隨著科學技術的迅速發展，互聯網、云計算、大數據等現代信息技術不僅影響到人們工作生活的方方面面，也在深刻改變著人類的思維方式、學習方式。其中，作為一種海量、高增長率和多樣化的信息資產，大數據受到了人們的廣泛重視，并成為學者們的研究熱點。法國亞眠大學市場營銷學講師卡羅琳·里謝（Caroline Riché）和法國國際商業與發展研究院研究員奧利維耶·瑪瑪維（Olivier Mamavi）等學者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挑戰，甚至將引領新學科領域的出現，因此有必要開展跨學科研究、培養跨學科人才來應對挑戰。
數據成為核心戰略資產
里謝表示，大數據具有大量、高速、多樣、低價值密度、真實五個方面的特性。與大數據有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，從而產生可操作信息，并根據有關信息作出決定。它意味著提取研究背景相關數據，并進行有效的知識處理和生產過程。
瑪瑪維表示，在全世界，每一分鐘約有20億字節的數據被創建。如此規模龐大的數據不僅意味著新資源、新機遇，也帶來了新挑戰。大數據的管理和分析涉及許多方面，例如電信、健康、廣告、消費、金融等。
盡管目前對大數據的分析主要是在企業層面進行，但在法國，為應對經濟、社會問題，數字轉型已成為所有人都要面對的一項挑戰。數據已經成為一項需要重視的核心戰略資產。那么我們應當如何分析、使用大數據，為戰略性、行動性決定提供參考意見？大數據將如何改變公司，又將如何影響日常工作、各機構間的關系以及生態系統？科學研究應該對這些新現象進行解讀，并提出應對之道。由于研究對象的特異性，對新研究方法或工具的需求，以及與其他學科交叉合作的必要，大數據及其采集、分析、運用、影響等方面的研究或將導致新學科的誕生。
影響管理學多個傳統領域
大數據的出現，使人們可以省略抽樣調查這一步驟，直接對采集到的所有數據進行分析，有助于避免數據疏漏。此外，由于不需要在數據收集階段浪費資源，人們可以直接關注存儲數據的處理和評估，并在此方面投入更多精力。
大數據也給管理學研究帶來了許多挑戰。瑪瑪維表示，大數據影響到管理學的多個傳統領域，企業價值鏈中的眾多變量受到數據分析的影響，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。
從數據管理的角度來看，管理學研究者需要回答三個方面的問題。一是數據處理問題，包括如何編纂、編錄、編譯各種不同性質的數據，進而作出有效決定；如何改進數據收集、綜合分析的方法、程序等。二是概念框架的演變，包括如何把大數據研究與現有管理學理論和概念框架進行融合，神經科學、人工智能以及機器學習在大數據管理中可以發揮哪些作用等。三是如何將數據管理整合到原有管理框架中，包括如何將大數據分析整合到管理決策過程中，如何從管理角度簡單理解這些新的、復雜的研究方式等。
加快培養數據科學家
里謝表示，可以從以下三個方面應對大數據帶來的挑戰。
第一，采用新的研究工具和數學方法，以保證信息可靠性，這涉及數據采集、分析等多方面。只有保證數據正確性、準確性，才能讓預測誤差最小化。
第二，整合大數據帶來的新概念、新理論、新方法，進而改變管理學的經典概念框架。將管理學、信息學、統計學、數據挖掘、神經科學、人工智能、機器學習等不同學科領域有機結合，利用不同學科優勢和理論范式展開研究。同時利用網絡平臺分享研究成果，鼓勵學者們參與到有關研究中來，通過合作獲得更多成果。
第三，加強科研人員培訓，特別要加快培養跨學科、復合型研究人員，鼓勵不同學科研究人員之間進行交流與合作。里謝認為，在數據驅動環境下，我們必須擁有數據科學家，即兼具統計學、計量經濟學、信息學和管理學等學科背景和能力的人才。對管理學每一分支領域來說，收集到的數據都不一樣，對其分析也不一樣，然而有能力研究每一領域內數據的人才很少。因此管理學教育，既需要具備多領域分析能力的管理人員，也需要能夠整合管理問題的數據科學家、數據工程師，更需要了解大數據最新進展、引領大數據和管理學發展的專家學者。
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