企業決策與決策分析

企業決策與決策分析是指一定的階段表現為個體的行為。

基本介紹

• 中文名：企業決策與決策分析
• 概述：它在一定的階段表現為個體的行為
• 特點：分析形式的多樣性
• 體系框架：戰略層

概述

隨著企業計算機套用和信息化程度的不斷深入，企業已經積累了大量的業務和財務數據，並繼續隨著時間和業務的發展而呈幾何級膨脹趨勢。企業信息處理部門的工作重點已逐漸超越了簡單的數據收集，企業內的各級人員都希望能夠快速、準確並方便有效地從這些大量雜亂無章的數據中獲取有意義的信息，決策者也希望能夠充分利用現有的數據指導企業決策和發掘企業的競爭優勢。決策效率和決策質量的高低將直接影響企業的運營績效和市場競爭力。由於集團企業具有分布、異構、自治等特點，集團企業運營過程中的決策將是一個複雜的過程，對於不同的決策問題需要採用不同的決策方法。同時，在集團企業運營過程中，決策的形式也是多種多樣的，它在一定的階段表現為個體的行為，在一定的階段又表現為群體的活動，從而給集團企業管理中的決策分析提出了高要求。

企業決策分析的特點

集團企業管理要求從整體的角度來強調集成、協作以及信息共享，並實現具有柔性、穩定和協調的合作關係，因此其決策活動具有以下一些特點：

決策分析形式的多樣性

在集團企業運營過程中將會遇到各種不同的決策問題及相應的決策過程，針對不同的問題需要採用不同的決策方法。如在一定的時候需要控股企業集中進行個體決策，比如對於集團企業運營過程中風險的監控與決策、對整個集團企業運營績效和對某個運營過程績效的評價與決策；而在某些時候，又需要進行群體決策，如在協同生產及運營過程中還可能出現各種衝突，此時又需要通過協商、仲裁等方式進行衝突消解；有些情況下還可能用到多種決策方法，如集團企業利益分配機制可能要根據分配模式的不同而採用個體、群體、或者兩者結合的方式進行。

決策分析過程的複雜性

集團企業運營過程中包含了一系列的決策分析活動，這些決策分析活動之間呈現一種時序性，即後續階段中的決策是在前序階段決策結果的基礎上進行的，前序階段決策的結果還決定了後續階段需要進行什麼樣的決策。

由於集團企業運營過程中大量不確定性情形的存在以及某些成員企業自治的特點，有關的決策信息是不完備的和模糊的。同時，集團企業決策問題中，不僅存在結構化的決策問題，而且還存在大量半結構化、非結構化的決策問題。

集團企業中不完備、模糊的決策信息以及非結構化、半結構化決策問題的存在說明集團企業運營過程中的決策是一個基於經驗和知識的複雜活動，這些經驗和知識有些是可以形式化表達的，但是還有一部分是不可形式化表達的。因而支持集團企業的協同決策體系並不能完全代替決策者的作用，而是提供給決策者一個良好的決策環境與工具，使得集團企業中的決策活動更為高效和合理。

決策活動的分布性

集團企業中的決策活動是分布進行的。在集團企業運營過程中，各個成員企業可能位於世界範圍的不同國家或地區，單個節點成員企業的生產、設計、庫存也可能分散在不同的國家或地區。企業之間通過Intranet、Extranet和Internet等實現相互的協作，其決策活動就是在網路的支持下分布、協同地完成。

在集團企業運營過程中，各個節點成員企業承擔了不同子任務或業務流程。由於總體目標是一致的，因而各節點成員企業之間將更多的是積極開展多種形式的合作，以保證個體效益和整體效益的最大化。然而由於各個自治的節點企業的具體戰略目標、企業的文化、決策者的偏好等各不相同，因而在決策中經常會出現各種衝突。為了保證集團企業的順利運營，需要隨時進行協調，解決衝突。

企業決策分析的體系框架

根據集團企業管理中決策活動特點，可以建立集團企業決策信息概念模型。決策信息的概念模型描述集團企業管理中決策問題的邏輯層次和控制結構。

集團企業決策信息的概念模型分為戰略層（Strategic Level）、戰術層（Tactical Level）和執行層（Operational Level）三個層次。

戰略層

是集團企業決策信息模型中的最高層，負責管理、控制、協調整個集團企業網路的正常運行。其控制範圍包括涉及集團企業全體成員整體利益的事務和對整個企業集團運營活動的調控與制約。在這一層次，可以設定集團企業決策模型的範圍和內容、集團企業的合作機制和行為準則的設定、運營過程的績效評價、利益分配機制和風險控制機制等任務，為集團企業正常運營提供了戰略決策框架和行動指南。根據集團企業實際情況進行群體決策，擔負著全局最佳化以及在新機遇下的集團企業組建過程中的決策工作。

戰術層

定義集團企業各成員企業的各種基本決策活動過程。雖然由於集團企業的動態特性，各企業的實際情況和操作流程會有所不同，但我們總能找到一些存在於企業業務活動中相對穩定且有相同或類似行為特徵的實體。同時也能找出系統中不能再分的最小粒度的原子過程，利用O-O技術，我們將企業中的各類實體和原子過程封裝成對象，根據產品結構信息和集團企業實際運行狀態信息，將客戶的訂單分解到集團企業的各成員企業，並派生出由不同的原子過程組成的工作流，對資源進行分配，並完成對工作流監督、控制的任務。

執行層

完成集團企業具體任務的執行工作，包括物流在各企業間的合理流動以及從原材料到成品的物理加工過程，如原材料的運輸、零件加工、部件裝配、檢測、倉儲等過程。在本層中，完成製造、銷售、供應、運輸等任務的同時，還要對第一線的信息進行採集、整理、反饋以供上層決策時使用。

顯然，戰略層的決策問題在集團企業管理運營過程中是最關鍵的，是確保集團企業穩定運營、提高整個集團企業運營績效影響最重要的部分。

企業決策分析的支撐技術

傳統的資料庫系統，即在線上事務處理系統（On-Line Transaction Processing，OLTP），作為數據管理手段，主要用於事務處理，但它對分析處理的支持一直不能令人滿意。因此，人們逐漸嘗試對OLTP資料庫的數據進行再加工，形成一個綜合且面向分析的環境，以更好地支持決策分析。數據倉庫和在線上分析處理系統（On-Line Analytical Processing，OLAP）是決策分析系統的有機組成部分，數據倉庫從分布在公司內部各處地OLTP資料庫中提取數據並對所提取的數據進行預處理，為公司決策分析提供所需的數據；OLAP則利用存儲在數據倉庫中的數據完成各種分析操作，並以直觀易懂的形式將分析結果返回給決策分析人員。

數據倉庫

數據倉庫是面向主題、集成、不可更新、隨時間而不斷變化、用於支持決策的數據集合。在集團企業環境下，我們認為通常有三種數據源聚居在數據倉庫中：一種是主導企業內部各個套用系統周期性遷移來的數據；一種是來自集團企業內部各成員企業的相關數據；另一種則是來自集團企業外部的數據。

集團企業環境下數據倉庫的組織結構與資料庫的組織結構有很大的不同：它從集團企業的各個套用系統中獲得基本數據和綜合數據並把它們分成不同的層次如圖2所示。

這些層次包括當前基本數據、歷史基本數據、輕度綜合數據、高度綜合數據以及元數據（Meta Data，MD）。當前基本數據是集團企業最近時期的業務數據，是用戶最感興趣的部分，其數據量也最大。隨著時間的推移，當前基本數據可以通過數據倉庫是時間控制機制轉換為歷史基本數據並被轉存於轉儲介質上。輕度綜合數據是當前基本數據經輕度綜合而形成的。最高層的高度綜合數據是經高度綜合、精煉的準決策數據。元數據是關於數據的數據，它包括數據倉庫的數據源和主題定義、數據裝載/轉儲規則、在線上維護規則、概要信息的提取規則等。

運算元據存儲

運算元據存儲（Operational Data Store，ODS）是一種新型的數據環境，主要用以適應企業級的OLTP與“即時OLAP”數據處理。運算元據存儲對資料庫和數據倉庫起到承上啟下的作用，同時可以降低數據倉庫建立過程中的難度。

集團企業中完整的資料庫體系結構應由各個面向套用的資料庫、各個面向主題的數據倉庫以及運算元據存儲所組成，適應從OLTP到OLAP的所有套用。OLTP與OLAP是既相對獨立、鬆散耦合，又相互聯繫、有機集成。可以完整的作出涵蓋集團企業所有操作和分析需求的資料庫體系結構DB-ODS-DW圖。

形成有機的整體

建構用於協同決策的集團企業數據倉庫體系化環境，不僅要求建立各級資料庫、運算元據存儲、數據倉庫，還要求對各個面向套用的資料庫之間、各運算元據存儲之間、各數據倉庫之間及資料庫、運算元據存儲、數據倉庫之間的界限和相互聯繫做出合理劃分和明確描述。對在不同的資料庫、運算元據存儲或數據倉庫上的數據處理和套用要進行明確的定義和劃分，對軟、硬體資源和人員的配置做出明確規定，以使該環境真正成為一個結構清晰、層次分明、聯繫明確、可有序運行的有機的整體。

1、自頂而下

在集團企業環境下數據倉庫的設計應注重系統的可擴展性、一致性和可重用性。採用“自頂而下”的方法先設計面向集團企業的全局數據倉庫結構，進而在其基礎上設計面向具體業務的套用層數據倉庫和面向高層戰略決策的個人用戶數據倉庫。全局數據倉庫是面向原子級用戶需求的，即集團企業中最基本的分析需求，因此最好是將其完全獨立於任何套用邏輯。而在套用層數據倉庫和高層數據倉庫中，將數據組織與分析處理邏輯結合起來則有利於提高分析效率。

2、自底而上

集團企業中數據倉庫的實現可以採用“自底而上”的數據集市（Data Mart，DM）這一方法。數據集市的核心思想是從集團企業運營過程中當前最關心的部分開始，根據集團企業中各合作夥伴企業數據準備的實際情況，完成集團企業運營最為迫切的需求。以獲取最快的回報，然後再不斷擴充和完善。因為有“自頂而下”的全局數據倉庫設計框架作為指導，數據集市具有很好的一致性和可重用性，也易於調整。當有更多合作企業的數據集市投入使用後，數據在原子級或數據準備區可以相互聯結，從而這些數據集市的集合也就構成了集團企業的全局數據倉庫。

雪片模式

數據集市與數據倉庫不同的是，數據集市針對集團企業中某個具有戰略意義的套用或者業務流程的套用，支持用戶利用已有的數據獲得重要的競爭優勢或者找到進入新市場的具體解決方案。數據集市比數據倉庫更小、更集中，也更經濟。目前，數據集市的趨勢是集中管理，這將減少分散式模型所固有的管理冗餘。數據集市是面向主題的維資料庫，它通常採用維和事實表構成的“星型模式”，當存在大量需要用多張表來表達的複雜維時，則演變為“雪片模式”。數據集市與數據倉庫是局部和全局的關係，因此數據集市不能互相獨立地建立，而應該是從全局觀念來建立。

集團企業中的數據倉庫是一個由許多不同組件構成的組合體，它包括以下組件：數據準備區、數據倉庫、專用數據集市。可作出集團企業銷售過程拓撲關係圖。

數據準備區是一組資料庫表，它們將被用於操作型系統數據源接收信息。數據集市與數據倉庫共同支持終端用戶的OLAP、報表和知識挖掘。集團企業中全局代碼經常作為維表來保持數據集市維的一致性。

企業決策分析系統的體系結構

模型主要由四個部分組成：人機互動模組、決策問題分析與處理模組、通訊模組以及決策信息管理模組。

人機互動模組

是系統與用戶之間互動的視窗，友好的可視化的界面是系統的重要組成都分。利用Web技術及多媒體技術，提供友好易用的人機互動界面。人機互動模組由人機互動界面和知識獲取工具組成，實現集團企業決策支持的知識獲取以及與相關人員的信息互動，從而把管理中最關鍵的因素——人結合到系統之中。

決策問題分析與處理模組

首先對決策問題進行分析和分解，然後求解由原決策問題分解產生的一系列具體任務。其中知識系統是用於解決決策問題的智慧型決策系統。決策模型與算法描述集團企業運營過程中的決策問題，是對決策功能對象的框架結構進行抽象描述。決策模型的建立應與集團企業管理中某一決策問題領域相結合，形成相應的決策功能對象的具體結構描述。面向集團企業管理中決策問題的決策模型、決策方法、決策知識等封裝為一體，形成針對具體決策問題的決策功能對象，適應對實時性要求較高的決策問題。

通訊模組

用於決策成員之間的通信以及與集團企業決策支持系統外部進行信息互動。通訊模組為決策群體提供互動協商的環境，需要考慮通訊語言和通訊協定兩方面的內容。

決策信息管理模組

該模組由可被多個分布決策對象共享的庫構成，包括資料庫、知識庫、模型庫、方法庫、對象庫、參考模型庫和企業模型等。該模組為決策支持系統的信息源，對決策信息進行蒐集、處理和維護。系統的決策功能模組從該部分獲得決策所需的，包括控股企業、各成員企業業務系統中的信息。

顯然，決策問題分析與處理模組是集團企業決策支持系統的核心，決策信息管理模組對解決集團企業管理中分布、實時性要求高的決策問題起到至關重要的作用。

企業決策分析解決案例

金蝶數據倉庫

金蝶公司充分意識到數據倉庫技術在未來信息決策與分析領域中的特殊地位及其光明前景，潛心鑽研數年，終於自行開發成功了具有自主智慧財產權的金蝶數據倉庫產品，可以幫助企業成功建立起一種體系化的數據存儲環境，將決策分析所需要的大量數據從傳統的操作環境中分離出來，使分散、不一致的運算元據轉換成集成、統一的信息。企業內不同單位、不同角色的成員都可以在此單一環境之下，通過運用其中的數據和信息，發現全新的視野和新的問題、新的分析和想法，進而發展出制度化的決策系統，並獲取更多的經營效益。同時，金蝶與國際知名商業智慧型軟體提供商攜手合作，共同構建完整的金蝶決策分析體系架構，充分滿足企業集團高層管理與決策者對決策信息的需求，成為金蝶集團財務管理解決方案的重要組成部分。

金蝶目標管理系統

同時，自進入二十一世紀以來，經濟的加速轉型和資訊科技的日新月異催生出更多高速發展的成長性企業。但飛速發展的商業環境，與日俱增的競爭壓力，日益增長的客戶期望，使企業在高速成長的過程中，面臨越來越多的內外部的多重挑戰。加強企業內部管理，及時調整業務模式，完整掌握決策信息，正確制定戰略目標，成為企業在當今動態競爭環境中脫穎而出的另一個關鍵內容。金蝶決策分析解決方案亦為解決眾多企業這一關鍵問題提供了重要手段。金蝶目標管理系統可以幫助企業成功制定清晰的企業戰略並將它們的戰略實施到底。系統所提供的平衡計分卡工具，可以對企業戰略目標進行層層分解，並在設定目標時建立不同部門間的關聯指標，保證了橫向職能部門的有效協同，打破組織壁壘，加強信息共享，做到相互支持。制定目標後，可以對企業運行狀態，對指標的完成情況進行即時的監控，及時發現問題並採取措施，以便問題得到及時解決。當內外部條件發生變化時，也可以藉助信息的及時獲得及時地發現這些變化，並對戰略進行調整。基於數據倉庫和商業智慧型技術的管理駕駛艙系統，能夠提供準確、及時、科學並且多視角、多維度的決策分析數據，包括KPIs分析、資金分析、成本分析、杜邦分析、經濟增加值分析、資產分析、損益分析等在內的多維度商業智慧型分析，從而讓企業的管理者能及時診斷指標與實際的差異，提高決策的準確性與高效率性，實現企業績效的持續改進。

金蝶決策分析解決方案將幫助集團管理者

有效地集成各種業務系統、數據倉庫中信息，為企業改進業務流程、加強客戶服務、促進銷售並增加盈利提供有針對性的分析報告；

快速、連貫地分析數據，既保證信息的及時性，又保證信息的延續性；

為企業決策者構建管理駕駛艙，使決策者能全方面掌控企業運營，及時地做出科學周密的決策；

通過一個信息生產者和信息使用者的完整的信息供應鏈，實現企業商業智慧型化所帶來的價值，將準確的信息及時送達準確的人。

《企業決策與決策分析》內容介紹

黃崇興

黃崇興教授 美國奧斯汀德州大學管理科學及信息系統博士,曾在美國波士頓麻省理工學院、哈佛大學商學院接受創業、領導與案例的教學訓練。目前任教於國立台灣大學管理學院商學研究所，主要教學領域為：企業決策方法、作業管理、服務業管理，其個人專長為管理科學及系統分析、企業決策方法、服務型產業經營管理等。

管理學習課件

一個決策決定了企業的成敗與興衰，企業決策不是簡單的選擇題，而是有科學的管理方法和科學的決策技巧．該管理學習課件既適合各大專院校管理類、經濟類專業師生，也十分有利於工商企業的領導及其管理人員管理水平的提升。

《企業決策與決策分析》課程悉數講解了決策在管理中的定位，基本的企業管理原則，管理的目的，管理的技能。詳細闡述了正確決策程式的要素和意義，點明了決策程式各要素所占的比重。同時，課程還回溯了人類決策思想與方法的演進，總結了人類從直覺到人工智慧的探索，從純哲學、純數學的發端逐步引進經濟學、心理學和神經物理學的歷程。

課程指出了決策的科學含義，解決了如何從問題的角度構建決策模型，課程還重點分析了決策的十個要素、決策者的決策模式、決策分析的方法論、決策樹的分析方法以及團體決策的優勢和缺陷等。

最後，課程結合非典危機下的決策，嬌生公司泰諾事件以及紐約環保局如何利用模擬決策等實例，引領學習者深究決策的精髓，品味決策分析的巔峰境界。