摘要：隨著(zhù)創(chuàng )新重要性的提高，統計學(xué)家應該充當驅動(dòng)和促進(jìn)組織創(chuàng )新的領(lǐng)導者。本文首先研究質(zhì)量工程、統計工程與創(chuàng )新的關(guān)系、大數據與統計學(xué)家的關(guān)系，提出統計學(xué)家是企業(yè)創(chuàng )新的靈魂人物和充當創(chuàng )新領(lǐng)袖的最佳人選，進(jìn)而給出統計學(xué)家充當創(chuàng )新領(lǐng)袖所應具備的知識素質(zhì)和職業(yè)技術(shù)能力模型，最后給出統計學(xué)家在創(chuàng )新過(guò)程各個(gè)階段的作用及統計學(xué)家標準化創(chuàng )新管理體系的案例，以指導統計學(xué)家來(lái)引領(lǐng)創(chuàng )新實(shí)踐活動(dòng)。本文基于創(chuàng )新主體--人力資源研究的視角，旨在呼吁統計學(xué)家盡快成長(cháng)為創(chuàng )新統計學(xué)家，引領(lǐng)企業(yè)的創(chuàng )新標準化流程，實(shí)現企業(yè)的快速有效創(chuàng )新，以更好地提升我國的創(chuàng )新能力。

關(guān)鍵詞：大數據；統計學(xué)家；質(zhì)量工程；創(chuàng )新

引言

創(chuàng )新是經(jīng)濟繁榮的核心議題，是推動(dòng)國家經(jīng)濟增長(cháng)的源泉之一，是企業(yè)永葆活力、立于不敗之地的法寶。美國質(zhì)量學(xué)會(huì )專(zhuān)門(mén)成立創(chuàng )新技術(shù)管理分會(huì )，以推動(dòng)美國乃至世界的創(chuàng )新活動(dòng)，日本、歐洲等國家都設定相應創(chuàng )新管理部門(mén)^[1]，來(lái)促進(jìn)和管理本國的創(chuàng )新活動(dòng)。在2014年9月的夏季達沃斯論壇上，李克強總理提出將“大眾創(chuàng )業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng )新”作為中國經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。創(chuàng )新已經(jīng)成為全球共同關(guān)注的議題之一，根據IBM對CEO調查結果顯示，利潤增長(cháng)最快的企業(yè)對創(chuàng )新的關(guān)注程度是其競爭對手的兩倍。在全球化的激烈競爭中，企業(yè)必須要領(lǐng)導創(chuàng )新，以設定創(chuàng )新戰略來(lái)實(shí)現未來(lái)的成功。

然而，在企業(yè)創(chuàng )新活動(dòng)中，最重要和最關(guān)鍵、最寶貴的一項資源是“人力資源”。創(chuàng )新團隊成員的技能和思維方式是創(chuàng )新活動(dòng)發(fā)生的前提條件，許多創(chuàng )新活動(dòng)都是以團隊的形式進(jìn)行“合作”來(lái)完成的。在這些由技術(shù)專(zhuān)家、質(zhì)量工程師（流程管理家）、統計學(xué)家、項目管理專(zhuān)家、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家等組成的創(chuàng )新團隊，誰(shuí)充當這個(gè)創(chuàng )新團隊的領(lǐng)導者（“l(fā)eader”）才能更好地促進(jìn)創(chuàng )新活動(dòng)的發(fā)生。有人認為應該設立創(chuàng )新經(jīng)理一職，來(lái)領(lǐng)導企業(yè)的創(chuàng )新活動(dòng)，有人認為質(zhì)量經(jīng)理可以充當創(chuàng )新的領(lǐng)導者。然而，隨著(zhù)大數據的發(fā)展和創(chuàng )新實(shí)踐活動(dòng)的深入，人們發(fā)現幾乎每一項創(chuàng )新活動(dòng)的展開(kāi)，都使用了多種統計工具，越來(lái)越離不開(kāi)統計學(xué)家的幫助，統計和統計學(xué)家在創(chuàng )新活動(dòng)中的地位和作用越來(lái)越重要。研究大數據背景下統計學(xué)家在創(chuàng )新中的地位和作用有著(zhù)極其重要的現實(shí)意義。

1. 文獻瀏覽

文獻^[2]  研究了統計學(xué)家在流行病學(xué)研究中的作用，文獻^[3]  研究了統計學(xué)家在應對氣候變化中作用，文獻^[4]  研究了統計學(xué)家在中小型公司質(zhì)量改進(jìn)中的作用，文獻^[5]研究了統計和統計學(xué)家在未來(lái)天文學(xué)中的作用，文獻^[6]研究了統計學(xué)家在國際科學(xué)政策的作用，文獻^[7] 研究了統計學(xué)家試驗干預中的作用，澳大利亞學(xué)者羅伯特.W.梅勒^[8]研究了統計學(xué)家在信息與決策中的作用與遇到的挑戰，文獻^[9]指出：必須恰如其分地認識到統計學(xué)家的作用和重要性，以及統計學(xué)家在當今世界經(jīng)濟、社會(huì )和科學(xué)問(wèn)題方面承擔的更大職責。文獻^[10]研究了統計學(xué)家在社會(huì )經(jīng)濟分析中的作用。

美國統計學(xué)會(huì )主席唐納德、W.  馬夸德特在1986年的美國統計學(xué)會(huì )的致辭中認為：應重新評估統計學(xué)家的重要性^[11]，并對統計學(xué)家的重要性主要概括為以下四點(diǎn)：①當涉及數據的收集與解釋的地方，統計學(xué)家應當是解決難以對付的，模糊不清的問(wèn)題的系統向導；②統計學(xué)家的基本任務(wù)是充當科學(xué)方法的提供者，還應該把團隊人員的智慧集中在一起；③統計學(xué)家的業(yè)務(wù)是銷(xiāo)售科學(xué)方法；④統計學(xué)家要成為企業(yè)家式的開(kāi)業(yè)者和統計方法的顧問(wèn)。

在大數據時(shí)代，大數據項目在當今的商業(yè)界變得越來(lái)越普遍；統計學(xué)依然是大數據項目分析的靈魂。正如臺灣學(xué)者謝邦昌在文獻^[12]中所認為的：在我們這個(gè)逐漸重視量化的世界，愈來(lái)愈多的專(zhuān)業(yè)皆須要依賴(lài)資料及數字化的解釋?zhuān)忉屬Y料并非人人皆會(huì )的。它必須擁有足夠的統計知識。這時(shí)，統計學(xué)家便相當重要了，謝邦昌教授認為統計學(xué)家的作用不可低估。

美國全球創(chuàng )新領(lǐng)袖Kymm K.  Hockman認為統計學(xué)家在促進(jìn)和領(lǐng)導創(chuàng )新方面有自己獨特的優(yōu)勢，這些獨特的優(yōu)勢主要概括為以下五點(diǎn)^[13]：①提供一個(gè)整體的觀(guān)點(diǎn)和系統思考；②帶來(lái)了一個(gè)獨立的觀(guān)點(diǎn)；③促進(jìn)統計工具在研發(fā)和市場(chǎng)部門(mén)的應用；④使問(wèn)題的定義更加便利；⑤教授相關(guān)的統計方法。Kymm K. Hockman認為“統計學(xué)家”具有的“五個(gè)”特質(zhì)是最適合充當創(chuàng )新團隊的領(lǐng)導角色。

在全球化的競爭環(huán)境和大數據背景下，創(chuàng )新的重要性日益提高^[14]，統計學(xué)家在引導組織內的創(chuàng )新方面，處于?種特殊位置，因為統計學(xué)家可以全程參與整個(gè)創(chuàng )新過(guò)程，在每一個(gè)階段，都發(fā)揮著(zhù)自己的作用。統計學(xué)家在促進(jìn)和領(lǐng)導創(chuàng )新方面這種優(yōu)勢是其他創(chuàng )新團隊成員不可替代^[15]的，因此統計學(xué)家有必要接受時(shí)代賦予的使命，在我國“大眾創(chuàng )業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng )新”經(jīng)濟浪潮下，應重視統計學(xué)家在創(chuàng )新中的地位和作用，促進(jìn)統計學(xué)家勇于擔當，充當創(chuàng )新活動(dòng)的領(lǐng)袖角色。

2. 創(chuàng )新的概念

創(chuàng )新領(lǐng)域“術(shù)語(yǔ)和定義”的討論才剛剛展開(kāi)，因此還有很多相關(guān)派生術(shù)語(yǔ)的定義尚待完成。哈佛大學(xué)的克萊頓?克里斯坦森（Clayton  Christensen）是創(chuàng )新領(lǐng)域的偉大思想家之一，他認為創(chuàng )新是使人們可以更加輕松、容易地完成事情的方式或事物，這個(gè)定義是結果導向的，關(guān)注點(diǎn)是基于最終交付。這個(gè)定義也與創(chuàng )新一詞的英文詞根“in-nova-tion”相符，意思是“in a new  way”，翻譯成中文就是“以一種新的方式”。創(chuàng )新意味著(zhù)做一件新的事情，將想法或發(fā)明轉換成一個(gè)創(chuàng )造價(jià)值的、客戶(hù)將付費的服務(wù)的過(guò)程；創(chuàng )新是一個(gè)完整的開(kāi)發(fā)過(guò)程和最終的新產(chǎn)品和新服務(wù)的商業(yè)化，創(chuàng )新是提供一種產(chǎn)品或供應的新方法，運輸和交付服務(wù)的新方法，新的業(yè)務(wù)模式，新市場(chǎng)和組織的新形式^[16]。也有一些文獻認為創(chuàng )新是現有理念和技術(shù)的組合。美國創(chuàng )新與價(jià)值創(chuàng )造技術(shù)委員會(huì )制定了一個(gè)創(chuàng )新知識體系列表，目前，該列表包括創(chuàng )新過(guò)程、創(chuàng )新文化、創(chuàng )新型組織、創(chuàng )新管理者、創(chuàng )新風(fēng)險評估、創(chuàng )新技術(shù)、創(chuàng )新工具7個(gè)主領(lǐng)域。如圖1所示。

3.質(zhì)量工程與創(chuàng )新

創(chuàng )新工程分為質(zhì)量工程和統計工程。在大數據背景下，質(zhì)量工程和統計工程的關(guān)系越來(lái)越密切，二者之間的融合度不斷提高。這兩方面與創(chuàng )新工程有著(zhù)不可分割的天然聯(lián)系。質(zhì)量工程的首要目的是推動(dòng)創(chuàng )新^[15]。三者之間的關(guān)系如圖2所示。

創(chuàng )新分為突破式創(chuàng )新、破壞式創(chuàng )新和持續性創(chuàng )新三種方式^[15]。破壞性創(chuàng )新^[17]是被成功開(kāi)發(fā)出的基于過(guò)程—技術(shù)—產(chǎn)品—服務(wù)或商業(yè)模式，它們能夠使組織顯著(zhù)改變傳統競爭規則，并改變現有市場(chǎng)上的需求，破壞性創(chuàng )新是基于市場(chǎng)維度(突破性創(chuàng )新是基于技術(shù)維度)的，持續性創(chuàng )新是提高當前服務(wù)和產(chǎn)品中的質(zhì)量。

無(wú)論哪一種方式，整個(gè)創(chuàng )新過(guò)程不是一蹴而就的，創(chuàng )新是一個(gè)累積的過(guò)程。質(zhì)量管理體系、VOC( 顧客之聲)、5S、精益、六西格瑪（DAMIC）、DFSS、DOE、KPI、QFD、Kano圖、SPC、問(wèn)題解決工具、思維導圖、排列圖、PDCA循環(huán)、利弊圖、風(fēng)險矩陣圖等是質(zhì)量管理領(lǐng)域常用的工具，這些質(zhì)量工具同樣適用于創(chuàng )新管理。過(guò)程分析與測量工具，如流程圖、趨勢與模式分析，以及一些定性分析工具如故障模式、影響和危害性分析FMECA，也可以用于創(chuàng )新管理。但將這些工具應用在創(chuàng )新活動(dòng)中時(shí)，應該對這些工具做一些改變，突出強調這些工具在使用時(shí)的創(chuàng )新思維^[13]。還有部分工具是為了達到創(chuàng )新的目的而開(kāi)發(fā)的，譬如精益創(chuàng )新、服務(wù)藍圖和TRIZ、TOC約束理論^[13]。質(zhì)量技術(shù)工具在企業(yè)導入、運營(yíng)過(guò)程要實(shí)現不斷的創(chuàng )新，就要源于統計學(xué)家的統計。統計方法常常作為質(zhì)量改進(jìn)的主流選擇，受到眾多質(zhì)量管理者的青睞，無(wú)論是QC項目還是六西格瑪課題，或者是質(zhì)量經(jīng)理督導的其他改進(jìn)過(guò)程，都把統計模型和方法作為質(zhì)量改進(jìn)的“標準配置”。一些質(zhì)量工程的網(wǎng)站，都有關(guān)于創(chuàng )新的社區，質(zhì)量、統計與創(chuàng )新有著(zhù)天然的聯(lián)系。

4. 統計工程與創(chuàng )新

統計技術(shù)如SPC,  時(shí)間序列分析、統計試驗設計、成像技術(shù)、非線(xiàn)性與復雜性組織結構的模型設計與分析、非參數統計、統計模擬與計算技術(shù)、數據可視化技術(shù)、數據挖掘技術(shù)這些統計技術(shù)都是數據分析的主要工具之一。另外，統計方法遵循順序學(xué)習過(guò)程的科學(xué)方法^[15]，這種順序的學(xué)習方法可以使縮短知識的獲取，正如統計試驗的設計，通過(guò)設計一系列的試驗，減少獲取知識的時(shí)間，在有限的時(shí)間內，借助于統計方法和統計試驗，可以使我們獲取的知識增多，伴隨著(zhù)學(xué)習增加，這種重復過(guò)程造成了增量變化造成了進(jìn)一步的創(chuàng )新。統計數據能夠扮演一個(gè)關(guān)鍵的角色在這個(gè)順序學(xué)習過(guò)程中，使它更加有效，這增加了創(chuàng )新發(fā)生的速度。基于統計數據的決策有時(shí)也可以減少無(wú)效的創(chuàng )新。統計工程中常用的創(chuàng )新科學(xué)方法如圖3所示，獲取深度知識的實(shí)驗設計如圖4所示。

這些科學(xué)的創(chuàng )新方法大都與統計學(xué)有關(guān)。統計學(xué)家在掌握創(chuàng )新的科學(xué)方法方面比其他人更有優(yōu)勢。因此，統計學(xué)家可充當創(chuàng )新中的靈魂人物有著(zhù)天然的優(yōu)勢。

5. 大數據與統計學(xué)家

從數據到大數據，伴隨著(zhù)質(zhì)?飛躍，通過(guò)對海量數據的整合、分析，可以發(fā)現新知識、創(chuàng )造新價(jià)值。大數據時(shí)代，統計學(xué)肩負著(zhù)從數據中提取規律、量化數據中的不確定性等使命。傳統統計技術(shù)強調精確小數據的研究，強調因果分析，重點(diǎn)是研究模型的理論正確性；大數?是面向質(zhì)量過(guò)程的總體數據，而不再局限于隨機樣本。大數據強調廣域數據的及時(shí)收集、分析、發(fā)布、反饋和行動(dòng)，強調相關(guān)分析，強調實(shí)用為主，同時(shí)強調高效的數據預處理和查詢(xún)。在大數據環(huán)境下，分布式大數據和數據流的環(huán)境給統計學(xué)帶來(lái)了挑戰。統計學(xué)家需要改變傳統的數據分析方式，不應固守傳統的數據分析技術(shù)，必須積極學(xué)習新生事物，適應新的大數據環(huán)境。統計學(xué)家不僅需要關(guān)注計算機資源和實(shí)時(shí)決策，還需要相關(guān)領(lǐng)域專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)知識來(lái)對大數據進(jìn)行分析。因此在大數據時(shí)代，統計學(xué)家要成為引領(lǐng)創(chuàng )新的領(lǐng)導者，首先統計學(xué)家要成為一名數據科學(xué)家，通曉數據科學(xué)的基礎知識^[18]。數據科學(xué)基礎知識如圖5所示，即統計學(xué)家除了具備統計學(xué)知識外，還需要象計算機專(zhuān)家那樣，精通分布式和平行系統、數據庫管理技術(shù)等知識。在大數據背景下，統計學(xué)家成為創(chuàng )新中的靈魂人物，首要的條件是要成為一名具有圖5所示具有數據科學(xué)基礎的數據科學(xué)家。

6. 統計學(xué)家應成為創(chuàng )新工程中的靈魂人物--創(chuàng )新統計學(xué)家

一般認為實(shí)現創(chuàng )新主要靠企業(yè)家來(lái)推動(dòng)，該模型高度重視和十分強調企業(yè)家的創(chuàng )新作用。然而在開(kāi)放式創(chuàng )新時(shí)代，形成了典型的互聯(lián)網(wǎng)大數據，大數據分析是企業(yè)創(chuàng )新的靈魂。具備數據科學(xué)知識和統計學(xué)知識的統計學(xué)家無(wú)疑是駕駛大數據分析的寵兒，統計學(xué)家在驅動(dòng)企業(yè)創(chuàng )新中的地位和作用日益增強。再者統計學(xué)家是“端到端參與整個(gè)創(chuàng )新過(guò)程”，是整個(gè)創(chuàng )新過(guò)程的一條線(xiàn)，這一獨特地位與其熟練駕馭大數據分析的能力，使得統計學(xué)家應該成為創(chuàng )新的靈魂人物，充當創(chuàng )新的領(lǐng)袖^[13]。除此之外，統計學(xué)家在創(chuàng )新工程中具有的獨特地位，還主要表現在以下幾個(gè)方面

（1）對異常值敏感：在大數據的分析過(guò)程，統計學(xué)家對異常值比較敏感，能夠比其他人員更容易發(fā)現異常值和離散點(diǎn)處的創(chuàng )新機會(huì )，進(jìn)而能夠客觀(guān)而全面的評價(jià)創(chuàng )新發(fā)現的機遇。

（2）統計學(xué)家總是以系統的角度^[13]全面地看待問(wèn)題：統計學(xué)家參與整個(gè)創(chuàng )新過(guò)程的所有數據分析過(guò)程，是創(chuàng )新過(guò)程的一條線(xiàn)，能夠將企業(yè)中所有的數據集中在一起，發(fā)現生產(chǎn)流程中的冗余和浪費，并可以采用軟件進(jìn)行流程的優(yōu)化，比任何一個(gè)部門(mén)都更全面看到創(chuàng )新過(guò)程出現的問(wèn)題。

（3）統計學(xué)家通曉數據科學(xué)的原理：對數據采集、數據抽樣、對數據篩選、數據清理、屬性數據分析與歸類(lèi)、建立模型、訓練模型、測試與分析、結果評比、實(shí)際應用等方面，能夠保證數據采集的質(zhì)量（準確度、正確性、及時(shí)性）和決策模型的適用性（精度和穩定性）。

（4）統計比較公平客觀(guān)：統計學(xué)家進(jìn)行數據統計分析時(shí)一般不會(huì )考慮直接的部門(mén)利益，進(jìn)行統計分析時(shí)比較超脫，不會(huì )帶有部門(mén)偏見(jiàn)，能夠做到客觀(guān)公正^[10]。

（5）統計學(xué)家可以充當教練員，培訓團隊成員的統計思維，充當統計咨詢(xún)顧問(wèn)，在創(chuàng )新團隊中有權威性，更容易在團隊成員進(jìn)行溝通和發(fā)現創(chuàng )新的機會(huì )與驅動(dòng)創(chuàng )新。

（6）統計學(xué)家對數據的敏感度、商業(yè)敏感度、分析角度、表達方式對于商業(yè)決策很重要。為了引領(lǐng)創(chuàng )新，統計人員必須超越計算器和分析師的角色，進(jìn)入到更多的角色，如教練，導師，主持人，交叉授粉者。所以積極主動(dòng)的統計學(xué)家在應該是“端到端參與整個(gè)過(guò)程，而不是約定回答具體的技術(shù)問(wèn)題^[13]”。這將導致一個(gè)統計學(xué)家遠離被動(dòng)分析師角色和發(fā)揮積極作用成為團隊成員和團隊領(lǐng)袖^[13]。

開(kāi)放式創(chuàng )新和大數據背景給了統計學(xué)家要充當創(chuàng )新領(lǐng)袖的機遇，統計學(xué)家應該以高瞻遠矚的理想境界，跳出傳統統計學(xué)家的思維，積極承擔時(shí)代所賦予的新角色--與時(shí)俱進(jìn)地成長(cháng)為新一代的統計學(xué)家即創(chuàng )新統計學(xué)家。

7. 創(chuàng )新統計學(xué)家所應具有的知識素質(zhì)模型與職業(yè)能力模型

大數據背景給了統計學(xué)家充當創(chuàng )新領(lǐng)袖的機遇，而統計學(xué)家要成長(cháng)為創(chuàng )新統計學(xué)家還存在一些挑戰，即統計家應竭力提高自己的綜合知識素質(zhì)和職業(yè)技術(shù)能力，成為綜合性的創(chuàng )新人才，來(lái)承擔創(chuàng )新領(lǐng)袖這一偉大使命。本文給出的創(chuàng )新統計學(xué)家必須具備的知識素質(zhì)模型如圖6所示：①質(zhì)量管理知識、標準化管理知識；②所在行業(yè)的技術(shù)背景知識;③數據科學(xué)的知識；④統計學(xué)知識；⑤創(chuàng )新管理知識；⑥人際溝通知識；⑦企業(yè)家式積極主動(dòng)的商業(yè)智慧與決策知識。創(chuàng )新統計學(xué)家培養相應的職業(yè)技術(shù)能力模型如圖7所示。

8. 創(chuàng )新統計學(xué)家在創(chuàng )新過(guò)程中的作用--引領(lǐng)創(chuàng )新標準化，快速有效創(chuàng )新

創(chuàng )新的過(guò)程如圖8所示，共分為：創(chuàng )新機會(huì )發(fā)現--概念解決方案的選擇--產(chǎn)品開(kāi)發(fā)--產(chǎn)品交付給客戶(hù)四個(gè)階段。這四個(gè)階段不斷地循環(huán)，實(shí)現持續的創(chuàng )新。基于PDCA循環(huán)的創(chuàng )新過(guò)程說(shuō)?創(chuàng )新具有周期性和非線(xiàn)性。

8.1創(chuàng )新統計學(xué)家的作用

創(chuàng )新統計學(xué)家在上述四個(gè)階段中的作用如下：

（1）創(chuàng )新機會(huì )發(fā)現階段--助力創(chuàng )新機遇快速而科學(xué)的確定，尋求最佳創(chuàng )新機遇

創(chuàng )新不是源起于組織的R&D部門(mén)，創(chuàng )新機遇來(lái)自于組織發(fā)現那些尚未被滿(mǎn)足的顧客需求，這些需求才是創(chuàng )新的導火索。這些需求尚未被滿(mǎn)足的主要原因是顧客還沒(méi)有恰當地界定這些需求，或者組織尚沒(méi)有能力滿(mǎn)足這些需求。統計學(xué)家首當其沖，積極投身到創(chuàng )新理念的發(fā)現與策劃之中。統計學(xué)家應該在創(chuàng )新機遇階段，確定公司在創(chuàng )新機遇發(fā)現方面所需要的統計服務(wù)，比如：在創(chuàng )新機遇的分析方面，確定是采用驅動(dòng)圖，還是參數估計、假設檢驗、非參數方法、回歸分析、多元統計方法、時(shí)間序列分析或統計應用軟件等來(lái)評估市場(chǎng)機遇，最后給出一個(gè)合理有效、快速的評估報告，并且體系化公司創(chuàng )新理念策劃階段的流程。給出創(chuàng )新機遇快速發(fā)現的程序化流程，助力創(chuàng )意想法快速而科學(xué)的確定，可以找到最佳創(chuàng )新的機遇。在這一階段，統計學(xué)家的積極主動(dòng)性很重要。

（2）在創(chuàng )新的執行方階段--統計學(xué)家采用創(chuàng )新科學(xué)方法，找到最有競爭力的創(chuàng )新方案

成功的創(chuàng )新都是將市場(chǎng)機遇與技術(shù)潛力相結合的產(chǎn)物。找到概念性的解決方案是創(chuàng )新成功的關(guān)鍵。技術(shù)人員更有可能在維持現狀的基礎上尋找解決問(wèn)題的方案。技術(shù)人員在信息分析階段，很難跳出原有思維模式的限制，但統計學(xué)家掌握創(chuàng )新的科學(xué)方法和統計技術(shù)，最容易采用系統化和協(xié)同性方法，可以啟動(dòng)橫向創(chuàng )造性思維和統計思維，同團隊成員一起，運用科學(xué)的創(chuàng )新方法，尋找到最具競爭力的解決方案，只有這樣的解決方案才是組織在眾多競爭對手中脫穎而出的法寶，并且更容易為顧客所接受。

（3）在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)階段--統計學(xué)家充當實(shí)驗設計和仿真驗證的教練，以提高產(chǎn)品開(kāi)發(fā)效率

創(chuàng )新過(guò)程的第三步通常是R&D部門(mén)工程師的工作。統計學(xué)家運用統計技術(shù)，為試驗驗證、設計原理仿真、可靠性評估等提供統計技術(shù)的咨詢(xún)、培訓和服務(wù)，縮短開(kāi)發(fā)周期，提高產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程的效率。統計學(xué)家在這個(gè)階段，也可以運用統計技術(shù)，培訓組織進(jìn)行供應商評估、風(fēng)險評估，以及篩選潛在的新供應商。體系化整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程統計工具，讓開(kāi)發(fā)工程師熟練地使用，也是統計學(xué)家在這一階段應發(fā)揮的重要作用。

（4）在產(chǎn)品的交付階段--統計學(xué)家應著(zhù)眼于整個(gè)供應鏈的優(yōu)化與供應鏈有關(guān)的創(chuàng )新機會(huì )

在創(chuàng )新過(guò)程的最后階段，統計學(xué)家應從整個(gè)生態(tài)供應鏈的角度，采用精益思維，結合相應的統計技術(shù)，進(jìn)行整個(gè)生態(tài)供應鏈的優(yōu)化，尤其要關(guān)注與供應商、客戶(hù)等有關(guān)的協(xié)同創(chuàng )新機會(huì )，從而引領(lǐng)整個(gè)供應鏈上的創(chuàng )新。

8.2 創(chuàng )新統計學(xué)家引領(lǐng)的創(chuàng )新管理標準化體系流程案例

創(chuàng )新統計學(xué)除了充當創(chuàng )新領(lǐng)袖外，還應進(jìn)行快速而有效率的創(chuàng )新，標準化創(chuàng )新流程、標準化每一階段的統計工具、統計方法，形成標準化的整個(gè)創(chuàng )新管理體系。在研究中發(fā)現：統計學(xué)家可將創(chuàng )新管理體系與現有質(zhì)量管理體系融合起來(lái)，即將創(chuàng )新過(guò)程完整地納入到現有的質(zhì)量管理體系中，建立企業(yè)的創(chuàng )新管理體系。表1給出了創(chuàng )新管理標準體系流程形成的案例，為創(chuàng )新統計學(xué)家的創(chuàng )新實(shí)踐提供參考。

由表1可以看出：統計學(xué)家作為創(chuàng )新團隊的領(lǐng)袖，可將統計工具與創(chuàng )新流程結合，繼而與現有的質(zhì)量管理體系融合在一起。在質(zhì)量工程的基礎上，融合統計工程，形成企業(yè)各自的質(zhì)量、統計、創(chuàng )新一體化的標準化流程體系，實(shí)現創(chuàng )新統計學(xué)家所引領(lǐng)的快速創(chuàng )新。

9. 結論與展望

在開(kāi)放式創(chuàng )新、眾包服務(wù)所形成的大數據背景下，數據分析是創(chuàng )新的源泉之一。①統計學(xué)家是駕馭大數據分析的寵兒；②統計學(xué)家是掌握創(chuàng )新科學(xué)方法最多的人；③統計學(xué)家可端到端地參與整個(gè)創(chuàng )新活動(dòng)，是創(chuàng )新過(guò)程一條線(xiàn)，可以將整個(gè)創(chuàng )新過(guò)程連接在一起。因此統計學(xué)家在引領(lǐng)和促進(jìn)創(chuàng )新方面有著(zhù)自己獨特的優(yōu)勢，是創(chuàng )新活動(dòng)的核心和靈魂人物，是創(chuàng )新團隊中擔當領(lǐng)袖職位的最合適的人選。

統計學(xué)家積極參與創(chuàng )新過(guò)程的不同階段，發(fā)揮自己獨特和關(guān)鍵的作用。在引領(lǐng)創(chuàng )新的過(guò)程中，統計學(xué)家還可將整個(gè)創(chuàng )新管理體系和質(zhì)量管理體系融合在一起，標準化所在企業(yè)的整個(gè)創(chuàng )新流程，最終形成適合本企業(yè)特色的創(chuàng )新管理體系，以實(shí)現企業(yè)的快速、有效創(chuàng )新。

統計學(xué)家要成為創(chuàng )新團隊的領(lǐng)袖，任重而道遠，需要不斷提高自己的各項業(yè)務(wù)能力，成為具有綜合素質(zhì)的創(chuàng )新人才。文中圖6、7給出的知識素質(zhì)和能力模型是統計學(xué)家為之努力的方向。我們期盼著(zhù)統計學(xué)家以開(kāi)放、迎難而進(jìn)的心態(tài)遠離被動(dòng)分析的角色，而是成為像企業(yè)家式的、主動(dòng)分析的、引領(lǐng)創(chuàng )新的開(kāi)拓者，不斷成長(cháng)為大數據時(shí)代所賦予的新角色--新一代的“創(chuàng )新統計學(xué)家”。本文基于“創(chuàng )新主體—人力資源研究”的視角，呼吁對創(chuàng )新統計學(xué)家的重視，重視創(chuàng )新統計學(xué)家的培養，加快創(chuàng )新統計學(xué)家的知識素質(zhì)和職業(yè)技能的培養，讓創(chuàng )新統計學(xué)家充當創(chuàng )新的舵手，以在今天的世界經(jīng)濟、社會(huì )和科學(xué)問(wèn)題方面承擔更大的?任。我們相信：更多創(chuàng )新統計學(xué)家的出現，將對我國創(chuàng )新能力的提升產(chǎn)生巨大的作用。

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（作者單位：上海理工大學(xué)管理學(xué)院）