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管理決策的特點范文1
隨著世界經濟的不斷融合，全球化進程加快了，國內外市場都面臨著非常激烈的競爭，各類企業的發展壓力與日劇增。因此，企業管理者更加需要與時俱進，依據當前復雜的商業環境，改變企業管理決策方式方法。大數據作為一項技術性的大革命，利用其優勢進行企業管理決策將會有利于企業的生存發展。
二、大數據的內涵及特征
（一）內涵
根據麥肯錫全球研究所的定義，大數據是指一種巨大的數據集合，這種數據集合規模巨大，在獲取、存儲、管理和分析數據方面遠遠超過了傳統的數據庫軟件工具能力范圍，它的特點是：數據規模巨大、數據流轉快速、數據類型多樣以及價值密度低。而維基百科的定義則是：大數據是指在一定時間內，傳統常規軟件工具所不能應付的數據采集、管理和處理工作。在學術領域，大數據是一種綜合名詞，主要指一種信息資產，利用新處理模式處理數據，使數據具有海量、多樣化和高增長率的特點。大數據是一種基礎性資源，它具有很高的商業價值，除了數據本身的價值，企業采集、存儲和使用大數據的能力也是一種價值。
（二）特征
首先是數據的海量化，目前在學術領域對于大數據的數據集合并沒有嚴格的定義，但分析一般情況可以看出大數據的數據集合最少也是以TB為存儲單位，多一些的數據集合則是以PB為單位。在目前的商業領域中，幾個PB數量級的大數據并不罕見，比如目前世界最大的連鎖零售沃爾瑪所管理的數量量早在2010年就已經超過了2500TB。其次是數據的高速性，大數據處理的重要特點之一就是高速性，當前社會數據產生和處理的速度隨著通信技術和社交網絡的不斷發展日趨高速化，互聯網、云計算的發展和移動智能通訊工具的普及都在很大程度上加速了數據的產生和流動。最后是數據的多樣化，在當今數據信息領域，數據常常以多種形式存在，但大數據的多樣化發展使數據分為了兩種，一種是結構化數據，一種是非結構化數據。正常的交易過程產生了結構化數據，同時需要依據特定形式處理數據，并存儲和記錄數據內容。非結構化數據則產生于互聯網的海量點擊、大量圖片和文字的傳輸以及射頻識別技術的發展，這類數據產生于人與人、人與機器和機器與機器之間。
三、大數據對企業管理決策的影響
企業管理決策是企業管理的一條中心線，管理決策分為情報收集和計劃選定等階段。一般來說，企業的管理決策包括了戰略決策以及其中的各項具體決策，戰略決策重視預測組織未來和組織環境，也重視配置和協調組織內部資源。企業管理決策是一種具有高度動態性和復雜性的的管理行為。大數據對企業管理決策的影響主要存在于對決策主體、決策體系、決策權配置、決策思維和決策文化。下面我們就從這些方面進行分析。
（一）決策主體
企業的管理決策需要依據相應的決策程序、決策文化和決策組織，一般來說，企業決策的核心是決策主體，企業中的決策主體一般是高層管理者或基層員工和一般管理者。大數據背景下，企業在進行決策時可以更多地依賴大量的數據，做出的決策也會具有更強的邏輯嚴密性和說服力?；鶎訂T工和一般管理者在平時的工作中更加貼近大眾，了解大眾對于產品的需求，為決策的正確性打下基礎，同時利用大數據收集的信息，在決策上更加占有優勢。所以說，大數據背景下，企業決策的主體將會從高層管理者變成一般管理者或基層員工。并且，為了利用好大數據在決策信息收集上的便利，企業可以培養一支專門的數據收集分析隊伍，為企業決策收集并提供全面而可靠的決策依據，代替高層決策者，成為企業決策主體。
（二）決策體系
決策體系分為兩部分，分別是決策依據和決策過程。傳統的企業決策往往依據的是企業內部信息系統的數據和員工日常填寫的報表數據，這些數據是不全面的，在這些數據之下做出的企業管理決策也會具有片面性，往往只能反映出企業的運營管理和財務管理狀況。移動互聯網的發展在很大程度上加速了大數據的發展，依據移動互聯網，企業可以很容易地收集并記錄其他企業的各類動態信息，例如價格浮動信息、市場表現和消費者評價信息，以這些具體的信息作為決策依據，可靠性強，可以使企業更加靈活地應對市場變化。并且利用大數據收集信息，企業可以更加明確自身發展方向和市場需求，了解市場風險并及時規避，提高企業核心競爭力。
（三）決策權配置
除了決策主體和決策體系外，大數據也會影響企業管理決策權的配置，企業管理決策權的配置一般為三個方面，第一個方面是組織和外部環境間的決策權配置，第二個方面是組織內部人員和部門、團隊之間的決策權配置，第三個方面是組織之間的決策權配置。一般來說，企業的決策權配置模式分為集中式和分散式兩種。在組織系統中，決策權高度集中在企業高層管理人員手中，這類決策被稱為集中式決策，分散式決策則指決策權分散在低層管理人員手中，各部門的管理者擁有較大的決策自主權。大數據使企業決策所能依據的信息日益增長，決策組織呈現了扁平化的發展趨勢，因此，企業決策權的配置也會逐漸向分散式決策發展，各級普通員工都會參與企業的決策，發揮扁平化組織結構模式的優點。
（四）決策思維
決策思維是決策的重要構成因素，決策主體思維的不同導致了決策依據的信息和方式的不同，這種不同也會表現在決策制定的過程中。決策思維有理性和感性兩種，感性的決策思維不利于保障決策的嚴謹性。利用大數據，企業可以收集系統而全面的信息，運用理性的思維做出決策。傳統管理決策非常依賴管理者的經驗和直覺判斷，大數據的出現改變了這種情況，促進了決策思維的理性化。
（五）決策文化
不同的決策文化作用于企業的管理決策，產生了決策選擇方面的差異。企業內部的決策文化會影響決策目標的確定、決策方案設計和決策的完成。傳統的企業管理決策往往依據管理者對內外部環境的評估，具有很強的主觀性，這種決策下產生的決策文化也會存在一定的決策風險。網絡時代背景下，大數據在企業管理決策中的應用提高了企業預判的精準性，有利于形成決策風險小的決策文化。
管理決策的特點范文2
關鍵詞：大數據；涉農企業管理決策；影響
最近一些年來，涉農企業面臨著一體化經濟和信息的不斷發展，競爭日益加劇，為保證涉農企業能搶占更大的市場競爭，應當使其管理決策水平得到提高。在當前大數據時代下，涉農企業獲得信息資源的途徑增加，然而在管理決策上受到其影響也大大增加。所以，亟待進一步對涉農企業管理決策受到大數據的影響進行深入研究。
1大數據定義
目前，專業研究領域尚未對大數據技術的概念進行明確規定，其中存在以下幾個典型的觀點：IT權威研究結構Garther公司對該概念進行界定，即為在新處理模式的基礎上形成的大量信息資源，并且具有良好的處理信息的能力；NSF對大數據也給出了自己的定義，即為在多種數據源的基礎上構建的豐富且長期性的分布式數據集；麥肯錫對其也作出定義：即為在突破傳統數據軟件功能的數據集合，在規定時間內能高效管理數據，涉及采集、儲存和分析數據等。上述對該概念在極大程度上體現了大數據技術的特點，能廣泛應用大數據技術，同時擺脫數據信息的限制，能對數據信息進行充分掌握，并用專業化的手段處理數據信息，在加工處理數據的基礎上，充分展現大數據技術的應用價值。
2大數據特征
2.1高速性
由于互聯網技術逐漸成熟和廣泛應用，信息傳播媒介的發展越來越多樣化，基于此，涉農企業在形成信息的同時能高效處理這些信息，有利于科學合理地進行管理決策，由于大數據存在高速性的特點，因而能實現上述現實需求。
2.2海量化
大數據的特點之一即為海量化，其為在使用大數據技術分析數據時，數據存儲單位在TB存量到PB存量之間，但海量化的數據存儲能提供足夠的信息支持涉農企業的管理決策。
2.3多樣化
當前的信息化時代背景下，信息內容多元化的發展特點越來越顯著，并且大量的大數據符合信息發展的要求，涉農企業以結構化和非結構化數據信息為內容，有效存儲和處理正常交易期間的所有相關信息；與此通知，在人機交互期間形成的數據信息能通過非結構化數據形式完成存儲和管理，并進一步構建大量的數據信息庫。
3大數據對涉農企業管理決策的影響分析
3.1給決策環境帶來的影響
逐漸進入大數據時代可見在當前環境下，涉農企業不但能結合目前幾個具有代表性的案例進行管理決策，對數據進行正確判斷和研究，靈敏地感應市場發展動向，良好地應用有效數據，進而為涉農企業發展提供精確的數據信息，保證其健康可持續發展?；谠朴嬎愕膽茫髷祿h境下，涉農企業必須具備更強的搜集和處理信息的能力，并且在一定程度上會影響其制定、評估和分析決策方案，進而對管理決策的總體產生影響。當前，我國逐漸朝著市場經濟時展，在當前日益競爭的背景下，唯有深入應用數據，涉農企業各個部門之間的發展才能協調，涉農企業的核心競爭力才能得以更好地發揮。大數據中的數據的價值較高，其涵蓋了準確、全方位的信息，因而對于涉農企業而言至關重要。涉農企業應用大數據拓寬了其發展空間，從調查數據可知，當前涉農企業現代化管理已經將大數據作為一個關鍵性的要素，盡管當前涉農企業才應用大數據才剛剛起步，但是已經給涉農企業發展帶來了良好的機會。數據能夠準確判斷有效信息，為正確決策奠定基礎，為涉農企業將來的發展創造良好的條件。
3.2給決策數據信息帶來的影響
面對日益發展的互聯網，大數據的存在對涉農企業管理決策的內容技術含量及知識含量的豐富程度產生了直接的影響，大數據帶來的最大影響即為信息的準確性，通過合理分析信息，能為涉農企業管理決策奠定理論基礎。若涉農企業面對當前的市場競爭，忽視互數據的應用，則其將喪失大量的市場競爭資源，流失大量寶貴的數據資源，并降低其競爭力。大數據下的數據管理、特點以及形式已經突破了目前前期數據的大量特點，大數據的數據管理較為復雜，因為涵蓋的內容廣泛，必須通過選取、手機和存儲整體的數據等一系列環節，旨在實現穩定可靠的數據，接著進一步分析與概括搜集的數據，結合涉農企業的現狀和實際正確處理數據，必須對大數據的實時作用給予高度重視。除此之外，數據間存在相關性，數據和數據間具有一定的關聯，唯有如此才能對數據有準確的理解，并充分發揮其價值；基于知識含量的視角，由于數據包含的知識內容較多，這種知識既有行業內部的也有行業外部的，數據管理工作者應當了解更多的知識，這一因素對管理決策產生極大影響。大數據下涉農企業需要的知識更多更豐富，必須深入分析和挖掘數據中的內容，獲取更多有價值的知識與信息。經過上述分析可知，數據和知識在內部實際上是統一的，必須視為一體，在某種程度上能體現涉農企業應用數據的能力，唯有保證二者的協調一致，涉農企業獲取的信息才更有價值，其能創新發展模式，增強涉農企業綜合實力，幫助其參與激烈的市場競爭。
3.3給決策參與者帶來的影響
對數據分析師的影響，當前大數據時代下，數據分析在數據搜集和分析上的作用至關重要，數據分析師不但要應用統計分析分類和整理數據的方法，還必須整理和總結大量的數據，能夠轉換數據，使其轉換成簡單的語言以供決策者正確使用數據。然而，市場中十分缺乏數據分析師，哪怕部分涉農企業設置了數據分析師，也必須有足夠的時間進行；轉變管理決策職能，大數據的應用轉變了管理決策者的制定決策的方式，傳統的決策方式都是借助自身長期積累的經驗和所學知識，或者借鑒其他涉農企業案例經驗對涉農企業將來發展的方向進行判定，基本上屬直覺判斷，但是大部分大數據對科學和方法較為重視，因此和傳統決策方式相比更客觀，因而轉變了他們的職能，高層管理者在未使用大數據之前基本上都是依靠自身的知識對涉農企業發展狀況進行判斷，難以確保獲得全面、準確、可靠的信息。在應用大數據之后，能在數據分析的基礎上，從涉農企業的現狀出發，進行科學準確的決策。對涉農企業管理層與普通員工而言，獲取數據信息更具便利性，同時決策水平逐漸提升。在使用互聯網和普及計算機的基礎上，科技獲得高速發展，各個領域間更易于融合，多元化的數據信息使得涉農企業內部能實現全員參與決策。
3.4給決策組織帶來的影響
大數據環境下，必須動員所有成員參與其中，則涉農企業的決策不僅是管理者的職能，進而逐漸拓寬其范圍，以此重新配置決策的權重，這對于涉農企業決策組織而言具有較大的挑戰性。包含集中決策與分散決策；還包括分配決策權的問題。由于市場瞬息萬變，能充分凸顯出分散決策的作用，因而便于涉農企業管理制定有關方案。當然，知識分布和轉移成本對涉農企業的組織結構也產生極大影響，若涉農企業領導存在相對統一的知識結構和集中的知識面，則必須通過集中決策的方式作出有關決策。在分配決策權時，涉農企業可能不具備較大的競爭優勢，然而因為涉農企業沒有交付給個人制定決策權，因而在交付的同時，也未能綜合評估這些人的能力和知識，進而對制定決策的質量也產生了極大影響。通常而言涉農企業中的員工對涉農企業的基本情況越熟悉則存在更多的知識量，技巧就越熟練，且判斷涉農企業的發展更貼切，同時也具有更大的決策權。在網絡時代中對應用管理組織模式更為重視，因為金字塔的管理模式更于趨向于扁平化的組織模式，由于受到大數據時代的影響，基本員工也能對基本的數據信息有充分的了解，因而管理模式更顯著，同時也會影響決策的分配權。所以，在制定管理決策時，必須對上述因素進行分析，并進一步完善涉農企業的組織結構，為制定高效合理的決策奠定基礎。
4結語
總而言之，面對當前的大數據時代，涉農企業的發展模式獲得極大改變，因而涉農企業必須滿足更高條件的，必須對大數據時代的發展規律了如指掌，不斷跟隨時展的腳步，積極使用現金技術，結合市場發展的需要，增強搜集、分析和整理信息的能力，有效支撐涉農企業正確的管理決策，進而推動涉農企業在市場競爭中獲得良好的發展。
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管理決策的特點范文3
關鍵詞：鐵路工程項目 決策支持系統 原理
中圖分類號：C93 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）01（b）-0165-01
1 鐵路工程項目的目標控制
由于鐵路建設在具體施工過程中，會受到供電、供水條件變化，氣候環境的變化，交通運輸條件的變化等外部環境的影響與施工設備故障，工程員工的變動，原材料、配件供應不及時等內部條件的影響，因此工程目標的變化是不可避免的。為了保證鐵路工程項目的投資目標、工期目標與質量目標能夠達到預期要求，鐵路管理人員應對鐵路工程項目進行定期檢查，例如每一個月或每兩周檢查一次，工程緊張時可以進行每天檢查，將檢查結果與既定計劃進行對比，一旦發現出現偏差，應通過技術與經濟手段進行糾正，從而保證鐵路項目工程的工期、質量與投資都能有所控制。
鐵路工程項目的工期目標、質量目標與投資目標三者是相互制約，相互依賴的關系，因此，鐵路工程項目人員在管理決策的過程中，不應盲目追求三方同時達到最優，而應該追求工期、質量與投資三者協調發展，達到最佳匹配的效果。
2 鐵路工程項目管理決策支持系統的功能
前文說道，由于鐵路工程項目的管理應該有效控制相關項目的工期目標、質量目標與投資目標，使之與既定計劃項目，因此，鐵路工程項目管理決策支持系統（即DSSRPM系統）應具備以下幾點功能：（1）總體協調與編制項目工程進度計劃。（2）動態控制項目工程計劃。（3）控制與評定鐵路工程質量。（4）制定項目組織的協調策略。（5）管理工程項目合同。（6）合理分配工程建設投資。（7）實時分析與預測項目實際費用。（8）分析與管理項目工程索賠。
3 鐵路工程項目管理決策支持系統的軟件結構
為了對鐵路工程項目進行有效管理，達到既定功能，DSSRPM的結構模塊可以如圖1所示。
從表中我們可以看出，鐵路工程項目管理決策支持系統屬于三庫結構，包括了信息庫、模型庫與知識庫，其中知識庫由規則與事實兩部分組成。此外DSSRPM中大量的信息存于數據庫中，因此，數據庫，規則庫與模型庫共同組成知識庫系統。一般而言，決策支持系統應涉及到以下三個功能，首先為數據轉換，包括數據的抽取與篩選；其次為知識發現，指系統可以提取隱含的，并對管理決策產生價值的數據，從而進行防控研究；第三為數據挖掘，通過對數據進行分析得出工程項目環節之間的聯系，這是決策支持系統的重要功能。
4 鐵路工程項目管理決策支持系統組成
DSSRPM作為網絡計劃管理系統，包括了鐵路工程項目前期的準備與組織、工程計劃的確定與施工過程的監控整套流程，因此應以確定鐵路工程項目的管理目標為起點，在對人力、物力與財力進行綜合考慮的前提下進行相關組織的安全，制定鐵路項目計劃，例如前期資金的準備、原材料與設備的供應情況，工程目標分解計劃與反饋控制管理目標計劃等。因此，DSSRPM不僅應具有處理日常事務的功能，還必須能夠處理如計劃制定與計劃應急調整等半結構或非結構化的功能。
DSSRPM在縱向上連接鐵路工程沿線的各級施工單位，在橫向上對涉及鐵路工程項目的各管理組織部門。同時，決策支持系統也需要溝通國家信息網絡與上級的主管部門。因此，其系統組成的硬件上看，DSSRPM屬于遠程計算機網絡系統。
5 使用建議
（1）雖然鐵路工程項目存在建設周期長的特點，但從鐵路項目立項審批完成以后從建立決策支持系統到使用該系統的時間較短，同時我國目前項目管理人員的相關計算機知識匱乏，難以滿足系統的需求，因此，采用原型法對鐵路工程項目管理決策支持系統進行過程模擬開發是較為有效的措施。（2）我國現階段仍存在大量架空電話線路進行遠程鐵路建設管理通訊，這無法滿足DSSRPM的需求，因此需要對原有的鐵路進行改造，并在新建鐵路鋪設光纜，從而滿足決策指示系統的要求，同時有利于將該系統與鐵路運行管理系統相聯系，促進我國鐵路建設的發展。
6 結語
鐵路工程項目本身具有建設線路廣，建造時間長的特點，屬于超大型的工程項目，因此，為了保證項目的順利進行，必須對各環節的具體施工情況進行嚴格的掌控。鐵路工程項目管理決策支持系統可以很好的解決這個問題。本文在鐵路工程目標控制的基礎上，探討了決策支持系統的功能與結構特點，并對該系統的合理使用提出了相關建議。
參考文獻
管理決策的特點范文4
【關鍵詞】大數據 企業管理 決策
隨著大數據時代的到來，大數據的應用領域變得越來越廣，已經成為能夠影響企業發展的重要因素。“大數據”的應用是一場變革，開啟了一個新的時代，使企業的經營和管理產生了前所未有的改變和影響，促使企業的管理方式、營銷模式和戰略決策發生變化，激發管理者轉變思路、變革創新。
一、基本概念
隨著日益普及的信息技術開放及創新網絡行為，網民和消費者的界限正在消除，數據滲透到每一個行業和業務職能領域，漸漸使其成為核心資源。大數據作為一個較新的概念，是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革，大數據時代將引發新一輪信息化投資和建設熱潮。
（一）大數據
1.大數據
或稱巨量資料，主要指涉及的信息數據十分巨大，已經超越了當前主流軟件工具的承受范圍，并在一定時間內獲取、整理資料，為企業經營和管理決策提供支持的信息總和。
2.大數據的特點
體量大、多樣性、價值性、高速性
（二）企業經營管理
對企業整個生產經營活動進行決策，計劃、組織、控制、協調，并對企業成員進行激勵，以實現其任務和目標一系列工作的總稱。
二、大數據對企業經營管理的影響
（一）技術管理
大數據時對企業管理決策技術也產生了一定的影響，這種影響主要體現在三個方面：一是基于云計算的數據處理和分析技術，以云計算為基礎的大數據應用，能夠幫助企業提升信息服務的質量，促進決策問題解決的速度；二是大數據下的知識發現技術，能夠有效的提升決策質量；三是大數據下的決策支持系統，基于大數據環境的決策問題是一個非常復雜的問題，這就需要適當的決策系統來輔助決策的完成，可在傳統的決策系統的基礎上進行變革，從而能夠適應全員參與的大環境。
（二）銷售管理
大數據低成本，可以用最短的時間，實現快速的收取和掌握客戶群體信息是一種絕佳的銷售手段。未來大數據可以讓企業從戰略角度更準確的預見未來，或者從市場營銷階段。更精準的營銷客服，這是大數據對整個企業之間息息相關的很重要的數據。
（三）安全管理
大數據時代的到來，既為企業的經營管理帶來了機遇，也為之帶來了挑戰。互聯網和云儲存等技術的快速普及使得全球經濟信息量成倍增長，這為企業創造了不少的經濟效益。但同時，數據信息的膨脹和迅速更新使得企業在運營過程中信息安全受到威脅，影響企業的安全管理。
（四）人力資源管理
建立有效的企業人力資源管理體系，采取人性化管理和數據化管理方法，建立專業化的人力資源管理隊伍和人力資源管理信息系統，充分借助大數據時代的信息技術為企業的人力資源管理工作服務。實現大數據時代下企業人力資源管理模式的創新，是提高企業核心競爭力的必經之路。作為一種具有獨特性、持久性和延展性的技術和能力，因此，企業的核心競爭力歸根結底就是人力資源的競爭能力。
（五）財務管理
大數據時代下企業財務管理的發展方向包括：培育企業決策層的大數據管理意識、轉變企業財務管理職能、提升財務管理信息化建設水平、促進財務分析由事后反映向事中控制轉型、建設大數據財務人才隊伍等。新的形勢給企業財務管理轉型提出新的要求，作為財務管理者，急需轉變固有思維定式，盡快培養數據思維，并在數據收集、存儲、分析、應用上敢于大膽創新，以數據可視化的信息呈現方式，提升對管理者提供決策信息支持的水平。
（六）成本管理
企業生存發展的核心前提是盈利，不斷降低運行成本依然是企業競爭力的主要影響因素。數據信息發生在企業的每個環節，只要合理收集這些數據，用專業的軟件系統進行分析，就能將企業成本控制的效果量化出來，利用大數據進行設計、采購、倉儲、生產、銷售、運輸成本的控制。
（七）數據管理
數據對一個企業的發展來說至關重要，如果企業缺乏收集數據的能力，那么企業的發展就不會長遠。大數據要求企業不僅僅具有收集和分析的能力，更要求企業具有利用和處理的能力。
在數據管理方面，數據具有規模大、類型多、結構多樣的特點，傳統的數據庫管理系統已經不能適應大數據發展的需要，這就要求企業要及時的進行技術更新。另外，數據產生的速度越來越快，需要對數據進行實時處理，目前有許多的企業都發現了實時數據的作用，開始研究對實時數據的處理和利用。
在知識管理方面，數據中蘊含著知識，對于管理者的決策有一定程度上的影響，大數據時代，企業可以從數據中獲得更為豐富的知識，從而更為科學的實行管理決策。企業管理者在進行決策的過程中，數據有著無可替代的作用，然而單純的依靠數據決策是無法科學的完成的，還需要人的主觀決策來相互配合，只有將兩者相結合，才能真正發揮大數據的作用，做出正確的、科學的管理決策。
三、大數據時代企業如何應對數據管理
（一）抓好軟硬件的管理
存儲好所產生的數據僅是基礎，面對巨量級的數據源與層級化的存儲結構，對其加以科學化、制度化的管理，并從中提取核心價值，有效地加以利用，這是企業有效應對大數據時代挑戰的重要環節。
（二）人力資源的開發與管理
在大數據時代，網絡上充斥的各種龐雜數據，對于大部分人來說的大部分數據都是沒有價值的，只有其中很細小的數據對于某些人來說才具有價值。因此，大數據時代，必須將大量的數據抽絲撥繭，深度挖潛，最后形成決策或者預測的可行性報告數據。那么這里還需要的是軟件技術人員、數據處理人員、人員矛專業及管理的復合型人才。因此，人力資源的開發、建設與管理愈發重要。
四、大數據時代企業所面臨的挑戰
大數據的出現給企業經營管理帶來了挑戰，計算機互聯網技術及軟件的普遍應用，使得企業的管理環境發生了翻天覆地的變化，無紙化的辦公條件正在開展，這就給企業經營管理提出了挑戰，這就需要企業管理者進行分析和處理，從而有效提高管理能力，促進企業可持續健康發展。
（一）效率提升
數據日積月累，存儲種類也會愈加多樣、細致。大數據龐大的數據存儲既是其特點，也會成為牽絆其發展的絆腳石。增加數據庫存量、有效提升分析速度成為信息應用必須突破的天花板。新興的云存儲技術可以有效緩解數據庫存量緊張的矛盾，然而如何加快對數據的整合、分析速度，需要管理者進一步思考。
（二）確保安全
海量的數據庫中，除去企業自身信息的存儲、往來業務數據以外，還會留存大量的客戶隱私信息。企業在分析研究內部數據的同時，泄密的風險愈加增強，我國頻現的數據“泄密門”事件就印證了這一不可忽視的隱患。在利用好數據、發展研究分析項目的同時，如何更好地維護客戶隱私、做好資料的備份和恢復、確保商業秘密安全，是必須面臨的一項挑戰。
（三）決策影響
目前，多數企業對自身經營發展的分析，還片面的停留在對數據和信息匯總的初級層面。因為缺乏對客戶消費習慣、營銷手段、競爭對手等方面數據的深層次研究，企業管理者在決策時如若單憑靠個人經驗、直覺等，將可能直接導致形勢誤判、決策失誤，甚至造成企業經營失敗。但若企業管理者基于數據客觀科學分析后再做決策，將有助于企業管控風險。如何利用大數據來輔助進行決策，也是企業管理者必須加以重視并深刻思考的難題。
五、結論
伴隨大數據時代的到來，對企業管理決策的方方面面都會產生巨大的影響。在企業管理中，數據貫穿于每個環節，管理決策的科學性主要取決于數據分析，為此，在信息時代快速發展的背景下，一定要重視數據分析，充分的認識大數據的特點的基礎上，利用云計算技術對數據進行處理和分析，為科學的管理決策提供依據并且充分發揮大數據在企業管理中的作用。實現“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”，從而使企業資源優化配置，促進企業的可持續發展。大數據會促使企業做出正確的、科學的管理決策，從而獲得更多的經濟效益，提升企業自身的競爭力，保證企業在激烈的市場競爭中站穩腳跟。
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管理決策的特點范文5
管理決策型會計信息系統，無論是理論界還是實務界都存在一定的分歧，特別是在實務界，很多軟件實質上僅具有一定的預測與分析功能，只能解決一些結構化的問題。因此，這些功能也是最容易嵌套入目前的管理會計功能中的，但對于企業的管理者來說，必須用定量和定性相結合的方法來解決半結構化和非結構化的問題，就需要將專家的經驗和判斷數據存入計算機，通過長期積累逐漸將這些定性環節向定量環節轉化，再利用計算機進行求解。因此，本文擬將財務軟件的管理與決策功能分為兩類：針對結構化問題的管理決策功能，以及針對非結構化問題的管理決策功能。
(一)針對結構化問題的管理決策功能 由于管理會計、成本會計、財務管理在許多問題上存在著交叉重復，會計理論界對它們之間的劃分一直沒有統一的標準，這三個方向主要都是為企業的管理決策服務，只是側重的方向不同。由于在傳統意義上，這些學科基本都是針對結構化問題，因此，本文認為這三個方面的結構化問題的探討應并入廣義的管理會計的研究范圍，主要體現為：一是成本管理信息在企業管理決策服務中起著舉足輕重的作用，必須將其納入管理型會計軟件中，因此，目前成本會計在計算機環境下實際上進行了分解，一部分納入財務會計，另一部分則納入管理會計中。二是財務管理是企業管理的一個分支，對企業的資金運動進行直接與系統的管理；而管理會計是為企業管理(也包括為財務管理)提供信息支持。財務管理與管理會計兩者從性質上來講截然不同，但考慮到財務管理中用到的絕大多數方法是由管理會計提供的，在實際中，財務與會計又是不分家的，因此本文采用了“大會計”的觀點，將財務管理的內容納入到管理型會計軟件中。
(二)針對非結構化問題的管理決策功能 券關于財務決策支持系統(FinancialManagementDecision Support System簡稱FDSS)的定義，存在一定的分歧，以下列出了兩種典型的意見：如“財務決策支持系統是融管理學、運籌學、計算機技術、會計電算化和決策支持系統為一體的邊緣學科，它是決策支持系統的重要組成部分，主要應用于解決結構化和半結構化的財務決策問題，并將非結構化財務決策問題向半結構化或結構化方向轉化”(艾文國，2005)。還有學者認為“財務決策支持系統是以現代管理科學和信息技術為基礎，以計算機為工具，運用數量經濟學、模糊數學，、控制論和模型技術，對財務管理中半結構化或非結構化問題，進行決策活動的人機交互系統。在FDDS基礎上引入知識庫及相應的推理機制，就成為智能財務決策支持系統(Intellingence FDDS―IFDDS)”(李良材、陳冀豫，1996)。這兩種觀點的主要分歧是結構化決策是否屬于財務決策支持系統的范疇。為了避免概念的重復，采用后一種定義比較合適。FDSS要解決的就是如何提供非結構化問題的管理決策功能。
二、管理決策型會計信息系統的模型分析
管理決策型會計信息系統的模型如圖1所示，以下具體闡述了模型中關鍵的技術或觀點：
(一)財務會計與管理會計的融合 在現存的市場經濟下，企業作為市場的主體，是以股份有限公司為基本的組織形式，因而企業會計的主要特點集中體現在股份有限公司會計上，而股份有限公司的一個重要的特點在于企業的所有權和經營權分離。因此，基于企業的所有者與管理者不同的信息需要，現代企業會計形成了兩個相對獨立的領域：財務會計與管理會計。財務會計是按照特定的會計準則或會計制度對企業的經濟業務活動進行核算和監督，即單純地提供信息和解釋信息，屬于報賬型會計；而管理會計則是按照企業內部管理的需要，靈活采用多種會計處理程序和方法，其不僅反映過去，而且要能動地利用歷史信息，來預測前景參與決策、規劃未來，控制和評價一切經濟活動，屬于經營型會計。管理會計和財務會計只是對同一業務審視的視角不同產生的，兩者是同源分流的關系，但在實際的應用中，兩者分別按照各自的一套存有諸多差別的核算方法體系，以對外報告和內部管理為目標進行雙重核算，兩套數據資料之間不僅各自獨立，缺乏直接的聯系，難以實現信息共享，而且增加了會計人員日常核算的工作量，造成了不必要的重復勞動和資源浪費。閻達五教授在論述會計應從核算型向管理型轉化時，曾指出了管理型財務軟件應包含三個方面：使財務會計與管理會計融為一體，重新構建一個既有核算又有管理的新的會計體系；使會計在現有的以事后核算為主的基礎上加強參與決策，實施適時控制和開展經濟分析等活動；建立包括事前、事中、事后在內的全面核算和全過程管理系統。國內的很多專家也有類似的論述，如“在知識經濟條件下，隨著信息技術與網絡技術的迅猛發展及其在會計中的廣泛應用，財務會計與管理會計進一步融合不僅必然，而且有其特定的理論基礎”(徐玉德，2002)，“會計管理軟件的數據來源于會計核算，如果會計管理軟件中的數據還需要重新輸入，就不能算真正的管理型軟件，核算和管理應該享有同一個數據源(數據和信息在一定條件下可以互換)” (袁樹民，2001)等。管理會計與財務會計之間的統一化趨勢，最早出現在美國財務報告特別委員會發表于1994年的詹金斯報告《論改進企業報告》中，這與當時美國企業受到計算機與互聯網的沖擊后企業組織結構發生變化的狀況相適應。隨后，美國財務會計準則委員會(FASB)和國際會計準則委員會(IASC)都曾作了大量關于如何協調管理會計與財務會計的研究。在卡普蘭和諾頓的經典著作《綜合記分卡：一種革命性的評估工具》一書中也體現管理會計與財務會計的統一化趨勢。
(二)事項法與PEA會計 財務會計與管理會計的分離是與當時人們的認識水平和技術水平相關的，隨著會計理論的逐漸成熟，以及以網絡技術，數據庫技術為代表的計算機技術的迅猛發展，財務會計與管理會計的融合已經具有了一些實現的基礎。目前的財務會計與管理會計使用的是兩套數據，但兩者卻是對同一業務的不同反映，并由此確定可否對業務的原始信息進行詳盡的有條理的記錄，利用計算機強大的處理能力和存儲能力實時產生需要的財務會計信息和管理會計信息。事項會計與REA會計提供了一種很好的思路?，F行財務會計是價值法，會計信息主要屬于價值信息，并通過通用報表將信息傳遞給使用者。A.C.Httleton(1952)認為，“傳統會計信息系統實質上是一個濃縮機制，由于單純以會計循環和會計恒等式為基礎，因此傳統會計信息系統所提供的僅僅是單一的、事后的、無差別的信息”。針對這一問題，1969年，索特在否定了傳統價值法的基礎上，提出了事項會計的思想，其主要思想是提供與各種可能決策模型相關的、不經過加工匯總的原始事項，由使用者從中選擇并在自己的決策模型運用。會計事項信息系統應具有強大的數據庫，包含大量基礎數據以反映組織活動的全部事項，事項具有的多重屬性會計都要反
映，而不只局限于價值量。事項會計的思想，理論上克服了傳統會計信息系統存在的諸多弊端，為現代會計信息系統的建立奠定了良好的理論基礎。REA會計則探討了事項思想的具體實踐。目前的ERP雖然也集成了關鍵流程的業務處理，實現了一定程度的財務與業務的一體化，但由于其會計系統是基于傳統會計方法，即通過復式記賬系統反映業務的財務績效。這樣就將財務績效和非財務績效信息隔離了，而且由于傳統會計系統特有的數據分類匯總方法(會計科目表)，分離后的財務信息和非財務信息很難進行集成。因此在ERP的環境下，雖然也記錄了大量的業務數據，但財務會計和管理會計很難真正的統一起來，一些管理會計的先進的理念也很難得到應用。
管理決策的特點范文6
關鍵詞：管理決策；SPSS；多項有序logistic回歸
1引言
管理決策是為針對管理活動中存在的問題，制定一系列的解決問題的方案，然后從中選出最佳方案的，并且加以實施。然而在管理決策方面，花費大量人力、物力、財力收集相關信息和數據，卻沒有深度挖掘分析，致使決策者制定和選擇的方案出現偏差。而作為統計重要的分析工具SPSS軟件能為管理決策提供重要的依據，幫助決策者選擇理智的決策方案。SPSS軟件是當今國際上運用廣泛的統計分析軟件，因其具有自動統計繪圖、數據的深入分析、易學易用、功能齊全等特點，廣泛應用于各行各業。本文擬薪酬滿意度分析這個角度展示spss軟件如何發揮其于在行業管理決策中至關重要的作用。
2某公司薪酬滿意度實證分析
2.1評價指標體系設計及數據來源
針對性的薪酬滿意度的問卷調查是獲得實證數據的最重要部分。本文的薪酬滿意度調查問卷依據薪酬滿意度的評價指標體系設計，包括18個題項，涵蓋投入因素、產出因素和環境因素三方面的影響因素調查問卷和包括3個方面的滿意度情況調查問卷。
本文選取貴州遵義某公司為調查對象，通過針對性的薪酬滿意度的問卷調查獲得實證數據。共發放問卷112份。回收93份，回收率為83%。。
2.2模型構建
在本文的薪酬研究中，采用李克特五級量表對薪酬滿意度劃分為非常不滿意、不滿意、一般、滿意和非常滿意五個等級。該公司薪酬部分主要包括基本工資和獎金。因此，本文擬從基本工資、獎金提升兩個方面分別進行滿意度研究。
像李克特五級量表這樣的有序多分類變量的研究，我們通常采用的是多項有序回歸分析方法。具體方法如下：
首先，被解釋變量有k個分類，如果各分類的概率表示為，則可從以下角度分析p個解釋變量（記作x）對被解釋變量各分類概率的影響。
建立k-1個補充對數-對數模型（Complementarylog-logmodel）：
設為被解釋變量j個類別的累計概率，有：
2.2.1基本工資滿意度分析
通過SPSS軟件，采用負Log-Log連接函數的位置模型參數的估計結果如下：
上述四個方程的參數只是在常數項上有差別。在學歷、基本工資、工作量都相同的條件下：
對工資滿意度為非常不滿意的概率的負Log-Log值為，則通過計算得到，即42.0%。
非常不滿意與不滿意之和的負Log-Log值為1.710，則，即。
非常不滿意與不滿意以及一般的負Log-Log值為，則，即
所有選項的負Log-Log值為，則通過計算
，即0.985-0.969=0.019，即1.9%
則非常滿意的概率為1-0.985=0.015，即1.5%。
可見，對工資滿意度評價中，選擇非常不滿意的可能性為42.0%，不滿意為41.5%，一般為13.4%，比較滿意為1.9%，非常滿意為1.5%。
2.2.2獎金滿意度分析
同理對獎金滿意度進行實證分析，結論如下：
對獎金滿意度為非常不滿意的概率的負Log-Log值為，則通過計算得到
非常不滿意與不滿意之和的負Log-Log值為，則，即
非常不滿意與不滿意以及一般的負Log-Log值為，則，即
所有選項的負Log-Log值為，則通過計算，即0.958-0.838=0.120，即12.0%。
非常滿意的概率為1-0.958=0.042，即4.2%。
可以看出，對獎金滿意度評價中，選擇非常不滿意的可能性為5.3%，不滿意為60.8%，選擇一般滿意的為17.7%和較滿意的為12.0%，非常滿意的僅為4.2%。
2.3結論
綜上，采用多項有序logistic回歸分析建立模型，在對工資滿意度評價中，選擇非常不滿意的可能性為42.0%，不滿意為41.5%，一般為13.4%，比較滿意為1.9%，非常滿意為1.5%。該公司的員工對于薪酬很不滿意，大大影響了員工積極性作為管理者應根據員工的學歷、工作效率和工作量來提升基本工資。
在對獎金滿意度的評價中選擇非常不滿意的可能性為5.3%，不滿意為60.8%，選擇一般滿意的為17.7%和較滿意的為12.0%，非常滿意的僅為4.2%。可以看出員工對于獎金只有yulu.cc的不滿，根據員工的學歷、工作效率和工作量略微提高員工的獎金，對提高員工工作積極性有很大的好處。
3總結與展望
本文在進行了薪酬管理方面的滿意度調查數據分析過程中，利用SPSS軟件采用了多項有序Logistic回歸模型。該模型的使用可以清楚地看到滿意度傾向的可能性大小。具體來說，薪酬滿意度，無論是顯性薪酬滿意度，還是隱性薪酬滿意，它們的滿意度評價均不高?？梢?，SPSS在管理決策中的作用是很明顯的。它可以做很復雜的模型設計及檢驗。
SPSS軟件不僅在薪酬管理方面，在農、商、教育、科研等各領域都能發揮其至關重要的作用。本文利用個別公司數據拋磚引玉的提出了SPSS軟件服務于管理決策中的可能性。期待SPSS軟件更廣泛應用到管理決策中，更好的為各層面管理階層決策服務。
參考文獻
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