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法国学者建议培养跨学科管理学人才 顺应大数据时代

责任编辑:editor005 作者:姚晓丹编译 |来源:企业网D1Net  2017-10-31 11:44:12 本文摘自:中国社会科学网

当今世界,科技发展进步迅速,互联网、云计算、大数据等现代信息科技技术已经涉及到了人们生活、工作中的许多部分,也在深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式等,展示了世界发展的前景。在这其中作为一种难以在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产——大数据也受到人们越来越多的重视,成为了许多学者的研究对象。

法国亚眠大学(Université de Picardie Jules Verne)市场营销学讲师卡罗琳·里谢(Caroline Riché) 等10月16日在“对话”网站发文表示,大数据的出现给管理学带来了新的挑战,甚至可能引领新的学科领域的出现,因此需要进行更多的跨学科研究,培养更多的跨学科人才来应对。

数据可成为战略资产

里谢认为,与云计算提供的储存容量发展和在网络计算机上分布式计算的处理能力相关的技术演进引领了大数据的出现和有关科技进步。大数据经常被根据5V的特点来理解:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。更具体地说与大数据相关的管理活动包括收集、存储、可视化、交叉分析和评估实时大数据,以便产生可操作的信息,并根据有关信息做出决定。其实,它意味着提取与所研究的背景有关的数据,并最终进行一个更有效的知识处理和生产过程。

每一分钟,全世界都有20亿字节左右的数据被创建出来。规模如此庞大的数据代表着新的资源、新的机遇但也带来了新的挑战。在技术创新和管理的融合下,对这些大数据的管理和分析涉及到许多方面的活动,例如电信、健康、广告、大规模消费、金融等。它也意味着各类公私立机构内部的深刻变化。尽管目前对大数据的分析主要是在企业层面上进行的,但在法国,为了应对经济和社会问题,数字转型已经成为所有人都要面对的一项挑战。法国企业总局(Direction générale des entreprises)的有关研究强调了数据科学的重要性,认为应该将战略方向确定为发展有关技术,并在未来的10—15年内实现该领域的有吸引力和有竞争力的产业化。

因此数据成为了需要重视的核心战略资产。但是我们应当如何分析和使用大数据以便最终能够为战略性和行动性的决定提供参考意见?大数据将会如何改变公司的不同功能,如市场、融资、生产等呢?又将会如何影响日常工作、各机构间关系以及生态系统呢?科学研究应该对这些新的现象进行解读,并提出应对之道。而由于研究对象的特异性,对新的研究方法或工具的需求,以及与其他许多学科的交叉合作的必要性,对大数据及其采集、分析、运用、影响等的研究或许会带来新的学科的诞生。

对管理学研究提出三方面挑战

大数据使人们不再需要经过抽样调查的步骤,就能够对可以采集到的所有数据进行分析,有助于避免采集数据的疏漏。此外,由于在数据收集阶段将不再需要花费特别多的资源,人们可以直接关注存储数据的处理和评估,在此方面投入更多的精力。

大数据也给管理学研究带来了许多挑战。它涉及到了管理学的多个传统领域,因为企业价值链中的许多变量都受到数据分析的影响。这其中包括“营销分析”、“消费者数据分析”、“人力资源分析”以及“供应链分析”等。此外,数据共享和保密也是管理的核心问题。

从对数据的管理的角度来看,管理学的研究人员们首先需要回答三个方面的问题。

一是对数据的处理问题。包括如何编纂、编录、编译各种性质不同的数据,以产生有效的决定;如何改进数据收集和综合分析的方法、程序等。

二是概念框架的演变。包括如何将对大数据的研究融入到现有的管理学理论和概念框架之中;厘清神经科学、人工智能以及机器学习在对大数据的管理中可以发挥何种作用的问题等。

三是将数据管理整合到原有的管理框架中。包括如何将对大数据的分析整合到管理决策过程中;如何能够以更为简单的方式从管理的角度理解这些新的、复杂的研究方式等。

加强人才培养和跨学科研究应对挑战

里谢表示,可以从以下几个方面入手应对大数据所带来的挑战。

第一,采用新的工具和数学方法来保证信息的可靠性,这涉及到数据的采集、分析等多个方面,只有保证数据的正确性才能让预测误差最小化。

第二,通过整合大数据所带来的新概念、理论和方法来改变管理学中的经典概念框架。将管理学、信息学、统计学、数据挖掘、神经科学、人工智能、机器学习等结合在一起,利用各学科之间的交叉相互作用来开展有关研究。同时也可以利用网络平台,通过分享有关研究成果,鼓励学者们参与有关研究,通过合作获得更多的成果。

第三,加强对科研人员的培训,特别是需要培养具有跨学科背景的研究人员;当然也要鼓励不同学科研究人员之间的合作。里谢认为,事实上在数据驱动的环境中,我们必须拥有数据科学家,也就是说兼具统计学、计量经济学、信息学和管理学等方面能力和背景的人才。对于管理学的每一个领域来说,收集到的数据都不一样,对它们的分析也不一样,有能力研究所有这些数据的人很少,因为要在上述所有领域中都成为专家是很难的。因此管理学的教育,即需要培养出掌握了分析能力的管理人员,也需要具备一定分析技能、能够整合管理问题的数据科学家或数据工程师,更需要能够了解大数据的有关最新进展,能够引领大数据和管理学发展方向的专家学者。

关键字:跨学科人才 管理学

本文摘自:中国社会科学网

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