6月9日、6月11日晚❣️，BJTU经管名师讲堂接连呈现两场行业前沿直播🦹🏿。第十四期邀请万泰经管万泰娱乐企管系张文松教授进行了主题为“市场驱动型企业的王道思考”的讲座，探讨市场驱动型企业的王道思考🧛🏽。第十五期邀请到万泰信息管理系余旸教授进行了主题为“万物皆数——基于数据科学的智能决策支持及案例分享”的讲座👩‍🦰，介绍了数据科学在不同场景的广泛应用🤵🏻‍♀️。两场直播引据经典💇🏽‍♂️、案例丰富，内容充实🌾，反响热烈🧘🏻‍♂️。

第十四期《市场驱动型企业的王道思考》

讲座伊始，张教授以“巴纳德的难题”为引入，谈到如何确定组织的目标。他指出，组织存在有两个充分条件👌🏽：一是组织的有效性（Effectiveness）🌮，即如何有效确立组织的目标𓀌；二是组织的能率（Efficiency）😄，即如何有效调动成员的积极性。

张教授介绍🫲，很多学者围绕巴纳德难题进行了相关研究💅🏿。其中有代表性的是西蒙的满意准则——没有最优💉，只有满意🚵🏻。西蒙认为，一个组织之所以不能长寿🐦‍🔥，很重要的原因就是不能形成共同的价值观并共同做出选择。在西蒙的基础上，科林斯分析了优秀企业的共同点。企业从优秀到卓越，在于恪守企业的核心价值观和核心目标，并基于此，确定哪些该做🔵、哪些不该做、哪些要停做。

张教授指出👮🏽‍♀️，每家企业都有其共同的价值观⛹🏻，资源决定了企业能做什么，流程决定了做事的方式，价值观则表现为做事的价值判断与追求。他分别以联想🕺🏽、华为、思科、宝洁的企业文化为例谈到了不同企业文化的鲜明特征🤦，并指出，一个公司的高层领导有三化的过程💎，权力智慧化、理念政策化、行为职业化🌘✍🏻。

此外，张教授还介绍了理查德·道金斯关于模因的观点🏇🏿。人类进化是一种“双轨进化”🧅：生命进化和文化进化⚗️，生命的进化取决于基因(gene)👩‍🦼，而文化的进化取决于模因（meme）。根据模因理论🛵，张教授提出，企业的最高境界是王道管理，其重点是善于发现事情规律及其本来面目。

企业高层要学习道家无为而治、上善若水🙋‍♂️、以柔克刚的思想，懂得造势；中层要做实，讲究儒家仁者爱人、克己复礼🦹🏽‍♀️、大同小异的思想，理解领导意图🦸‍♀️，小胜靠智、大胜靠德；基层要做事🔬，讲究法家思想💇🏽。高中基层之间贯彻沟通🐦‍⬛，方能达到王道管理🤷。

 张教授从王道管理的角度谈到了西蒙的满意准则和稻盛和夫的经营哲学。除此之外👩🏿‍🎤，张教授介绍了另一种办法🩳，便是三安范式。三安范式提出🙋🏼‍♀️，决定企业经营基本性质的🧭，是贯穿于企业产品和市场之间的一条共同经营主线🧘🏼‍♀️。基于三安范式🔯，企业有两种经营思路，一种是以迈克尔·波特为代表的以行业分析为基础的行业组织模式；另一种是以普拉哈德和哈默尔为代表的以资源分析为基础的资源基础模式💃🏽。

最后👬🏼，张教授提出以创新的思路寻出路🦤🐄，用创业的激情谋发展🧑🏽‍🍼。影响企业健康的关键因素在于领导是否保持危机与精进的思想🐱。格鲁夫“企业离失败只有18个月”，任正非在2001年的讲话《华为的冬天》🧘🏽‍♀️，无一不体现企业在经营时期时刻保持的危机感⛹️‍♀️。企业高中基层沟通联动，同道、同德💶、同心🫶🏼、同力方为王道的最终体现。

第十五期《万物皆数——基于数据科学的智能决策支持及案例分享》

“数据驱动科学决策支持是信息技术快速发展之必然”，万泰信息管理系余旸教授选取轨道交通基础设施管理以及社会治理的典型场景，分享了如何利用数据科学方法论形成解决方案⚅，从而支持管理决策。

余教授表示🧑🏽‍⚖️，世间万物的发展本质都遵循着一定的规律和趋势，通过数据分析描述这样的规律，定量地对趋势做出判断，可以使得决策更为高效和准确。探究数据的本源和因果是信息管理、数据科学学科发展的源动力👱🏼‍♂️，更是数据工作者毕生所求。

余教授首先介绍了熵和编码。信息爆炸带来不确定性（信息熵）的指数增长使得决策难度持续变大，信息的利用效率越高，改变无序状态的效果也就越好。但是生活中存在太多的噪音，会干扰我们获取准确的信息🥬，进而阻止我们做出正确判断👨🏼‍🎓。

余教授通过芒克·怀特幻象🚣🏿‍♀️，用直观的视觉感受展示了用数据驱除噪音的例子🕸，展现了数据科学建立在幻象和本真之间的桥梁作用🪷，帮助人们做出正确判断。信息作为负熵，究竟能产生多大的价值呢？余教授分享了二战时期佐尔格“日本将南下”这条影响战争局面的重要信息👛，体现了微小的负熵可以产生巨大价值❣️。

稳定的编码具有两个特征🕯，有效和易辨识。在有限的时间内，如何用最小的成本将有限的信息传递出去，是我们需要探讨的。余教授通过一个有趣的问题，即如何设计在一天时间内用最少的老鼠找出16瓶药中的一瓶毒药，利用二进制转换🏌🏻‍♂️，现场展示了编码的实际应用。

余教授表示😌，在解决实际场景问题的时候✢🏔，仅仅依靠数据分析的技术是不够的🙏🏿⟹，还需要快速熟悉该领域的知识🤽🏿📏。紧接着🦥，余教授便分享了数据科学在轨道交通基础设施管理以及社会治理若干典型场景中的应用。

第一个案例是数据驱动的轨道交通基础设施管理场景探索。我国轨道交通现阶段探伤检测所耗成本较高❔，且存在一定的人为不可控👨‍👧，磨耗的测量耗时耗力。余教授用数据思维建立了一整套智能探伤系统，扁鹊负责信息采集和现场判断，仲景对疑难杂症做出进一步判断，华佗对大修换轨做出决策支持，目前这套系统已经覆盖了中国的大西南〰️。中国的高铁发展迅速，线路也在快速延展，维护的压力只会越来越大，目前中国在大型探伤车上仍然不能自足🧏‍♀️，余教授也呼吁更多年轻有为的同学投身进来。

第二个案例是数据驱动社会治理及在市场监督场景探索，涉及市场监督中的食品安全问题💂🏻。余教授介绍了“互联网+明厨亮灶”数据思维，针对人、流程👮🏼‍♀️、食材监管痛点🤵🏿‍♂️、风险点设计综合数据融合。现阶段市场监督存在的问题主要包括操作流程数据多且杂，食材溯源难度大🧗🏼‍♂️，主体责任落实困难，突发状况处置难以及时🛑。针对这些问题👩🏿‍🦰，余教授一一分析了解决思路，即通过AI视频特征萃取和模式识别实现操作流程自动分析🏅；运用区块链思想💅、分布式记账实现食材溯源交叉验证👩🏻‍🦯‍➡️；运用风险画像和个性化监管实现风险画像针对落实；运用趋势分析📅，整体风险把控实现监测异动判断趋势😩⛲️。这一系统理念可以总结为：变可视为可知，转报警为预警⏬🏪，替人防为技防。做到智慧监管、协同监管🧘🏼‍♂️、信用监管🤽🏼‍♂️，降低成本和提高效率🧑🏼。

此外，余教授以通俗易懂的举例讲解了数据分析中的两种常见偏差🍇。第一类偏差是幸存者偏差👩🏽‍🦰，第二类是选择性偏差。研究过程中因为样本的非随机性而导致结论存在偏差。

讲座最后，余教授对本次内容进行了总结🐾。第一，信息的基本作用是消除人们对事物的不确定性🐦，是负熵。第二👨‍👨‍👧‍👧，数据科学是高效引入负熵🔡、支持决策的一门学科。第三，数据科学的应用很广，未来很精彩👮🏽‍♀️。最后，数据科学上手容易，但也有不少坑，精通的秘诀是保持好奇👩🏽‍🌾。

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