研究生企业战略管理

产品、流程及业务流程的数字化，加之相应爆炸式增长的大量数据，引发了业务组织内部的剧烈演变。本文将越过信息技术在商业战略中扮演的“工具手段”的传统角色，通过对“什么是大数据？”、“现代公 司如何使用大数据？”以及“如何将大数据纳入企业战略思考中？”等问题的探索来深入思索大数据现象 的含义及本质。随着不同的组织结构将业务处理方式朝着大数据分析方向发展的趋势，我们将锚定“基于资源理论 （RBT）”和“组织学习”作为研究大数据战略的视角。同时，伴随着商业本质越来越数字化，我们试图推出大数据战略的未来四大学术途径供大家商榷。关键词：大数据、战略、理论、资源基础理论（RBT）、组织学习（OL）1. 概述全球数字化的产品、流程和业务模型正在重塑着经营的本质。随着越来越多的企业利用用户点击量、传感设备、技术 创新等手段来推动业务增长，每个行业都得到了迅猛的发展。先进的信息技术、基础设施以及“物联网”的出现，使得企业可以寻找到创新的手段和方法来获取数据，并利用不断扩大、增加数据容量来推动企业的不断创新。信息技术的进步使得数据存储能力日益强大，投资成本变得越来越可承受，为了不错过任何新的市场机遇，许多企业都在将信息技术及其规划整合到了他们的战略思维之中。综合考虑信息技术进步所带来的这些变化，企业家们都会意识到，每个人或设备都成了潜在的数据生成器，例如，消 费者会在日常生活中留下大量的数字痕迹，这些痕迹遍布在购买杂货、服装、交通旅行、查阅资料、居家等过程中，几乎所有的个人活动都能生成数据。也就是说，个人生活几乎都留下了“可查询”的数字记录。设备之间也一改过去单独作为工具 使用的“孤立”现象而被连接了起来，相互之间可以通讯、追溯、跟踪，并向企业价值链上的合作伙伴传输数据、共享信息。当各类数据被汇集到组织中时，组织就成为了 “信息的处理器”。于是，这些组织开始投资引入大量的数据科学人才，并开始建设自己的数据分析体系和数据分析能力，以寻求挖掘数据中隐含的巨大价值，获得竞争优势。显而易见，在遵守并保护个人隐私的前提下，许多组织机构都希望获取更多的消费者数据，并试图解析这些数据中隐含的价值以用于他们自己的战略决策中。由互联网和当前丰富的数字媒体生态系统所产生的大量数据而形成的“大数据”概念已经被大家认同和接受，这也预示着人们对大数据产生、增长、盈利和存在的重要性有了一定的认识。战略理论家和大数据实践者都在努力解读大数据在“商业数字化”进程中所起到的作用；解读大数据举措如何影响组织内部的决策功能；解读大数据如何塑造全新的市场并为组织建立起独特的新战略，打破现行的传统壁垒。许多行业的高管都非常关注大数据项目，并为此投入了大量的资源，希望借助信息数据来增加企业的营销影响力，做好产品选择和业务运行操作，增强企业的创新能力和市场开拓能力，也希望借助大数据开发来更好地监管、衡量和管理好各项业务工作。不过，少数企业却将大数据看作是其制定战略决策的非比寻常的资源，他们认为，信息数据资源是许多现代 创新的源泉，这就使得以大数据为核心的创新商业模式进入了现代市场空间中，打破了长期存在于战略思维中的各种固有的 传统假设方式，有利于企业创造出全新的市场。在理解大数据的出现将如何改变竞争本质时，战略管理领域的学者们将会 发挥出极其重要的作用。尽管此类论述早已开始，但是学者们尚未就“大数据在现代企业及战略管理层面将发挥哪些作用”建立起理论体系。近期的一些研究表明，大数据有望为“组织科学”带来新的理论和实践指导，并有望在企业治理、领导力建设的新战略方法的发展过程中发挥出核心的作用。本文将通过众所周知的组织理论中的资源基础理论（RBT,Resource-Based Theory）的视角进行综合论述，期望引发更广泛的有关大数据管理理论的研究讨论。资源基础理论（RBT）视角为大数据现身于战略决策奠定了必要的理论基础。基于大数据共有的特征，该理论框架主要关注大数据的不同应用，以满足高层决策者们不同的管理期望，也会兼顾到不同组织的基础设施、管理成熟性、发展阶段和实际的能力。资源基础理论（RBT）研究方法的目的在于让人们认识到战略管理领域需求的灵活多变性，以便对数据、技术和战略之间的相互作用能够做到全新的理解。随着日甚一日的经济数字化，学术研究也必须要适应“更好地解析这些全新且独特有趣管理”的现状。此项研究最大益处在于激发对“围绕大数据进行企业战略整合”课题的关注，吸引更多、更广泛的企业家和学者参与其中，引发出更多的打破旧价值链理论模型的诞生，支持商业理念的重构及应用的正向发展，协调商业分析法与战略学术方法之间的有机关联。此理论框架的提出，使得战略研究人员能够有依据去解决该领域里一些重要的问题，不仅为企业应用指明方向，也为学术性研究指出一条条可行的路径。2. 研究背景“大数据”（Big Data）一词专指描述由各种仪器、传感器或基于计算机的交易所生成的大型、多样化、复杂化的纵向数 据集。大数据技术用以应对无法使用传统方法或工具处理分析这些海量原始数据（结构化、半结构化、非结构化）所带来 的巨大挑战，希冀从中提取到应用所需要的有价值的结果。尽管“大数据”（Big Data） 一词的起源仍然存在争议，但大数据的概念已经引发了人们浓厚的兴趣，成功地成为一个蜚声中外的话题。在多数人的认识中，大数据中潜藏着提升行业竞争优势的丰富信息资源。在这里，要准确理解大数据的发展和演进，首先就需要了解数据库管理和存储的发展历程。在上世纪90年代，许多组织都使用关系型数据库（database）来收集、存储自己的数据，这些数据基本上都是结构化数据，与此同时发展起来的数据挖掘技术（Data Mining Techniques）则用来做数据的基本统计分析处理工作，以此得到了对不断增长的数据信息中的价值进行洞察的能力。随着互联网的日益普及和长足发展，更多的数据类型、数据产生方式、数据采集方式、分析研究及开发应用被不断地创造出来，针对非结构化网页（web）内容文本数据的分析走到了前沿，成为数据分析的新挑战课题。这些非结构化数据，例如论坛、网络日志、社交网站、点击流数据日志等构架起了企业与客户之间的“对话”交互平台，一改传统“企业对客户”单向营销方式，成为一种“颠覆式”的新型营销手段。越来越多的移动设备、传感器、支持互联网应用的小工具正在推动分析能力急速发展，促使企业组织陷入了一场“大数据”竞赛，以便应对“大数据” 收集、处理、分析和可视化等需求所带来的挑战。该挑战是艰巨的，因为这些“大数据”不同于以往的数据信息，其规模巨大，具有流动性强、移动化、传感器设备丰富多样等特点。可喜的是，这些创新技术的不断汇聚和由此产生的推动力将 会提高组织的能力，成为企业开创新竞争优势的来源，也会推动企业转变商业模式，打开了创新的新机会、新窗口。在创新、运营效率提升等愿望的指引下，大数据投资出现了爆炸式增长。麦肯锡全球研究所预测到，大数据将给各个 行业都带来显著的好处，例如，仅仅是美国医疗行业，每年度就会有3000亿美元的业务与大数据投资有关，而在美国零售行业，大数据推动营业利润提高了 60%。未来10年，预计将会有大量的资源持续不断地流入到大数据项目中。尽管企业在技术进步方面面临着种种挑战，不过，或许正是如此，一个专门从事大数据收集、存储、分析和解释的大 数据行业就如雨后春笋般地蓬勃发展了起来。众多初创公司忙着搭建大数据平台、开发大数据分析应用软件等，旨在通过 为公共、专业部门的客户提供大数据分析服务的同时，一步步发展、提升大数据分析工具和数据分析的能力，把以往的内部 数据分析的方法远远地甩在身后。也正是因为如此，大数据研究机构也在世界各地的大学中层出不穷地涌现了出来，他们 致力于培养大数据人才，以便为这项日渐走强的业务储备更多的人力资源。从资本市场来看，大数据项目吸引投资达到9位 数（上亿美元）已经司空见惯，一个新兴的高科技行业就这样如火如荼地发展了起来。迄今为止，大数据行业的许多知识都是由身处学术环境（大数据应用企业或大学、科研机构等）的数据科学家们通过 对大数据本质属性的研究、探索而获得的，他们将这些属性概括为8个V：数据量大（Volume）、速度快（Velocity）.类型多 （Variety）、准确真实（Veracity）、可变（Variability）、“可行性”（Viability）、“可视化”（Visualization）、“价值 ”（Value）。为了 行文方便，我们简称这些属性为“8个V”。2.1 大数据的特性——8个“V”早期的大数据概念建立在三个特性之上：体积（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。体积（Volume），代表数据量大，描述了大数据存在的规模。一些企业或组织，每小时、每天都会产生或收集到多达 1TB （Terabyte , 1TB=1024G_译者注）的数据，这是一种纯粹意义上的爆炸式数据增长。事情到此才刚刚开始，随着社交媒体大规模的社会化趋势和技术的显著进步，数据量还在继续增长。可喜的是，存储技术的发展和存储成本的持续降低, 使得这些“海量”数据的存储管理在经济上更加可行。第二个核心特性速度（Velocity）指的是：数据处理速度、存储速度和检索速度。伴随着越来越多的传感器的使用、 各种连接设备的不断引入以及全球范围内越来越多的软件应用，数据流转的速度越来越快。技术的日新月异，也使得在多媒体介质中追踪数据、直观地观察数据变为可能。多样性（Variety）。除了我们熟悉的传统的软件程序产生的数据，更多的数据来自于网页（web）、网页日志文件、搜索 索引、社交媒体论坛、电子邮件、文档、传感器数据、图形、音频、视频片段、GPS信号等等，这些数据不同于我们熟悉的“传 统数据”，它们更多的是半结构化、非结构化的数据。随着大数据现象日渐被重视，又有一些大数据特性被人们识别总结了出来，例如，越来越多的研究人员同意准确性 （Veracity）也是大数据的一个特性。“准确性”与数据质量紧密相关，为了确保数据的及时、准确、一致、完整等质量特性, 需要将数据质量划分为不同的维度进行分析研究。另有一些学者认为可变性（Variability）是大数据的又一个重要特性，这是一种将数据变化本质作为研究的视角，是数据可变性问题的讨论基础。就此而言，数据的定义、意义都在发生着深刻的变化，这一切变化均源于不断发展的媒体形式（博客、社交媒体、视频等） 及从中收集、整理、存储这些庞大的非结构化数据所带来的全新挑战。同理，一些人认为’数据相关性”是另外一个重要的因素。相关性，或称可行性（Viability）关系到一种与企业决策相关联的数据分析方法，这种分析方法旨在选择一些分析数据来 预测组织决策的结果，这无疑对企业组织来说是非常重要的。还有，可视化（Visualization）也是大数据一个非常有潜力 的重要特性，该特征将数据分析结构进行了易于理解的描述。最后要说的是越来越受关注的大数据价值（Value）这个特征。从战略角度来看，价值（Value）最能引发人们的对大数 据分析的兴趣，本质上，这个特征描述的是大数据的财务属性，即如何利用数据以财务收益或其他收入的方式（例如：运营效率、知识创新等）使得企业组织获得利益。利用数据解决运营挑战，抑或是提高组织效率，这两种数据使用倾向都将会显著影响到企业对数据价值的理解。从两个方面来看，一则企业组织本身也有一些私有数据，可供自己使用或有偿分享产生价值，但这与大数据产生的价值有着本质 上的不同，大数据的价值在于其所使用的分析工具对数据价值的深入挖掘呈现，以及交互使用这些数据及数据结果所带来 的全新的价值。尽管是不是应该用这几个特性来描述大数据的有效性还存在一些争议，但大数据对当今社会、组织以及组织内部的影 响却几乎没有争议，大家的认同化作为一场场针对大数据的研讨、论坛或对话，也促成了企业组织对大数据业务不断追加 的投资。这些现象表明，大数据对组织战略重塑和未来发展方向的思考有着重要的作用。2.2 大数据对企业战略影响的演进现今，大数据属于热门产业，几乎每个行业都已经对大数据进行了大量的投资。尽管如此，企业决策者们在制定战略 决策时却往往脱离了大数据投资的价值主张，因此上，从事技术、数据、信息、知识管理的各个岗位在企业战略决策中的 作用不断地演变着。在大数据应用的标准和最佳实践尚未形成之前，企业高管们还需要尽可能地去寻求这方面业务指导。数据驱动的业务模式仍然在不断的进步和发展中，各种应用还有待于探索和验证，但有研究表明，IT能力对企业绩效 增长有着明显且积极的影响。具体来说，在以下几个方面，大数据都会帮助企业获得可能性极高的增长：借助大数据分析，企业组织将获得竞争优势，显著超越同行；借助大数据分析，企业组织将会获得指导日常业务运营的洞察能力；借助大数据分析，企业组织在制定未来战略时将获得科学的指导。这些发现表明，企业可以采取不同的大数据策略和方法来获得目标价值。在当下这个数字经济的新时代，大多数企业都会关注大数据业务，其中一些企业甚至会利用大数据分析所激发的新创 意来解决传统的业务问题，这是一种创新的做法，改变了常规的决策方法（从IT系统中提取信息资源，通过分析、决策, 将新的能力分配到企业的价值链中去）。营销、采购、库存管理、运营、客服等都可以通过这种流程创新而更高效、更有效地进行运作，这就是投资大数据带来的信息驱动力。以零售来举例，零售企业可以通过大数据营销分析来决定广告投放的 有效性，找到改进产品、提高客户获取率、保留率的办法，而获得这些办法灵感的源泉就是数据。源源不断的创新引导着 企业周而复始地进行着不断的革新，推而广之，几乎每个行业都可以照搬照抄，开启类似的创新和改进。学术著作、从业人员手记或私营企业白皮书都在描述着一个个不断演变的竞争格局，同时也表明，一些创新的竞争公 司已经出现。这些创新企业采取“以信息为中心”的全新数据驱动的方法，涵盖了从企业决策到业务运营的各个方面。比如，采用数据分析方法来衡量一些项目的成功与盈利能力之间的关系，这种重视促使企业建立起了非凡的数据资源池和数据驱动流程，增强了企业通过数据洞察学习的能力，为企业赢得了将“新创意转化为新探索”的机会，这是传统市场无法想象和做到的。这些“学习型组织”通过不断增加的数据资源来重新构建企业的生态系统，开发先进的技术分析工具和能力，在与 传统企业角逐时，这些工具使其如虎添翼。3. 理论基础大型企业、对冲基金、企业家们都在努力应对大数据带来的挑战，学术界人士也在努力研究大数据在商业活动中的作用、输入及输出方法，研究如何能够更好地运行大数据项目。虽然信息系统、供应链管理已经有诸多活跃的研究成果，但在管理领域，具体来说就是战略管理领域，大数据研究还鲜有文献。截至目前，多数针对大数据的战略研究还都停留在由麦肯锡（McKinsey）、Oracle和安永公司（EY）的咨询白皮书中。因此，战略学者需要大力发展大数据理论及方法的研究，以便更好地理解大数据在如何塑造战略决策方面的价值，挑战传统战略概念在新商业模式下的核心涵义。借助大数据理念的影响力，我们将大数据引入到战略管理理论中°RBT――资源基础理论（RBT,Resource-Based Theory）和“组织学习”是目前各类公司最常用的两个应用理论，借助该理论，大多数企业都会在其职能业务中采用分析方 法以获得可持续的竞争优势。不过，RBT及“组织学习”理论是少数真正有高水平分析能力的企业的组织哲学，对于其他企业来讲，这些理论仍然难以理解应用。3.1 资源基础理论（RBT）与大数据站在RBT理论视角，许多文献都关注到了提高现有市场效率和效力的问题。遵照RBT原理，假设竞争对手之间存在资源差异，同理，作为企业资源之一的大数据也就具有了稀有、难以复制、不可替代等资源特点，即大数据也会成为企业 独有的潜在竞争优势。基于此推论，RBT理论在“企业数据资源、决策分析能力、与战略决策紧密相关”等方面就更具说服力。尤其是在面对动态变化时，数据的重要性则更加明显。从数据中提取到应用知识和获取洞察力将会最大限度地增强 企业适应动态变化的能力，形成可用的业务模型。RBT原理几乎适用于所有行业。在每个各行业中，如果对大数据所提供的各种机遇进行深入研究，就会发掘出相当大的潜在价值，这同时也推动了数据分析服务行业市场价值的显著提升。除此之外，数据资源及其独有的特性也预示着数据存在着某种程度上的稀缺性。试想一下，即使有着类似的信息基础设施，不同企业想得到一致或高仿的数据资源也是难度非常大的，因为这还关系到企业能力的不同。如果有谁希望一味模 仿成功企业，不言而喻，投入的成本将会极其高昂却未必会奏效。因此，通过对大数据、企业IT能力、企业绩效之间关 系的实证研究可以推断得出：依赖直觉决策是不能够取得数据驱动的战略决策和运营规划的，直觉决策与数据驱动决策两者不可同日而语，但可以形成互补。鉴于上述特点，大数据以及处理、分析、应用既可以与现有决策、管理方式相辅相成，也可以成为企业获得或保持竞争优势的一种重要手段。正是因为于此，许多企业都对大数据进行了一些投资以期获得这种互补性能力，使得可以利用大数据来产生更深刻的商业洞见，优化现有的业务和管理流程。在当前市场情况下，创造并利用这种优势以寻求解决困扰经营和盈利能力的解决方案，一直都是企业的惯用做法。3.2 Capital One“利用大数据来评估消费者的消费行为并由此关 联消费者的个性化需求”就是一个很好的例证。例如， 他们利用大数据分析并定制全新的、个性化的方案，以便更有效地管理还款风险。另外一个类似的大数据分析应用是，他们借助对 车载通信设备的逐步扫描而衍生出的实时分析，提高 了对危险驾驶行为的识别能力。[1] Capital One,美国第一资本投资国际集团下的 “Capital One公司”是一家以投融资及基金管理为基础， 集国际贸易、项目开发、投资银行业务为一体的多元化 国际企业集团，总部位于美国特拉华州。3.3 可口可乐为了寻求推动企业进步的各类知识，借助 Freestyle fountain触屏式饮料机，该公司不仅可以为消费者提供多种混合口味的饮料，满足消费者创新自制饮料、获取独特口味的需求，还可以获取到位置、时间等相关消费数据，成为可口可乐改善供应、补充库存和业务（口味）创新的依据，辅助可口可乐进行分析决策。可口可乐公司的 Freestyle fountain 触屏式饮料机通过这些案例可以看出，大数据是商业智能（BI） 分析的延伸，不仅提高了效率和有效性，而且符合技 术使用的既定惯例，此应用的愿景不是用数据或高级分析来改变战略，而是更好地支持企业选择战略，其内在机制就在于：根据策略的需要来选择相关的数据；由战略来定义和驱动特定的衡量指标；分析结果支持管理者根据战略的要求来更好地进行监管和控制。尽管如此，随着信息技术、在线活动、移动计算的发展，越来越多的企业开始致力于借助大数据技术来保护自己私有的数据资源，这种做法似乎在表明。随着时间的推移，“开放”的数据资源将会不断递减，会越来越稀缺，那些大数据服务企业的业务优势也会逐渐消失。不过，上述情况对一些已经具备了领先数据分析能力的企业来说并非如此，他们的关注焦点不是数据的私有化保护及存储，而是将现有的数据能力拓展到企业自有价值之外，与相关伙伴动态分享数据价值；他们希望大数据分析能辅助企业改变业务性质，对核心的产品制造、工作流程、业务模型等进行革新，进而对企业供应链和业务 的多样化产生明显影响;他们关注数据流动带来的价值，不断洞察，不断寻求，学习数据挖掘分析获得的知识，探索新市场、新机遇，而不是“死守”数据贮存。在下面的章节中，我们一起来探讨一下大数据与“组织学习”之间的相互影响。3.4 大数据与组织学习资源基础理论（RBT）为企业的长远发展指明了方向，即通过教育和学习，企业能够获得具有独特竞争优势的特殊资源, 在此，“组织学习”就是企业着手发展独特资源优势的方向性建议，指明企业获取知识和能力这种特殊资源的基本途径就是“学 习”。不过，虽然组织学习已经被管理类研究文献频频提及，但仍然缺乏共识性的定义。Crossan口和March认为，创新要求组织要不断探索和学习新的方法，并利用好他们已经具备的知识，在这点上，本文与Crossan及其追随者的观点是一致的。[2] Crossan认为组织学习是一个战略更新的动态过程，组织学习发生在三个层面：个人、团体和组织。组织学习由4个子过程组成：直觉、解释、整合和制度化:直觉，就是对模式或可能性的认知；解释，是对一种见解或观点的阐述说明；整合，是个人之间形成共同理解并采取协调行动的过程；制度化，确保了学习的常规化执行。尽管Crossan和他的追随者们主张建立一个包括个人、团体和组织在内的多层次的学习架构，但是我们看到，由于大数据带来的技术进步，这个学习框架正在面临着崩塌的可能，这是因为人工智能（AI）和机器学习可以通过分析和编码来识 别（认知）模式或可能性，这时，个人经验毫无用武之地。大数据技术支持下的组织学习：大数据使得“直觉”过程不再需要借助个人的经历，而是通过对大量数据的大规模分析来获得；借助成熟可用的大数据可视化分析工具，一切“解释”都可以简化；在“整合”层面，虽然跨组织的知识集成仍然需要企业家或者有远见的领导进行思维，亦或是跨组织购买后获取，但如果面对的是一个企业的内部“整合”，分析性思维方式则可以逐渐简化这个“整合”过程。知识的创造、获取、转移、分配是组织学习的特定的要素。借助隐性和显性知识之间的持续对话，在平衡探索与时间 之间关系的过程中，组织知识被细化并通过操作执行累积创造了出来。因此，知识获取就是从操作执行的经验中学习，在记录、 研究与组织环境、业务相关信息的过程中获得。当知识被转移到组织内部更多的部门中时，知识会进一步得到利用，部门 的能力也由此增强，知识的潜在价值也随之被动机、机会所验证。与此同时，依据知识的创造性、有效性来持续改进制度， 降低制度重建的复杂性和困难程度，成就了企业的竞争优势。有了上述对知识管理能力的理解之后，很容易就可以推断出，资源基础理论（RBT）就包含在一个组织的学习框架中。虽然新知识是由人（并越来越多地借助技术）开发的，但组织及其战略领导人都会在阐明和扩大这些知识时起到关键的作用。先进的技术手段、不断扩大的数据资源以及庞大的资金储备都使得学习型组织可以避开和绕过行业发展的障碍，开拓出新的业务领域。例如，Alphabet（ Google母公司）就通过数据和知识来探索和拓展新的市场机会，而不是拘泥于已有的网络搜索和广告业务。另外两家知名公司Apple和Amazon也致力于推动生态系统、新市场的开发建设，数据分析和组织学习是其创新能力的引擎。在这些企业中，高层管理者着力于培养一种成长性的组织心态和企业文化，那就是，积极拥抱新技术，容忍追求新知识过程中可能遇到的风险，以全新的、前所未有的方式推动组织前进。需要强调的是，这些企业组织在探索、开发这些 创新业务时并不仅仅出于追求盈利，他们关心的是如何建设并强大自己的数据资源能力，为开发新的服务模块创造机会。由于这些未来的服务模块极易与现有的平台相融合，可想而知，未来，他们的服务能力、服务水平都会得到不断的提升。事实上，对数据流量的密切关注为学习型组织提供了机会。通过扩展数字生态系统将会构建起组织不断寻求新的方法来发展产品和服务的动态业务能力，推动组织从数字化迈向货币化。在此，这些新产品、新服务战略决策的是基于以下3点做出的：人才潜力开发指数分布的学习能力消费者影响力生态系统有着学习视角的组织，不仅会将数据视为改进现有价值链的可用资源，而且还能预见数据的潜在价值，发现收集新数据的独特渠道。这些组织都会设想如何利用数据获得新颖的原始知识，以此来服务于未来商业探索活动，得到全新的市场机遇。下面，我们继续通过RBT和组织学习理论来解读大数据的8个“V”特征。未完待续……作者：Mattew J. Mazzei David Noble本文由@石基商业评论翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议

战略思维对于一个企业的生死存亡起着至关重要的作用，所以我们常常听到这样一句话：“战略控制命运”。如何形成企业有效的战略思维，如何让企业的战略思维具有新时代的属性，确保企业战略思维符合时代与市场的发展规律，这是一个至关重要的话题。重庆大学公共管理学院EDP中心特别邀请教育部“十五”规划重点课题负责人、清华经理人特训营重要主讲人、北京大学总裁班客座教授、中国演讲中心专职管理培训专家兼副秘书长、山东圣地实业公司总经理、国美电器总顾问赵建华教授为学员们了一堂生动诙谐而又充满智慧的课——《企业战略管理新思维》。什么是新思维?赵老师告诉我们，新思维就是要敢于突破传统观念，敢于逆向思考，新思维具有迭代性质，时代在变化，经济在发展，我们要快速跟上时代的步伐，去寻找行业中的白皮书，去寻找大数据，才能不被落后。“模仿第一，占95%;创造第二，占5%!”我们不要当先烈，要先学会模仿，学会在前人的基础知识与实践经验积累上不断前行，而后再进行创新。我们要做先驱，做开创者，而不是无谓的牺牲者。“管理简而言之就是管事情，理人心”管理的核心是人，人的本质是一切社会关系的总和，从出生开始，人的成长过程中总会与各种人或事产生一定关系。管理者应以研究人的本质为切入点，人性是多样的，是亘古不变的，掌握人性，了解员工想法，会识人用人，才能令管理更有效率。赵老师还强调到一个公司无论是在产品还是渠道上，都一定要有自己文化，树自己的品牌!比如《大力水手》，虽只是一个动画片，却令菠菜价格涨了3倍从而影响蔬果市场;《功夫熊猫》的制作者，结合中国功夫及熊猫文化，创造了一不俗的影视佳绩!文化是影响顾客变化最大的因素，它会导致一个人从观念变化到价值观变化，从价值观变化到行为变化，一个没有文化的公司是不能持久的。同学们纷纷表示此次课堂受益匪浅，赵建华老师独特的授课风格及分享的实战干货，令他们在企业战略思维上注入了一股新的力量!

大数据分析相比人为经验具有数据流丰富、持续性好、 存储计算便捷等优点，可以帮助企业摒弃传统的战略规划方式，通过科学的数据分析来识别企业组织的市场机遇。4. 通过RBT和组织学习理论来观察大数据的8个“V”特征在诸多大数据研究文献中，数据容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）常常被视为大数据的主要特征因素, 这些越来越多、越来越多样化、越来越快产生的数据直接影响着企业或组织的决策能力，当然，也正是具有这些特征的大数据资源才构成了企业组织异于竞争对手的优势。采用数据化战略的公司首先需要在数据收集、存储方面进行大量的投资，建立起处理这些大型、多样化、复杂的大数据的分析平台，这是大数据分析的必要基础设施。这个合理、高效、能够基于大数据进行预测分析的基础系统使得企业相对于竞争对手而获得了起跑的优势。部署这套基础分析体系的目的是为了寻求改善、解决现有的业务、决策问题的方法。不过, 需要说明的是，这套基础体系的维护、数据分析等工作可以通过外包给战略合作伙伴来实现，这样做的好处是可以扬长避短，发挥合作伙伴在大数据业务中的效率和优势，使双方都能够将主要精力聚焦于部署大数据分析所设定的目标上。无论是自建还是外包，这些有关大数据的工作方案都要实现功能的本地化，实现既定的全局挑战目标，而非一个部门或组织单元的局部成功。同样，学习型组织的大数据业务目标也将延伸到人力资源、财务管理、业务流程、社交合作、资本投资等更高的业务管理层级，并为提高这些业务的管理效率和价值而努力。今天，随着数据多样化和不断的累积增加，企业是值得在建设数据仓库、组织间互联互通网络、强大的计算分析能力等方面进行投资的。虽然在特定的价值链活动中聚焦基于大数据分析的创新具有很大的价值，但真正影响战略管理的大数据分析是在企业组织对数字化竞争威胁和新的市场机遇有所认知之后。这时，即使是普通员工也会对大数据如何重塑企业及其竞争格局有着全面的认识。投资大数据系统并获得大容量、多样性以及更快处理速度的数据并不能让学习型组织得到决策的能力，事情远非想象的那么简单。正确的做法是，基于对大数据战略的认知，对庞大的数据流进行分析，才有利于获得准确、可变、高可行性、可视化、更大价值的结果。因此，对比数据资源和学习视角的关系之后，大数据8大“V” 特性的深刻内涵更具有意义，这是因为，以资源为导向的企业组织竞争能力主要集中在资源的当前优势上，大数据的8大特性就是围绕“这种资源的有限性”来考虑管理、决策问题的。4.1 容量、准确在传统数据库管理时代，由于数据的产生受限于既定的业务过程，就此衍生的管理决策就需要主观上充分信任这些数 据的质量，以便能够实现对业务处理、盈利能力的把控。可是，这些数据并不能够全面反映企业的现状，由此顺序推导就会得出，企业的管理决策也会随之限制在所收集、分析的数据范围之内，决策所依据的“数据准确性”仅仅是受限后的“准 确性”，这对于以资源为导向的企业组织来说，基于此的业务及盈利能力的提升也会受到限制。如果基于资源而获得竞争优势是企业的竞争战略，但他们却只感兴趣预先设定的数据和度量标准。那么，大数据潜在的增强企业业务和管理能力的价值就不会被他们所认知。4.2 动态、可变许多情况下，数据的“可变性”经常被一些企业组织所忽视，他们可能都会专注于现有的价值链和度量标准，希望在一段时间内能连续跟踪分析数据并以此评估改进业务，但这种“刻舟求剑”式的偏见化思维却僵化了决策能力。因此，充分认识数据的“准确性”质量和“可变性”演进对学习型企业组织至关重要，这两个数据特性为决策管理提供了独特的视角，使得企业组织能够不断拓展业务思路，参与到数据生态扩展中。学习型组织在基于数据分析来理解新机会和更新战略方面是开放性的，掌握数据及其来源对于企业把握决策时机及随后的投资非常重要。虽然数据存储、累积带来了相关的投资风险，但可评估的良好的数据质量却平衡了这个不足，与此相比，这种风险投资还是划算的。对数据价值有了如此深刻认知之后，这些企业组织就会不断寻求和增加数据流量，并期望动态的数据能够满足企业学习和认知的需求，进而从中得到掌握市场变化的能力，创造出新的商业机会。4.3 敏捷、快速提高数据的敏感性和反馈质量有助于开发出更好的组织管理能力，进而确保企业在更宏大的市场中借助数据资源的力量开发出新的商业机会。相反，那些传统、数据管理能力不足的企业组却往往忽视大数据的扩展分析、预测分析的作用, 甚至对此几乎没有认知。4.4 可行、可视受环境因素的制约，情景分析会受到组织及市场传统观点的阻碍，由此导致数据的可行性、可视化在那些资源为导向 的企业中也受到了限制。现实的情形是，很多企业高管虽然明白大数据分析的重要性，打破了一些传统的数据孤岛的禁锢，但还不具备情景分析的能力。重复一下我们先前的观点：是战略决策确定了企业组织需要捕获、收集分析什么数据。也就是说，这些数据与决策目标明显相关。由于情景分析能力缺欠，这些企业组织目前还仅仅利用可视化分析工具来处理预设的度量，形成的可视化数据虽然有用，但却不能支持战略决策。4.5 学习型组织再看一下学习型组织是如何做的。学习型组织的管理者利用大数据系统从许多数据流中收集数据，虽然这项工作极具挑战性，但是这些企业组织却开发出能够识别、解释、预测新机会的分析功能，他们的视野甚至可以借助大数据分析而扩展到传统市场之外。不过，这项工作还是有些难度的，那就是，企业组织需要学习或开发自己不熟悉的度量指标。尽管这些探索不是盲目的。但在微茫的希望的指引下，与传统、既定的社会、行业、组织的思维方式进行对决仍然需要极大的勇气。学习，使得这些敢为人先的企业组织能够捕获到隐藏在深远数据流量中的最准确的支持方案,虽然这其中可能会有风险, 但回报也可能更加丰厚。借助此方式，灵活、可视化帮助管理人员洞察到隐藏在数据中的可行性，辅助企业决策者摆脱了仅仅依靠个人经验和才华进行决策的束缚。最重要的一点是，那些积极参与数据驱动决策的企业组织从他们投资的大数据项目中获得了价值，他们得到了基于资源优势、优于传统方式的更好的商业决策，改善了业务状况，创造出了新的价值。通过大数据学习，员工的工作效率提高了；供应商关系改善了；物流配送及库存管理能力增强了；顾客的服务质量得到了改善和提升。面向资源的管理方法改善了企业与关键利益相关者的关系，这种改善都可以通过最终的财务、运营指标来识别和度量。学习型组织通过动态捕获知识所发展出的全新的认识、学习、执行力，弥补了传统竞争能力的创造方法，为企业开发新市场、创新商业模式打开了新的入口。通过有效整合、跨组织传播新的知识，推动了企业的创新和创业精神，使新的商业模式能够着眼于拓展现有的业务，扩容服务生态体系，增加客户附加价值，最终锻造出高水准的品牌忠诚度。因此，学习型组织遵循“已知知识+促进学习”的模式，远远地将竞争对手甩在身后。好处如此显著，但现实情况是，很多企业、行业都还没有触及到大数据分析的潜在价值。在表2中，我们总结了大数据特征是如何影响企业“基于数据资源和学习导向”来确定数字化商业战略的，图1进一步 描述了这些影响是如何跨组织进行的。表 2 ：大数据 8 个“ V”如何影响企业在基于“数据资源和学习导向”理论的指导下来制定数字化战略5. 大数据与未来管理学术研究类似于工业革命，数字化和大数据分析价值的不断增长也正在引发一场大规模的全球产业颠覆式革命。这场革命的结果就是，商业模式和战略思维正在发生着深刻的变化。在过去的20年里，通信和计算机技术得到了飞速的发展，我们的电脑不是放在桌子和房间里，而是拿在手上；我们的邮件不是放在桌上的信封，而是一份份电子邮件。我们已经习惯了这一切，但也面对着数据爆炸式增长而引发的长期、昂贵、艰巨的数据处理任务，就连我们进行组织研究的环境、如何进行研究都需要随着这些变化而进行调整，并做出改变。这项研究工作的重点是：有必要反思和检查现有的研究框架、变量、测量方式是否适用于当今的数字化商业环境。通过上述讨论，在数字化时代，早期的研究范例一一RBT所扮演的重要角色与组织学习的关系是显而易见的。然后，学无止境, 学者们虽然马不停蹄地就技术与战略的相互关系进行着研究探索，但这些研究和理论探索仍然赶不上时代的变化发展的需要。为了解决这个滞后的问题，我们将从战略、管理领域等入手提出一些新的解决路径。5.1 路径A：发展管理理论在本篇中，通过观察大数据如何以新颖的方式与RBT和组织学习相互作用，扩展了大数据理论的发展。显然，这不是大数据现象中发现的唯一基础理论，当然也不是唯一可能受到竞争格局变化挑战的基础理论。专家学者们还是有一些机会来确定一些独特应用的，比如在战略、创业、人力资源等领域仍然可以开发研究新的大数据现象理论框架，扩充这些领域 的管理理论，并为之开拓出新的应用领域。在此，现有的知识、知识管理、文献等都是很好的研究基础，会为进一步发展理论奠定基础。作为管理理论，其本身具有这在任何时期、任何情况下都有普适性的特征，但当面对激烈的创新时期，普适性也将会受到挑战。面对时代的挑战，管理领域应该重新考虑、审视已有理论，推动相关联的理解，提出新的假设，探索其他的新的解释，但也不要轻易说出传 统管理理论将会失效的结论。大数据时代，数字化是一场大规模的经济转型运动，各种理论都应该重新进行研究和审视。5.2 路径B：研究与数据分析相关联的因果变量在大数据时代，除了用理论来更好地解释组织的决策本质外，探索企业组织能够利用数据分析来获得竞争优势的背景和前提条件也是十分必要的。是什么推动了企业转型为数据型组织？有哪些特点或细微差距推动了企业转型为学习型组织？哪些外部环境因素触发了这些改变？毫无疑问，那些常见的解释是：有远见的领导、企业文化、异质的战略资源、竞争环境等。但是，作为学术研究，就应该探索找到引发变化的真正特征和环境压力因素，顺着这些引发组织转型的有影响的压力因素，找到相应的数据，并对其进行分析。通过对全球或垂直行业的定性、定量调查进跟踪，将大数据分析与战略思考相结合，准确揭示出竞争优势的细节很有必要。例如，CEO是否接受过商学院的教育？他们是否拥有STEM（科学、技术、工程、数学）背景？他们在其组织中是短期任职还是长期任职？他们是创始人吗？企业转型之前的文化是如何形成的？从一开始，数据分析就是企业的核心业务吗？产业 周期的本质是什么？所处环境中资源丰富吗？该企业是行业领导者还是跟随者？有除数字化以外的颠覆性创新吗？作为研究者，有足够的空间来探索上述或更多层面的问题，以便更好地理解大数据对组织带来的全面影响。5.3 途径C：重新考虑结果和后果大数据与颠覆性的商业模式结合之后，创造了一个重新定义组织绩效的机会。每个行业都不能再使用简单的盈利能力、 传统财务比率来描述绩效，新的绩效衡量体系更多地与用户数量、数据流的丰富程度、数据收集存量、业务活动创造的新知识等有关。如果要全面重新定义组织绩效，就需要重新评价对竞争优势的定义，并将现实中前后关联的新业务环境考虑 在其中。如果不了解精通数字分析的企业高管是如何看待特定产品绩效的，我们就无法正确地测试大数据环境下预测的假设与 理论之间的关联。弥补这种欠缺的方法是，深入、定性地研究分析数字化转型企业的案例，研究那些已经建立大数据管理的企业的数字，仔细地对这些公司如何衡量成功进行研究。将技术分析性领导者的公司与传统领导者创建的公司进行比对，找到差异，正确理解差异对业绩造成的影响。5.4 路径D：细化对指定变量的度量大数据的使用和应用彻底改变了业务流程和操作方法，这不仅需要重新构建理论，还需要构建全新的对公司级、部门级、 作业单元级的测量模型。上节中，我们讨论了企业定义理想绩效测量方式的变化，未来，绩效衡量将会与学习型组织理论相结合，进而对组织绩效及价值提出全新的衡量方式。数字化工具和数据资源也可用于管理理论的定性测试。当学者们对如何开展业务、企业组织生成了哪些数据资源、流量有多大、如何匿名获取数据等等都需要进行展开研究时，数据代理公司等宏观层面的数据也会进入到他们的研究范围内，这对整个社会的数据化都将产生全新的意义。学习型组织有着迥异于普通企业的人才战略，他们会通过招聘引进博士级别的研究人员来增强自己的分析能力。作为理论研究人员，必须着眼于这种人才战略来构建自己的预测分析模型，这不仅有助于理解学习型组织与大数据之间的关联，也会超越当前的一些研究方法。要想深入了解这个论点，我们来看看Google的那些分析型的经理、学者、学生对大数据所具有的浓厚兴趣就会不言而喻。在此，人力资源与组织（数据）科学家携手，通过大数据分析，就会打造出这种基于现实却行之有效的人才战略，而不是传 统的面试、看学历、凭经验等等表面化的人才识别。对于希望创造新理论的学者来说，精确的管理度量不仅重要，而且也是更好理解大数据与组织之间关系的一种手段，由此构建起全新的商业战略及学科实践体系。通过可以准确衡量目标对象，大量学术性的、实践性的洞察被挖掘了出来，这些洞察非常有利于商业学术研究。我们有理由相信，今天的大数据组织理论研究和实践，一定会在未来的明天开出绚烂的花朵。大数据组织战略理论可以让组织科学重新焕发生机，点燃组织理论学者及大数据研究者的工作热情。6. 结论通过上述大数据IT能力与企业竞争优势之间关联的讨论，我们认为，技术资源、技术能力决定了企业采取什么样的战略进入市场。大数据分析相比人为经验具有数据流丰富、持续性好、 存储计算便捷等优点，可以帮助企业摒弃传统的战略规划方式，通过科学的数据分析来识别企业组织的市场机遇。为了更好地理解组织的发展，强化数据资源及数据分析就特别具有战略意义。现今是数字化的时代，数字化管理正在成为新一代商业模式的核心，虽然对于大数据实践是否能够为企业提供持续的竞争优势还存在相当大的争议，但在业务分析、组织流程再造和创新方面，大数据还是为那些积极主动的企业带来了大量的机会。单一的数据资源存在被模仿的可能性，但对于独有、动态的数据，模仿成本高且几无成功“抄袭”的可能，这些数据会为战略决策和创新提供独有的价值，并转化为新的知识，其灵活性、创新性能够帮助企业开拓市场，创造新的商业机会。由于大数据在改变社会经济政策及经济研究方面能够发挥出较大的作用，我们有必要对大数据技术和组织战略之间的相互作用进行重视和重新研究。比对传统战略思维企业与大数据思维的优秀企业之间的战略差异，并有意识地寻找缩小差距的方式，就能很好地检验管理理论与现实的匹配关系，学者们也会由此抹去管理理论的天真、空想，洞悉到现实世界的真实和复杂性。作者：Mattew J. Mazzei David Noble本文由@石基商业评论翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议

一、专业介绍企业管理专业是一门运用管理学、经济学、心理学等相关理论，以现代企业管理理论与应用为研究对象，培养具有坚实的企业管理理论基础、较强的企业管理技能、能胜任各类工商企业管理工作的高级应用型人才的一门学科。 二、培养目标1.全面掌握马克思主义、毛泽东思想和邓小平理论的基本原理，坚持四项基本原则，拥护党的领导，热爱祖国，遵纪守法，品德优良。 　　2.具有扎实的现代管理理论与经济理论基础，能够胜任现代企业管理理论研究或从事企业管理实务工作。 　　3.具有用定量与定性方法独立分析和解决实际管理问题的能力。 　　4.具有较强的计算机应用能力，并掌握一门以上外语。三、课程设置企业管理专业一般设置的主要课程有管理经济学；管理学；财务管理专题；运营管理；国际企业管理；学术前沿专题讲座；宏观经济学；管理经济学；企业会计；信息管理；战略管理；组织行为学；人力资源；公司财务管理；运营管理；市场营销管理等，不同的学校有时也会根据自己的实际情况设置一些特色课程。四、主要研究方向研究生层次的企业管理专业研究的范围很广，主要有以下几个大的研究方向：1.企业发展与战略 主要研究的方向包括：现代企业生命周期理论；企业发展理论；企业战略理论；战略设计与管理；企业的持续发展。 　　2.市场营销主要研究方向包括：现代市场学的理论；市场研究的方法和技术；企业营销的战略和策略；现代广告理论与技术；国际市场营销的方法与策略；新产品的市场化开发；营销业绩的评价。 　　3.人力资源管理主要研究方向包括：人力资源开发与管理与可持续发展的战略关系；人力资源开发与管理的基本理论；国际人力资源开发与管理的成功经验；人力资源合理流动与合理计量；企业经营者与劳动者的内在动力及效率研究。 　　4.财务管理研究企业如何面对复杂的国内外金融市场，制定科学的融资和投资策略已达到公司的资本结构最优化和市场价值最大化。 　　5.国际经营管理主要研究方向包括：国际企业的一般管理；营销管理；国际金融和投资；国际企业环境分析及不同社会人文环境下管理观念和管理方法比较。 　　由于企业管理有实践性强的特点，如果同时具备不同的知识背景将很容易开展研究工作，并且在毕业后竞争力比单纯专业的学生占优势，这也是吸引跨专业同学报考的重要原因。比利时列日大学HEC列日高商高级企业管理硕士即是这样的硕士学历，该院校资历好，教育部认可，全球QS认证靠前。品牌与价值并存。专业的课表如下：课程说明：1、标示★的课程，可以接受面授老师的授课，还可在线修读（在线修读仅适用于面授课程未参与而申请的补修，且在线修读课程不能超过两门）；2、没有标示★的课程，属于经典案例教授面授课；3、每一科一个作业，在线完成或者依教授指导做小组作业完成学分！全部课程不用写毕业论文。更多课程相关，报名条件及学费请百度搜索无锡学威，咨询周老师，或者关注我，私信MBA。

管理类硕士有哪些专业可以考？哪一个更适合你？考研初试有管理类联考科目的专业有MBA(工商管理硕士）、MPA（公共管理硕士）、MEM（工程管理硕士）、MPAcc（会计专硕）、Maud（审计硕士）、MLIS（图书情报硕士），这些都是在职考生想要备考管理类硕士的专业选择，接下来就让必尚考研一一为大家介绍这些专业吧！1、MBA(工商管理硕士）工商管理硕士，全称为工商管理类硕士研究生(英文名为Master of Business Administration,简称MBA)。该学位的设立，旨在培养能够胜任工商企业和经济管理部门高层管理工作需要的务实型、复合型和应用型高层次管理人才。考试分为初试和复试，初试即每年十二月末的全国研究生入学考试，成绩必须达到国家线后方可参加复试，复试通过后才可录取。专业代码为125100。MBA要求理论与实践相结合，而其他硕士研究生只是培养科研型和教学型人才，偏向理论，不参与实践；MBA的招生要求一般为大学本科毕业、并有三年以上工作实践经验的人员。想要备考MBA的考生，可选择的院校有：上海财经大学、中央财经大学、西南财经大学等等。2、MPA（公共管理硕士）公共管理硕士（MPA），又译公共行政硕士（台），是为适应社会公共管理现代化、科学化和专业化的要求而设立的，其培养目标是为政府部门及公共机构培养德才兼备、适应社会主义现代化建设需要的高层次、应用型、复合型的管理人才。要求毕业生成为掌握先进分析方法及技术，熟悉具体公共管理或政策领域的领导者，管理者以及其他公共服务人才。想要备考ＭＰＡ的考生，可选择院校有：南京大学、苏州大学、东南大学等。3、MEM（工程管理硕士）工程管理硕士（MEM），专业代码125600。是2010由中国工程院提议，委托清华大学进行学科论证，同年批复新设置的一种专业学位。工程管理是针对工程实践而进行的决策、计划、组织、指挥、协调与控制。包括：重大工程建设项目决策的技术经济论证和实施中的管理重要复杂的新产品、设备、装备在开发、制造、生产过程中的管理；技术创新、技术改造、转型、转轨、与国际接轨的管理；产业、工程和科技的重大布局与发展战略的研究与管理等。随着现代工程出现了规模巨大、决策流程复杂、涉及技术种类众多、组织结构庞大、历时漫长、参与人员众多等趋势。工程管理在现代工程中的重要性使得工程管理人员在现代工程实践中扮演着越来越重要的角色。想要备考MEM的考生，可选择院校有：南京理工大学，南京信息工程大学、东南大学等。4、MPAcc（会计专硕）会计硕士专业学位又称专业会计硕士（MPAcc）是经教育部、国务院学位办批准设立的一种专业学位。专业代码为125300。会计硕士专业学位的目标是培养具有良好职业道德，系统掌握现代会计理论与实务以及相关领域的知识与技能，具备会计工作领导能力的高素质会计人才。想要备考MPACC的考生，可选择院校有：南京审计大学、南京财经大学、南京大学、南京邮电大学等等。5、Maud（审计硕士）审计硕士（MAud）于2011年2月13日国务院学位委员会第28次会议审议通过设置该硕士。审计硕士专业学位（MAud）是为了适应我国社会经济发展对审计专门人才的迫切需求，完善审计人才培养体系，提高审计人才培养质量而设置的专业学位。想要备考审计硕士的考生，可选择院校有：南京审计大学、首都经济贸易大学、对外经济贸易大学等等。6、MLIS（图书情报硕士）为适应新形势图书情报事业发展对图书情报专门人才的迫切需求，完善图书情报人才培养体系，创新图书情报人才培养模式，提高图书情报人才培养质量，特设置图书情报硕士专业学位。2010年10月9日，国家图书馆和武汉大学签订战略合作协议，将合作培养图书情报硕士专业学位研究生。截至2019年10月，全国共有48所院校招收图书情报专业硕士研究生。想要备考图书情报硕士的考生，可选择院校有：南京大学、南京邮电大学等等。如果有任何考研相关的问题，都可以私信：考研

在中国MBA已经十分火爆，国内很多知名企业家都有MBA背景。蒙牛牛根生 社科院MBA毕业刘强东 中欧国际工商学院EMBA董明珠 中南财大EMBA08级 中欧国际工商学院EMBA马 云 长江....并且很多一线企业招聘，也都标明要求MBA学历。即便MBA已经如此火爆，很多国内人士对于MBA了解并不多， MBA有什么用？ MBA和研究生有什么区别？MBA报考条件有哪些？……等等今天就相关问题，为大家做详细介绍，希望能够帮助大家更加深入的了解MBA。首先，什么是MBA？MBA(Master Of Business Administration)，即工商管理硕士。 MBA是培养能够胜任工商企业和经济管理部门高层管理工作需要的务实型、复合型和应用型高层次管理人才，使他们掌握生产、财务、金融、营销、经济法规、国际商务等多学科知识和管理技能，有战略规划的眼光和敏锐洞察力。MBA要求其毕业生有应变能力、预测能力、综合能力、组织能力，并能在风云变幻的世界市场和国际化竞争中不断发展，不断取胜。其课程内容涉及管理类、经济学类、金融、财务、法律等等，能力训练不光讲究组织、领导才能，也涉及以口才为依托的沟通能力、把握全局、进行敏锐思考、判断和处理问题的能力。在人才培养方面，MBA与其他硕士研究生最大的不同就在于，MBA注重复合型、综合型人才的培养，其教学注重理论与实践相结合，要求能力培养重于知识传授；它教授的是面对实战的“管理”，而不是注重研究的“管理学”。而其他硕士研究生只是培养科研型和教学型人才，偏向理论，不参与实践。在MBA课程学习过程中，一些世界知名企业的CEO们会现身说法，讲解他们在企业管理中遇到的问题和解决方法。这种案例分析的详尽程度是我们所无法想象的。他们会从整体，从细节去分析这个案例,从中受益匪浅。所以，不了解学MBA有什么用的人士，看到这里大概就明白了，读MBA可以学到先进的管理思想、管理方法，训练自己的领导能力、沟通能力、判断和处理问题的能力，培养自己战略规划的眼光和敏锐洞察力。然而这也只是读MBA好益处冰山一角，在学习的过程中可以认识到一批今后将对你的事业有很大帮助的同学，建立你的校友网络。MBA校友网络是一个巨大的聚宝盆，各路精英来自不同行业和领域，都是各行各业的佼佼者，精英聚会，脑力激荡，将来投身商场可以不断挖掘的一座无形的金矿。再次，很多学生读研的基础目的是提成学历，获得MBA的资格承认，这是一种凭证，一种受过系统工商管理训练的证明，有了一个开启职业生涯大门的钥匙，是走向高薪、高回报的新起点，是一种焕然不同的商旅生涯的开始。既然，读MBA能给人带来事业上的成功和辉煌，很多人可能会想，报考条件会不会很高？通过率会不会很低？想要报考MBA，必须满足硕士、博士要求两年以上工作经历，本科学历有三年或三年以上工作经历，大专学历要求五年以上工作经历的要求。至于考试通过率，只要你不挑院校，考过分数线，有学上就一定没问题，容易录取。虽说如此，但MBA也不是适合每一个人上，报考MBA需要投入大量的时间、精力、资金甚至还有情感，上脱产的还要考虑机会成本，因此必须慎重考虑，以下给几条建议，仅供参考：1，真正学习的心态去读MBA的人。他们凭借自己的专业技术知识获得了企业管理岗位职位，并且在实践中取得了一定的成效，同时他们在实际的管理工作中也遇到了许多凭经验无法解决的问题，他们感到有必要去学习，去充电，以便更好的解决工作中的实际问题。2，工作中不太顺利的年轻人，为了给自己一个新的起点，新的空间，新的希望，他们也选择了MBA，他们对MBA的期望值往往高于其他人。这群人期望以MBA作为一个跳板，实现自己的人生理想。3，工作时间较长希望能通过读MBA获得更高的学历和结识各行各业的精英，从而大大的提升自己的人脉圈。据美国管理专业研究生入学考试委员会最新发布的一份报告显示，中国已成为全球第三大最受国际学生欢迎的国家，预计到2020年，中国将成为全球第二大最受国际学生欢迎的国家。随着中国经济不断创新发展，中国商学院对国际学生的吸引从来没有像今天这般强烈。毫不夸张地说，现在是去东方攻读MBA的最佳时机。MBA有什么用？ MBA和研究生有什么区别？MBA报考条件有哪些？综上介绍，希望能够帮到大家

工商管理硕士（MBA）这5所院校好考吗？不同MBA学制会有所差异，从一年到三年不等，时间成本必须计算；学习费用的差异，也是考量的因素，想要备考MBA的在职考生需要通过考虑各种因素来选择院校，那么必尚考研就来分析一下五所学校的MBA考研情况吧！1、山西大学山西大学坐落于山西省太原市，是山西省重点建设大学，山西省人民政府与教育部共建大学、教育部与山西省人民政府合作共建高校，截至2020年5月，学校有坞城、大东关两个校区，总占地面积3008亩；学校设有31个学院（系）、86个本科专业；图书馆馆藏文献305万册；拥有博士学位一级学科授权点19个，硕士学位一级学科授权点35个，硕士专业学位种类24个；有专任教师2224人，全日制在校生31528人，其中本科生24096人，研究生7432人。山西大学的MBA研究方向有战略管理、管理信息系统、公司理财、公司理财、数据模型与决策、会计学、组织行为学、管理经济学、营销管理。核心课程：管理经济学（或经济学），组织行为学，数据、模型与决策，会计学，财务管理，市场营销，运营管理，人力资源管理，信息系统与信息资源管理，战略管理。非全日制学制为2.5年，分数线需要达到A区国家线，复试线稍高。2、天津财经大学天津财经大学位于天津市，是天津市属重点大学和中国北方培养高级经济管理人才的重要基地，是一所以经济学和管理学为主干，兼有法学、文学、理学、工学、教育学、艺术学等学科门类交叉渗透、协调发展的多科性大学。天津财经大学的MBA学费为6.18万元，在职班：采用集中学习和周末学习两种形式，学位课4门，必修9门，选修课5门，2-3门必修课由具有留学经历的教授进行双语（中英文）教学，使用世界经典MBA英文原版教材。3、山东理工大学山东理工大学是国家国防科技工业局与山东省及淄博市共建高校，是山东省重点建设的以理工为主的多科性大学，具有研究生推免资格，为首批国家级“卓越工程师教育培养计划”实施高校、教育部高等学校科技成果转化和技术转移基地、山东省“一流学科”和“应用型人才培养特色名校”立项建设单位。非全日制MBA的学制3年(优秀学员可申请提前毕业)，采取周末或定期集中面授学习。在规定年限内，修满学分，完成硕士学位论文并通过学位论文答辩，经校学位委员会审核批准后，获得MBA学位证书和研究生毕业证书。学费为5.2万。初试辅导教材：《2018年MBA联考考试大纲及报考指南》和《2018年MBA联考辅导教材》(全国工商管理硕士入学考试中心编写，机械工业出版社出版)。4、湘潭大学湘潭大学是一所综合性全国重点大学，教育部与湖南省支持高水平大学和特色学科建设高校，湖南省国内一流大学建设高校（A类）。据2020年6月学校官网显示，学校设有23个学院、教学部；有3个国家重点学科，15个一级学科博士点，31个一级学科硕士点，19个硕士专业学位类别，15个博士后科研流动站；有专任教师1502人，各类全日制在校学生37576人，其中博士、硕士研究生7155人。学费MBA(18000元/年)，具体以物价局核定为准，教材费、资料费另收，MBA研究方向有金融与投资、项目管理、企业管理、财务会计、市场营销、人力资源管理。5、中国海洋大学中国海洋大学位于山东省青岛市，是中华人民共和国教育部直属的全国重点大学，是国家“世界一流大学建设高校”（A类）、“985工程”和“211工程”重点建设高校，为中欧精英大学联盟、北极大学、国际南极学院、国际涉海大学联盟成员，全国首批博士、硕士学位授予单位。MBA的学费为7.8万元，研究方向有会计与财务管理、企业战略管理、人力资源与组织管理、营销管理、旅游管理、金融与投资管理、海洋管理和国际商务管理。21备考双证研究生私信：考研获得更多资讯

MBA即工商管理硕士，近些年来，国内掀起了MBA的学习热潮，吸引了非常多的职场人蜂拥追逐，甚至有不少应届生也赶趟地考MBA。为什么如此热衷MBA呢，原因很简单，因为压力越来越大！职场人看着一茬一茬的毕业生进入竞争场，感到危机重重；毕业生觉得我读个研究生起点更高，读个有钱途的工商管理研究生，就更有优势了……而学习，能有效缓解焦虑。有长剑在手，才敢缚苍龙，拥有了知识和技能储备，青年人才能从根本上对抗时代变化带来的焦虑。那工商管理主要学什么呢工商管理硕士课程主要可以分为四大部分：战略管理、财务管理、管理学、市场营销，四大知识板块又可以划分为几个子知识体系。01管理学，学什么？管理学的内容主线比较清晰，主要针对管理学的四大职能进行划分，包括：计划，组织，领导，控制。02市场营销，学什么？市场营销，又叫做市场学。市场营销是在创造、沟通、传播和交换产品中为顾客、客户、合作伙伴以及整个社会带来经济价值的活动、过程和体系，主要是指营销人员针对市场开展经营活动、销售行为的过程。市场营销的重点内容主要集中在产品策略上，它包括了产品的组合策略、服务策略、品牌与商标策略、产品生命周期策略和包装策略。03战略管理，学什么？战略管理是指对一个企业或组织在一定时期的全局的、长远的发展方向、目标、任务和政策，以及资源调配做出的决策和管理艺术，包括公司在完成具体目标时对不确定因素做出的一系列判断。战略管理首先是一个“自上而下”的过程，这也就要求高级管理层具备相关的能力及素养。战略管理主要分为三个知识点：战略分析，战略设计，战略控制。企业战略管理体系的设计其实质是围绕着企业的三个核心问题进行细化设计的过程，这三个核心分别是：企业在哪里？企业去哪里？我们何时竞争（行动）？04财务管理，学什么？财务管理是指企业为实现良好的经济效益，在组织企业的财务活动、处理财务关系过程中所进行的科学预测、决策、计划、控制、协调、核算、分析和考核等一系列企业经济活动过程中的管理工作。其主要特点是对企业生产和再生产过程中的价值运动进行的管理，是一项综合性很强的管理工作。当然，这些只是一个学科的基本框架，不同的学校会有不同的理念和教学师资，不过万变不离其宗，同学们仔细理解上面的几张思维导图，就能在心里对MBA的课程体系有个大概的预估。

2021工商管理硕士（MBA）华南地区有哪些值得报考的学校？MBA是职场晋升和个人成长的加速器，对职场人转行和加薪的帮助也很大。很多人都想要靠读MBA来提升学历和职场机会，但是据研究，78%的人都败在了择校。对MBA院校不熟悉，接下来，必尚考研为大家分析一下华南地区的MBA考研情况吧！1、广东工业大学广东工业大学位于广州市，是广东省人民政府重点建设的省属重点大学、广东省“211工程”、广东省高水平大学、广东省高水平理工科大学，是以工为主，多学科协调发展的综合性研究型大学。研究方向有服务与制造业运作管理、跨国企业经营与管理、供应链与现代物流管理、跨文化人力资源管理、公司财务与资本运营、公司战略与决策管理、商务智能与信息化、创新营销模式与实践。 学费为7.6万元。2、中山大学中山大学由中华人民共和国教育部直属，是教育部、国家国防科技工业局和广东省共建的综合性全国重点大学，位列首批国家“双一流”A类、“985工程”、“211工程”。中山大学岭南学院MBA：国际工商管理（全日制）：70000元，国际工商管理（非全日制）：276000元，工商管理（非全日制）：255000元；中山大学管理学院MBA：全日制国际MBA7万；非全日制国际MBA27.6万，非全日制MBA项目25.5万。研究方向有金融方向、营销方向、供应链管理方向。3、深圳大学深圳大学位于中国经济特区广东省深圳市，是由国家教育部批准设立，广东省主管、深圳市人民政府主办的综合性大学，入选广东省高水平大学重点建设高校、国家大学生文化素质教育基地、国家国际科技合作基地、国家级人才培养模式创新实验区。MBA核心课程：商务英语，管理经济学，管理信息系统，会计学，公司理财，人力资源，战略管理，营销管理，组织行为学，数据、模型与决策，生产运作管理。学费为15万元。4、广西大学广西大学坐落于广西南宁，是中国西部建立最早综合性研究型大学之一，列入教育部直属高校与广西壮族自治区“部省合建”高校，国家首批“世界一流学科建设高校”，入选“211工程”。学费为全日制6万，非全日制6万，研究方向企业战略与集团运作管理、企业诊断与策划、市场营销、人力资源管理与企业文化创新、企业财务管理、旅游与酒店管理、金融与投融资管理、项目管理、企业物流管理、房地产投资开发管理、财政与税务管理、电子商务与商务信息管理。5、华侨大学华侨大学直属中央统战部领导，是周恩来总理亲自批准设立的中央部属高校，中国第一所以“华侨”命名的高等学府，是国侨办与中央统战部、教育部、福建省共建的综合性大学，被中共中央确定为“国家重点扶植的大学”。非全日制厦门MBA项目：6.6万；非全日制泉州MBA项目：5.7万。研究方向为战略管理、营销管理、跨国公司经营管理、信息管理与电子商务、金融投资管理、人力资源管理、财务管理、物流管理、知识管理与创新管理、企业文化、旅游企业管理。6、福建师范大学福建师范大学坐落于中国东南名城——福州市，是福建省人民政府与中华人民共和国教育部共建高校，福建省“双一流”建设高校，省属重点综合性大学，入选国家“2011计划”、国家“特色重点学科项目”建设高校、国家建设高水平大学公派研究生项目。非全日制学费5.1万元，研究方向为企业管理、旅游管理、金融投资与管理。7、海南大学海南大学坐落于海南省海口市。学校是教育部与海南省人民政府 “部省合建高校”、海南省人民政府与财政部共建高校，是国家“世界一流学科建设高校”、 “211工程”重点建设高校、海南省属综合性重点大学、海南省“国内一流大学建设”重点支持高校。研究方向为人力资源方向、公司理财、市场营销管理方向、金融投资管理方向、旅游管理方向。学费为3.6万元。21备考MBA择校|备考|经验|资料|研招指导|复试调剂私信：考研