當今世界，科技發展進步迅速，互聯網、云計算、大數據等現代信息科技技術已經涉及到了人們生活、工作中的許多部分，也在深刻改變著人類的思維、生產、生活、學習方式等，展示了世界發展的前景。在這其中作為一種難以在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產——大數據也受到人們越來越多的重視，成為了許多學者的研究對象。
法國亞眠大學（Université de Picardie Jules Verne）市場營銷學講師卡羅琳·里謝（Caroline Riché） 等10月16日在“對話”網站發文表示，大數據的出現給管理學帶來了新的挑戰，甚至可能引領新的學科領域的出現，因此需要進行更多的跨學科研究，培養更多的跨學科人才來應對。
數據可成為戰略資產
里謝認為，與云計算提供的儲存容量發展和在網絡計算機上分布式計算的處理能力相關的技術演進引領了大數據的出現和有關科技進步。大數據經常被根據5V的特點來理解：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。更具體地說與大數據相關的管理活動包括收集、存儲、可視化、交叉分析和評估實時大數據，以便產生可操作的信息，并根據有關信息做出決定。其實，它意味著提取與所研究的背景有關的數據，并最終進行一個更有效的知識處理和生產過程。
每一分鐘，全世界都有20億字節左右的數據被創建出來。規模如此龐大的數據代表著新的資源、新的機遇但也帶來了新的挑戰。在技術創新和管理的融合下，對這些大數據的管理和分析涉及到許多方面的活動，例如電信、健康、廣告、大規模消費、金融等。它也意味著各類公私立機構內部的深刻變化。盡管目前對大數據的分析主要是在企業層面上進行的，但在法國，為了應對經濟和社會問題，數字轉型已經成為所有人都要面對的一項挑戰。法國企業總局（Direction générale des entreprises）的有關研究強調了數據科學的重要性，認為應該將戰略方向確定為發展有關技術，并在未來的10—15年內實現該領域的有吸引力和有競爭力的產業化。
因此數據成為了需要重視的核心戰略資產。但是我們應當如何分析和使用大數據以便最終能夠為戰略性和行動性的決定提供參考意見？大數據將會如何改變公司的不同功能，如市場、融資、生產等呢？又將會如何影響日常工作、各機構間關系以及生態系統呢？科學研究應該對這些新的現象進行解讀，并提出應對之道。而由于研究對象的特異性，對新的研究方法或工具的需求，以及與其他許多學科的交叉合作的必要性，對大數據及其采集、分析、運用、影響等的研究或許會帶來新的學科的誕生。
對管理學研究提出三方面挑戰
大數據使人們不再需要經過抽樣調查的步驟，就能夠對可以采集到的所有數據進行分析，有助于避免采集數據的疏漏。此外，由于在數據收集階段將不再需要花費特別多的資源，人們可以直接關注存儲數據的處理和評估，在此方面投入更多的精力。
大數據也給管理學研究帶來了許多挑戰。它涉及到了管理學的多個傳統領域，因為企業價值鏈中的許多變量都受到數據分析的影響。這其中包括“營銷分析”、“消費者數據分析”、“人力資源分析”以及“供應鏈分析”等。此外，數據共享和保密也是管理的核心問題。
從對數據的管理的角度來看，管理學的研究人員們首先需要回答三個方面的問題。
一是對數據的處理問題。包括如何編纂、編錄、編譯各種性質不同的數據，以產生有效的決定；如何改進數據收集和綜合分析的方法、程序等。
二是概念框架的演變。包括如何將對大數據的研究融入到現有的管理學理論和概念框架之中；厘清神經科學、人工智能以及機器學習在對大數據的管理中可以發揮何種作用的問題等。
三是將數據管理整合到原有的管理框架中。包括如何將對大數據的分析整合到管理決策過程中；如何能夠以更為簡單的方式從管理的角度理解這些新的、復雜的研究方式等。
加強人才培養和跨學科研究應對挑戰
里謝表示，可以從以下幾個方面入手應對大數據所帶來的挑戰。
第一，采用新的工具和數學方法來保證信息的可靠性，這涉及到數據的采集、分析等多個方面，只有保證數據的正確性才能讓預測誤差最小化。
第二，通過整合大數據所帶來的新概念、理論和方法來改變管理學中的經典概念框架。將管理學、信息學、統計學、數據挖掘、神經科學、人工智能、機器學習等結合在一起，利用各學科之間的交叉相互作用來開展有關研究。同時也可以利用網絡平臺，通過分享有關研究成果，鼓勵學者們參與有關研究，通過合作獲得更多的成果。
第三，加強對科研人員的培訓，特別是需要培養具有跨學科背景的研究人員；當然也要鼓勵不同學科研究人員之間的合作。里謝認為，事實上在數據驅動的環境中，我們必須擁有數據科學家，也就是說兼具統計學、計量經濟學、信息學和管理學等方面能力和背景的人才。對于管理學的每一個領域來說，收集到的數據都不一樣，對它們的分析也不一樣，有能力研究所有這些數據的人很少，因為要在上述所有領域中都成為專家是很難的。因此管理學的教育，即需要培養出掌握了分析能力的管理人員，也需要具備一定分析技能、能夠整合管理問題的數據科學家或數據工程師，更需要能夠了解大數據的有關最新進展，能夠引領大數據和管理學發展方向的專家學者。
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