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首届数据驱动的运营创新国际研讨会 在复旦大学管理学院举行
时间:2017-07-04       稿件来源:复旦大学管理学院

    随着互联网特别是移动互联网的爆发式增长,全球数据量以几何级数增加。对于大多数企业而言,大数据最显而易见的价值,在于客户洞察和用户定位,企业们将前所未有地了解自己的用户,并制定出清晰的、收益可预期的商业策略;大数据的价值并不仅仅限于此,凭借大数据策略,企业们能够更好地优化供应链,更好地制定产品策略、价格策略,更好地评估运营风险,乃至评估客户风险等。
    在这样的时代背景下,首届数据驱动的运营创新国际研讨会于6月7日在复旦大学管理学院举行。本次研讨会由复旦大学管理学院商务分析与运营创新研究中心主办,商务分析与运营创新研究中心成立于2015年7月,旨在推动数据驱动的运营管理研究。
    本次研讨会共有六位国内外不同研究背景的嘉宾做学术报告,他们结合自身学术研究经历,分别探讨了不同类型的数据如何驱动运营管理和供应链管理中不同问题的研究,以激发与会学者在大数据时代背景下创新性地思考、研究和管理企业供应链和运营。
    研讨会由来自圣路易斯华盛顿大学奥林商学院的张付强(Fuqiang Zhang)教授主持。他在开场白中指出,21世纪最重要的资源是数据,尤其是需求侧的数据出现爆发式增长。如何在供应链管理中利用好这一珍贵资源,使得数据为运营创新服务,是本次研讨会的重要议题。
    来自美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院的Gad Allon教授,同时也是Management Science期刊运营与供应链管理领域部分主编,聚焦日益蓬勃的社交网络研究,通过结合理论模型和实证分析,发现社交网络结构对公司运营的价值取决于消费者的经济价值和社交影响力。同时,在不同的服务商那里,消费者的经济价值和社会影响力之间的关系也不尽相同,高端市场中的顾客社交网络粘性低,而中低端市场中消费者更愿意在社交网络上分享。
    在清洁能源越来越受重视的全球背景下,来自加州大学伯克利分校的Jose Guajardo助理教授分享了如何利用二手数据通过实证分析研究太阳能的商业模式选择与企业运营绩效之间的关系。一般来讲,企业使用太阳能,可以自己购买直接拥有使用权,也可与第三方服务提供商合作,两种模式对企业绩效的影响是不一样的。Jose Guajardo教授通过实证数据分析了影响模式选择的影响因素,包括太阳能功率和辐射值以及天气等因素。
    来自美国佐治亚理工学院的王和助理教授分享了数据驱动下的动态定价算法,以解决动态定价过程中的模型误定引起的价格内生性问题。真实的需求模型往往是未知的,而错误的需求模型的假定容易导致价格与误差项出现相关关系,从而传统的算法估计的模型参数存在错误,根据错误的模型得到的优化价格因而远离最优值,进而降低决策人或企业的收益。王和博士通过引入随机价格冲击作为工具变量,消除价格内生性影响,从而优化动态定价。
    来自圣路易斯华盛顿大学奥林商学院的Panos Kouvelis教授的报告创新性的提出,通过金融对冲的方法减少供应链中上游价格波动对下游企业带来的负面影响。当面对上游商品价格波动时,下游的零售商可以选择自己承担负面影响,也可以将其转移到下游顾客身上,或者通过存储库存来应对不确定的价格。这些都是经典的供应链管理方法,Panos Kouvelis教授另辟蹊径,将金融学中经典的投资手段引入供应链管理环境,保证供给的正常进行。
    来自国防科技大学信息系统与管理学院的吕欣教授借助对埃博拉病毒传播、印尼海啸等案例的剖析,介绍了如何通过手机通讯、卫星图像和社交平台等产生的大数据准确的描绘出突发事件时的人口流动和贫穷人口密度及收入分布等。吕欣教授的人口绘图研究可以帮助联合国、世界卫生组织等国际组织了解和预测灾害、疾病、贫穷的分布和传播等,进而制定针对性的政策以解决这些世界性难题。
    复旦大学管理学院冯天俊教授的研究从实验数据出发,研究的是行为运营管理,即在运营管理问题中考虑人的行为学因素。冯天俊教授介绍了经典报童问题中的两种常用的购策略:全部数量回购策略和全部金额回购策略。与假设报童即零售商完全理性不同,实验发现零售商是损失厌恶的,即对损失比对收益更加敏感。而且,当零售商对损失厌恶的程度足够高而边际利润不太低时,供应商更愿意选择全部金额回购合同,而非传统理论下最优的全部数量回购合同。
    本次国际研讨会邀请到来自国内外的著名教授和优秀青年学者做汇报分享,他们来自美国宾夕法尼亚大学、加州大学伯克利分校、圣路易斯华盛顿大学、佐治亚理工学院等国际知名高校,以及国防科技大学和复旦大学等国内高等院校。本次研讨会吸引到来自复旦大学、上海交通大学、上海财经大学、上海理工大学、中欧国际商学院等国内院校近五十名老师和同学的参加。

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