2012 年以来，美国、日本等发达资本主义国家先后启动了国家层面的大数据发展战略。当前，关于大数据的研究已成为全球商界的研究热点问题。将大数据技术与企业管理相融合，通过与企业管理相关的各类数据搜集、筛选、分析消费者的行为，从中挖掘出客户的需求信息，有助于企业管理者制定科学的商业决策，已经成为全球企业管理界研究的热点。国际知名的企业如：阿里巴巴，依托其功能强大的电子商务平台，在与消费者交易相关的大数据领域投入了人员与技术进行不断的开发，不仅在国内大数据技术市场中占据重要地位，更为阿里巴巴带来了高额的回报。
大数据的概念
大数据（big data），是指数据量规模巨大，无法通过以往主流软件工具在短时间内搜集、筛选、分析并应用为帮助企业经营决策有价值的信息。大数据具有Vol-ume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确）四个特点。
大数据背景下，企业可以借助大数据技术实施基于数据驱动的决策方式，通过收集与企业经营相关的综合数据，使用数字方法对其分析与建模，分析挖掘出隐藏在数据背后的关系，最大限度从中挖掘有价值的信息，进而预测事件可能发生的概率，为决策者提供较为合理的决策方案，以提高企业决策的预见性、针对性与科学化程度。
基于大数据支持的企业决策管理系统的构建
在大数据背景下，海量而复杂的数据对企业决策管理系统原有的技术体系结构提出了挑战，同时也要求更强的数据分析处理能力及数据驱动业务的能力。为了更好的利用大数据技术并将之运用到企业决策管理中，需要构建新型的基于大数据支持的企业决策管理系统模型，对企业原有的业务流程进行优化重组，对各类数据等进行整合。
构建基于大数据支持的企业决策管理系统，将之分为三个层面，即：数据的获取层、数据的处理层及数据的应用层。数据获取主要有四个来源：访问数据、交易数据、网络数据和购买数据；数据的处理层又称为决策协调控制系统，分为四个子系统，分别是：决策数据采集子系统、决策数据分析子系统、决策数据筛选子系统、决策数据服务子系统以及协调控制子系统，其功能依次是数据采集、分析、筛选、服务和协调控制；数据的应用层是基于大数据的企业经营策略，具体包括：生产策略、营销策略、财务策略、运营策略、客服策略、公关策略（见图1） 。
从图1 模型可知，企业利用大数据技术目的是为增强企业决策管理的科学性，实质是在新形势下人机结合的企业战略决策系统。通过企业内部决策系统采集、分析、筛选、服务、协调与控制等功能，判断企业及所在行业的发展趋势，跟踪市场及客户的非连续性变化，分析自身及竞争对手的能力和动向，充分利用大数据技术整合企业的决策资源，通过制定、实施科学的决策制度或决策方法，制定出较为科学的企业决策，保证企业各部门的协调运作，形成动态有序的合作机制，将企业的决策系统与企业外部的环境结合起来，有利于企业制定科学合理的经营决策，从而保持企业在市场上的竞争优势。
大数据背景下企业决策管理的现实困境
（一）环境更加复杂基于云计算的大数据一方面为企业决策管理提供了更为广阔的空间，在企业决策过程中，提供更多的决策信息来源；另一方面，企业面临的决策环境变化速度越来越快，各种与企业相关的数据信息，特别是偶发事件导致数据的不断产生、传播与储存，从客观上要求企业通过云计算平台尽快实现数据的集中整合，构建高度集成的企业决策管理系统，充分挖掘、采集、分析、储存形成海量的企业数据资产。因此，在大数据环境背景下，错综复杂的环境因素影响到企业决策信息的采集与分析，决策方案的制定与选择，从而影响企业对大数据的统一管理，客观上增加决策者进行决策管理的难度。
（二）与企业决策相关的信息价值甄别难度大大数据时代，互联网上的数据呈现爆炸式增长的特征，人类每年产生的数据量已经从TB 级别跃升为PB、EB、乃至ZB 级别。数据中所蕴含的信息量超越了一般企业管理者数据处理能力的范畴，不仅使处理信息的工作量加大，传统的数据管理和数据分析技术难以有效挖掘这些数据潜在的价值，还导致判断该信息的价值困难程度加大，从而导致企业在进行决策管理时，如何判断、取舍和利用信息价值的难度增大。只有构建基于大数据技术新型的、功能强大的企业管理决策系统，才可能为企业更好的采集、甄别、分类、筛选有价值的数据，更有利于企业决策的制定更加科学化。
（三）企业决策的程序滞后于市场变化传统企业决策程序，一般都要通过长时间的搜集资料、调查研究、分析论证、方案选择与评估，由于决策程序的复杂很可能导致决策的滞后性，最终企业会错失发展的良机。大数据时代，企业需要制定科学的决策，更是要求决策程序的高度简化，市场的激烈竞争要求企业能先他人而动，迅速作出决策，抢占市场制高点，在市场中占有一席之地。即企业未来的竞争主要就是基于大数据的竞争。通过应用大数据中的数据挖掘与分类整合功能，找出对企业决策有价值的数据参考，并迅速地进行判断，优选方案，做出选择。
（四）企业决策的主体更加多元化在进入信息化工业时代，由于企业决策要求的技术化和知识化不断加强，同时数据的不断增多，不少专家、学者，甚至是技术人员也加入到这个决策群中。企业决策主体的增加，由于决策智库成员的多样化与知识的多面化，在一定程度上，可以使企业决策中集体主观判断的失误率下降。与之相对应的，为提高决策管理的科学化程度，企业级决策管理系统应尽快构建，更广泛地应用大数据中的数据采集、分析、筛选技术，形成科学的决策数据指标，更好的为管理决策服务。
（五）传统的企业决策方法有待创新在大数据时代，企业决策的制定必须以决策数据为依据，大数据研究不同于传统的逻辑推理研究，而是对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，关注数据的相关性或称关联性，通过构建大数据支持的企业决策管理系统，寻求在数量众多的数据海洋中找出某种规律性与隐藏的相互关系网，一般用支持度、可信度、兴趣度等参数反映相关性。只要从数据挖掘中发现某种方法与增加企业利润有较强的相关性，就可能为企业决策管理提供战略支持。数据的相关性及其对于企业决策的重要性，就从客观上要求企业管理者应顺应形势及时改进决策管理的方法。
大数据背景下企业决策管理的应对策略
（一）顺应环境变化以构建企业级大数据集成系统
为解决由于影响变量的增多而增加的决策难度，使之能够在利用云计算模式和大数据技术时，高效分析信息并做出预判，以应对企业面临环境的快速变化，企业应重建基于在大数据支持的企业决策管理系统基础上的信息化企业，不同级别的企业应构建实施与之相适应的大数据集成系统，体现实用性、综合性与可拓展性功能特点。
通过大数据集成系统，企业可以畅通渠道获取与企业相关的数据源，来了解用户行为和反馈，关注用户行为的跟踪采集，在产品设计和项目计划中对这些特性给予同等的重视，有利于产品更加贴近市场，更好地满足消费者的需求。
（二）利用数据挖掘技术分析处理与企业决策管理相关的信息
企业在获取大量的初始源数据之后，可以通过数据清理技术提出含噪音的数据、错误数据和冗余数据等，对数据进行初步鉴别与筛选，利用数据集成技术将企业多个数据源中的数据结合起来存放到一个一致的数据仓库。同时，可以采用线性或非线性的数学变换方法将多维数据压缩成较少维数的数据，消除它们在空间、属性、时间及精度等特征表现的差异，使之呈现的搜索结果对于企业决策来说具有更大的价值与实用性。
（三）建立企业内部决策系统且优化决策程序
大数据时代，企业管理者应建立现代化的信息交流沟通平台，与员工进行有针对性、有目的的良好沟通，甚至进行决策。企业在重大的策略调整和重要事件发生时，可以通过信息交流沟通平台，优化决策信息沟通的渠道和路径，使决策的程序简化而速度加快，鼓励决策参与者快速参与沟通、提出合理化建议并参与决策方案的制定，可以缩短上传下达的沟通时间。尽量减少信息链的长度，强化对信息链的优化整合力度，以达到企业运作流程的优化，减少内部沟通的偏离程度，从而减少管理决策制定的复杂程度。通过使用虚拟的网络平台来完善和提升企业决策管理，使之规范运作、管理科学、高效发展更具有综合竞争能力。
（四）拓宽企业决策主体以降低决策的风险
随着市场的不断演变，企业的新业务、新产品不断出现，企业决策的范围不断扩大，决策的对象也日趋纷繁复杂。特别是随着经济全球化、信息化的发展，决策环境更是瞬息万变。若仍像过去那样单纯依靠极个别决策群体或决策机构来进行决策的话，显然已经难以保证决策的科学性与预见性。在大数据时代，应重视情报信息机构、相关专业咨询机构和智囊团的作用，将它们纳入决策主体的范畴，共同组成多层次决策主体系统，这样才能使决策的风险得以降低，决策的专业化得到保证。
（五）改进传统决策方法并引用先进决策思想
企业在采集和处理大数据时，将不同的海量数据源进行结构化管理、筛选和转化，引用可视化技术对结果进行分析，使之能够为企业的商业智能获取与应用。应该摒弃“从数据到信息再到决策”的研究思路，而是走“从数据发现价值直接到决策”的捷径。只要对企业重大经营决策有用的数据分析法，通过大数据技术的变量定义、不确定与价值建模，都可以对企业决策管理进行风险量化分析，进而提高决策管理的科学性。
综上，大数据为企业决策管理提供了崭新的环境和前沿的视角，给企业决策研究带来了深刻的影响并促使其不断地创新和变革，为适应企业在大数据时代获取核心竞争力的需求，企业决策管理将走传统决策方法与大数据技术相结合的发展道路。
通过大数据技术增强企业在大数据环境下的数据分析与应用能力，才能提高企业决策管理的效率和能力。
参考文献：
1.李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯，2 0 1 2 （9 ）
2.李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域—大数据的研究现状与科学思考[J].战略与决策研究，2012（6）
3.冯芷艳等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[ J ] . 管理科学学报，2013（1）
4.黄晓斌，钟辉新.基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[J].情报杂志，2013（3）
5.何军.大数据对企业管理决策影响分析[J].科技进步与对策，2014（4）
