第二節 認知大數據與管理決策

20世紀以前，人類出于經驗管理時代，其決策屬于經驗決策范疇。囿于人類獲取、分析數據的能力，決策過程只能依靠決策者的直覺、經驗以及“記憶數據”進行，并受到決策者主觀偏好等因素的影響，所得到的決策結果往往是低理性的。泰勒在1911年提出科學決策概念，認為借助實地調研獲得的科學知識來協助并代替個人的經驗判斷，使決策更具科學性。這一概念的提出及實踐推動管理決策從經驗決策向科學決策轉變。1946年，人類歷史上第一臺電子計算機在美國問世，一年之后，赫伯特·西蒙教授在其出版的《行政組織的決策過程》一書中指出人類的理性是有限的，因此所有的決策都是基于有限理性的結果，并提出如果利用存儲在計算機里的信息來輔助決策，人類理性的范圍將會擴大，決策質量就能提高。西蒙的這一提議在21世紀已成現實，隨著大數據應用的不斷深入，人們利用大數據進行決策分析，期望從數據中發現隱含的規律或價值，在決策時賦予管理者智慧。于是，傳統的管理決策變成或正在變成基于數據分析的決策（徐宗本等，2014；陳國青等，2018）。本書認為認知大數據的分析體系離不開人和數據的相互協作和優勢互補，從這一立足點出發，認知大數據的決策應是基于人類認知和機器數據分析的協同決策。技術人員利用其算法對數據進行分析從而實現復雜問題簡單化、分解化，根據管理人員所提供的組織理論、已有直覺、經驗和知識數據化融入算法中，進而提供可理解、可推理、可解釋的數據分析結果，使管理人員權衡人類決策和數據決策，做出決策方案選擇。