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管理决策的特点范文1
随着世界经济的不断融合，全球化进程加快了，国内外市场都面临着非常激烈的竞争，各类企业的发展压力与日剧增。因此，企业管理者更加需要与时俱进，依据当前复杂的商业环境，改变企业管理决策方式方法。大数据作为一项技术性的大革命，利用其优势进行企业管理决策将会有利于企业的生存发展。
二、大数据的内涵及特征
（一）内涵
根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是指一种巨大的数据集合，这种数据集合规模巨大，在获取、存储、管理和分析数据方面远远超过了传统的数据库软件工具能力范围，它的特点是：数据规模巨大、数据流转快速、数据类型多样以及价值密度低。而维基百科的定义则是：大数据是指在一定时间内，传统常规软件工具所不能应付的数据采集、管理和处理工作。在学术领域，大数据是一种综合名词，主要指一种信息资产，利用新处理模式处理数据，使数据具有海量、多样化和高增长率的特点。大数据是一种基础性资源，它具有很高的商业价值，除了数据本身的价值，企业采集、存储和使用大数据的能力也是一种价值。
（二）特征
首先是数据的海量化，目前在学术领域对于大数据的数据集合并没有严格的定义，但分析一般情况可以看出大数据的数据集合最少也是以TB为存储单位，多一些的数据集合则是以PB为单位。在目前的商业领域中，几个PB数量级的大数据并不罕见，比如目前世界最大的连锁零售沃尔玛所管理的数量量早在2010年就已经超过了2500TB。其次是数据的高速性，大数据处理的重要特点之一就是高速性，当前社会数据产生和处理的速度随着通信技术和社交网络的不断发展日趋高速化，互联网、云计算的发展和移动智能通讯工具的普及都在很大程度上加速了数据的产生和流动。最后是数据的多样化，在当今数据信息领域，数据常常以多种形式存在，但大数据的多样化发展使数据分为了两种，一种是结构化数据，一种是非结构化数据。正常的交易过程产生了结构化数据，同时需要依据特定形式处理数据，并存储和记录数据内容。非结构化数据则产生于互联网的海量点击、大量图片和文字的传输以及射频识别技术的发展，这类数据产生于人与人、人与机器和机器与机器之间。
三、大数据对企业管理决策的影响
企业管理决策是企业管理的一条中心线，管理决策分为情报收集和计划选定等阶段。一般来说，企业的管理决策包括了战略决策以及其中的各项具体决策，战略决策重视预测组织未来和组织环境，也重视配置和协调组织内部资源。企业管理决策是一种具有高度动态性和复杂性的的管理行为。大数据对企业管理决策的影响主要存在于对决策主体、决策体系、决策权配置、决策思维和决策文化。下面我们就从这些方面进行分析。
（一）决策主体
企业的管理决策需要依据相应的决策程序、决策文化和决策组织，一般来说，企业决策的核心是决策主体，企业中的决策主体一般是高层管理者或基层员工和一般管理者。大数据背景下，企业在进行决策时可以更多地依赖大量的数据，做出的决策也会具有更强的逻辑严密性和说服力。基层员工和一般管理者在平时的工作中更加贴近大众，了解大众对于产品的需求，为决策的正确性打下基础，同时利用大数据收集的信息，在决策上更加占有优势。所以说，大数据背景下，企业决策的主体将会从高层管理者变成一般管理者或基层员工。并且，为了利用好大数据在决策信息收集上的便利，企业可以培养一支专门的数据收集分析队伍，为企业决策收集并提供全面而可靠的决策依据，代替高层决策者，成为企业决策主体。
（二）决策体系
决策体系分为两部分，分别是决策依据和决策过程。传统的企业决策往往依据的是企业内部信息系统的数据和员工日常填写的报表数据，这些数据是不全面的，在这些数据之下做出的企业管理决策也会具有片面性，往往只能反映出企业的运营管理和财务管理状况。移动互联网的发展在很大程度上加速了大数据的发展，依据移动互联网，企业可以很容易地收集并记录其他企业的各类动态信息，例如价格浮动信息、市场表现和消费者评价信息，以这些具体的信息作为决策依据，可靠性强，可以使企业更加灵活地应对市场变化。并且利用大数据收集信息，企业可以更加明确自身发展方向和市场需求，了解市场风险并及时规避，提高企业核心竞争力。
（三）决策权配置
除了决策主体和决策体系外，大数据也会影响企业管理决策权的配置，企业管理决策权的配置一般为三个方面，第一个方面是组织和外部环境间的决策权配置，第二个方面是组织内部人员和部门、团队之间的决策权配置，第三个方面是组织之间的决策权配置。一般来说，企业的决策权配置模式分为集中式和分散式两种。在组织系统中，决策权高度集中在企业高层管理人员手中，这类决策被称为集中式决策，分散式决策则指决策权分散在低层管理人员手中，各部门的管理者拥有较大的决策自主权。大数据使企业决策所能依据的信息日益增长，决策组织呈现了扁平化的发展趋势，因此，企业决策权的配置也会逐渐向分散式决策发展，各级普通员工都会参与企业的决策，发挥扁平化组织结构模式的优点。
（四）决策思维
决策思维是决策的重要构成因素，决策主体思维的不同导致了决策依据的信息和方式的不同，这种不同也会表现在决策制定的过程中。决策思维有理性和感性两种，感性的决策思维不利于保障决策的严谨性。利用大数据，企业可以收集系统而全面的信息，运用理性的思维做出决策。传统管理决策非常依赖管理者的经验和直觉判断，大数据的出现改变了这种情况，促进了决策思维的理性化。
（五）决策文化
不同的决策文化作用于企业的管理决策，产生了决策选择方面的差异。企业内部的决策文化会影响决策目标的确定、决策方案设计和决策的完成。传统的企业管理决策往往依据管理者对内外部环境的评估，具有很强的主观性，这种决策下产生的决策文化也会存在一定的决策风险。网络时代背景下，大数据在企业管理决策中的应用提高了企业预判的精准性，有利于形成决策风险小的决策文化。
管理决策的特点范文2
关键词：大数据；涉农企业管理决策；影响
最近一些年来，涉农企业面临着一体化经济和信息的不断发展，竞争日益加剧，为保证涉农企业能抢占更大的市场竞争，应当使其管理决策水平得到提高。在当前大数据时代下，涉农企业获得信息资源的途径增加，然而在管理决策上受到其影响也大大增加。所以，亟待进一步对涉农企业管理决策受到大数据的影响进行深入研究。
1大数据定义
目前，专业研究领域尚未对大数据技术的概念进行明确规定，其中存在以下几个典型的观点：IT权威研究结构Garther公司对该概念进行界定，即为在新处理模式的基础上形成的大量信息资源，并且具有良好的处理信息的能力；NSF对大数据也给出了自己的定义，即为在多种数据源的基础上构建的丰富且长期性的分布式数据集；麦肯锡对其也作出定义：即为在突破传统数据软件功能的数据集合，在规定时间内能高效管理数据，涉及采集、储存和分析数据等。上述对该概念在极大程度上体现了大数据技术的特点，能广泛应用大数据技术，同时摆脱数据信息的限制，能对数据信息进行充分掌握，并用专业化的手段处理数据信息，在加工处理数据的基础上，充分展现大数据技术的应用价值。
2大数据特征
2.1高速性
由于互联网技术逐渐成熟和广泛应用，信息传播媒介的发展越来越多样化，基于此，涉农企业在形成信息的同时能高效处理这些信息，有利于科学合理地进行管理决策，由于大数据存在高速性的特点，因而能实现上述现实需求。
2.2海量化
大数据的特点之一即为海量化，其为在使用大数据技术分析数据时，数据存储单位在TB存量到PB存量之间，但海量化的数据存储能提供足够的信息支持涉农企业的管理决策。
2.3多样化
当前的信息化时代背景下，信息内容多元化的发展特点越来越显著，并且大量的大数据符合信息发展的要求，涉农企业以结构化和非结构化数据信息为内容，有效存储和处理正常交易期间的所有相关信息；与此通知，在人机交互期间形成的数据信息能通过非结构化数据形式完成存储和管理，并进一步构建大量的数据信息库。
3大数据对涉农企业管理决策的影响分析
3.1给决策环境带来的影响
逐渐进入大数据时代可见在当前环境下，涉农企业不但能结合目前几个具有代表性的案例进行管理决策，对数据进行正确判断和研究，灵敏地感应市场发展动向，良好地应用有效数据，进而为涉农企业发展提供精确的数据信息，保证其健康可持续发展。基于云计算的应用，大数据环境下，涉农企业必须具备更强的搜集和处理信息的能力，并且在一定程度上会影响其制定、评估和分析决策方案，进而对管理决策的总体产生影响。当前，我国逐渐朝着市场经济时展，在当前日益竞争的背景下，唯有深入应用数据，涉农企业各个部门之间的发展才能协调，涉农企业的核心竞争力才能得以更好地发挥。大数据中的数据的价值较高，其涵盖了准确、全方位的信息，因而对于涉农企业而言至关重要。涉农企业应用大数据拓宽了其发展空间，从调查数据可知，当前涉农企业现代化管理已经将大数据作为一个关键性的要素，尽管当前涉农企业才应用大数据才刚刚起步，但是已经给涉农企业发展带来了良好的机会。数据能够准确判断有效信息，为正确决策奠定基础，为涉农企业将来的发展创造良好的条件。
3.2给决策数据信息带来的影响
面对日益发展的互联网，大数据的存在对涉农企业管理决策的内容技术含量及知识含量的丰富程度产生了直接的影响，大数据带来的最大影响即为信息的准确性，通过合理分析信息，能为涉农企业管理决策奠定理论基础。若涉农企业面对当前的市场竞争，忽视互数据的应用，则其将丧失大量的市场竞争资源，流失大量宝贵的数据资源，并降低其竞争力。大数据下的数据管理、特点以及形式已经突破了目前前期数据的大量特点，大数据的数据管理较为复杂，因为涵盖的内容广泛，必须通过选取、手机和存储整体的数据等一系列环节，旨在实现稳定可靠的数据，接着进一步分析与概括搜集的数据，结合涉农企业的现状和实际正确处理数据，必须对大数据的实时作用给予高度重视。除此之外，数据间存在相关性，数据和数据间具有一定的关联，唯有如此才能对数据有准确的理解，并充分发挥其价值；基于知识含量的视角，由于数据包含的知识内容较多，这种知识既有行业内部的也有行业外部的，数据管理工作者应当了解更多的知识，这一因素对管理决策产生极大影响。大数据下涉农企业需要的知识更多更丰富，必须深入分析和挖掘数据中的内容，获取更多有价值的知识与信息。经过上述分析可知，数据和知识在内部实际上是统一的，必须视为一体，在某种程度上能体现涉农企业应用数据的能力，唯有保证二者的协调一致，涉农企业获取的信息才更有价值，其能创新发展模式，增强涉农企业综合实力，帮助其参与激烈的市场竞争。
3.3给决策参与者带来的影响
对数据分析师的影响，当前大数据时代下，数据分析在数据搜集和分析上的作用至关重要，数据分析师不但要应用统计分析分类和整理数据的方法，还必须整理和总结大量的数据，能够转换数据，使其转换成简单的语言以供决策者正确使用数据。然而，市场中十分缺乏数据分析师，哪怕部分涉农企业设置了数据分析师，也必须有足够的时间进行；转变管理决策职能，大数据的应用转变了管理决策者的制定决策的方式，传统的决策方式都是借助自身长期积累的经验和所学知识，或者借鉴其他涉农企业案例经验对涉农企业将来发展的方向进行判定，基本上属直觉判断，但是大部分大数据对科学和方法较为重视，因此和传统决策方式相比更客观，因而转变了他们的职能，高层管理者在未使用大数据之前基本上都是依靠自身的知识对涉农企业发展状况进行判断，难以确保获得全面、准确、可靠的信息。在应用大数据之后，能在数据分析的基础上，从涉农企业的现状出发，进行科学准确的决策。对涉农企业管理层与普通员工而言，获取数据信息更具便利性，同时决策水平逐渐提升。在使用互联网和普及计算机的基础上，科技获得高速发展，各个领域间更易于融合，多元化的数据信息使得涉农企业内部能实现全员参与决策。
3.4给决策组织带来的影响
大数据环境下，必须动员所有成员参与其中，则涉农企业的决策不仅是管理者的职能，进而逐渐拓宽其范围，以此重新配置决策的权重，这对于涉农企业决策组织而言具有较大的挑战性。包含集中决策与分散决策；还包括分配决策权的问题。由于市场瞬息万变，能充分凸显出分散决策的作用，因而便于涉农企业管理制定有关方案。当然，知识分布和转移成本对涉农企业的组织结构也产生极大影响，若涉农企业领导存在相对统一的知识结构和集中的知识面，则必须通过集中决策的方式作出有关决策。在分配决策权时，涉农企业可能不具备较大的竞争优势，然而因为涉农企业没有交付给个人制定决策权，因而在交付的同时，也未能综合评估这些人的能力和知识，进而对制定决策的质量也产生了极大影响。通常而言涉农企业中的员工对涉农企业的基本情况越熟悉则存在更多的知识量，技巧就越熟练，且判断涉农企业的发展更贴切，同时也具有更大的决策权。在网络时代中对应用管理组织模式更为重视，因为金字塔的管理模式更于趋向于扁平化的组织模式，由于受到大数据时代的影响，基本员工也能对基本的数据信息有充分的了解，因而管理模式更显著，同时也会影响决策的分配权。所以，在制定管理决策时，必须对上述因素进行分析，并进一步完善涉农企业的组织结构，为制定高效合理的决策奠定基础。
4结语
总而言之，面对当前的大数据时代，涉农企业的发展模式获得极大改变，因而涉农企业必须满足更高条件的，必须对大数据时代的发展规律了如指掌，不断跟随时展的脚步，积极使用现金技术，结合市场发展的需要，增强搜集、分析和整理信息的能力，有效支撑涉农企业正确的管理决策，进而推动涉农企业在市场竞争中获得良好的发展。
参考文献
[1]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(04):65-68.
[2]黄虹，宋马林.基于组合计量—数据包络评价模型的涉农企业生产效率分析[J].华东经济管理2012(01).
[3]黄河，琼.大数据时代农村信息服务实证研究——基于贵阳市的调查[J].中贵州师范大学学报(社会科学版)，2016(04).
管理决策的特点范文3
关键词：铁路工程项目 决策支持系统 原理
中图分类号：C93 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）01（b）-0165-01
1 铁路工程项目的目标控制
由于铁路建设在具体施工过程中，会受到供电、供水条件变化，气候环境的变化，交通运输条件的变化等外部环境的影响与施工设备故障，工程员工的变动，原材料、配件供应不及时等内部条件的影响，因此工程目标的变化是不可避免的。为了保证铁路工程项目的投资目标、工期目标与质量目标能够达到预期要求，铁路管理人员应对铁路工程项目进行定期检查，例如每一个月或每两周检查一次，工程紧张时可以进行每天检查，将检查结果与既定计划进行对比，一旦发现出现偏差，应通过技术与经济手段进行纠正，从而保证铁路项目工程的工期、质量与投资都能有所控制。
铁路工程项目的工期目标、质量目标与投资目标三者是相互制约，相互依赖的关系，因此，铁路工程项目人员在管理决策的过程中，不应盲目追求三方同时达到最优，而应该追求工期、质量与投资三者协调发展，达到最佳匹配的效果。
2 铁路工程项目管理决策支持系统的功能
前文说道，由于铁路工程项目的管理应该有效控制相关项目的工期目标、质量目标与投资目标，使之与既定计划项目，因此，铁路工程项目管理决策支持系统（即DSSRPM系统）应具备以下几点功能：（1）总体协调与编制项目工程进度计划。（2）动态控制项目工程计划。（3）控制与评定铁路工程质量。（4）制定项目组织的协调策略。（5）管理工程项目合同。（6）合理分配工程建设投资。（7）实时分析与预测项目实际费用。（8）分析与管理项目工程索赔。
3 铁路工程项目管理决策支持系统的软件结构
为了对铁路工程项目进行有效管理，达到既定功能，DSSRPM的结构模块可以如图1所示。
从表中我们可以看出，铁路工程项目管理决策支持系统属于三库结构，包括了信息库、模型库与知识库，其中知识库由规则与事实两部分组成。此外DSSRPM中大量的信息存于数据库中，因此，数据库，规则库与模型库共同组成知识库系统。一般而言，决策支持系统应涉及到以下三个功能，首先为数据转换，包括数据的抽取与筛选；其次为知识发现，指系统可以提取隐含的，并对管理决策产生价值的数据，从而进行防控研究；第三为数据挖掘，通过对数据进行分析得出工程项目环节之间的联系，这是决策支持系统的重要功能。
4 铁路工程项目管理决策支持系统组成
DSSRPM作为网络计划管理系统，包括了铁路工程项目前期的准备与组织、工程计划的确定与施工过程的监控整套流程，因此应以确定铁路工程项目的管理目标为起点，在对人力、物力与财力进行综合考虑的前提下进行相关组织的安全，制定铁路项目计划，例如前期资金的准备、原材料与设备的供应情况，工程目标分解计划与反馈控制管理目标计划等。因此，DSSRPM不仅应具有处理日常事务的功能，还必须能够处理如计划制定与计划应急调整等半结构或非结构化的功能。
DSSRPM在纵向上连接铁路工程沿线的各级施工单位，在横向上对涉及铁路工程项目的各管理组织部门。同时，决策支持系统也需要沟通国家信息网络与上级的主管部门。因此，其系统组成的硬件上看，DSSRPM属于远程计算机网络系统。
5 使用建议
（1）虽然铁路工程项目存在建设周期长的特点，但从铁路项目立项审批完成以后从建立决策支持系统到使用该系统的时间较短，同时我国目前项目管理人员的相关计算机知识匮乏，难以满足系统的需求，因此，采用原型法对铁路工程项目管理决策支持系统进行过程模拟开发是较为有效的措施。（2）我国现阶段仍存在大量架空电话线路进行远程铁路建设管理通讯，这无法满足DSSRPM的需求，因此需要对原有的铁路进行改造，并在新建铁路铺设光缆，从而满足决策指示系统的要求，同时有利于将该系统与铁路运行管理系统相联系，促进我国铁路建设的发展。
6 结语
铁路工程项目本身具有建设线路广，建造时间长的特点，属于超大型的工程项目，因此，为了保证项目的顺利进行，必须对各环节的具体施工情况进行严格的掌控。铁路工程项目管理决策支持系统可以很好的解决这个问题。本文在铁路工程目标控制的基础上，探讨了决策支持系统的功能与结构特点，并对该系统的合理使用提出了相关建议。
参考文献
管理决策的特点范文4
【关键词】大数据 企业管理 决策
随着大数据时代的到来，大数据的应用领域变得越来越广，已经成为能够影响企业发展的重要因素。“大数据”的应用是一场变革，开启了一个新的时代，使企业的经营和管理产生了前所未有的改变和影响，促使企业的管理方式、营销模式和战略决策发生变化，激发管理者转变思路、变革创新。
一、基本概念
随着日益普及的信息技术开放及创新网络行为，网民和消费者的界限正在消除，数据渗透到每一个行业和业务职能领域，渐渐使其成为核心资源。大数据作为一个较新的概念，是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮。
（一）大数据
1.大数据
或称巨量资料，主要指涉及的信息数据十分巨大，已经超越了当前主流软件工具的承受范围，并在一定时间内获取、整理资料，为企业经营和管理决策提供支持的信息总和。
2.大数据的特点
体量大、多样性、价值性、高速性
（二）企业经营管理
对企业整个生产经营活动进行决策，计划、组织、控制、协调，并对企业成员进行激励，以实现其任务和目标一系列工作的总称。
二、大数据对企业经营管理的影响
（一）技术管理
大数据时对企业管理决策技术也产生了一定的影响，这种影响主要体现在三个方面：一是基于云计算的数据处理和分析技术，以云计算为基础的大数据应用，能够帮助企业提升信息服务的质量，促进决策问题解决的速度；二是大数据下的知识发现技术，能够有效的提升决策质量；三是大数据下的决策支持系统，基于大数据环境的决策问题是一个非常复杂的问题，这就需要适当的决策系统来辅助决策的完成，可在传统的决策系统的基础上进行变革，从而能够适应全员参与的大环境。
（二）销售管理
大数据低成本，可以用最短的时间，实现快速的收取和掌握客户群体信息是一种绝佳的销售手段。未来大数据可以让企业从战略角度更准确的预见未来，或者从市场营销阶段。更精准的营销客服，这是大数据对整个企业之间息息相关的很重要的数据。
（三）安全管理
大数据时代的到来，既为企业的经营管理带来了机遇，也为之带来了挑战。互联网和云储存等技术的快速普及使得全球经济信息量成倍增长，这为企业创造了不少的经济效益。但同时，数据信息的膨胀和迅速更新使得企业在运营过程中信息安全受到威胁，影响企业的安全管理。
（四）人力资源管理
建立有效的企业人力资源管理体系，采取人性化管理和数据化管理方法，建立专业化的人力资源管理队伍和人力资源管理信息系统，充分借助大数据时代的信息技术为企业的人力资源管理工作服务。实现大数据时代下企业人力资源管理模式的创新，是提高企业核心竞争力的必经之路。作为一种具有独特性、持久性和延展性的技术和能力，因此，企业的核心竞争力归根结底就是人力资源的竞争能力。
（五）财务管理
大数据时代下企业财务管理的发展方向包括：培育企业决策层的大数据管理意识、转变企业财务管理职能、提升财务管理信息化建设水平、促进财务分析由事后反映向事中控制转型、建设大数据财务人才队伍等。新的形势给企业财务管理转型提出新的要求，作为财务管理者，急需转变固有思维定式，尽快培养数据思维，并在数据收集、存储、分析、应用上敢于大胆创新，以数据可视化的信息呈现方式，提升对管理者提供决策信息支持的水平。
（六）成本管理
企业生存发展的核心前提是盈利，不断降低运行成本依然是企业竞争力的主要影响因素。数据信息发生在企业的每个环节，只要合理收集这些数据，用专业的软件系统进行分析，就能将企业成本控制的效果量化出来，利用大数据进行设计、采购、仓储、生产、销售、运输成本的控制。
（七）数据管理
数据对一个企业的发展来说至关重要，如果企业缺乏收集数据的能力，那么企业的发展就不会长远。大数据要求企业不仅仅具有收集和分析的能力，更要求企业具有利用和处理的能力。
在数据管理方面，数据具有规模大、类型多、结构多样的特点，传统的数据库管理系统已经不能适应大数据发展的需要，这就要求企业要及时的进行技术更新。另外，数据产生的速度越来越快，需要对数据进行实时处理，目前有许多的企业都发现了实时数据的作用，开始研究对实时数据的处理和利用。
在知识管理方面，数据中蕴含着知识，对于管理者的决策有一定程度上的影响，大数据时代，企业可以从数据中获得更为丰富的知识，从而更为科学的实行管理决策。企业管理者在进行决策的过程中，数据有着无可替代的作用，然而单纯的依靠数据决策是无法科学的完成的，还需要人的主观决策来相互配合，只有将两者相结合，才能真正发挥大数据的作用，做出正确的、科学的管理决策。
三、大数据时代企业如何应对数据管理
（一）抓好软硬件的管理
存储好所产生的数据仅是基础，面对巨量级的数据源与层级化的存储结构，对其加以科学化、制度化的管理，并从中提取核心价值，有效地加以利用，这是企业有效应对大数据时代挑战的重要环节。
（二）人力资源的开发与管理
在大数据时代，网络上充斥的各种庞杂数据，对于大部分人来说的大部分数据都是没有价值的，只有其中很细小的数据对于某些人来说才具有价值。因此，大数据时代，必须将大量的数据抽丝拨茧，深度挖潜，最后形成决策或者预测的可行性报告数据。那么这里还需要的是软件技术人员、数据处理人员、人员矛专业及管理的复合型人才。因此，人力资源的开发、建设与管理愈发重要。
四、大数据时代企业所面临的挑战
大数据的出现给企业经营管理带来了挑战，计算机互联网技术及软件的普遍应用，使得企业的管理环境发生了翻天覆地的变化，无纸化的办公条件正在开展，这就给企业经营管理提出了挑战，这就需要企业管理者进行分析和处理，从而有效提高管理能力，促进企业可持续健康发展。
（一）效率提升
数据日积月累，存储种类也会愈加多样、细致。大数据庞大的数据存储既是其特点，也会成为牵绊其发展的绊脚石。增加数据库存量、有效提升分析速度成为信息应用必须突破的天花板。新兴的云存储技术可以有效缓解数据库存量紧张的矛盾，然而如何加快对数据的整合、分析速度，需要管理者进一步思考。
（二）确保安全
海量的数据库中，除去企业自身信息的存储、往来业务数据以外，还会留存大量的客户隐私信息。企业在分析研究内部数据的同时，泄密的风险愈加增强，我国频现的数据“泄密门”事件就印证了这一不可忽视的隐患。在利用好数据、发展研究分析项目的同时，如何更好地维护客户隐私、做好资料的备份和恢复、确保商业秘密安全，是必须面临的一项挑战。
（三）决策影响
目前，多数企业对自身经营发展的分析，还片面的停留在对数据和信息汇总的初级层面。因为缺乏对客户消费习惯、营销手段、竞争对手等方面数据的深层次研究，企业管理者在决策时如若单凭靠个人经验、直觉等，将可能直接导致形势误判、决策失误，甚至造成企业经营失败。但若企业管理者基于数据客观科学分析后再做决策，将有助于企业管控风险。如何利用大数据来辅助进行决策，也是企业管理者必须加以重视并深刻思考的难题。
五、结论
伴随大数据时代的到来，对企业管理决策的方方面面都会产生巨大的影响。在企业管理中，数据贯穿于每个环节，管理决策的科学性主要取决于数据分析，为此，在信息时代快速发展的背景下，一定要重视数据分析，充分的认识大数据的特点的基础上，利用云计算技术对数据进行处理和分析，为科学的管理决策提供依据并且充分发挥大数据在企业管理中的作用。实现“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”，从而使企业资源优化配置，促进企业的可持续发展。大数据会促使企业做出正确的、科学的管理决策，从而获得更多的经济效益，提升企业自身的竞争力，保证企业在激烈的市场竞争中站稳脚跟。
参考文献：
[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013.
[2]张建设.大数据：战略论的终结与社会化决策的兴起[J].企业管理，2012（10）.
[3]谭雄派，王会举，杜小勇等.大数据分析――RDBMS与MAPreduce的竞争与共生[ J ] 软件学报，2012，23（1）.
[4] [美]维克托？迈尔？舍恩伯格，袁杰译.删除：大数据取舍之道.浙江人民出版社，2013，1.
管理决策的特点范文5
管理决策型会计信息系统，无论是理论界还是实务界都存在一定的分歧，特别是在实务界，很多软件实质上仅具有一定的预测与分析功能，只能解决一些结构化的问题。因此，这些功能也是最容易嵌套入目前的管理会计功能中的，但对于企业的管理者来说，必须用定量和定性相结合的方法来解决半结构化和非结构化的问题，就需要将专家的经验和判断数据存入计算机，通过长期积累逐渐将这些定性环节向定量环节转化，再利用计算机进行求解。因此，本文拟将财务软件的管理与决策功能分为两类：针对结构化问题的管理决策功能，以及针对非结构化问题的管理决策功能。
(一)针对结构化问题的管理决策功能 由于管理会计、成本会计、财务管理在许多问题上存在着交叉重复，会计理论界对它们之间的划分一直没有统一的标准，这三个方向主要都是为企业的管理决策服务，只是侧重的方向不同。由于在传统意义上，这些学科基本都是针对结构化问题，因此，本文认为这三个方面的结构化问题的探讨应并入广义的管理会计的研究范围，主要体现为：一是成本管理信息在企业管理决策服务中起着举足轻重的作用，必须将其纳入管理型会计软件中，因此，目前成本会计在计算机环境下实际上进行了分解，一部分纳入财务会计，另一部分则纳入管理会计中。二是财务管理是企业管理的一个分支，对企业的资金运动进行直接与系统的管理；而管理会计是为企业管理(也包括为财务管理)提供信息支持。财务管理与管理会计两者从性质上来讲截然不同，但考虑到财务管理中用到的绝大多数方法是由管理会计提供的，在实际中，财务与会计又是不分家的，因此本文采用了“大会计”的观点，将财务管理的内容纳入到管理型会计软件中。
(二)针对非结构化问题的管理决策功能 券关于财务决策支持系统(FinancialManagementDecision Support System简称FDSS)的定义，存在一定的分歧，以下列出了两种典型的意见：如“财务决策支持系统是融管理学、运筹学、计算机技术、会计电算化和决策支持系统为一体的边缘学科，它是决策支持系统的重要组成部分，主要应用于解决结构化和半结构化的财务决策问题，并将非结构化财务决策问题向半结构化或结构化方向转化”(艾文国，2005)。还有学者认为“财务决策支持系统是以现代管理科学和信息技术为基础，以计算机为工具，运用数量经济学、模糊数学，、控制论和模型技术，对财务管理中半结构化或非结构化问题，进行决策活动的人机交互系统。在FDDS基础上引入知识库及相应的推理机制，就成为智能财务决策支持系统(Intellingence FDDS―IFDDS)”(李良材、陈冀豫，1996)。这两种观点的主要分歧是结构化决策是否属于财务决策支持系统的范畴。为了避免概念的重复，采用后一种定义比较合适。FDSS要解决的就是如何提供非结构化问题的管理决策功能。
二、管理决策型会计信息系统的模型分析
管理决策型会计信息系统的模型如图1所示，以下具体阐述了模型中关键的技术或观点：
(一)财务会计与管理会计的融合 在现存的市场经济下，企业作为市场的主体，是以股份有限公司为基本的组织形式，因而企业会计的主要特点集中体现在股份有限公司会计上，而股份有限公司的一个重要的特点在于企业的所有权和经营权分离。因此，基于企业的所有者与管理者不同的信息需要，现代企业会计形成了两个相对独立的领域：财务会计与管理会计。财务会计是按照特定的会计准则或会计制度对企业的经济业务活动进行核算和监督，即单纯地提供信息和解释信息，属于报账型会计；而管理会计则是按照企业内部管理的需要，灵活采用多种会计处理程序和方法，其不仅反映过去，而且要能动地利用历史信息，来预测前景参与决策、规划未来，控制和评价一切经济活动，属于经营型会计。管理会计和财务会计只是对同一业务审视的视角不同产生的，两者是同源分流的关系，但在实际的应用中，两者分别按照各自的一套存有诸多差别的核算方法体系，以对外报告和内部管理为目标进行双重核算，两套数据资料之间不仅各自独立，缺乏直接的联系，难以实现信息共享，而且增加了会计人员日常核算的工作量，造成了不必要的重复劳动和资源浪费。阎达五教授在论述会计应从核算型向管理型转化时，曾指出了管理型财务软件应包含三个方面：使财务会计与管理会计融为一体，重新构建一个既有核算又有管理的新的会计体系；使会计在现有的以事后核算为主的基础上加强参与决策，实施适时控制和开展经济分析等活动；建立包括事前、事中、事后在内的全面核算和全过程管理系统。国内的很多专家也有类似的论述，如“在知识经济条件下，随着信息技术与网络技术的迅猛发展及其在会计中的广泛应用，财务会计与管理会计进一步融合不仅必然，而且有其特定的理论基础”(徐玉德，2002)，“会计管理软件的数据来源于会计核算，如果会计管理软件中的数据还需要重新输入，就不能算真正的管理型软件，核算和管理应该享有同一个数据源(数据和信息在一定条件下可以互换)” (袁树民，2001)等。管理会计与财务会计之间的统一化趋势，最早出现在美国财务报告特别委员会发表于1994年的詹金斯报告《论改进企业报告》中，这与当时美国企业受到计算机与互联网的冲击后企业组织结构发生变化的状况相适应。随后，美国财务会计准则委员会(FASB)和国际会计准则委员会(IASC)都曾作了大量关于如何协调管理会计与财务会计的研究。在卡普兰和诺顿的经典著作《综合记分卡：一种革命性的评估工具》一书中也体现管理会计与财务会计的统一化趋势。
(二)事项法与PEA会计 财务会计与管理会计的分离是与当时人们的认识水平和技术水平相关的，随着会计理论的逐渐成熟，以及以网络技术，数据库技术为代表的计算机技术的迅猛发展，财务会计与管理会计的融合已经具有了一些实现的基础。目前的财务会计与管理会计使用的是两套数据，但两者却是对同一业务的不同反映，并由此确定可否对业务的原始信息进行详尽的有条理的记录，利用计算机强大的处理能力和存储能力实时产生需要的财务会计信息和管理会计信息。事项会计与REA会计提供了一种很好的思路。现行财务会计是价值法，会计信息主要属于价值信息，并通过通用报表将信息传递给使用者。A.C.Httleton(1952)认为，“传统会计信息系统实质上是一个浓缩机制，由于单纯以会计循环和会计恒等式为基础，因此传统会计信息系统所提供的仅仅是单一的、事后的、无差别的信息”。针对这一问题，1969年，索特在否定了传统价值法的基础上，提出了事项会计的思想，其主要思想是提供与各种可能决策模型相关的、不经过加工汇总的原始事项，由使用者从中选择并在自己的决策模型运用。会计事项信息系统应具有强大的数据库，包含大量基础数据以反映组织活动的全部事项，事项具有的多重属性会计都要反
映，而不只局限于价值量。事项会计的思想，理论上克服了传统会计信息系统存在的诸多弊端，为现代会计信息系统的建立奠定了良好的理论基础。REA会计则探讨了事项思想的具体实践。目前的ERP虽然也集成了关键流程的业务处理，实现了一定程度的财务与业务的一体化，但由于其会计系统是基于传统会计方法，即通过复式记账系统反映业务的财务绩效。这样就将财务绩效和非财务绩效信息隔离了，而且由于传统会计系统特有的数据分类汇总方法(会计科目表)，分离后的财务信息和非财务信息很难进行集成。因此在ERP的环境下，虽然也记录了大量的业务数据，但财务会计和管理会计很难真正的统一起来，一些管理会计的先进的理念也很难得到应用。
管理决策的特点范文6
关键词：管理决策；SPSS；多项有序logistic回归
1引言
管理决策是为针对管理活动中存在的问题，制定一系列的解决问题的方案，然后从中选出最佳方案的，并且加以实施。然而在管理决策方面，花费大量人力、物力、财力收集相关信息和数据，却没有深度挖掘分析，致使决策者制定和选择的方案出现偏差。而作为统计重要的分析工具SPSS软件能为管理决策提供重要的依据，帮助决策者选择理智的决策方案。SPSS软件是当今国际上运用广泛的统计分析软件，因其具有自动统计绘图、数据的深入分析、易学易用、功能齐全等特点，广泛应用于各行各业。本文拟薪酬满意度分析这个角度展示spss软件如何发挥其于在行业管理决策中至关重要的作用。
2某公司薪酬满意度实证分析
2.1评价指标体系设计及数据来源
针对性的薪酬满意度的问卷调查是获得实证数据的最重要部分。本文的薪酬满意度调查问卷依据薪酬满意度的评价指标体系设计，包括18个题项，涵盖投入因素、产出因素和环境因素三方面的影响因素调查问卷和包括3个方面的满意度情况调查问卷。
本文选取贵州遵义某公司为调查对象，通过针对性的薪酬满意度的问卷调查获得实证数据。共发放问卷112份。回收93份，回收率为83%。。
2.2模型构建
在本文的薪酬研究中，采用李克特五级量表对薪酬满意度划分为非常不满意、不满意、一般、满意和非常满意五个等级。该公司薪酬部分主要包括基本工资和奖金。因此，本文拟从基本工资、奖金提升两个方面分别进行满意度研究。
像李克特五级量表这样的有序多分类变量的研究，我们通常采用的是多项有序回归分析方法。具体方法如下：
首先，被解释变量有k个分类，如果各分类的概率表示为，则可从以下角度分析p个解释变量（记作x）对被解释变量各分类概率的影响。
建立k-1个补充对数-对数模型（Complementarylog-logmodel）：
设为被解释变量j个类别的累计概率，有：
2.2.1基本工资满意度分析
通过SPSS软件，采用负Log-Log连接函数的位置模型参数的估计结果如下：
上述四个方程的参数只是在常数项上有差别。在学历、基本工资、工作量都相同的条件下：
对工资满意度为非常不滿意的概率的负Log-Log值为，则通过计算得到，即42.0%。
非常不满意与不满意之和的负Log-Log值为1.710，则，即。
非常不满意与不满意以及一般的负Log-Log值为，则，即
所有选项的负Log-Log值为，则通过计算
，即0.985-0.969=0.019，即1.9%
则非常满意的概率为1-0.985=0.015，即1.5%。
可见，对工资满意度评价中，选择非常不满意的可能性为42.0%，不满意为41.5%，一般为13.4%，比较满意为1.9%，非常满意为1.5%。
2.2.2奖金满意度分析
同理对奖金满意度进行实证分析，结论如下：
对奖金满意度为非常不满意的概率的负Log-Log值为，则通过计算得到
非常不满意与不满意之和的负Log-Log值为，则，即
非常不满意与不满意以及一般的负Log-Log值为，则，即
所有选项的负Log-Log值为，则通过计算，即0.958-0.838=0.120，即12.0%。
非常满意的概率为1-0.958=0.042，即4.2%。
可以看出，对奖金满意度评价中，选择非常不满意的可能性为5.3%，不满意为60.8%，选择一般满意的为17.7%和较满意的为12.0%，非常满意的仅为4.2%。
2.3结论
综上，采用多项有序logistic回归分析建立模型，在对工资满意度评价中，选择非常不满意的可能性为42.0%，不满意为41.5%，一般为13.4%，比较满意为1.9%，非常满意为1.5%。该公司的员工对于薪酬很不满意，大大影响了员工积极性作为管理者应根据员工的学历、工作效率和工作量来提升基本工资。
在对奖金满意度的评价中选择非常不满意的可能性为5.3%，不满意为60.8%，选择一般满意的为17.7%和较满意的为12.0%，非常满意的仅为4.2%。可以看出员工对于奖金只有yulu.cc的不满，根据员工的学历、工作效率和工作量略微提高员工的奖金，对提高员工工作积极性有很大的好处。
3总结与展望
本文在进行了薪酬管理方面的满意度调查数据分析过程中，利用SPSS软件采用了多项有序Logistic回归模型。该模型的使用可以清楚地看到满意度倾向的可能性大小。具体来说，薪酬满意度，无论是显性薪酬满意度，还是隐性薪酬满意，它们的满意度评价均不高。可见，SPSS在管理决策中的作用是很明显的。它可以做很复杂的模型设计及检验。
SPSS软件不仅在薪酬管理方面，在农、商、教育、科研等各领域都能发挥其至关重要的作用。本文利用个别公司数据抛砖引玉的提出了SPSS软件服务于管理决策中的可能性。期待SPSS软件更广泛应用到管理决策中，更好的为各层面管理阶层决策服务。
参考文献
[1]颜霞.基于Cox和Logistic模型的家庭背景对教育机会影响的问题研究[D].华北电力大学（北京），2011.
[2]李保林，杨丽华.经管类专业《SPSS统计软件应用》实践课程改革研究[J].科技创业月刊，2016，（23）：63-65.
[3] 卫海英.SPSS在商务管理中的应用[M].北京：中国统计出版社，2010.
[4] 王忠吉，王亚君.管理决策模型与分析方法[M].北京：中国铁道出版社，2011.
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