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管理决策的概念范文1
关键词：决策过程；逻辑应用；决策实施
中图分类号：B819 文献标识码：A 文章编号：1004-1605（2009）04-0018-04
管理决策科学化是现代社会实践提出的要求，其重要性在现代管理活动中越来越显现出来。而任何科学决策的作出都与管理者的逻辑思维素质有着密切的联系，决策者必须理解决策过程的逻辑和决策过程中的逻辑思维形式、规律和方法。了解有关的逻辑知识，对于实现管理决策科学化，达到管理决策的预期目标，做好管理决策工作无疑是有帮助的。
一、决策与逻辑
“所谓决策，是指组织或个人为了实现某种目标而对未来一定时期内有关活动的方向、内容及方式的选择或调整过程。”［1］管理决策过程经历着如下的逻辑发展阶段：一是认识问题。明确决策所要解决的问题，认识实际状况及其与所想要的状况的偏差。二是确定目标。根据管理决策的要求，明确决策活动的目标。三是制定方案。寻找实现目标的各种途径，设计可能行动的计划。四是评估备选方案。分析可采用的方案，从中选择最优。五是实施决策。组织实施选取的方案，评价方案实施的结果。在管理决策发展过程中，决策目标是整个决策活动过程的核心，它贯穿于整个决策过程的始终，把各个阶段有机联结在一起。
决策管理学派的创始人、美国诺贝尔经济学奖获得者西蒙认为，“管理就是决策”，“管理的关键在于决策”。决策贯穿于各个领域的管理活动，任何一项管理工作、管理活动都要作出决策。而决策正确与否则决定着目标能否实现，决定着组织的兴衰和生存。正确的管理决策能够充分发挥人力、物力、财力的效用，提高工作和劳动效率，获得良好的社会效益和经济效益，推动工作、生产、经营的顺利发展；而错误的管理决策，则会使物质资源不能得到有效的利用，影响组织成员的积极性，损害管理的活力，使组织蒙受损失。
“逻辑学是研究思维形式及其规律的一门学科，逻辑规律、逻辑方法等是对各种具体思维领域共性规律、关系、法则等的抽象与概括。决策思维是逻辑学的对象域之一，因此，决策思维与逻辑学有着密切的关系。”［2］179逻辑思维是决策思维的重要组成部分，具体表现为：第一，思维形式的应用。概念、命题、推理、论证等思维形式综合运用的过程就是思维的过程，决策思维也是如此。如：“确立目标”就需要运用概念的思维形式；拟定多个方案并对方案加以抉择的过程要运用选言命题，进行选言推理；评估备选方案，则要进行严密的逻辑论证，只有经过逻辑论证而且成立的方案才能投入实施。第二，逻辑规律的应用。决策过程运用思维形式，需要遵循思维规律。如：决策目标概念要具有确定性，就要求遵守“同一律”；要保持组织总目标与各部门分目标的协调性，就需要遵守形式逻辑的“矛盾律”。第三，逻辑方法的运用。在决策思维过程中，要运用到一系列的逻辑方法。如：形式逻辑的类比、归纳、演绎等方法，辩证逻辑的分析与综合相统一、归纳与演绎相统一、从抽象上升到具体等方法。
二、决策过程中的逻辑应用
在系统组织中，事物并非总是处于和谐状态，而是以矛盾的形式在运动。当矛盾发展到一定的程度，管理者感到有必要进行认真研究并寻求解决方法时，该矛盾就构成了决策问题。认识问题要求一定的逻辑方法，逻辑方法是遵循一定的思维规律去实现目的的手段。
“分析就是在思维的活动中，把客观对象的整体分为各个部分、方面、特性和因素而加以认识。综合就是在思维的活动中，将已有的关于客观对象各个部分、方面、特性和因素的认识联结起来，形成对客观对象的统一整体的认识。”［3］在人类的辩证思维活动过程中，随时都需要运用分析与综合相统一的逻辑方法。分析和综合相统一的方法在运用时的大致程序是：从综合开始，经过分析，再回到综合。作为起点的综合，是笼统的未分解的综合；而作为终点的综合，则是一个比较具体的综合。对于一个比较复杂的决策对象来说，我们往往要经过综合―分析―综合的多次反复，才能取得比较深刻的认识。
“所谓决策目标就是指决策者在正确的价值观念的指导下，为解决面临的问题，通过分析事物发展的主客观条件，根据需要和可能，而确定的事物应达到的期望状态。”［4］决策是围绕目标进行的，其本身是一个过程，是决策者围绕决策目标而展开的思维活动过程。决策目标应当明确具体，这是决策者作出有效决策的首要条件。明确决策目标，对决策者提出了一个思想确定性的要求，它要求决策者严格遵循同一律。“同一律的基本内容是：在同一思维过程中，任何一种思想必然与其自身等同。其公式是：A是A或AA公式中的‘A’表示同一思维过程中的一个概念或命题。”［5］179在整个明确目标的过程中，要始终保持思维对象的同一、概念的同一和命题的同一。思想的确定性要求决策者在同一个决策过程中，即在同一个思维过程中，必须确定自己所探求的目标是什么，不能把对这个目标的探求偷换为对那个目标的探求，也不能把几个目标纠缠起来，不分主次，混作一团。如果我们的思维在确定决策目标时缺乏确定性，也就是说，如果违反了同一律的逻辑要求，那么，很可能背离初衷，导致决策走向错误的方向。此外，组织的总目标和各部门的分目标之间、战略目标与战术目标之间也要具有协调性，不能互相排斥、互相矛盾。这时，我们要遵守矛盾律的逻辑要求，“矛盾律的基本内容是：在同一思维过程中，两个互相否定的思想不能同真，其中必有一个是假的。其公式是：A不是非A或(A∧A)公式中的‘A’表示同一思维过程中的一个概念或命题；‘非A’表示与‘A’相否定的另一个概念或命题”［5］185。组织的总目标、战略目标是各部门的分目标、战术目标的方向，分目标、战术目标又是总目标、战略目标的基础。如果制定目标违反了矛盾律的逻辑要求，很可能导致目标迷失原来的方向，也很可能会导致决策的失败。
制定方案是决策程序的关键环节，是通过一定的步骤和手段提出解决问题、实现目标的具体决策方案。这儿讲的决策方案指为了实现决策目标而确定的各种备选决策方案。有了决策目标就有了行动的方向，而决策目标的实现还依赖于一些特定的条件，决策目标是在这些特定条件下促成的，条件是制约决策目标能否实现的重要因素。因此，为了实现决策目标，决策者必须注重对各种条件的考察、分析和整理，运用不同方式对之进行整合，根据不同的条件组合不同的备选方案。例如，要考察客观条件和主观条件、主要条件和次要条件、内部条件和外部条件、现实条件和可能条件、可控条件和偶然条件，等等。如果人们对各种条件考察不足，那么就很可能制定不出较理想的方案或制定出来的方案不能得到较彻底的实施和检验。我们必须重点考察和分析的条件是：充分条件和必要条件。为了决策目标的实现，人们必须首先考察、分析和研究能够使决策目标得以实现的充分条件。人们通常讲的充分条件往往是一种多条件联系，即如果对某种结果D来说，除A能导致D外，B、C等也能独立地导致D，那么，A、B、C就与D具有多条件联系。因此，一个决策目标的实现，客观上就存在着多种不同的途径、方式和可能，存在着人们制定多方案的可能性，只要找到决策目标的若干充分条件，也就找到多种可能的备施方案。所以充分条件的性质既为多方案的制定提供了依据，又为多方案的制定指出了方向，提供了可能。在实践过程中，我们经常发现，对某种结果的实现来说，有些条件是充分的，但有些条件却不是充分的，逻辑上就把这一类条件称作必要条件。它的基本特征是：没有它，就必然不会产生某种结果。在决策思维过程中，决策者很重要的一项考虑就是：要实现决策目标需要具备哪些最基本、最起码的条件，即必要条件。从某种意义上说，在实现决策目标的诸条件中，缺了任何一项必要条件，决策目标都将无法实现。因此，决策者在搜寻条件的过程中，首先要对一些基本的可控条件加以全盘筹划，如对人力、物力、材料、资金、市场销售、信息等，要做到心中有数。对于一些不可控的必要条件，或者寻找机会积极创造，或者进行科学的预测。“对必要条件关系的考虑，是对充分条件关系考虑的具体化。”［2］218充分条件和必要条件有并列，有交叉，也有从属关系，在决策方案的制定过程中，对它们的关系必须作出具体分析。条件分析是拟定方案的基础和前提，方案拟定则是条件、措施、手段的规划和设计。拟定方案就是根据现有条件的分析，去设计、规划出决策目标得以实现的几种可能途径来。
理想化的方案是能考虑到所有因素和条件，设计最合理、价值最好、能最好地实现决策目标的方案。在实际决策过程中，方案往往很难达到这样的要求。一方面，人们不可能兼顾到方方面面的约束条件，而且一些较大的决策往往涉及许多部门，包括多个目标。各个部门对目标的要求不尽相同，一个方案对这个部门是最优方案，而对另一个部门则不一定是最优方案。另一方面，从执行时间的效果看，在短期效果上是最优方案，而在长期效果上不一定是最优方案，或者相反。因此，“最优方案”只是相对而言的，没有什么绝对的“最优方案”，只能在条件许可下，相对地作出和选定接近最优的方案。“论证就是根据一个或几个真实性判断（即命题，引者）来断定另一个判断真实性的思维形式。”［6］决策方案选优的过程，也就是进行逻辑论证的过程。无论是选择最优方案，还是淘汰较次的方案都要从逻辑上加以论证。只有通过科学、全面和系统的论证，才能明确方案的优劣、利弊，选出最优方案。逻辑论证在方案选优的过程中起着尤为重要的关键作用。要正确进行方案选优的逻辑论证，就要明确论证的基本内容，掌握论证的逻辑方法，遵守论证的逻辑规则。证明是方案优选者为自己认为最优方案的辩护过程，反驳是对相反的意见进行反驳的过程，二者是论证方案相互联系的两种逻辑方法。逻辑证明是引用已知为真的命题来确定某一命题真实性的思维过程，也是一种论证真理的逻辑方法，它由论题、论据、论证方式三个要素组成。论题是需要确定其真实性的命题回答“证明什么”的问题；论据是用来确定论题的真实性的那些命题，回答“用什么证明”的问题；论证方式是把论据与论题联系起来的形式、方法，回答“如何证明”的问题。在实际思维过程中，这些方法经常是同时结合运用的，在一个论证过程中，往往既有归纳证明，也有演绎证明；既有直接证明也有间接证明，使论证更有说服力。
决策实施是决策活动全部过程的重要阶段，它的重要性相当于认识全过程的“由认识到实践”阶段。“哲学认为十分重要的问题，不在于懂得了客观世界的规律性，因而能够解释世界，而在于拿了这种对于客观规律性的认识去能动地改造世界。”［7］因此，从认识到实践是更重要的阶段。西蒙指出：决策活动不仅包括“决策制定过程”，而且包括“决策执行过程”，即决策实施过程。决策的制定和实施是决策全过程中两个相互连接的基本阶段，探讨二者发展的逻辑，就是西蒙称谓的“人类抉择的逻辑学”，因而，在探讨了决策制定的逻辑后，就需要进一步研究决策实施的逻辑。决策实施是决策过程的逻辑继续，它包括根据决策研制实施计划，再根据决策和计划进行实践，通过决策实践而实现决策目标。在决策实施过程中，由于环境和条件的不断变化，决策应紧密地跟随实践的进展，及时地把握决策的实施情况，及时进行指导，以保证决策的最终实现。这类思维活动是上升性原则所要求的。当决策方案的实施进一步深入发展，必然出现许多新问题、新情况。因此，作为决策者对客观事物发展及其规律在已有认识的基础上，还需要上升和发展。只有这样，才能制定出科学决策，并不断提高决策的水平，上升性原则是我们认识事物的思维方法。实践是认识的基础，人们只有通过实践，才可以直接取得经验材料。然而即使这些材料十分丰富和全面，但仍是片断的、零散的、表面的，根据这样的经验材料不可能对事物有正确的认识，更不能在此基础上获得新的知识。这就要求我们通过上升性原则，对经验进行逐一考察，揭示它们之间的内在联系和规律性，并将各个方面联系起来，把本质和现象联系起来，进而推论出新的知识。古往今来，一些有识之士之所以能够提出真知灼见，很重要的原因在于他们善于进行上升思维，不断地获得新知识。
三、研究决策逻辑的意义
决策科学化的一个重要条件是决策符合逻辑。逻辑是人们正确认识客观事物，表述论证思想，防止思维错误或谬误的工具；是人们提高思维有效率，减少思维失误率的工具。“既然逻辑学是指导人们进行合理思维的有效工具，制定决策过程的科学化就不能不依赖于逻辑”［8］，因此，要正确地决策，就要遵守逻辑规律，进行正确地思维，只有这样，才能提高决策的可靠程度和科学决策的水平。在决策的实践过程中，如果我们不懂逻辑或不遵守逻辑规律要求，就会导致决策失误，甚至会造成重大损失。在决策过程中，逻辑的指导和运用具有何等重要的意义。逻辑科学的理论和原则为决策提供了有效的逻辑工具和手段。在决策过程中，要综合运用形式逻辑和辩证逻辑的原理、原则来进行决策思维。概念要明确、命题要恰当、推理要合乎逻辑、论证要有说服力。如果决策过程或决策的某个阶段的思维违反了逻辑的基本要求，那就会影响决策的准确性和科学性。正确掌握和运用逻辑方法，是进行科学决策的必要条件。
参考文献：
［1］周三多.管理学――原理与方法［M］.上海：复旦大学出版社，1999：221.
［2］傅殿英.管理决策的逻辑方略［M］.北京：北京师范大学出版社，1990.
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［6］朱志凯.形式逻辑基础［M］.上海：复旦大学出版社，1983：245.
管理决策的概念范文2
［关键词］大数据；企业；管理决策
正确的决策是企业公共竞争优势的源泉，一项良好的决策能帮助企业产生更优的组织绩效，其效果积累也会为企业造就更强的竞争优势。伴随云计算、移动计算等新兴技术的兴起，数据模式的高度复杂化和数据规模的爆炸式增长标志着全球已进入网络化大数据时代。数据成为最重要的决策依据和基础，能够帮助企业进行更高效、更及时的管理决策，从而尽快创造新的商业机会和契机，转变企业以往僵硬的商业模式。当前我国对大数据方面的研究多基于或限定于技术层面，鲜有从管理学角度、大数据角度来分析企业管理决策的研究。管理决策和大数据应如何定义？大数据是如何发挥影响企业管理决策效应的？诸如此类的问题尚需要系统研究。
1大数据的定义
维基百科对大数据所作出的定义是：难以在一定时间内，通过常规软件工具来对其内容进行采集、管理、处理等工作的数据集合。此外，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。就笔者而言，以上均是基于大数据特征方面来对其进行定义的。国内很多学者也对大数据的定义作出了探索。以李国杰先生为代表的学者们将大数据定义为：不能在一定时间内通过传统软硬件工具和IT技术对其进行获取、管理等的数据集合。而以冯芷艳为代表的学者们则认为大数据与大规模数据以及海量数据的概念相似，但相异之处是大数据在数据复杂性、产生速度等方面远超现有的技能处理能力，且产生了巨大的产业创新契机。而以刘玉枫先生为代表的学者们认为大数据是指所涉及的资料量超过现有主流软件和工具的承载能力，通过合理时间内采集、管理、整理等为企业经营决策提供更为积极的一种资讯。作为一种基础性资源，大数据的商业价值绝不是只来自于数据本身，其更多源于企业采集、存储、使用大数据的能力。如果对学者们的观念进行整理归纳可以发现，这些基于大数据特征的定义多数强调大数据规模巨大到现有技术手段的处理能力难以承载。而那些基于其价值的定义也更多是对其价值实现的关注。当然，目前也有学者认为大数据的价值并不局限在数据本身，其只有上升到能力高度，其价值才能充分挖掘出来。
2大数据对企业管理决策产生的影响
决策贯穿于企业管理的全过程，管理决策过程可分为情报收集、计划选定等阶段。企业的管理决策应涵盖战略决策以及在战略决策过程中的各项具体决策，此类决策注重对组织未来和组织环境的预测，也注重组织内部资源配置和协调的实现。作为一项高度动态性和复杂性的管理行为，决策面对着信息收集、筛选、模糊性及各类冲突。大数据技术的逐渐成熟、数据的飞跃式碰撞，这些都对当前企业的管理决策产生重要影响。这方面的影响既涵盖了决策主体和思维模式，也涵盖了决策文化和组织模式等方面。
2.1大数据对管理决策主体方面的影响
一项有效的决策需具备相应的决策程序、文化、组织等，但究其核心还是决策的制定者，即决策主体。企业决策主体一般分为两类，一是企业高层管理者，高层管理者的职位权限能让其在重大决策中发挥关键作用。二是基层员工或一般管理者。对一般管理者和基层员工来说，他们创造的产品、服务和价值等更贴近社会大众的需求，这为其正确决策提供了便利。在此过程中，普通员工可以主动引导用户参与到产品的设计、推广、客户关系管理等环节中去，并依据用户的反馈，对产品、服务等加以改进，从而帮助企业实现快速发展。可见，普通员工也是企业获取决策信息的重要来源。在互联网经济时代，不同产业间的界限性越发模糊，而社会化决策也应用而生。在大数据背景下决策主体发生了转变，从决策权归属来看，一些表现出色的员工开始参与决策，决策主体并不再局限于管理层；从企业决策信息来源分析，因信息技术快速爆炸和普及，普通民众也可以成为大数据时代中的主角，均能通过数据利用参与或作出决策，这也意味着决策主体开始呈现多元化，正从企业精英向普通民众扩展，决策者之间的特征也越发复杂化。
2.2大数据对管理决策权配置方面的影响
大数据除影响决策主体外，也对企业管理决策权的配置方面产生着影响。笔者认为决策权配置主要包涵3个层面：①组织之间的决策权配置；②组织和外部环境间的决策权配置；③组织内部人员和部门、团队之间的决策权配置。此外，决策权配置分权程度也决定企业的决策权配置模式究竟是集中式还是分散式。集中式决策权主要指在组织系统中，决策权被较高程度地予以集中，其意味着企业较高、甚至最高的管理层掌握着企业组织的大多数决策。而分散式决策主要指决策权在较低管理层次上的分散，让各部门的管理者具备一定程度的自。在大数据背景下，企业所能获取的信息越来越多，决策组织也开始扁平化发展。信息技术能让中低层管理者基于全局视野制定更好的决策，以金字塔型为标志的传统组织结构逐渐被具备企业管理网络化等特征的扁平式组织结构所取代。企业决策权的配置也应遵循此变化，分散式决策注定要成为大数据背景下主流决策模式，普通员工也将拥有决策权限。随着大数据时代的到来，企业决策需更多人参与其中，因此，扁平化组织结构模式的优势更为明显。
2.3大数据对管理决策思维方面的影响
作为决策中的重要构成因素，决策主体思维的不同表现也决定在制定决策时，所依据的信息、方式等必然不同，且在决策制定的过程中也会予以表现。决策思维分为理性和感性，在大数据时代背景下，企业要尽量系统、全面、准确地收集信息，并通过数学方法来对其进行建模分析，从而挖掘出背后关系。传统管理决策模式对管理者经验和直觉判断非常依赖，而新的管理决策模式将会改变此种现象，即由“依靠直觉进行的决策思维模式”，向“依靠数据进行的理性决策模式”转变。
2.4大数据对管理决策文化方面的影响
在不同文化作用下，企业管理决策的选择方面必然存在差异。决策主体在目标确定、方案设计和决策完成的过程中，其文化价值观均在这些方面发挥着作用。传统管理决策多数取决于管理者对企业内外部环境的评估，主观性显著，企业更多关注管理者的思维情感，且管理者制定决策的决策文化也充斥着各种潜在的决策风险和事务。大数据时代来临后，也为规避这些风险和失误提供了契机。日渐成熟的分析技术及爆炸式的数据增长，都为企业更精准的预判提供了更多可能性。企业数据资源的获取渠道越丰富，决策者作出正确决策的概率性就越高。随着大数据时代的到来，企业要提升预判准确性须确立通过真实数据来确定企业决策的文化机制。有学者指出，管理者应注重相关关系，而非对因果关系分外关注，意思是企业应将关注的重点放在如何充分利用自身现有数据来发挥最大价值上，而不是只关注企业管理者脑中思考什么。
3大数据和企业管理决策管理影响因素分析
大数据时代的到来既为企业带来了大量商业机遇和契机，也产生了许多亟待解决的问题。同时，管理数据和大数据之间的关系也受到了多方面因素的影响，为此，笔者对影响大数据和管理决策关系因素予以充分关注，并在前人研究的基础上，通过宏观层面和微观层面展开分析，对大数据中的数据政策、行业结构、政府支持、技术发展及人才配置等进行探究。
3.1数据政策
数据在大数据时代中具有无与伦比的价值，其也成为新型商业模式和经济投入的基础因素。伴随着数据规模扩展及数据价值被日益注重，大数据时代数据趋于跨组织便捷化和数字化，因此，在宏观大数据背景下，数据政策是影响管理决策的最重要因素，此种数据决策一般包涵数据安全和责任、知识产权、隐私保护等方面的政策。数据本身存在可复制、可反复利用、泄密性高等特性，企业因此在为作决策而收集数据时经常要面对知识产权、隐私保护等方面的问题，为制定正确决策，获取充分数据，企业必须攻克数据获取障碍的难题。
3.2行业结构
麦肯锡研究报告指出，大数据价值获取难度很多时候会取决于行业结构和行业差异性。基于数据存储角度，行业总体的大数据增长趋势都很明显，各个行业在数据存储量上存在差异，产生和存储的类型也各有不同。企业的数据强度高，进行决策时则更为有利。
3.3政府支持
大数据不仅能为企业发挥卓越功效，在提高国家创新能力方面也起到重要作用。为此，大数据也被上升到了国家层面。政府扮演着政策制定者的重要角色。大数据可从信息通信技术基础设施建立、数据安全保护和信息机制共享的建设等方面为管理决策提供帮助。
3.4技术发展
相当比例的数据价值不是直接呈现给使用者的，其需要使用者对其进行创新性释放分析。大数据技术是作为基础对大数据和管理决策发挥着重要影响作用。容量大和速率较快的大数据工具也是大数据战略中不可分割的组成部分。对决策来说，大数据技术是不可或缺的因素，企业应保持其技术和技能方面的不断创新，从而有效应对数据洪流暴涨对其产生的新挑战。
3.5人才配置
随着数据越来越廉价，数据处理和提取能力的价值便越发凸显，而这期间，数据科学家和其他相关的信息专业处理人员地位尤为重要。数据分析和挖掘方面的人才匮乏，会严重制约企业数据分析挖掘能力的提升，也必然会对企业管理决策的质量和速率产生影响。为此，人才方面也是大数据影响管理决策的因素之一。
4结语
大数据引发了企业管理决策多方面的变化，也为管理决策创新提供了更多的机遇和思考方向。此外，大数据支持下的科学管理决策对企业商业模式和服务等的创新都极有裨益，因此，在大数据时代背景下，只有不断提高决策速率和决策准确性，企业的效益才能实现长久、良性增长。
主要参考文献
［1］何建华.大数据对企业战略决策的影响分析［J］.当代经济管理,2014(10).
管理决策的概念范文3
【关键词】应收账款；行为导向；精细化；管理
一、企业基于行为导向管理决策下应收账款精细化分析与管理的背景
目前我国中小企业的应收账款一般占企业资产的半数以上，远高于国际上20%的平均水平。据统计，国有大型企业拖欠中小企业账款比较普遍，有的企业最高已经超过了企业应收账款总额的80%，甚至对一些企业的欠款金额总数超过了亿元。其中，要求中小企业先付货且双方不签订合同的超过50%，不按合同付款的占合同总额的67%，最长年限超过了5年。经济发达地区，应收账款账龄在3个月之内，而经济欠发达地区，如西部地区中的广西中小企业，应收账款账龄都在4个月以上。在应收款管理方面，微利企业应收款的周转天数也呈梯形上升，而且梯度更加明显。营业收入在500万元以下的中小企业在资金回笼方面处于劣势位置，企业规模越小，应收款项控制能力越薄弱，应收款占用企业资金的风险就越大。对于回收这样大比重的应收账款，是管理中的“老大难”问题，速效式、捷径式的新办法也不多，传统的对应收账款分析与管理决策侧重技术层面，很少顾及行为激励问题，因此，我们需要站在财务角度从行为个体的激励视角对应收账款进行精细化分析，以帮助管理者获得宝贵的信息和见解，用以改进企业管理决策。
二、当前企业应收账款精细化管理存在的不足
（一）对应收账款管理的认识不足，缺乏对应收账款精细化管理理念
企业高管们往往认为应收账款管理只是一项技巧性工作，是财务经理们就能应付的雕虫小技，没有把应收账款管理纳入战略高度来对待。在企业管理实践中，应收账款所受到的关注程度远不能与它的重要性相匹配。
一些规模较小的民营企业，都有自己的财务系统和各种规章制度，但常常不能有效发挥作用，关键原因之一就是欠缺精细化理念——未能将精细化概念充分融入财务分析和管理决策中。因此，对应收账款分析与管理，就需要从财务角度对行为个体的激励问题进行精细分析，从而拓展财务分析与管理决策的视野。
（二）大多企业单纯使用会计数据考核各业务单元业绩，管理决策中忽视行为分析
一般企业都使用会计数据考核业绩并与奖酬挂钩，包括收入、成本、利润和各种形式的报酬率。例如利润指标诱使被考核者追求自己的短期业绩而置企业长远发展于不顾（赊销的大量存在即可增加利润）；单纯采用收入、费用、利润指标考核责任中心业绩时，责任中心并不在乎本部门占用企业的资产（如应收账款、存货）、资金、坏账甚至负债是否过多，因为它们并不对此承担责任。在直接应用于业绩考评与奖酬体系中，权责发生制基础上的财务指标很可能对被考评者产生扭曲的行为。
业绩评价和奖酬体系经常涉及到对财务数据的应用，而财务报表是这些信息的重要来源，直接采用损益表的净利考核管理层业绩与奖酬挂钩，就会激励管理者采用许多措施以增加利润，这其中就会有许多措施损害企业整体和股东利益(尤其是长远利益)，例如设置过多的应收账款与存货等资本投入于不顾，忽视资本占用和资本成本。
（三）内部会计控制精细化程度监督不足，相关市场有效度低
在欠缺精细化理念和行为的情况下，企业内部会计控制制度虽然较多，但缺乏系统性，制度间缺乏有效衔接，甚至存在“相互打架”现象，导致一些制度难以具体落实实处。目前，应收账款管理的研究仅停留在公司运营层面，一直以来，企业高管们往往认为应收账款管理只是泛泛的涉及应收账款账龄分析、信用政策制定、日常内部控制制度等战术性管理，事前不认真对客户资信情况详细调查，发生赊销后，整天忙于催收货款、借款，在编制应收账款管理表的态度上追求简单化，只是简单抄列上期实际数字或对上期实际数字修修补补等。应收账款内部会计控制粗略且松散，应收账款管理无论是经验还是理论仍十分缺乏。
强有力的内部监督是激励的有效补充，也能提高激励的效果?我国中小企业缺乏有效的内部监督机制，再强的激励也无法消除职业经理人以损害企业长期利益为自己谋私利的行为?薪酬方案的有效性还在一定程度上对相关市场的完善性起决定作用，特别是股权激励方式严重依赖于资本市场的有效性?我国市场经济体制各方面尚未完善，这大大降低了一定薪酬方式的适用性和有效性?
三、企业基于行为导向管理决策下实施应收账款精细化分析与管理策略
行为导向的管理决策是指与旨在激励正确的个体行为相关的管理决策，主要涉及与企业内部的权力配置、业务考评和奖酬的制定、实施与改善。行为导向管理决策要解决的不是技术层面的择优问题，而是怎样才能为管理者、业务单元和员工提供正确的激励，避免决策不一致和管理不努力行为损害整个公司和股东的利益。
（一）是必须建立一套应收账款科学的管理标准作为精细化管理的标杆
没有科学的标准，就没有精细化的标杆，精细化管理也就无从参照和衡量。要避免受“模糊文化”的影响，对应收账款管理要按照“细化、量化、标准化、系统化、信息化、适时化”的要求，制定应收账款各个环节管理所要达到的要求。其中，量化管理是企业精细化管理的核心，能够量化的环节要尽量科学制定数据标准以供考核，便于检查监督过程中进行“对标”。如对收款绩效评价和考核，可根据“收款率”、“退货率”、“折让率”、“逾期率”、“应收账款周转次数”、“呆账率”等6个指标来考核。应收账款精细化管理遵从的提高最主要取决于企业的精细化管理意识和企业财务管理的力度，精细化管理态度所能改变的是消除管理层和行为主体双方的对立关系，减少企业由于对应收账款精细化管理的不了解而产生的应收账款违法行为。
管理决策的概念范文4
随着当前社会经济水平的提升，企业对供应链营销管理提出新的要求,基于当前供应链的营销管理之中，可以研究设计出相应的现代化决策支持系统，不仅能够满足供应链营销管理决策目标以及其功能需求,也可以完善其决策支持系统功能，发挥实际的应用价值；可以采取先进的信息现代化技术，构建实现决策支持系统，满足企业供应链营销管理中国的决策支持，有效提升当前企业在供应链营销管理中的质量，提高企业供应链营销管理中的自身核心竞争力,具有一定实现价值，以下本篇浅析供应链营销管理与决策支持系统的研究与实现。
【关键词】
营销管理；决策支持系统；供应链；研究
对于企业供应链营销管理中，可以研究设计现代化的决策支持系统，有助于提升企业供应链营销管理水平。本文主要分析在供应链管理环境下，企业的营销管理决策目标以及功能需求,并对此研究介绍决策支持系统，不仅具有数据仓库、联机分析处理能力，还可以发挥数据挖掘功能，为实现供应链营销管理决策支持系统提供技术参考，以下对此做具体分析。
一、供应链营销管理分析
（一）概念分析
供应链营销管理中，在营销环境下，企业供应链管理中主要集成了商品采购、商品制造、产品分销、产品配送的等过程。在对其物资供应链营销中，实现决策支持系统，有助于做好企业物资供应营销管理工作。对于实施基于供应链的营销管理时,企业也必须及时掌握准确供应源、需求源信息,从而帮助制定影响计划决策。
（二）当前现状
为可以迅速响应企业市场中的经济增长需求,可以有效缩短产品生产过程中的交付期,并可以降低企业实际中的经营成本,可以设计决策支持系统，优化其供应链营销管理手段，改善客户服务,运用现代信息技术，可以将企业内外的各项资源组成一个数字网络结构,并可同时有效的整合此网络中各个节点的资源,并使其形成基于供应商到客户最终端增值的价值链,更有效的向市场提品和服务。
二、决策支持系统介绍
在企业营销工作中，可以设计应用决策支持系统，可以将企业内局部的营销管理信息数据结合在一起，从而积极提高企业中的竞争力，以便可以获取更大利益的营销管理服务。在企业供应链营销管理中，设计实现决策支持系统，有助于提高管理决策的准确性与时效性，同时可以运用现代化技术手段，发现对于企业供应链营销管理中隐藏的数据信息,为营销管理定性提供决策分析支持，实现供应链整体利益最大化，更好辅助企业在复杂环境下的营销管理决策。在供应链营销管理中，设计决策支持系统，确保及时访问企业营销产品的供应信息，提高快捷优质的产品供应服务。
三、设计实现决策支持系统的重点
（一）分析营销管理重点
在营销中，应该满足“增供扩销”需求，针对企业中不同的用户，可以采取不同的产品供应营销策略，故此不可以把企业中所有的用户当成单一的用户，应该有所区分，认清营销管理的重点。
（二）市场需求信息获取
在市场需求所驱动的营销管理模式中,及时获得市场需求信息，并可以采取正确的对策才能使企业紧跟市场的发展变化。对于企业供应链营销管理部门,不仅担负市场预测、产品制定价格、以及组织促销策划等职能,也需要记录竞争行为，并可以及时报告产品出现的问题，以便提升其决策支持能力。
（三）供应链营销管理的目标
对于企业的供应链营销管理中，应该对产品采购、制造以及配送各环节，进行动态网络、智能化的决策管理，以便可以指导企业供应链管理，使其满足企业发展需求。同时，也可以按照这种的供应链营销管理决策支持模式,确保企业供应链中，其每个部门均可以应利用及时、准确的决策来管理企业供应链中的营销信息业务,可以平衡流向客户的供需目标.
四、设计决策支持系统实现对供应链营销管理的测控
（一）系统设计流程
企业决策支持系统设计中，主要的就是要体现出，可以输入和整合企业中国的供应链产品信息的，以此可以判断用户中对供应链产品的实际需求。
（二）需求分析
通过对供应链管理环境下，分析企业营销管理目标和功能,设计企业营销管理决策系统。在设计的决策支持系统，基于其决策支持层之中，并且对其决策支持系统中，对于所有的营销管理中，确保数据间可以互相联系,但是在数据功能满足去相互独立性，并且，在决策支持系统中，每个子系统的功能模块,也是由具体执行者进行掌控管理的，确保提高企业供应链营销效益。
（三）界定企业供应链中的工作流程方向
在设计其决策支持系统中，去科学严密的控制管理流程，改进供应链营销管理机制。在企业供应链营销管理工作中，应用决策支持系统，提升企业经济发展水平。在决策支持系统中，对于企业供应链营销管理中，可以对企业中的供应链营销管理进行全面控制。
（四）设计系统数据库
企业供应链营销管理中，对生产者以及企业产品才设计时，可以对决策支持系统的信息有更直观的认识，从而去有效的推进企业经营过程中的经济提升。首先，可以保持采集的供应链数据保持及时性与完整性；其次，可以利用决策系统中的数据特性，对原始供应链数据数值进行预处理以及有效性方面的检查工作；并在最后，利用企业供应链营销数据中的耦合关联，完成制定企业决策信息。在企业供应链营销管理中，应用决策支持系统，不仅能够根据企业中的实际情况出发，也可以结合企业中其供应链营销管理的特征，对此而制定出具有一体完整智能化供应链方面营销管理决策的支持方案，这样可以有助于优化企业中的营销管理流程，提升企业当前发展中的供应链营销管理质量水平。
五、结论
综上所述，对于企业供应链营销管理中，可以设计实现决策支持系统，不仅能够有效满足当前企业市场对供应链营销管理的需求，也可以提高供应链同市场之间的交互作用，对企业供应链营销管理中的各个环节进行统一管理协调,有助于实现企业供应链管理目标。
作者：赵春玲 单位：内蒙古广播电视大学
【参考文献】
[1]申成霖,侯文华,张新鑫等.基于信息共享视角的时间竞争型供应链决策[J].系统工程理论与实践,2010,30(2):257-263.
管理决策的概念范文5
【关键词】科技经费管理；决策支持系统；定性因素；设计
1.概述
科技经费管理决策支持系统本质上属于决策支持系统（DSS）的分支，其处理对象是科技经费投入和产出的分析。从科技经费管理决策支持系统的构成和设计依据来看，处理知识规则和逻辑判断，涉及到的环节较多，需要对经费使用的细节、目的性、使用效率等进行评估。对于一个通常意义下的科技经费管理决策支持系统而言，一般都包含了表示层、逻辑层和数据知识层三个基本的结构。其中逻辑层需要处理的内容最多，包括模型库、数据发掘和知识库管理等较为复杂的内容。本文就将对逻辑层的内容展开分析，主要分析在数据处理中较为关键的知识表示方法，这类数据属于定性分析（非定量）的内容，而处理方式对决策影响较大，因此有深入研究的必要。
2.知识表示方法
在决策支持系统中，有大量的定量数据，可以直观的给出某项指标的水平，也需要处理一些难以用定量数据来描述的内容。而这些定量和非定量的内容都可以用一种通用的概念——知识来表述，即可进一步的将知识定义为针对一个或一类问题或领域，通过对客观数据的分析和处理所抽象出来的规则集合，或是以特定结构和逻辑组织起来的数据集合。在明确了知识的基础上，便可进一步通过知识工程学的有关理论来进一步研究知识的表示方法，这是在处理决策支持系统时的重要基础。
知识表示方法主要有四类，产生式规则表示法、语义网络表示法、框架表示法和面向对象表示法[2]。本文以科技经费管理决策系统作为研究对象，由于该系统中所包含的内容具有对象类型多样的特点，其中包含较多定性指标，通常的系统设计逻辑不容易处理好这类问题。本文以此为背景，研究以面向对象的表示方法来作为科技经费管理决策支持系统的知识描述方法。
面向对象的知识表示方法所依据的林论基础为面向对象技术（OOKR），面向对象的知识表示是将多种单一的知识表示方法按照面向对象的设计原则组合到一起而形成的混合知识表示形式。面向对象的知识表示方法可以处理结构性知识、过程性知识和面向对象的推理三类较为复杂的知识表示。因此这一知识表示方法能够以较为接近人的认识方式来描述不同的数据，而且能够整合已有的表示方法，在不同的数据之间的融合方面具有明显的优势，加之可以利用对象之间的逻辑推理和协作，对较为复杂的问题能够进行有效的分解求解。
3.科技经费管理系统中的信息处理
3.1 信息类型
科技经费管理决策支持系统需要处理和科研经费的使用和决策相关的信息。从知识表达的角度看，不同类型的信息都可以归为某种知识。在科技经费管理决策支持系统的设计中，需要处理以下三类主要的信息（知识）：（1）科技项目相关信息。这是科技经费管理系统区别于其他类型的决策支持系统重要特征，这些特征性项目信息对于决策具有重要的参考价值。在这些和科技项目有关的信息中，包括科技项目的申报单位、科技项目所要研究的主要内容，以及通过项目的研究可能取得的成果和社会经济效益、项目研究中各个阶段和环节的经费计划使用情况等。对于这些和科技项目有关的信息形式多样，既有定量内容，也有文字描述的定性内容，因此是较为繁琐也较难表述的部分。（2）规则信息。这类信息主要用于描述科技项目的政治、法律法规等外部环境，如对于某些特定的科技项目是否有国家有关政策的支持和扶住、是否有专项资金支持等，通常在进行系统设计时都将这类外部信息作为规则信息处理，归为规则性知识。这类信息多数为逻辑型和定性描述的内容，不便量化，因此采用面向对象的逻辑推理方式进行描述较为方便。（3）评价模型。作为决策支持系统不可缺少的部分，评价模型在科技经费管理决策支持系统中非常重要，评价模型针对在科技项目不同阶段的特点，分别制定相应的评价模型来完成分析和决策，例如在科技项目的申请和审批阶段，就需要利用相应的模型来对科技项目的申请人具备的科研能力以及可能取得的研究成果、申请人所提出的经费合理性做出评价，从而供决策者利用评价结果来做出判断。
3.2 科技项目申报书信息的抽象和处理
对于系统设计者来说，对于某个申报的科技项目的了解，主要来自于项目申报书，且申报书的内容又大多以文字描述，因此对这些文字性的内容进行抽象和分类，提取和项目的有关的管理和决策信息就显得很关键。需要从项目申报书中提取的内容主要包括项目基本信息、项目负责人及项目组情况、项目承办单位情况、关于项目本身研究内容与进度的信息、项目经费预算。这五类信息中，前四类都属于定性描述的内容，最后一项属于定量描述的内容。
对于定性内容，在程序设计时可采用建立不同的类（class）来进行处理，对于上述五类信息，可分别建立起项目类（记录项目的名称、编号等信息）、参与人员类（记录参与人员姓名、职称等）、负责人类（记录项目负责人信息，如负责人所在单位、职称、联系方式等）、承办单位类（记录单位名称）、地址类（记录有关联系人的通讯地址、工作地址等）、账户类（记录和项目有关的资金支付账户）。
4.系统相似项目的匹配分析方式
科技经费管理决策支持系统的重要功能之一就是评估项目的经费预算的合理性，进而做出决策。在这个评估过程中的一个很重要的参考因素就是类似项目的预算情况。通过对比类似项目的经费使用情况，能够对申请项目的经费使用预算做出有益的参考。但两个项目之间的相似性程度是一个模糊概念，跟决策者的经验有关，因此难于采用定量分析的手段。为了解决这个问题，本文尝试采用面向对象的推理方式来做出决策。采用这种方式的步骤如下：
（1）选取匹配指标。这一步是为选定申请项目的控制性指标，作为在数据库中搜索类似项目的标志，如果找到了类似的项目，则调出该项目的决策信息。如果项目比较特殊，没有找到可参考的对象，则返回空值。（2）如果找到了参考项目，则分析和比较本项目和参考项目之间的指标，对项目预算进行评估和建议。在上述两个步骤中，关键是选择合适的指标，在评价项目之间的相似性时，需要利用一定的相似评判方法。通常情况下，计算两个数据之间的相似性需要借助于相似性理论，通过计算相似度来辅助决策。但这一方法还需要对不同相似评价指标之间的权重，要合理的拟定这些权重很困难。因此为了便于分析比较，采用以下方法来比较项目之间的相似性：选取项目类型特征指标，按如下优先级进行排序，项目的关键字、所用技术、应用领域、所属领域、经费数量等因素，通过对数据库中已有项目的遍历对比，来寻找与目标项目接近的项目，当存在某因素交集时记为1，无交集记为0，并做出累加，最后选取总得分最高的项目作为最佳参考项目。在找到接近项目后，调用对比项目的经费使用情况来判断。从理论上讲，应着重研究项目相似度的计算理论，通过对项目间进行全面的相似度分析，可以作为后续课题展开研究。
参考文献
[1]徐伟，王儒敬，杨化峰.基于RuleML的多级知识单元知识表示方法[J].计算机工程与应用，2005，1.
管理决策的概念范文6
【关键词】数据挖掘技术；企业；生存与发展
【中图分类号】G623，58
【文献标识码】A
【文章编号】1672-5158（2012）12-0065-01
1 引言
随着计算机技术、网络技术迅速发展和电子商务、管理信息系统的普及等，企业业务操作流程日益自动化，经营过程中产生了大量的数据。这些数据和由此蕴涵的知识是企业的宝贵财富，它记录着企业经营的真实状况，同时记录着企业经营管理的成败得失。面对海量的存储数据，传统的数据分析方法难以获得其内在的、深层次的信息，管理者面临着数据丰富而信息贫乏的困境，渴望从中获得潜在的经营管理决策依据。本文介绍了数据挖掘（Data Mining）技术，分析了其在提高企业生存发展能力方面的重要作用。
2 数据挖掘技术
数据挖掘是从大量数据中挖掘有用知识的过程。这些知识可以在不同的概念层次上被发现。随着概念树的提升，从微观到宏观，可以满足不同用户、不同层次决策的需要。
2.1 数据挖掘方法
数据挖掘从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来，从更深层次分析存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。数据挖掘有以下几种常用方法：
1 关联规则挖掘
1993年，R.Agrawal等人首先提出了关联规则挖掘问题，它描述的是数据库中一组数据项之间某种潜在关联关系的规则。关联规则侧重于确定数据中不同领域之间的关系，找出满足给定条件下的多个域问的依赖关系。
2 决策树方法
决策树起源于概念学习系统（Conception Learning System），其思路是找出最有分辨能力的属性把数据库划分为多个子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分枝过程，直到所有子集包含同一类型的数据。最后得到的决策树能对新的例子进行分类。
此外数据挖掘还有聚类分析、神经网络方法、粗糙集方法、遗传算法等技术。
2.2 数据挖掘的功能
数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出有价值的决策判断，目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下几类功能。
1 预测趋势
数据挖掘自动在大型数据库中进行分类和预测，自动地提出描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。这样以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。
2 关联分析
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网，即两个或多个变量的值之间存在某种规律性知识，比较常见的两类知识为关联规则和序列模式。关联规则是一个事物与其他事物的相互关联性或相互依赖性，其最为著名的典型应用就是超市客户购物篮分析；序列模式分析将重点放在分析数据之间的前因后果关系，可以用来挖掘各类与时间关联的有关规律性知识。
3 聚类分析
聚类就是按一定的规则将数据划分为合理的集合，即将对象分组为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而在不同簇中的对象差别很大。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。
3 数据挖掘技术对企业生存发展的作用
企业要生存要发展，必须对内实现压缩生产周期、降低库存、减少资金占用、降低产品成本、提高交货准时率，对外实现企业与供应商、客户的信息交互，提高整个采购环节和客户关系管理的效率。这些都需要数据挖掘技术帮助提供经营管理决策。
3.1 快速响应市场变化
利用数据挖掘技术，可以对企业外部环境信息包括政治、经济、政策、科技、金融、市场、竞争对手、供求信息、消费者等与企业发展有关信息进行收集、整理、分析和处理，抓住那些对企业发展有重大或潜在重大影响的外部环境信息，使企业抓住转瞬即逝的市场机遇，及时调整经营战略和经营目标，为客户提供高质量的产品和服务，以满足客户的需求为导向来组织协调企业的所有活动，进而建立和保持企业的竞争优势。
3.2 提高企业管理效益
利用数据挖掘技术、数据仓库技术和联机分析技术，管理者能够充分利用企业数据仓库中的海量数据进行分析，并根据分析结果找出企业经营过程中出现的各种问题和可能引起经营危机的先兆，及时做出正确的决策，调整经营战略，对生产工艺、生产设备乃至生产方式进行改造，提高企业现有管理水平，合理改造和规范业务流程，实现多部门、多生产点协同工作的机制，以提高企业内部的管理效率，节约管理成本。
3.3 改善客户关系管理
由于电子商务的快速兴起，利用计算机和网络作为企业开发市场的工具，已被越来越多的企业看好并实施，但有些企业在这方面做的很不够。目前大多数企业为客户提供的网络服务功能仅仅局限于向外界推销自己，仅有少数企业达到了能够与客户或供应商交互的水平。作为企业的管理者，必须充分认识到数据挖掘技术给企业发展带来的历史机遇，它增加了贸易机会、降低了成本、提高了效率、简化了流程、改变了经营模式、带动了经济变革。因此，应用数据挖掘对企业提供优质的产品和服务、改善客户关系管理具有重要作用。
3.4 推进企业信息化建设
利用数据挖掘技术可以根据企业自身条件对生产工艺、生产设备乃至生产方式进行改造，提高企业现有管理水平，合理改造和规范业务流程，实现多部门、多生产点协同工作的机制，实施企业资源计划（ERP系统），推进企业的信息化建设。此外，还能够促进企业业务流程的规范和优化，有效地推进企业管理创新，帮助企业在原有各类资源的基础上，深入挖掘企业内部资源和外部资源为企业所用，实现产、供、销、人、财、物各环节信息集成化、自动化。
