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基于大数据的企业战略管理：理论基础与市场机遇探究（二）( 四 )


作为研究者 ， 有足够的空间来探索上述或更多层面的问题 ， 以便更好地理解大数据对组织带来的全面影响 。
5.3 途径C：重新考虑结果和后果
大数据与颠覆性的商业模式结合之后 ， 创造了一个重新定义组织绩效的机会 。 每个行业都不能再使用简单的盈利能力、 传统财务比率来描述绩效 ， 新的绩效衡量体系更多地与用户数量、数据流的丰富程度、数据收集存量、业务活动创造的新知识等有关 。 如果要全面重新定义组织绩效 ， 就需要重新评价对竞争优势的定义 ， 并将现实中前后关联的新业务环境考虑 在其中 。
如果不了解精通数字分析的企业高管是如何看待特定产品绩效的 ， 我们就无法正确地测试大数据环境下预测的假设与 理论之间的关联 。 弥补这种欠缺的方法是 ， 深入、定性地研究分析数字化转型企业的案例 ， 研究那些已经建立大数据管理的企业的数字 ， 仔细地对这些公司如何衡量成功进行研究 。 将技术分析性领导者的公司与传统领导者创建的公司进行比对 ， 找到差异 ， 正确理解差异对业绩造成的影响 。
5.4 路径D：细化对指定变量的度量
大数据的使用和应用彻底改变了业务流程和操作方法 ， 这不仅需要重新构建理论 ， 还需要构建全新的对公司级、部门级、 作业单元级的测量模型 。
上节中 ， 我们讨论了企业定义理想绩效测量方式的变化 ， 未来 ， 绩效衡量将会与学习型组织理论相结合 ， 进而对组织绩效及价值提出全新的衡量方式 。
数字化工具和数据资源也可用于管理理论的定性测试 。 当学者们对如何开展业务、企业组织生成了哪些数据资源、流量有多大、如何匿名获取数据等等都需要进行展开研究时 ， 数据代理公司等宏观层面的数据也会进入到他们的研究范围内 ， 这对整个社会的数据化都将产生全新的意义 。
学习型组织有着迥异于普通企业的人才战略 ， 他们会通过招聘引进博士级别的研究人员来增强自己的分析能力 。 作为理论研究人员 ， 必须着眼于这种人才战略来构建自己的预测分析模型 ， 这不仅有助于理解学习型组织与大数据之间的关联 ， 也会超越当前的一些研究方法 。
要想深入了解这个论点 ， 我们来看看Google的那些分析型的经理、学者、学生对大数据所具有的浓厚兴趣就会不言而喻 。 在此 ， 人力资源与组织（数据）科学家携手 ， 通过大数据分析 ， 就会打造出这种基于现实却行之有效的人才战略 ， 而不是传 统的面试、看学历、凭经验等等表面化的人才识别 。
对于希望创造新理论的学者来说 ， 精确的管理度量不仅重要 ， 而且也是更好理解大数据与组织之间关系的一种手段 ， 由此构建起全新的商业战略及学科实践体系 。 通过可以准确衡量目标对象 ， 大量学术性的、实践性的洞察被挖掘了出来 ， 这些洞察非常有利于商业学术研究 。 我们有理由相信 ， 今天的大数据组织理论研究和实践 ， 一定会在未来的明天开出绚烂的花朵 。
大数据组织战略理论可以让组织科学重新焕发生机 ， 点燃组织理论学者及大数据研究者的工作热情 。
6. 结论
通过上述大数据IT能力与企业竞争优势之间关联的讨论 ， 我们认为 ， 技术资源、技术能力决定了企业采取什么样的战略进入市场 。 大数据分析相比人为经验具有数据流丰富、持续性好、 存储计算便捷等优点 ， 可以帮助企业摒弃传统的战略规划方式 ， 通过科学的数据分析来识别企业组织的市场机遇 。
为了更好地理解组织的发展 ， 强化数据资源及数据分析就特别具有战略意义 。 现今是数字化的时代 ， 数字化管理正在成为新一代商业模式的核心 ， 虽然对于大数据实践是否能够为企业提供持续的竞争优势还存在相当大的争议 ， 但在业务分析、组织流程再造和创新方面 ， 大数据还是为那些积极主动的企业带来了大量的机会 。
单一的数据资源存在被模仿的可能性 ， 但对于独有、动态的数据 ， 模仿成本高且几无成功“抄袭”的可能 ， 这些数据会为战略决策和创新提供独有的价值 ， 并转化为新的知识 ， 其灵活性、创新性能够帮助企业开拓市场 ， 创造新的商业机会 。


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