Research on Organizational Intelligence and Model Construction in the Age of Big Data
姜华彪 JIANG Hua-biao；雷晓凌 LEI Xiao-ling；陶启刚 TAO Qi-gang
（云南大学发展研究院，昆明 650091）
（Development Research Institute，Yunnan University，Kunming 650091，China）
摘要：组织智能是组织应对环境变化和获取竞争优势的关键，大数据技术和思维的应用创新了组织管理。文章分析组织智能化研究现状，提出组织智能模型包括：数据信息、人员、结构、知识文化、学习和产品技术六方面。根据组织智能化模型和要求，提出了智能化衡量指标：数据挖掘和分析的能力、人员接受改变的能力、产生和分享知识的能力、高新技术应用水平、信息的传递效率、对市场的动态的响应灵敏度、决策响应机制完善程度。
Abstract: Organizational intelligence is the key to organizational response to environmental change and competitive advantage. The application of big data technology and thinking has innovated organizational management. The article analyzes the status quo of organizational intelligence research, and proposes organizational intelligence models including: data information, personnel, structure, knowledge culture, learning and product technology. According to the organizational intelligence model and requirements, intelligent measurement indicators are proposed: the ability of data mining and analysis, the ability of personnel to accept change, the ability to generate and share knowledge, the level of high-tech application, the efficiency of information transmission, and the dynamics of the market. response sensitivity, decision response mechanism perfection.
关键词：大数据；组织智能；模型构建；指标构建
Key words: big data；organizational intelligence；model construction；indicator construction
中图分类号：G203 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）22-0296-04
0 引言
随着科技进步以及软硬件设备的更新与完备，我们能够处理数以亿计的数据，而对这些数据的分析运用又能推动我们的社会和经济向前发展。今天我们正拥抱大数据时代，这是一个极具动荡、充满突变的时代。在这样的环境中，企业组织必须具备灵敏而快速的反应能力，需要不断的从数据、信息洪流中汲取能量，不断地变革组织结构和组织文化，提升组织柔性，提高组织应对风险的能力。
要满足当今迅速变化的竞争市场需要，就必须为组织创造更为有效的、更具柔性的组织结构和管理方法。组织智能化就是在大数据时代背景下，来提高组织环境适应性和组织自我提高的过程。
1 文献综述
组织作为管理活动中的基本载体，将各种资源整合并发挥作用，企业目标的实现要以组织为依托。社会环境在不断变化，大数据时代对原始企业组织产生冲击，企业外部因素越来越复杂且不稳定，这使得原本相对静态的组织便无法支撑企业的未来可持续发展，这就对组织有了新的要求，组织智能化成为一种潜在趋势，帮助组织更好的适应当前的新经济环境，提升其核心竞争力。组织智能是组织的一种整体能力，借助信息技术，它使该组织能够感知变化、搜集信息、组织学习、自我改进、创造知识、并依据所创造的知识采取有效行动，从而更好的适应外部环境，实现组织目标[1]。
组织智能的概念最早由美国教授Harold Wilensky提出，他经过广泛的研究认为，组织智能对组织的效率有很大的影响，可以通过对组织信息的特点及测算来帮助企业做决策[2]。齐振彪、齐振宏以组织生态学的角度，将组织看成一个复杂的生命系统，组织智能是这样的生物组织进化的内在原因。并提出，在组织生态学的新视角下，能够有效协调人力、技术、结构与文化网络关系的智能组织才能始终适应快速变化的外部环境[3]。李国秋认为知识型企业是知识经济得以实现的载体，它的成功取决于企业对知识的获取、应用及组织智能的提高[4]。迈克马斯特（Michael Mc Master）认为组织智能是指一个组织作为一个整体所具有的能力，它使该组织能够搜集信息、自我改造、产生知识，并依据所产生的知识采取有效行动[5]。组织智能化是根据时代发展变化的，不同时代背景下有不同认知和要求。
组织智能化通过组织智能模型构建以实现。陈学中在美国哈佛大学戴维·珀金斯教授的研究基础之上，构建出包括成员聪明和过程聪明的组织智能模型，以及包括管理创新、制度创新、技术创新和知识创新四个维度的组织智能模型[1]。齐振彪、齐振宏构建了组织智能关于人员、技术、文化、结构之间的关系模型[2]。Matsuda·T建立了集成人和基于机器的知识处理和问题求解能力的组织智能模型，并指出组织智能是由组织过程智能和组织产品智能相互依赖的两部分组成[6]。
组织智能与大数据及信息资源处理。企业在大数据环境下对信息资源的处理是实现组织智能的基本条件。李沛提出一种网络环境下的知识组织智能化服务，认为网络环境下信息资源的开发和利用已经成为知识经济发展的新亮点[7]。俞立平认为大数据时代的到来对经济领域产生巨大影响，大数据经济学具有“智能经济学”的特点[8]。李学龙和龚海刚提出对大数据的理解以及处理办法，为相关领域的工作起到参考作用[9]。Fereydoon azmaa, Mohammad ali mostafapourb，Hamid Rezaeic调查了信息科技与组织智能之间的关系，认为在当今复杂的组织中，组织智能是人类的智力和人工智能的结果，信息科技的应用将会提高员工智商及组织智能[10]。
组织智能是随内外部环境建立和变化的，组织在面对不同的环境和机遇，需要不同形式的组织智能化，大多数学者认为组织智能化是一个自我学习和自我进化，并依据产生知识，采取有效行动。综上所述，本文认为组织智能化为：基于已有的能初步适应企业生产经营的组织形态，并在其原有基础上，不断学习、进化和提高的过程，主要包括数据信息、人员、结构、知识文化、学习和产品技术六个方面。此外，我们根据组织智能化模型和组织智能化要求，拟提出衡量指标：数据挖掘和分析的能力、人员接受改变的能力、产生和分享知识的能力、高新技术应用水平、信息的传递效率、对市场的动态的响应灵敏度、决策响应机制完善程度。
2 组织智能模型构建
组织智能是随内外部环境建立和变化的，组织在面对不同的环境和机遇，需要不同形式的组织智能化。这样根据环境的要求对组织智能概念的界定就至关重要，它将主导组织人对其所从事工作的理解以及他们组织智能化构建工作的展开。组织智能是基于已有的能初步适应企业生产经营的组织形态，并在其原有基础上，不断学习、进化和提高的过程，主要包括数据信息、人员、结构、知识文化、学习和产品技术六个方面（如图1所示）。
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2.1 组织数据信息
我们正处在互联网时代，每时每刻都在产生海量的数据，数据已经爆炸式增长，完全进入大数据时代。大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合[11]，通常大数据具有Volume（体量浩大）、Variety（模态繁多）、Velocity（生成快速）和Value（价值巨大但密度很低）四个特点。在这个数据爆炸的时代，数据已经成为一种重要资源，谁能拥有数据而且能够处理和运用数据，谁就能在竞争中占有有利地位，提高自身的综合能力。但是，在这个大数据的海洋里，如何对纷繁复杂的海量数据进行有效的收集、存储、分析、组织整合和应用，使它真真成为一种资源，符合企业组织发展的诉求和客户的需求，这是我们面临的难题。
信息是经过数据处理所得，面对不同主体，数据处理形式和过程不同，而且信息和数据没有特定的分界（同一信息对不同主体，可能有用或无用，也可能是信息或数据）[12]。信息连接组织内所有资源，在流动过程中实现组织资源的分配和整合，组织要实现智能化，信息智能化是第一步。所以，组织应该成立信息部门，根据自身发展需要对数据进行收集和处理。涉及的信息主要：组织内部信息和组织外部信息。组织内部信息主要是在组织内流动的，用于组织内人员学习和维持组织正常运转；组织外部信息主要是面对组织外部环境的，以分析外界发展趋势，应对外部风险；同时，外部信息支持更新内部信息，保持统一性。
2.2 人员
组织人员是组织智能化中的核心所在，人员要具有智能化的思维和能力。人员是组织架构、数据信息网络、学习网络、结构网络、知识文化网络和产品技术网络的核心，并是整个智能网络的构建者和运行者。数据信息—人员—学习—结构—知识文化—产品技术的有机整合以实现组织智能化，将创造组织的智能优势。
2.3 组织学习
学习型组织是组织智能化的基础。彼得圣吉指出，从长远来看，你的组织唯一可持续的竞争优势，就是比对手更好更快的学习能力[13]。知识经济时代带来市场竞争加剧、传统管理理念变革以及人的自我发展的需求，呼唤学习型组织的塑造和培育[14]，大数据时代更是如此，组织整体的学习能力决定了组织的应变能力、革新能力。组织智能优势的获得靠学习，一个企业学习的速度决定了它适应自我改造并最终在变化的竞争性环境中得以生存的能力。组织的学习能力使得组织可以更好的学习知识与利用组织资源，而组织智能化作为一个动态的过程，在组织具有良好学习能力的基础上，使得组织可以更好适应外部社会环境，提升企业优势。
2.4 组织结构
组织结构是组织存在的骨架，支撑起组织的运行。传统的组织结构妨碍了信息的流动与共享，因而要设计新的组织结构，使组织结构和组织相适应。大数据时代背景下，信息和资源的快速流动，内外部环境的复杂多变，驱动着组织结构偏向扁平式方向发展[12]。组织结构要根据组织发展阶段、规模和所面对的环境进行选择和变革，组织要和结构相契合。所以，组织结构的智能化是组织实现智能化的基础。
2.5 组织知识和文化
组织收集的数据经过分析处理形成组织信息，组织信息经过提炼得到组织知识，组织知识经过长期的沉淀和积累形成了组织文化。组织知识网络是组织人员网络学习提高的营养，是驱动组织整体学习的活动力。组织文化网络由组织观念、组织价值观和组织伦理构成[2]，它无形中搭建起了组织中沟通的桥梁，把组织架构数据信息网络、人员网络、学习网络、结构网络、知识文化网络和产品技术网络有机地整合成一个生态圈，促进信息共享，提高生产工作效率。智能组织中的文化，能让人员在不同智能网中顺利工作和成长，它大多为以人为本、善待顾客、激励创新、鼓励合作、容许试错、宽容失败等，它鼓励组织关注内外部环境的变化，驱使组织人员创新创造。
2.6 组织产品和技术
组织产品和技术是组织智能化的外在表现的内在驱动。这里的技术范畴比较广，它既包括组织的科学技术，又包括组织人员工作的技能等，即包括一切支持知识创新、共享与运用的协调技术方法[3]。现在，随着物联网技术和人工智能技术的发展运用，组织要注重自身“产品智能化”水平提升，就是要综合运用物联网和人工智能等技术，关注产品设计，提高用户体验的同时，使产品变成一个“数据接收器”，以提供给数据信息网络来源。
综上所述，组织智能化是通过架构数据信息网络、人员网络、学习网络、结构网络、知识文化网络和产品技术网络，基于已有的能初步适应企业生产经营的组织形态，并在其原有基础上，不断学习、进化和提高，并与外部环境的整合以及相互作用机制而实现的。
3 组织智能化衡量指标体系构建
上述所构建的组织智能化模型，是建立在动态性之上的，是基于原有组织模式之上的，不断学习、进化和提高的过程。但是，这种进化和提高又不一定具有连续性，即组织智能可能随着内外环境产生“跨越式”转变。我们通过构建组织智能模型来实现组织智能化，但是模型构建后，如何衡量组织智能化水平至关重要，这就需要借助一定指标来进行诊断。然而，如同智能化本身不易构建一样，衡量指标也不易选取，要达到评价目标更是困难。我们根据组织智能化模型和组织智能化要求，拟提出一下衡量指标：数据挖掘和分析的能力、人员接受改变的能力、产生和分享知识的能力、高新技术应用水平、信息的传递效率、对市场的动态的响应灵敏度、决策响应机制完善程度（如图2所示）。
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3.1 数据挖掘和分析的能力
在整个组织智能模块：数据信息—人员—学习—结构—知识文化—产品技术网络中，数据信息位于第一部分，为整个组织提供信息能量源。与传统数据相比，大数据除了数据量大等表象特征外，还具有无结构、需要实时分析等要求，所以在应用大数据过程中就需要新的体系构架、方法来对大规模数据的获取、存储、传递和分析[9]。所以，以大数据为背景的组织智能构建过程中，就需要组织具有较强的数据挖掘和分析能力。数据挖掘的分析能力又需要相应的技术人员、软件和硬件的支持。可以说，能否从海量数据中得到有价值的信息是对组织智能化有关键作用。
3.2 人员接受改变的能力
组织人员是组织智能化中的核心所在，是组织架构数据信息网络、学习网络、结构网络、知识文化网络和产品技术网络的核心，并是整个智能网络的构建者和运行者。在大数据时代下，组织内外部环境都在剧烈的变化中，组织只有随环境而变，或是通过预测环境变化趋势而提前改变，才能在多变的环境中生存。所有的变革都是由人进行的，要实现组织智能化，就要提高组织人员接受改变的能力，适应环境，不断创新。
3.3 产生和分享知识的能力
组织从内外部环境中挖掘出来的数据和信息都是具有时效性的，而且在整个组织运行过程中迭代的更新的速度和频率都很快，必须要有从有用信息中分析出组织知识的能力，这样才能从浩瀚的数据信息中提炼出精华，产生知识、运用知识。组织智能化的一个重要基础就是构建学习型组织，学习型组织，要求具备学习思维、学习能力和分享知识。
3.4 高新技术应用水平
技术是推动企业发展的核心力量。高新技术应用水平是衡量组织智能化水平的重要方面。高新技术又分为组织自身的研究投入后的科技成果和通过引进外界科技。无论哪一种，高水平的组织智能化必然要求高的技术应用水平。
3.5 信息传递效率
由于组织面临的内外部环境日益复杂、动荡多变，组织中的信息传递效率很大程度上影响组织的风险预见能力、应变能力和抗风险能力。高的信息传递效率需要有畅通的沟通渠道、沟通机制和软硬件的支持。高的信息传递效率是衡量组织智能化水平的重要指标。
3.6 对市场动态的响应灵敏度
通过数据信息—人员—学习—结构—知识文化—产品技术组织智能网络，组织能够对市场动态进行及时的响应，但是这种响应结果的灵敏度又是决定组织智能化水平的重要方面。提高响应灵敏度，提高组织智能化水平。
3.7 决策响应机制完善程度
决策是组织识别问题和机会的过程[12]，是从组织内外部环境中决定采取最合适运行活动的过程。决策的响应机制就是通过制度、规则安排使组织决策参与主体之间形成合理而稳定的关系，确立在大数据背景下共同遵守的决策规则和程序，以提高组织应变能力和决策能力，提高组织智能化水平。
4 结语
信息经济时代和大数据时代正向我们走来，这是一个极富动态性和创造性的时代，世界的每一个角落必将受到其影响：每一个国家、每一个企业组织以至于每一个人。在这个瞬息万变的内外部环境下，组织必须具有快速应对环境巨变以及不断学习成长的能力，所以，组织必须具备一定自我革新、学习、进化和提高的能力，就是组织要具有智能。组织智能是随内外部环境建立和变化的，组织在面对不同的环境和机遇，需要不同形式的组织智能化。组织智能化是基于已有的能初步适应企业生产经营的组织形态，并在其原有基础上，不断学习、进化和提高的过程。通过一定的模型来构建组织智能以及一定指标来衡量智能化水平，给打造智能化组织提供了方法途径。
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