)進(jìn)行身份和行為的認(rèn)證與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，確保平臺(tái)數(shù)據(jù)信息訪(fǎng)問(wèn)行為的可追溯、可監(jiān)督。例如，企業(yè)要推動(dòng)決策過(guò)程監(jiān)督實(shí)時(shí)化，結(jié)合人工智能NLP、RPA等技術(shù)，推動(dòng)“三重一大”事項(xiàng)決策100%自動(dòng)化合規(guī)性審查，保障決策過(guò)程的規(guī)范性。

3.4 注重大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才培養(yǎng)

大數(shù)據(jù)雖然在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理和分析方面減少了人員的參與，但在應(yīng)用的規(guī)則、方式等與決策精準(zhǔn)化更密切的環(huán)節(jié)，往往仍然需要有專(zhuān)業(yè)性的人員主導(dǎo)[7]。故而，國(guó)有企業(yè)在開(kāi)展改革實(shí)踐過(guò)程中，除了關(guān)注大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用以外，還要注意對(duì)熟悉大數(shù)據(jù)應(yīng)用的專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng)，以挖掘和利用大數(shù)據(jù)在決策精準(zhǔn)化方面的優(yōu)勢(shì)。

3.5 加強(qiáng)決策類(lèi)型與流程劃分

決策精準(zhǔn)化與決策時(shí)效性經(jīng)常表現(xiàn)為一種矛盾。即企業(yè)要想獲得精準(zhǔn)的決策，就需要投入大量的時(shí)間和精力，而這會(huì)導(dǎo)致決策的時(shí)效性下降。故而，對(duì)于國(guó)有企業(yè)來(lái)說(shuō)，要對(duì)改革中的決策行為進(jìn)行相應(yīng)的劃分，明確不同類(lèi)型決策行為對(duì)應(yīng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用策略，使大數(shù)據(jù)的應(yīng)用更加科學(xué)、合理和有效。

4 結(jié)語(yǔ)

以大數(shù)據(jù)賦能企業(yè)決策精準(zhǔn)化，是改革背景下國(guó)有企業(yè)發(fā)展的重要制勝之策。作為一種重要的信息處理模式，大數(shù)據(jù)具有的數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類(lèi)型多、價(jià)值密度低、速度快、準(zhǔn)確性高等特點(diǎn)，使得其在企業(yè)決策方面可以發(fā)揮更為明顯的作用。當(dāng)然，為更好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)在決策精準(zhǔn)化方面的價(jià)值，國(guó)有企業(yè)應(yīng)當(dāng)在重視大數(shù)據(jù)功能價(jià)值的基礎(chǔ)上，持續(xù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并注重大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全性和大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才培養(yǎng)，加強(qiáng)決策類(lèi)型與流程劃分，使精準(zhǔn)化決策的實(shí)現(xiàn)有充分的現(xiàn)實(shí)條件支持。