大数据时代企业管理教学实践探索研究

摘 要：企业管理学科知识在大数据时代下呈现出崭新的商业应用，也推动着企业管理教学实践的发展。基于多元化能力培养、创新思维以及视野拓展角度，探讨大数据时代企业管理学科教学实践的应变路径，提出企业管理学科与大数据融合的程度，倡导企业管理教学实践对学生颠覆式创新能力以及大数据视野的培养。

关键词：大数据；企业管理；教学实践

中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）04-0216-03

在数据形式多样、数据量骤增的大数据时代，公司运营已不再局限于传统的企业管理模式，而趋向于探索大数据技术与企业管理的融合发展。大数据商业实践的繁荣推动大学企业管理学科教育理念、教育实践的发展。基于大数据时代企业管理学科知识的拓展，本文从多元化能力培养、创新思维以及观念视野角度探讨大数据时代下企业管理学科教学实践的应变路径。

一、大数据时代企业管理知识的新应用

1.大数据时代的财务管理

大数据技术在财务管理领域成功应用的案例当属阿里巴巴网络有限公司2007年的上市。2007年11月，阿里巴巴B2B上市公司在金融危机爆发之前在香港联交所成功上市。阿里巴巴此次融资行为的决策支撑来源于阿里巴巴的数据平台。阿里巴巴平台拥有买家询盘数和买盘数的大数据，该数据在金融危机之前呈现出急剧下滑的趋势。大数据分析的结果推动阿里巴巴作出在潜在危机到来之前及时融资的决策。在金融危机时期，现金为王的理念毋庸置疑。阿里巴巴B2B公司在危机之前的成功上市为公司储备了充足的现金流。

在成熟的互联网、物联网体系下，大数据商业应用已不再局限于网络公司，传统的制造业、服务业、金融业等公司都具备拥有海量大数据的能力。财务管理在大数据时代下的应用不应局限于财务数据，还应包括大量非财务的非结构化数据，将财务分析贯穿到公司的整个流程，透析企业成本构成，探究企业利润来源，完善财务预算，实现财务管理的目标。

以投资决策为例进行说明。传统的财务管理通过非贴现现金流量指标判断未来现金流量现值与初始投资额之间的差额。由于未来现金流量的不确定性，非贴现现金流量指标存在着一定的决策偏误。虽然现有财务管理知识利用确定当量法或概率法，按照风险对公司未来的现金流量进行了调整，但仍然未能解决未来现金流量数据预测的潜在偏差。在大数据时代，由于海量数据信息的汇集，公司可以利用销售大数据、顾客信息大数据、宏观信息大数据、竞争对手大数据等，采用适宜的数学模型，更为准确地预测项目在未来期间内的现金流量，在降低预测偏误的基础上提高投资决策的科学性和有效性。

2.大数据时代的市场营销

大数据时代的市场营销已逐渐摆脱成本高昂、效率低下的广泛营销，向精准营销转型。公司拥有的海量性别年龄数据、地域数据、职业数据、购买力数据、需求数据、偏好数据、关系数据等为精准营销奠定了坚实的基础，推动了跨平台、跨终端的精准广告推送以及个性化营销的繁荣发展。

亚马逊深度分析用户购买行为、产品偏好行为，针对客户进行个性化的贴心服务，将大数据分析中呈现的客户可能感兴趣的商品直接推送给特定客户，实现了精准营销。百度推荐是百度旗下的职能内容推荐系统。百度基于大规模用户覆盖量和大数据分析技术，对网站每一个访问者推荐个性化的内容，提高访问者对所推荐内容的点击率，大幅提高网站的流量。

谷歌、雅虎、Facebook、亚马逊等都推出了实时广告竞价系统（Real Time Bidding，简称RTB），通过深入挖掘用户的浏览习惯、购物数据等，依据对消费者的理解，凭借先进的技术手段向网络用户精准地投放广告，增加网络用户的消费体验和效果。在RTB系统中，当网络用户的资料符合广告主的要求，广告主即可开始竞价。RTB系统实现了广告投放的最优对象，即只针对有购买意向的用户进行广告投放，规避了无效的广告受众到达，最大程度地实现精准广告投放。

在国内，腾讯旗下的广点通，依托QQ、腾讯微博、微信等产品的社交大平台，也建立了实时竞价广告系统。广点通通过细粒度挖掘用户属性（性别、地域、兴趣爱好、关系网络等），构建用户的兴趣图谱，精选出适合公司推广的目标客户群体，利用RTB机制，实现多平台、多方位的精准定位和广告投放。

大数据营销不仅适用于互联网行业，同样适用于传统行业。家电零售企业国美电器依托先进的ERP信息系统，对国美过往客户的历史消费信息进行“标签化”分析，定位目标客户群体，并为其制定了个性化的营销方案，最大限度地满足了客户的消费体验以及需求。全球零售业巨头沃尔玛公司“啤酒+尿布”的大数据营销被人们津津乐道。沃尔玛公司在对消费者购物行为进行分析时，发现每逢周末啤酒和尿布的销量非常好。这源于妻子通常会让丈夫周末去超市购买婴儿尿布，而美国的周末电视会转播球赛。在看球赛的时候有几瓶啤酒相伴对于丈夫来说是一件很惬意的事情。于是丈夫在超市买尿布的时候就会顺手拿上一些啤酒。在查明原因后，沃尔玛公司推出了“啤酒+尿布”的捆绑营销策略，使得啤酒和尿布的销量同时实现了大幅增长。

3.大数据时代的人力资源管理

大数据统计分析在人力资源管理中的著名应用发生在美国奥克兰市运动家棒球队。该棒球队的前任总经理Billy Beane，并未采用通常的“球探”方法，而依赖数学模型预测球员的比赛成绩，并以此作为遴选球员的依据。在利用大数据组建球队之后，该棒球队的比赛成绩一路遥遥领先，创造了美国棒球联赛史上时间最长的连续获胜记录。大数据在人力资源管理中的应用有可能颠覆原有人力资源的管理模式，改善员工的选聘、考核与评价方式。

在大数据时代，人们的行为数据已经不可避免地被各类系统所采集，比如网络行为、出行行为、社交行为等。如果公司的人力资源部门能够利用这些行为数据对员工的工作能力与个人品质进行评价，无疑会极大提高员工聘用的效率。但是，这种做法在道德上，或者说个人隐私保护方面并不合适。所以，大数据时代的人力资源管理在遵循道德原则的前提下，可以利用员工的工作行为数据，建立完善的基于大数据的员工评价体系，对员工进行考核与评价。 4.大数据时代的战略管理

大数据的核心是预测。将数学算法应用于海量数据可以预测未来事情发生的可能性[1]。微软必应（Bing）对大量过往机票价格的分析预测出未来机票价格的趋势。百度预测目前也已开发出景点舒适度预测、城市旅游预测、高管预测，在未来还有望在就业预测、房地产预测、金融预测等方面拓展。大数据的这种预测技术在战略分析阶段为战略管理的有效实施提供了广阔的应用平台，积极推动了公司的战略选择、战略实施、战略评价以及调整。大数据时代的战略管理不再局限于公司内部的大数据，而将战略规划的视野拓展到整个行业，乃至整个商业圈。百度大数据引擎、阿里巴巴的淘宝数据产品已经开始为相关企业提供前瞻性的优化方案，帮助公司完善战略管理。

百度大数据引擎包含开放云、数据工厂和百度大脑，是一个大数据智能平台，也是全球首个开放的大数据引擎。百度大数据引擎为客户的企业运营、产品创新、商业模式等提供优化方案，推动传统行业的转型升级。阿里巴巴基于旗下网店的浏览、购物以及交易数据，提供呈现行业数据的数据魔方和淘宝指数以及呈现店铺数据的量子恒道，构建起数据交易平台。数据魔方旨在为企业提供品牌和产品定位的最新视角，帮助卖家进入新行业或开发新产品时做市场环境分析。淘宝指数为淘宝上的卖家、媒体从业者、市场研究人员等提供了解淘宝搜索热点、查询成交走势、定位消费人群、研究细分市场的平台。量子恒道致力于为网商提供精准实时的数据统计、多维的数据分析、权威的数据解决方案，为网商提供数据驱动力。

二、大数据时代企业管理教学实践探索

1.企业管理教学实践应与大数据技术适度融合

大数据时代下企业管理在现代公司中的应用已呈现出数据导向、技术支撑的新特征。为契合大数据时代公司对新型数据型管理人才的需求，企业管理教学实践应更加注重管理信息系统的教学，同时将大数据技术的基本知识纳入管理学课程。高等教育体系应完善大学硬件设施，为企业管理专业学生学习大数据技术提供必要的支撑，同时吸收大数据专业人才到企业管理学科任教，并加强对已有企业管理专业教师的大数据培训计划。在学生实习实训基地的建设方面，增加与大数据公司的联系交流，适度增强对学生大数据技术能力的培养。

大数据技术与企业管理学科的融合程度因各专业在公司中业务特征的不同而呈现出差异性。公司中的财务管理业务需要由财务背景的专业人员执行。大数据技术人员并不能够在财务专业人员的大数据分析要求的指令下很好地完成财务大数据分析。因此，财务管理专业的教学实践中要更多地突出大数据技术分析的基本知识，使财务管理专业学生兼具财务专业知识与大数据技能。市场营销部、战略管理部虽然与大数据部之间需要充分沟通、协商大数据应用方案，但并不一定需要营销人员和战略高层拥有娴熟的大数据技术。市场营销、战略管理专业的教学实践与大数据技术可以实现中度融合。人力资源管理业务中对员工的评价与考核业务具备相对稳定性。鉴于人力资源管理中完备的程式与规则，人力资源部与大数据部之间的沟通趋向于标准化，也不需要人事部员工具备太多的大数据技术。人力资源管理专业的教学实践与大数据技术可以实现低度融合。

2.企业管理教学实践需激发学生对大数据商业应用进行颠覆式创新的能力

大数据绚丽的商业应用并不是来源于数据的初始用途，而更多地来源于二次用途。移动电话运营商收集用户位置信息的初衷在于传播电话信号，调整网络性能，改善基础设施，但商铺利用位置大数据向区域内的用户推送各类商品信息以提高商品知名度和销售量。公路摄像头原本用于违法车辆的监控，但是广告公司在汽车缓慢行驶的路段设立更多的广告牌以赚取丰厚的利润。坐垫中安置的传感器收集到的人们的坐姿大数据原本看起来一无是处，但却可以用来识别车主，完善汽车防盗系统。大数据的商业价值取决于大数据拥有者的创新能力，它可以被多次应用于同一用途，也可以被多次应用于新的用途。在大数据时代，拥有大数据固然重要，但更为重要的是具有利用大数据获取巨大商业利润的创新才能。高等教育中的企业管理教学需适应时代要求，在教学中激发学生进行颠覆式创新的能力。

颠覆式创新能力的培养需要企业管理专业教师在教学观念上的转变。企业管理知识虽然有完备的理论体系，但并未有定论。尤其在技术突飞猛进的今天，公司外部经营环境的变动频繁，产品生命周期明显缩短，企业管理基本理论也亟需在新环境中日益完善。企业管理专业教学应淡化结论，重视过程，凸显思维的碰撞。教师在教学中多使用案例教学方法，将学生置身于真实的商业实践中，转变传统教学实践中教师主导的局面，将主动权交给学生。通过案例讨论，头脑风暴等形式，激发学生的创新意识，强化学生的思辨能力，鼓励学生从不同路径尝试新的方法，并习惯创新过程中的多次失败。在企业管理教学过程中，提供小组合作交流的平台，针对小组任务提出有针对性的问题，让学生去发现问题中的问题。运用启发式教学法，培养学生分析问题的能力[2]，让学生去领会创新的本源，由“接受学习”向“发现学习”转型，增强学生的智慧潜能。专任教师在企业管理的教学过程中，还应关注新时代大学生的特点，了解大学生平时的关注点以及兴趣点，基于大学生原有的认知结构，用大学生熟悉的语言和事件，通过形象化、互动型的交流讨论，将企业管理的理论知识融于实践，增强学生在大数据时代应用企业管理知识的颠覆式创新能力。

3.企业管理教学实践应积极拓展学生的大数据视野

大数据在管理学中的突破应用于近几年才日益引起人们关注。企业管理教学实践要想培养学生的大数据视野并非易事。开放式企业管理教学模式、实践教学立体化机制的倡导[3]在大数据时代具有重要的意义，在一定程度上能够帮助企业管理专任教师调动学生的学习积极性，提高学生学习的主观能动性。开放式企业管理教学模式包括利用新媒体工具、智能上网设备（平板电脑、智能手机等）、网络竞赛等。商学院应创建官方大数据管理融合微博、微信平台，充分利用新媒体工具，追踪大数据管理实践的最新进展，由商学院专任教师领导，以勤工俭学的形式聘请商学院学生管理该平台，实时与学生互动交流，切实拓展商学院学生的大数据视野。企业管理教学过程中，专任教师可以实时利用智能上网设备，提出当前的大数据财经热点，由学生在课堂上网查找事件原委，适时讨论大数据管理应用的实践，改变以往案例教学中以教师为主体介绍案例的教学模式，实现以学生上网自主查找答案的主动教学模式，提高学生的自主学习能力。在企业管理教学实践中，建议每学期举办大数据管理实践网络竞赛活动。选定特定公司已收集的大数据，该大数据并不具有明显商业价值。在竞赛网站公布特定时期的一部分数据，由参赛学生完成大数据商业应用计划书，将参赛学生的展示视频在网上公布，同时启动网络评分，切实调动学生对商业领域大数据管理的学习热情，让学生切实感受到大数据商业实践的重要性。

参考文献：

[1] Mayer-SchonbergerV，Cukier K.Big Data：A Revolution that will Transform How We Live，Work，and Think[M].Hodder Export，2013.

[2] 王晓杰.高校管理类课程课堂教学改革探讨[J].教育探索，2014，（3）：37-38.

[3] 李旭轩.应用型本科院校工商管理专业实践教学存在的问题及对策[J].教育探索，2013，（2）：42-44.

Abstract：The knowledge of business administration presents brand new commercial applications，which promotes the development of teaching practice of business administration.Based on diversified ability training，innovative thinkingand vision expansion，this paper investigates the reform paths of teaching practice of business administration in Big data era.The paper suggests proper integration degree of business administration and big data.In addition，disruptive innovationand big data horizon relative to the teaching practice of business administrationon the background of big data should be largely promoted.

Key words：big data；business administration；teaching practice